[发明专利]电动汽车动力电池集群可用容量的预测方法

摘要

电动汽车动力电池集群可用容量的预测方法，包括：定义EV动力电池的“V2G可用容量”概念；分析EV动力电池充放电S.O.C变化规律；推导EV动力电池集群单位时刻的电池容量变化量；确定EV动力电池集群参与V2G服务的管理模式；分析EV电池集群概率可用容量的关键影响因素；构建各影响因素的概率分布模型；求取行车时段电池集群的容量变化量概率分布特性；确定电池集群的剩余容量；确定电池集群的V2G可用容量实时概率预测值。

主权项

电动汽车动力电池集群可用容量的预测方法，其具体过程包括如下步骤：1）定义EV动力电池的“V2G可用容量”概念：是指EV动力电池参与V2G服务时，可向电网提供的允许充、放电容量；该概念用以表征EV动力电池作为储能元件进行电网动态功率平衡能力，因此，又可分为“V2G放电可用容量”和“V2G充电可用容量”两个指标；2）推导EV动力电池集群单位时段的电池容量变化量。根据电池充放电相关理论和文献，采用式(1)表征考虑电池自放电和充放电过程，得到前后两时间段S.O.C的关系：SOC(t+Δt)=SOC(t)(1‑σ(t)Δt)+Ibat(t)·Δt·η(t)/Cbat        (1)式中：Ibat(t)表示t时刻充放电电流(大于零表示充电，小于零则为放电)；σ为自放电率，每小时自放电率取0.01%；Δt表示前后两时间间隔；Cbat为蓄电池的总容量，Ah；η(t)为充放电效率；3）为了简化容量预测模型，将行驶中的EV汽车视为额定功率输出，那么在EV电池有效充放电范围[SOCmin,SOCmax]内，可简化视作恒电流充、放电。选择最小的计时单位为Δt,由式(1)可得式(2)：SOC[(n+1)Δt]=SOC(nΔt)(1‑σΔt)+IbatΔtη(nΔt)/Cbat  n=1,2,...(2)式(2)等式两边同左乘Cbat，可得式(3)所示电池剩余容量表示式:C[(n+1)Δt]=CbatSOC[(n+1)Δt]=C(nΔt)(1‑σΔt)+IbatΔtη(nΔt)    (3)当Δt足够小时，σΔt与1相比，可以忽略不计，即1‑σΔt=1。当视作对电池进行恒流充、放电时，每经过一个Δt，前后两时间段电池剩余容量的变化量为IbatΔtη(nΔt)为定值。假设nΔt时刻集群中处于充、放电状态的电池数量为N(nΔt)，则(n+1)Δt时刻该集群电池容量的变化量如式(4)所示： ΔC s [ ( n + 1 ) Δt ] = Σ i = 1 n N ( iΔt ) I bat Δtη = I bat Δtη Σ i = 1 n N ( iΔt ) - - - ( 4 ) 4）确定EV动力电池集群参与V2G服务的管理模式，统计其配置参数、工作特性等关键因素；将其一天工作时间分为4段：时段ΔT1：早上上班开车时段（离家至到达公司，电池处于放电状态）；时段ΔT2：早上到达公司至下午离开公司时段（停放公司车库，可参与V2G服务，接受V2G服务中心的充、放电调度，保证ΔT3时段正常行车需求容量）；时段ΔT3：下午下班开车时段（离开公司至到家，电池处于放电状态）；时段ΔT4：下午到家至早上离开时段（停放住家小区车库，电池可参与V2G服务，接受V2G服务中心的充、放电调度，保证下一个ΔT1时段初始时刻电池最大容量）；5）分析EV电池集群概率可用容量的关键影响因素，包括集群中参与V2G服务的汽车数量、集群汽车早上离家时间分布、路上所花时间分布、下午离开公司时间分布、晚上开始充电时间分布等；6）参考有关调研、统计的数据和规律，对步骤5）中EV电池集群可用容量预测的各关键影响因素做出合理设置，运用概率分析法的相关理论（如蒙特卡洛法），构建各影响因素的概率分布模型；7）确定步骤5）中各影响因素间的关联，基于步骤6）所构建各概率分布模型，运用概率分析法的相关理论（如概率累积分布函数、期望值理论等）和分析工具（如crystal ball软件等），求取行车时段电池集群的容量变化量概率分布特性。