[发明专利]一种基于运行数据的锂离子电池组不一致性辨识方法

说明书

本发明公开了一种基于运行数据的锂离子电池组不一致性辨识方法。本发明包括：步骤1：对实际运行工况中BMS采集到的锂离子电池电压数据进行数据预处理；步骤2：通过电池单体的一阶RC等效电路模型，分析单体SOC、容量两个电池参数与电压曲线变化之间的关系；步骤3：提取电池电压离群率；步骤4：对原始放电段电压进行经验模态分解，提取电池各充放电段电压极差，采用滑动窗口对窗口内的电压极差进行相加；步骤5：基于原始放电段电压，提取放电段电压差分，采用滑动窗口对窗口内的电压差分的绝对值进行相加；步骤6：对提取的电压离群率采用阈值方法辨识电池组不一致性，对提取的电压极差与电压差分采用聚类算法辨识电池组不一致性。

技术领域

本发明属于锂离子电池性能测试技术领域，具体地说是一种基于运行数据的锂离子电池组不一致性辨识方法。

背景技术

锂离子电池具有能量密度高、功率性能高、工作温度范围宽和寿命长等优点，在储能领域被广泛应用。出于安全考虑，一般商用锂离子电池的容量大小有限，为了满足储能系统对能量和功率级别的要求，通常需要采取串并联成组方式进行使用。

电池组中电池单体涉及许多复杂的电化学反应，对环境条件非常敏感。因此，生产过程和使用环境中的细微差异可能会导致电池单体之间较大的不一致性，随着时间的推移，这种不一致性会变得更加显著。较差的一致性不仅影响电池组SOC的准确估计，还会造成电池组可用最大容量减小和寿命降低，甚至可能引发安全问题，影响电池储能系统的正常使用。准确识别电池组的不一致性特征将有助于辨识老化单体和其他电池之间的性能差异。通过将一致性较好的单体电池重组，增加电池组的最大可用容量，进而提高电池组寿命。

目前用于评估电池组不一致性的方法大多基于实验数据，需要对电池组拆解后对各单体进行线下性能测试，且多采用单一的方法进行不一致性辨识，可信度较低。

发明内容

针对上述现有技术中描述的问题与缺陷，本发明提供一种基于运行数据的锂离子电池组不一致性辨识方法，其在不干扰锂离子电池系统运行的情况下，对电池系统一定时间内的历史运行数据进行分析，提取特征参数后基于阈值与聚类算法实现电池组内不一致性单体的识别，及时发现可能有问题的单体电池，为电池系统的维护提供理论指导。

为此，本发明采用如下的技术方案：一种基于运行数据的锂离子电池组不一致性辨识方法，其包括：

步骤1：对运行工况中BMS采集到的锂离子电池电压数据进行数据预处理；

步骤2：基于预处理后的锂离子电池电压数据，通过电池单体的一阶RC等效电路模型，分析单体SOC、容量两个电池参数与电压曲线变化之间的关系；

步骤3：基于原始充电段电压与原始放电段电压，提取电池电压离群率；

步骤4：对原始放电段电压进行经验模态分解，将分解得到的最低频分量定义为放电段电压稳态分量，分析充放电段电压的变化趋势；

基于原始充电段电压与放电段电压稳态分量，提取电池各充放电段电压极差，采用滑动窗口对窗口内的电压极差进行相加；

步骤5：基于原始放电段电压，提取放电段电压差分，采用滑动窗口对窗口内的电压差分的绝对值进行相加；

步骤6：对提取的电压离群率采用阈值方法辨识电池组不一致性，对提取的电压极差与电压差分采用聚类算法辨识电池组不一致性。

在上述技术方案的基础上，步骤1所述预处理包括数据清洗与充放电段提取，其方法如下：

数据清洗：对原始数据中的缺失数据与异常点通过线性插值的方法将数据映射为相同时间间隔的时间序列，得到每个采样时刻近似准确的值；

充放电段提取：将数据中SOC单调增加且维持十个采样时刻的采样时刻作为充电起始时刻，当电流降至为0、SOC维持恒定的采样时刻作为充电结束时刻，得到充电段数据，其他数据作为放电段数据。