一种高效的电池主动均衡方法与流程
本发明涉及锂离子电池均衡技术领域，尤其涉及一种高效的电池主动均衡方法。
背景技术：
锂离子电池具有电压高、比能量高和无记忆性等特点，其组成的电池组广泛应用于电动汽车和储能等系统。而电池单体的不一致性严重影响电池组的寿命和能量利用率，因此，电池均衡技术是锂电池组管理系统中的关键技术，可以有效提高电池组的工作寿命和能量利用率。
传统的均衡策略多以剩余容量均值为均衡中心点，以固定的带宽或比例来设定阈值，这种方法存在两个弊端：(1)阈值设定不科学，没有考虑电池充放电特性；(2)可能会出现只存在需要电量的电池或只存在给出电量的电池的情况，从而导致均衡无法进行；同时传统的相邻单体间能量转移路径实现电池均衡所需的操作步骤较多，给电池均衡过程带来许多麻烦；带有额外存储单元的均衡拓扑结构实现均衡操作次数固定，但操作次数也相对较多。
技术实现要素：
本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种高效的电池主动均衡方法。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种高效的电池主动均衡方法，包括以下几个步骤：
(1)测定电池单体剩余容量，由低到高排序为q1,q2,q3,…qn；
(2)评估电池组整体剩余容量，调整充放电特性曲线分区长度，确定电池组整体剩余电量q*的表达式，从而确定阈值修正因子f的表达式；
(3)根据步骤(2)中电池剩余电量值计算电池组剩余容量均值为qav，并以其为搜索起点，搜索均衡中心点qc；
(4)根据步骤(2)和步骤(3)，建立能量转移信息矩阵，通过线性规划求解转移最优路径。
所述步骤(2)中确定阈值修正因子的表达式，步骤如下：
1)采用安全系数σ调整电池充放电曲线分区长度，将ⅰ区的区域长度调整为之前的(1+σs)倍，将ⅲ区的区域长度调整为之前的(1+σe)倍；
2)确定电池组整体剩余电量q*的表达式：
式中，qi为各单体剩余电量，qsσ为ⅱ′区起始电量，qeσ为ⅱ′区截止电量；当q*∈ii区时，令
3)确定阈值修正因子表达式：
式中，l*为调整后的ⅱ区区域长度。
所述步骤(3)中均衡中心点qc的确定，步骤如下：
1)根据权利要求1中步骤(1)所测电量的分布，确定阈值修正因子f和安全系数δ，计算电量均值qav，设定搜索步长h；
2)令qc0-qav,qc1-qav+h,分别确定m和r；
δq＝|qm-ql|(6)
计算δq1和δq0，
式中，m为电量高出阈值的电池数量，r为电量低于阈值的电池数量，qm为低于阈值的电池可得到的总电量，ql为低于阈值的总电量，η为考虑电路损耗引入的能量转移效率；
3)比较上述所计算的δq1和δq0的大小，若δq1小，则沿着原搜索方向继续进行搜索；若δq0小，则返回搜索原点，反方向进行搜索；
4)根据上述方法进行搜索，搜索到的δqmin即对应最优均衡中心点qc。
所述的步骤(4)中确定能量转移最优路径的求解,步骤如下：
首先，建立能量转移信息矩阵tm×r：
其中xij能量电池i向低能量电池j转移x位电量；
然后，将此问题转化为下式约束优化问题:
式中，s(t)为矩阵tm×r的稀疏度，
本发明的优点是：本发明包括阈值修正因子的确定、均衡中心点的搜索、能量转移最优路径的规划，使电池组均衡低能耗、均衡时间短、电池组寿命提高。
附图说明
图1为本发明实施的流程图。
图2为锂离子电池充放电曲线分区图。
图3为中心值搜索流程图。
具体实施方式
如图1、2、3所示，一种高效的电池主动均衡方法，包括以下几个步骤：
(1)测定电池单体剩余容量，由低到高排序为q1,q2,q3,…qn；
(2)评估电池组整体剩余容量，调整充放电特性曲线分区长度，确定电池组整体剩余电量q*的表达式，从而确定阈值修正因子f的表达式；
(3)根据步骤(2)中电池剩余电量值计算电池组剩余容量均值为qav，并以其为搜索起点，搜索均衡中心点qc；
(4)根据步骤(2)和步骤(3)，建立能量转移信息矩阵，通过线性规划求解转移最优路径。
所述步骤(2)中确定阈值修正因子的表达式，步骤如下：
1)采用安全系数σ调整电池充放电曲线分区长度，将ⅰ区的区域长度调整为之前的(1+σs)倍，将ⅲ区的区域长度调整为之前的(1+σe)倍；
2)确定电池组整体剩余电量q*的表达式：
式中，qi为各单体剩余电量，qsσ为ⅱ′区起始电量，qeσ为ⅱ′区截止电量；当q*∈ii区时，令
3)确定阈值修正因子表达式：
式中，l*为调整后的ⅱ区区域长度。
所述步骤(3)中均衡中心点qc的确定，步骤如下：
1)根据权利要求1中步骤(1)所测电量的分布，确定阈值修正因子f和安全系数δ，计算电量均值qav，设定搜索步长h；