以早上ΔT1时段为例，基于步骤6）中确定集群汽车离家时间的概率分布以及中途耗时的概率分布，可通过crystal ball软件求得集群汽车到达公司时间的概率分布，从而得到集群汽车离家时间概率分布函数F1(nΔt)和到达公司时间的概率累积分布函数F2(nΔt)。因此，nΔt时刻处于行车状态的EV数量可概率表示为：N(nΔt)=Nl(nΔt)‑Na(nΔt)=NsF1(nΔt)‑NsF2(nΔt)             (5)式中：Nl(nΔt)和Na(nΔt)分别为nΔt时刻已经离家的车数量和已经到达公司的车数量；Ns为集群汽车的数量总和。将式(5)代入式(4)，可求得早上ΔT1时段(n+1)Δt时刻集群容量的变化量为： ΔC s 1 [ ( n + 1 ) Δt ] = N s I bat Δtη Σ i = 1 n [ F 1 ( iΔt ) - F 2 ( iΔt ) ] - - - ( 6 ) 同理，下午ΔT3时段(n+1)Δt时刻集群容量的变化量为： ΔC s 3 [ ( n + 1 ) Δt ] = N s I bat Δtη Σ i = 1 n [ F 3 ( iΔt ) - F 4 ( iΔt ) ] - - - ( 7 ) 式中：F3(nΔt)为nΔt时刻集群汽车离开公司时间的概率分布函数；F4(nΔt)为nΔt时刻集群汽车到家时间的概率累积函数；8）对应步骤4）中定义的4个时段，仅时段ΔT2和时段ΔT4可参与V2G服务，接受V2G服务中心的充、放电调度，可确定集群电池的剩余容量；a.时段ΔT2内，nΔt时刻的集群电池剩余容量为： C r 2 [ nΔt ] = N s C bat SOC max - Σ i 1 = 1 N 1 ΔC s 1 [ i 1 Δt ] + Σ i 2 = 1 n ΔC s 2 [ i 2 Δt ] - - - ( 8 ) 其中，N1为时段ΔT1内单位时间Δt的总个数；ΔCs2[i2Δt]为ΔT2时段内i2Δt时刻集群容量受调度控制的变化量；b.时段ΔT4内，nΔt时刻的集群电池剩余容量为： C r 4 [ nΔt ] = N s C bat SOC max - Σ i 1 = 1 N 1 Δ C s 1 [ i 1 Δt ] + Σ i 2 = 1 N 2 Δ C s 2 [ i 2 Δt ]              (9) - Σ i 3 = 1 N 3 ΔC s 3 [ i 3 Δt ] + Σ i 4 = 1 n ΔC s 4 [ i 4 Δ ] 其中，N2、N3分别为时段ΔT2、ΔT3内单位时间Δt的总个数；该ΔCs4[i4Δt]为ΔT4时段内i4Δt时刻集群容量受调度控制的变化量；9）由步骤8）所得剩余容量及步骤1）中关于“V2G可用容量”概念的定义，可确定ΔT2时段和ΔT4时段内集群电池的V2G可用容量实时概率预测值；a.时段ΔT2内，V2G放电可用容量和V2G充电可用容量分别表征为： C a 2 _ d [ nΔt ] = C r 2 [ nΔt ] - N s C bat SOC min - - - ( 10 ) C a 2 _ c [ nΔt ] = N s C bat SOC max - C r 2 [ nΔt ] - - - ( 11 ) b.时段ΔT4内，V2G放电可用容量和V2G充电可用容量分别表征为： C a 4 _ d [ nΔt ] = C r 4 [ nΔt ] - N s C bat SOC min - - - ( 12 ) C a 4 _ c [ nΔt ] = N s C bat SOC max - C r 4 [ nΔt ] - - - ( 13 )