[发明专利]考虑电池寿命的电池组均衡系统及控制方法

权利要求书

1.一种考虑电池寿命的电池组均衡系统，其特征在于，包括采样模块、均衡模块、电池寿命预测模块和控制模块，所述电池寿命预测模块接收采样模块采集的电池信息，预测电池寿命；所述控制模块用于电池组进入充放电状态时，接收采样模块采集的电池组电池信息及电池寿命预测模块得到的电池寿命信息，计算相邻单体电池间的电压差并判断是否达到预设电压差，确定需均衡的相邻单体电池以及均衡所需的时间，且根据需均衡的所有相邻单体电池均衡时间控制均衡模块进行均衡处理；

所述考虑电池寿命的电池组均衡系统采用的电池组均衡控制方法包括以下步骤：

1)电池组进入充放电状态时，接收采样模块采集的电池组电池信息及电池寿命预测模块得到的电池寿命信息；

2)计算相邻单体电池的电压差并判断是否达到预设电压差，确定需均衡的相邻单体电池及均衡所需时间；

3)根据需均衡的所有相邻单体电池均衡时间控制均衡模块进行均衡处理，每次均衡结束时需等待T₁分钟,T₁为标定量，视具体电池类型而定，直到单体电池电压回落后再进行下一次均衡；

所述步骤1)中的电池寿命预测方法具体为:

⑴电池寿命离线建模阶段：

①单体电池按照典型放电周期放电，等间隔时间采样电压数据，选择恒流放电模式，提取每周期恒流放电模式对应的监测数据包括电压，电流和周期索引值，并在每周期结束静置T₂分钟后测量当前单体电池荷电状态SOC对应的开路电压值，T₂为标定量，视具体电池类型而定；

②选择一个高电压值V_max和一个低电压值V_min作为计算等压降放电时间的压降范围，其中V_max是指开始计算放电时间的高电压，V_min是指结束计时的低电压，得到放电模式中在V_max—V_min范围内的电压对应的放电时间，计算上述电压范围内的放电时间差，得到等压降放电时间序列；

③采用神经网络建立等压降放电时间、SOC和开路电压之间的退化关系模型，将等压降时间序列、SOC和开路电压序列分别作为神经网络模型的输入数据集和输出数据集，训练神经网络得到电池退化关系模型；

⑵电池寿命预测：

接收采样模块采集的电池组的电池信息并进行数据处理提取等压降放电时间及SOC输入电池退化关系神经网络模型，得到电池实际开路电压预测值，电池剩余寿命RUL定义为：

RUL取值为0～1，V_{oc_a}为电池实际开路电压预测值，V_oc为电池出厂时的开路电压值；

所述步骤2)中基于电池寿命信息计算相邻单体电池间电压差的方法为：

以相邻两个单体电池为例，编号分别为1和2，根据采样模块采集的电池组的电池电压信息U₁和U₂，以及电池寿命预测模块得到的电池组电池寿命信息RUL₁和RUL₂，定义Δ_{act_life}为，

Δ_{act_life}＝V_oc*(RUL₁-RUL₂)

利用电池寿命信息修正相邻单体电池的电压差公式为：

ΔU＝U₁-U₂-Δ_{act_life}*(-1)ⁿ

当U₁≥U₂且Δ_{act_life}≥0时，n＝2；当U₁≥U₂且Δ_{act_life}0时，n＝1；

当U₂U₁且Δ_{act_life}≤0时，n＝2；当U₂U₁且Δ_{act_life}0时，n＝1；

所述步骤2)中预设电压差根据电路中的电路储能元件、开关等电路元件的效率计算得到；

所述步骤2)中均衡所需时间具体为：

根据相邻单体电池间电压差通过预存参数值查找需均衡的所有相邻单体电池的均衡时间；

所述步骤3)中均衡模块均衡方式具体为,将相邻单体电池间电压较大的单体电池中的能量通过电路储能元件转移到电压较小的单体电池中。