2)令qc0-qav,qc1-qav+h,分别确定m和r；
δq＝|qm-ql|(6)
计算δq1和δq0，
式中，m为电量高出阈值的电池数量，r为电量低于阈值的电池数量，qm为低于阈值的电池可得到的总电量，ql为低于阈值的总电量，η为考虑电路损耗引入的能量转移效率；
3)比较上述所计算的δq1和δq0的大小，若δq1小，则沿着原搜索方向继续进行搜索；若δq0小，则返回搜索原点，反方向进行搜索；
4)根据上述方法进行搜索，搜索到的δqmin即对应最优均衡中心点qc。
所述的步骤(4)中确定能量转移最优路径的求解,步骤如下：
首先，建立能量转移信息矩阵tm×r：
其中xij能量电池i向低能量电池j转移x位电量；
然后，将此问题转化为下式约束优化问题:
式中，s(t)为矩阵tm×r的稀疏度，
下面以同一型号的一组锂电池(测定剩余容量值由低到高分别q1，q2，q3，…qn)为例阐述本发明的技术方案，利用本发明中所述的一种高效的电池主动均衡方法，如图1为本发明实施的流程图，包括如下步骤：
(一)确定阈值修正因子
首先，将充放电曲线进行分区，如图2所示，具体为：
ⅰ：充放电起始期。曲线变化急剧，此阶段控制单体离散程度具有重要意义，因此阈值要求严格。
ⅱ：充放电平台期。曲线变化平缓，不一致性不易被拉大，阈值设定可较为宽松。由于平台期较长，不一致性在此阶段会逐渐累积，因此修正因子也随充放电的进行而线性变化。
ⅲ：充放电结束期。曲线变化较为剧烈且不一致性累积明显，因此阈值要求严格。
初步确定阈值修正因子的表达式：
式中，qs为平台期(ⅱ区)起始电量，l为平台期的区域长度。
但由于单体的电量不一，需要对电池组整体剩余电量q*分布状况做出评估。当单体分布在ⅰ、ⅱ区或ⅱ、ⅲ区交界处时，考虑到ⅰ区与ⅲ区对单体的不一致性影响较大，所以可采用安全系数σ来调整分区长度。如图2所示，将ⅰ区的区域长度调整为之前的(1+σs)倍，将ⅲ区的区域长度调整为之前的(1+σs)倍.q*的表达式如下：
式中，qi为各单体剩余电量，qsσ为ⅱ′区起始电量，qeσ为ⅱ′区截止电量。当q*∈ii区时，令
从而可以确定阈值修正因子表达式：
式中，l*为调整后的ⅱ区区域长度。
(二)均衡中心点qc的确定
为了解决存在的无法均衡的问题，可取使函数δ(qc)达到最小绝对值时对应的qc。
式(10)中，δ一般取2％qc，则阈值为[1±2％(1+f)]qc，η为考虑电路损耗引入的能量转移效率。为描述方便，此处将阈值记为(1+±ε)qc。为求解函数
其中，m，r-2，3，......n。
由式(11)和式(12)可知，函数qm(qc)在[qmin，qmax]上是一个单调递减且递减速度不断变小的分段函数，函数qi(qc)在[qmin，qmax]上是一个单调递增且增长速度不断变大的分段函数，且初始时qm＞ql，最后qm＜ql。因此，函数|δ(qc)|在[qmin，qmax]上是一个单极点函数，且极值点对应函数的最小值点(0)。考虑到实际情况，qc应距离剩余电量均值qav不远，且求解上述分段函数较为复杂，因此可将均值qav设为起点，通过下述一维搜索方法快速求解
(1)根据测定的电量分布，确定阈值修正因子f和安全系数δ，计算电量均值qav，设定搜索步长h。
(2)令qco-qav，qc1-qav+h，分别确定m和r。
δq＝|qm-ql|(6)
计算δq1和δq0。
式中，m为电量高出阈值的电池数量，r为电量低于阈值的电池数量，qm为低于阈值的电池可得到的总电量，ql为低于阈值的总电量，η为考虑电路损耗引入的能量转移效率。
(3)所得δq1和δq0进行比较，若δq1小，则沿着原搜索方向继续进行搜索；若δq0小，则返回搜索原点，反方向进行搜索。
(4)根据上述方法进行搜索，搜索到的δqmin即对应均衡中心点qc。.
(三)确定能量转移最优路径
首先，将电池组中高出上阈值的正能量和低于下阈值的负能量按绝对值大小进行排序，按照“最大正能量填补最大负能量”的原则进行抵消，之后再重新排序进行操作，直至正能量全部放出或负能量全部填满。为了求解上述最优路径，建立能量转移信息矩阵tm×r：
其中，xij为能量电池i向低能量电池j转移x位电量。
然后，用上述所得矩阵的稀疏度s(t)表征转移操作次数的多少，稀疏度s(t)越大，能量转移次数越少，即操作次数越少，为使转移次数最少，需使s(t)达到最大值。所以可将此问题转化为下式约束优化问题求解。(为使叙述简明，不妨假设
用遍历搜索的方法求得方程组的解即为能量转移最优路径。
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