[發明專利]一種可重構電池組控制方法、系統及存儲介質有效
| 申請號: | 202010106723.5 | 申請日: | 2020-02-21 |
| 公開(公告)號: | CN111354989B | 公開(公告)日: | 2021-07-23 |
| 發明(設計)人: | 李飛;張莉;劉偉榮;楊迎澤;彭軍;黃志武;李恒;張曉勇;陳彬;張瑞 | 申請(專利權)人: | 中南大學 |
| 主分類號: | H01M10/42 | 分類號: | H01M10/42;G01R31/367;G01R31/392;G01R31/396;H02J7/00 |
| 代理公司: | 長沙市融智專利事務所(普通合伙) 43114 | 代理人: | 龔燕妮 |
| 地址: | 410083 湖南*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 可重構 電池組 控制 方法 系統 存儲 介質 | ||
1.一種可重構電池組控制方法,其特征在于,包括:
獲取每個電池放電過程中的電流、電壓和溫度數據;
從獲取的每個電池放電過程中的電流、電壓和溫度數據中提取反應電池老化的特征參量,基于每個電池的反應電池老化的特征參量,分別利用預先訓練好的電池健康狀態估計模型進行預測,得到每個電池的健康狀態分布;其中,所述電池健康狀態估計模型通過如下方法訓練得到:
根據電池的容量將電池的健康狀態劃分為K個健康狀態階段,其中K為預設值;
獲取若干個電池放電過程中的電壓、電流及溫度數據;
從獲取的若干個電池放電過程中的電壓、電流及溫度數據中提取出反應電池老化的特征參量,以每個電池的反應電池老化的特征參量及該電池所處健康狀態階段作為一個樣本構建訓練樣本集;
基于訓練樣本集,以反應電池老化的特征參量作為輕度梯度提升樹的輸入,電池所處健康狀態階段作為輕度梯度提升樹的輸出,訓練得到基于輕度梯度提升樹的電池健康狀態估計模型;
所述電池健康狀態估計模型用于對電池所處健康狀態進行預測,其預測結果為電池的健康狀態處于各個健康狀態階段的概率,即健康狀態分布;
根據每個電池的健康狀態分布,建立電池組優化模型并求解,生成電池組重構控制決策,并依據電池組重構控制決策對電池組進行重構。
2.根據權利要求1所述的可重構電池組控制方法,其特征在于,所述反應電池老化的特征參量包括平均電壓壓降MVF、電壓信號波動指數VFI、溫度以及電流;
其中,平均電壓壓降MVF通過如下公式計算得到:
式中,Vr為額定電壓,Vj為放電過程中第j個采樣點的電壓值,N為采樣點總數;
電壓信號波動指數VFI通過如下公式計算得到:
式中,yj為放電過程中第j個采樣點的電壓值,N為采樣點總數,μ為所有采樣點電壓值的平均值,w為采樣頻率。
3.根據權利要求1至2任一項所述的可重構電池組控制方法,其特征在于,所述建立電池組優化模型具體包括:
確定總數為個不相交的串聯電池組,其中,N為電池共個數,n為每個串聯電池組包含的電池個數;
將N個電池{b1,b2,…,bN}的健康狀態分布表示為{h1(z),h2(z),…,hN(z)},然后按電池的健康狀態階段級別從高到低的順序排列,其中,第i個電池的健康狀態分布hi(z)表示為:
式中,K為健康狀態階段的總數,zk表示電池處于第k個健康狀態階段,zk的系數pk為電池處于第k健康狀態階段的概率;
定義指標變量ai,j和兩個串聯電池組和si和sj之間的沖突關系為:
則串聯電池組sj的健康狀態分布的計算公式為:
最后建立基于健康狀態的電池組優化模型為:
其中,為通用生成函數對應的結構邏輯關系算子;
對基于健康狀態的電池組優化模型進行求解得到電池組重構控制決策{s1,s2,…,sm}。
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