[发明专利]一种基于动态规划的锂离子电池快速充电方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于动态规划的锂离子电池快速充电方法及系统，属于锂离子电池应用技术领域。方法包括根据锂离子电池等效电路模型获取状态空间方程，并进行离散化；对锂离子电池进行工况测试，采集各个时刻的端电压和负载电流并代入状态空间方程，辨识不同荷电状态SOC下等效电路模型的参数；利用获得的模型参数，通过动态规划算法计算使得锂离子电池充电时间和能量损耗达到最优权衡时的最优充电电流序列。本发明提供的基于动态规划的锂离子电池快速充电方法，采用SOC作为多阶段恒流充电的转换标志，能够避免持续大电流充电，减少电池过充的风险。同时采用动态规划算法求解多目标优化问题，兼顾多约束、多目标最优与低计算复杂度的优势。

技术领域

本发明属于锂离子电池应用技术领域，更具体地，涉及一种基于动态规划的锂离子电池快速充电方法及系统。

背景技术

能源短缺与环境污染等问题促进了新能源的开发与储能技术的发展。电动汽车凭借其零排放、低能耗和行驶过程中低噪音等优点，受到了广泛关注，具有非常广阔的应用前景。锂离子电池在电动汽车领域应用最为广泛，其快速充电技术对电动汽车的进一步普及具有重要的意义。然而，现阶段快速充电技术依然面临多方面的瓶颈，盲目提高充电电流可能会造成锂离子电池内部过热、能量损耗过大、容量衰减等后果，严重影响其运行的安全性和耐久性。因此，如何合理实现锂离子电池的快速充电已经成为当前电动汽车领域的重要研究方向。

目前，锂离子电池的充电方法主要可以分为基于经验的充电方法和基于模型的充电优化方法。基于经验的充电方法如恒流充电(CC)、恒压充电(CV)、恒流恒压充电(CCCV)等，简单易行，应用广泛，但这类方法无法根据电池内部的动态变化实时更新充电电流，难以保证充电的综合最优性。基于模型的充电方法采用等效电路模型、电化学模型等描述电池的外部动态响应及内部的电化学反应过程，并通过遗传算法(GA)、模型预测控制(MPC)、粒子群算法(PSO)等得到电池的最优充电序列。但是这类方法的计算复杂度较高，不利于在线应用。

中国发明专利说明书CN112018465A中公开了一种多物理场约束的锂离子电池智能快速充电方法，该方法采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法求解多目标优化问题，实现锂离子电池兼顾充电速度、安全运行与老化抑制的最优充电。该方法将复杂的非线性计算迁移至离线训练环节，保证了算法的实时性。但是离线训练需要的数据量较大，若训练数据不能很好地反映电池的充电特性，则该方法在实际应用中就难以达到令人满意的效果。

由于存在上述缺陷与不足，本领域亟需做出进一步的完善与改进。针对现有充电方法无法兼顾多约束、多目标最优与低计算复杂度的问题，设计一种简单可行的锂离子电池快速充电方法，使其在保证充电速度的同时，减小充电过程中的能量损耗，从而提高电池的能量效率。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于动态规划的锂离子电池快速充电方法，旨在解决现有快速充电方法无法兼顾多约束、多目标最优与低计算复杂度的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于动态规划的锂离子电池快速充电方法，包括以下步骤：

S1.根据锂离子电池等效电路模型获取状态空间方程，并对所述状态空间方程进行离散化；

S2.对锂离子电池进行工况测试，采集各个时刻的端电压和负载电流并代入状态空间方程，辨识不同荷电状态SOC下等效电路模型的参数；

S3.利用获得的模型参数，通过动态规划算法(DP)计算使得锂离子电池充电时间和能量损耗达到最优权衡时的最优充电电流序列。

优选地，在本发明中，采用Thevenin等效电路模型来表征锂离子电池的外部特性。所述模型包括理想电压源，欧姆内阻以及多个串联的RC电路。其中，理想电压源U_OC表征电池的开路电压；欧姆内阻R₀表征电极材料、电解液、隔膜电阻及各部分零件的接触电阻；RC电路是电阻和电容并联形成的电路结构，表征电池充放电时的暂态响应。