一种基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法与流程

一种基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法
【技术领域】
1.本技术涉及一种基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法，属于电池监控技术领域。


背景技术：

2.随着能源资源的匮乏和环境问题的日益加剧，新能源电动汽车逐渐成为汽车行业的重点发展方向。锂电池因具备比功率高、能量容量大、无记忆效应、循环寿命长、自放电率低和无污染等众多优点，在电动汽车中应用最为广泛，但单节锂电池的电压、电流、容量等参数较小，因此需将多节电池串并联形成电池组才能满足高能量和大功率的需求。
3.受生产工艺和外界环境等因素影响，串联电池组中各单体电池难免出现不一致性，这种不一致性会降低电池组的可用容量和使用寿命，在一些极端的情况下甚至会发生爆炸的危险。


技术实现要素：

4.为消除电池组中各单体电池的不一致性，本技术提供了一种基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法，设计了一种基于主动均衡的电池组组间补充充电策略。该策略的主动均衡电路利用求构造的泛函变分函数形式实现各个电池组间在工作时的能量转移，在整个均衡期间都有较快的均衡速度和均衡效率，实现了最大程度的零压差均衡。本技术提供如下技术方案：
5.一种基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法，所述方法包括：
6.实时获取目标电池组中各个串联电池组的状态数据；
7.计算每个串联电池组的状态数据的期望值；
8.基于所述状态数据和所述期望值建立状态空间；
9.基于所述状态空间和所述期望值，确定每个串联电池组在每次电流任务到达后的最优控制；
10.在所述最优控制满足预设要求时，按照所述最优控制控制所述目标电池组负载均衡。
11.可选地，所述状态数据包括电压变化速率、温度均衡率和各个支路电流占总电流的贡献率，
12.所述基于所述状态数据和所述期望值建立状态空间，包括：
13.确定所述状态数据是否超过当前阈值；
14.在所述状态数据超过所述当前阈值时，确定所述期望值是否超过所述当前阈值；
15.在所述期望值未超过所述当前阈值时，基于所述状态数据和所述期望值建立状态空间。
16.可选地，所述方法还包括：
17.在所述期望值超过所述当前阈值时，修改所述当前阈值，并再次执行所述确定所
述状态数据是否超过当前阈值的步骤。
18.可选地，所述基于所述状态数据和所述期望值建立状态空间通过下式表示：
[0019][0020][0021]
其中，h表示状态变量，所述状态变量为处理每次单位电流变化所引起的电压差变化值；λ
i
(t)为每个串联电池组在t时刻收到串联电池组xi的充电电流值，且λ
i
(t)服从泊松分布；为t时刻到达λ
i
(t)个电流出现点时所引起的电池组组内压差变化；a为预设常数，表示状态空间。
[0022]
可选地，所述基于所述状态空间和所述期望值，确定每个串联电池组在每次电流任务到达后的最优控制，包括：
[0023]
计算当前每次电流任务到达后造成的串联电池组的组间电压差nd；
[0024]
计算当前被充电的串联电池组的平均电压变化速率cd；
[0025]
根据当前的电池组组间电压变化速率与期望的池组组间电压变化速率电流到达的控制向量u(t)；
[0026]
使用所述控制向量u(t)、所述组间电压差nd和所述平均电压变化速率cd，建立性能指标j；
[0027]
使用所述性能指标j确定所述最优控制。
[0028]
可选地，所述使用所述控制向量u(t)、所述组间电压差nd和所述平均电压变化速率cd，建立性能指标j，通过下述公式表示，其中，j(u(t))表示在控制向量u(t)的情况下的性能指标j，ξ表示根据需求预先设定的权重系数：
[0029][0030]
可选地，所述计算当前每次电流任务到达后造成的串联电池组的组间电压差nd，包括：
[0031]
设串联电池组x
i
在t时刻接收到来自其他的串联电池组的充电电流的数值为：
[0032][0033]
若每次充电电流的数值大小服从指数分布，则按照排队模型，得到串联电池组x
i
的组间电压差nd
i
为：
[0034][0035]
其中，τ为没有温升情况下，充电电流给串联电池组补偿电能时的电压压差。
[0036]
可选地，所述计算当前被充电的串联电池组的平均电压变化速率cd，包括：
[0037]
设串联电池组x
i
的电池组的电压变化速率为受电流影响的函数、补充电流到来服从泊松分布、每次电流的大小服从泊松分布，则根据m/m/1排队模型，得到串联电池组x
i
每
次补充电流引起的平均电压变化速率cd
i
为：
[0038][0039]
其中，为串联电池组xi接收到的其他电池组补充充电平均电流。
[0040]
可选地，所述使用所述性能指标j确定所述最优控制，包括：
[0041]
在t＝t时所述目标电池组达到负载平衡，获得的泛函为向量形式为g(x(t))＝0；此时x(t)的取值集合为s＝{x(t)|g(x(t))＝0}，性能指标的泛函为：
[0042][0043]
构造曼哈顿函数，令构造曼哈顿函数，令其中，其中λ(t)为拉格朗日乘子函数；
[0044]
引入的状态约束的拉格朗日乘子函数λ(t)和末态x(t)约束的拉格朗日乘子向量μ将性能指标泛函结合为新的泛函：
[0045][0046]
求j的变分δj：
[0047][0048]
终点的变分和变分在终点的值之间的关系有：
[0049][0050][0051]
将(1)、(2)代入δj中，得：
[0052][0053]
令令基于δu和δt的任意性，得：
