[发明专利]一种考虑电池充放电工况的多变量融合电池组的均衡方法

权利要求书

1.一种考虑电池充放电工况的多变量融合电池组的均衡方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1：根据获得的电池试验数据，辨识电池参数并建立电池和均衡器的耦合模型；

S2：将SOC区间和工况区间划分为不同的SOC段和工况段，并建立一种在线识别电池充放电倍率的方法，选择针对不同段的均衡变量融合方法；

S3：建立模型预测控制的目标函数，实现电池组的充放电能量最大；

S4：以电池和均衡器的耦合模型为预测模型，实现基于模型预测控制的均衡策略；

所述步骤S1具体包括以下步骤：

S11：容量标定及OCV曲线获取，对满电状态的电池进行放电，放电容量即为当前电池容量，对放空状态的电池进行充电，得到OCV-SOC曲线；

S12：根据电池等效电路模型参数和均衡器参数建立电池模型和均衡器耦合模型；

S13：根据均衡器和电池电流关系建立其耦合数学模型，并给出相应的约束关系；其中，根据均衡器和电池电流关系建立的耦合数学模型为：

x(k+1)＝A₁₁x(k)+B₁₁I_bal(k)+B₁₂I_out(k)

y(k)＝C₁₁x(k)+D₁₁I_bal(k)+D₁₂I_out(k)+U_oc(k)

其中，I_bal为电池均衡器电流，I_out为负载电流或充电电流，U_oc为开路电压；

C₁₁＝[-1 0]，D₁₁＝-R，D₁₂＝-R；

状态变量为：x(k)＝[U₁(k) SOC(k)]^T，输出变量为：y(k)＝U_t(k)，其中，U_t(k)＝U_oc(k)-U₁(k)-RI(k)。

2.根据权利要求1所述的多变量融合电池组的均衡方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括以下步骤：

S21：将SOC区间划分为低SOC段、SOC平衡段、高SOC段，高SOC和低SOC段采用电压为均衡变量，SOC平衡段根据电流工况制定均衡策略；

S22：充放电工况是根据充放电电流倍率及电流变化状况进行划分，根据实验数据特征提取，分析充放电倍率对各变量影响，通过数据训练得到划分工况区间的方法；

S23：根据合理划分工况区间，低倍率段以端电压为均衡变量，高倍率段以SOC为均衡变量进行均衡策略的制定，并给出模式切换的方法。

3.根据权利要求2所述的多变量融合电池组的均衡方法，其特征在于，所述步骤S23具体包括：以电池充放电电流与额定容量比值(CCR，current capacity ratio)和电流变化斜率作为2个特征，小于阈值采用SOC均衡，大于等于阈值时采用电压均衡，如下式所示：

均衡变量

其中，Δ₁、Δ₂分别为CCR和电流对应的阈值。

4.根据权利要求1所述的多变量融合电池组的均衡方法，所述步骤S3中，将电池组的电压和SOC一致性作为目标函数：

其中，n为电池的总节数，y(i)为第i节电池的特征变量，J_μ为控制变量的算数平均值。

5.根据权利要求1所述的多变量融合电池组的均衡方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41：设计考虑充放电工况的多变量融合均衡策略的系统结构；

S42：根据电池组结构和均衡器结构，建立电池和均衡器的耦合模型，并将其作为预测模型；

S43：确定MPC的预测时域、控制时域，以及串联电池的数量，得到电池组在预测时域上的状态空间方程；

S44：针对不同SOC区间和充放电电流构建基于电压和SOC的均衡策略，并制定模式切换方法；

S45：基于几种模式分别建立MPC的约束条件，结合状态空间方程和目标函数，形成完整的带约束的MPC优化问题；

S46：通过将MPC优化问题转化为规划问题实现求解，得到实时的均衡电流大小；

S47：通过识别均衡后的电池状态，确定是否进行均衡模式切换，选择不同均衡方法，并进行判断是否执行均衡操作。