[发明专利]基于电池健康状态和荷电状态的电池组主动均衡方法有效

专利信息
申请号: 201811187147.0 申请日: 2018-10-12
公开(公告)号: CN109256834B 公开(公告)日: 2020-11-24
发明(设计)人: 田晟;吕清 申请(专利权)人: 华南理工大学
主分类号: H02J7/00 分类号: H02J7/00;B60L58/22;H01M10/44;G01R31/382
代理公司: 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 代理人: 裴磊磊
地址: 511458 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 电池 健康 状态 电池组 主动 均衡 方法
【权利要求书】:

1.一种基于电池健康状态和荷电状态的电池组主动均衡方法,其特征在于,所述方法首先获取电池组中各个单体电池的SOH和SOC,并以各个单体电池的SOH*SOC作为均衡系数,设计能量直接转移型主动均衡电路,将均衡系数作为初始条件输入到主动均衡电路中的均衡电路控制模块,均衡电路控制模块根据预先写入的程序控制电路通路的闭合,形成相应的能量转移通道直至各个单体电池的剩余电量的差异达到设定的阈值;

其中,所述各个单体电池的SOH获取方法如下:实时监测电池组中各个单体电池的前N次充放电电压、电流、温度以及对应的电池容量并存入dataset库中,由于记录的前N次充放电电压、电流、温度以及对应的电池容量的数据量过大,为减少运算量和降低数据读取误差,对数据进行预处理;将电池容量预测的起始循环点设为N,选择电池容量预测的模型C=f(V,I,T),其中C代表电池容量,V代表充 放电电压,I代表充放电电流,T代表环境温度,确定模型参数数目,根据预处理的第一组数据,初始化模型参数,以充放电电压、电流、温度数据为输入,电池容量数据为输出训练支持向量机SVM更新模型参数,将更新后的参数代入模型,预测电池容量,直至最终预估的电池容量在误差范围内,训练结束;通过监测电池冲放电过程的电压、电流、温度,将其导入支持向量机回归训练后的C=f(V,I,T)模型,实时得到电池在一次充放电循环后的容量;将预估的电池容量比上电池额定容量得到各个单体电池的SOH,并将其作为结果输出。

2.根据权利要求1所述的一种基于电池健康状态和荷电状态的电池组主动均衡方法,其特征在于:对数据进行预处理,具体为:按顺序取每十组数据为一单位并编号,每单位数据中的充放电电压、电流、温度以及电池容量在去除最大值和最小值后取均值,预处理输出的每单位序号作为充放电循环次数,对应的数据均值作为该循环电池的充放电电压、电流、温度和容量。

3.根据权利要求1所述的一种基于电池健康状态和荷电状态的电池组主动均衡方法,其特征在于:所述各个单体电池的SOC获取方法如下:将电池组中各个单体电池以初始SOC值0.1,0.2,0.3…1.0进行多次放电实验,记录各个单体电池在不同初始SOC值下的放电电压,再将相同初始SOC值多次实验得到的放电电压取均值,最后获得电池在一组初始SOC值0.1,0.2,03…1.0对应放电电压的表格;最后使用matlab或cftool拟合所得的表格数据,得到一条放电电压-荷电状态关系曲线;通过监测电池电压再结合拟合曲线实时得到各个单体电池的SOC,并将其作为结果输出。

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