[發明專利]一種面向均衡控制的電池動態分組方法

有效

• 申請號: 201811624171.6
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN109783902B
• 公開（公告）日: 2022-09-20
• 發明（設計）人: 劉征宇;魏自紅;趙靖杰;楊超
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06K9/62
• 代理公司: 安徽合肥華信知識產權代理有限公司 34112
• 代理人: 宋仔娟

1.一種面向均衡控制的電池動態分組方法，其特征在于：提出用于實現電池分組的基于密度模糊c均值聚類算法的電池動態分組均衡方法，利用提出的基于密度模糊c均值聚類算法確定初始聚類中心集及初始隸屬度矩陣，最后按照既定算法流程進行迭代運算，完成電池動態分組，該均衡方法總體流程包括如下步驟：

(1)測量電池組中各單體端電壓，采用擴展卡爾曼濾波法對SOC進行精確估算，計算所有單體電池SOC平均值SOCave；

(2)設定SOC閾值ε₁和單體端電壓閾值ε₂；

(3)篩選出在閾值外，待聚類分組，均衡操作的電池單體；

(4)利用提出的基于密度的模糊c均值聚類算法對電池單體進行聚類分組，從得到的潛在初始聚類中心集選取用于單體聚類的基于密度模糊c均值聚類算法的初始聚類中心集C，其中x'_j為潛在初始聚類中心，ρ'_j為單體電池狀態向量的潛在初始聚類中心對應的樣本密度，ρ_c為截止密度，l為電池狀態向量樣本個數；使用獲得的初始聚類中心x′_i和樣本密度ρ'_j構造初始隸屬度矩陣U；進行基于密度模糊c均值聚類算法電池單體迭代聚類運算，最后得出電池聚類分組結果，即電池子組Ei及其所含單體；

(5)將聚類結果中各電池子組視為新單體，進行各單體間均衡操作。

2.根據權利要求1中所述的一種面向均衡控制的電池動態分組方法，其特征在于，所述的基于密度的模糊c均值聚類算法為：在傳統模糊c均值聚類算法基礎上，引入電池數據的樣本密度ρ'_j的概念，依據密度值對所有樣本進行降序排列，提出初始聚類中心x′_i及初始隸屬度矩陣U的生成方法。

3.根據權利要求1中所述的一種面向均衡控制的電池動態分組方法，其特征在于，所述的單體電池狀態向量的樣本密度ρ'_j是衡量每個樣本的重要性的密度，樣本密度ρ'_j的計算方法為：

其中：

d_jk＝||x_j-x_k||是第j個樣本與第k個樣本的歐幾里德距離，χ(x)是定義的權重函數，d_c為截止距離。

4.根據權利要求1中所述的一種面向均衡控制的電池動態分組方法，其特征在于，所述的初始聚類中心x'_i是從潛在初始聚類中心集C_l中選取，選取順序為：對應的密度值ρ′_j由大到小的樣本點x′_i依次檢驗選取；選取標準如下：

d_ij＝||x'_i-x'_jini||≥ε,l≥i≥j1 (3)

其中：潛在初始聚類中心集C_l中的元素x′_i，x′_jini為最終篩選出的第j個初始聚類中心，ε為每兩個潛在聚類中心之間的閾值距離。

5.根據權利要求1中所述的一種面向均衡控制的電池動態分組方法，其特征在于，所述的使用獲得的初始聚類中心和樣本密度構造初始隸屬度矩陣U，初始隸屬度矩陣U的計算方法為：

其中u′_ij定義為：

u′_ij為降序排列樣本集X_a中x'_i對應的隸屬度，其中ρ_ck是聚類中心c_k的密度，ρ_ck大于等于,i＝1,2，...，n，k＝1,2，...，c。