[0054][0055][0056]
为使u(t)为最优控制，x(t)为最优轨线，必存在向量函数λ(t)，满足正则方程和相应的边界条件：
[0057]
[0058]
式中h为哈密顿函数，且对最优控制有稳定值并在时间终点有：
[0059][0060]
基于上述步骤求得最优控制轨线u*(t)以及对应的最优轨线x*(t)。
[0061]
本技术的有益效果至少包括：通过实时获取目标电池组中各个串联电池组的状态数据；计算每个串联电池组的状态数据的期望值；基于状态数据和期望值建立状态空间；基于状态空间和期望值，确定每个串联电池组在每次电流任务到达后的最优控制；在最优控制满足预设要求时，按照最优控制控制目标电池组负载均衡；设计了一种基于主动均衡的电池组组间补充充电策略，该策略的主动均衡电路利用求构造的泛函变分函数形式实现各个电池组间在工作时的能量转移，在整个均衡期间都有较快的均衡速度和均衡效率，实现了最大程度的零压差均衡。
[0062]
另外，本技术能够应对多种使用情景并可考虑多种影响因素，变分法能动态调整电池组组间均衡方案，能有效降低串联电池组组间的负荷并且减少组内单体电池过高的电压。
[0063]
上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本技术的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
【附图说明】
[0064]
图1是本技术一个实施例提供的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法的流程图；
[0065]
图2是本技术另一个实施例提供的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法的流程图；
[0066]
图3是本技术一个实施例提供的均衡负载前后电池组的压差贡献率的示意图。
【具体实施方式】
[0067]
下面结合附图和实施例，对本技术的具体实施方式做进一步详细描述。以下实施例用于说明本技术，但不用来限制本技术的范围。
[0068]
可选地，本技术以各个实施例提供的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法用于电池管理系统中为例进行说明，电池管理系统与待分析的目标电池组相连。
[0069]
图1是本技术一个实施例提供的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法的流程图，该方法至少包括以下几个步骤：
[0070]
步骤101，实时获取目标电池组中各个串联电池组的状态数据。
[0071]
电池管理系统实时采集各个串联电池组的电压、温度、电流等信息，基于这些信息得到各个串联电池组的状态数据：
[0072][0073]
在一个示例中，状态数据包括电压变化速率c％、温度均衡率r％和各个支路电流占总电流的贡献率d％。其中，温度均衡率r％为各个组的平均温度除以所有串联电池组的组间温度和。
[0074]
步骤102，计算每个串联电池组的状态数据的期望值。
[0075]
步骤103，基于状态数据和期望值建立状态空间。
[0076]
电池管理系统确定状态数据是否超过当前阈值；在状态数据超过当前阈值时，确定期望值是否超过当前阈值；在期望值未超过当前阈值时，基于状态数据和期望值建立状态空间。
[0077]
可选地，在期望值超过当前阈值时，修改当前阈值，并再次执行确定状态数据是否超过当前阈值；在期望值未超过当前阈值时，基于状态数据和期望值建立状态空间的步骤。
[0078]
可选地，在状态数据未超过当前阈值时，流程结束。
[0079]
基于状态数据和期望值建立状态空间通过下式表示：
[0080][0081][0082]
其中，h表示状态变量，状态变量为处理每次单位电流变化所引起的电压差变化值；λ
i
(t)为每个串联电池组在t时刻收到串联电池组xi的充电电流值，且λ
i
(t)服从泊松分布；为t时刻到达λ
i
(t)个电流出现点时所引起的电池组组内压差变化；a为预设常数，表示状态空间。
[0083]
步骤104，基于状态空间和期望值，确定每个串联电池组在每次电流任务到达后的最优控制。
[0084]
具体地，基于状态空间和期望值，确定每个串联电池组在每次电流任务到达后的最优控制，包括：
[0085]
步骤1，计算当前每次电流任务到达后造成的串联电池组的组间电压差nd。
[0086]
设串联电池组x
i
在t时刻接收到来自其他的串联电池组的充电电流的数值为：
[0087][0088]
若每次充电电流的数值大小服从指数分布，则按照排队模型，得到串联电池组x
i
的组间电压差nd
i
为：
[0089]
[0090]
其中，τ为没有温升情况下，充电电流给串联电池组补偿电能时的电压压差。
[0091]
步骤2，计算当前被充电的串联电池组的平均电压变化速率cd。
[0092]
设串联电池组x
i
的电池组的电压变化速率为受电流影响的函数、补充电流到来服从泊松分布、每次电流的大小服从泊松分布，则根据m/m/1排队模型，得到串联电池组x
i
每次补充电流引起的平均电压变化速率cd
i
为：
[0093][0094]
其中，为串联电池组xi接收到的其他电池组补充充电平均电流。
[0095]
步骤3，根据当前的电池组组间电压变化速率与期望的池组组间电压变化速率电流到达的控制向量u(t)。
[0096]
步骤4，使用控制向量u(t)、组间电压差nd和平均电压变化速率cd，建立性能指标j。
[0097]
使用控制向量u(t)、组间电压差nd和平均电压变化速率cd，建立性能指标j，通过下述公式表示，其中，j(u(t))表示在控制向量u(t)的情况下的性能指标j，ξ表示根据需求预先设定的权重系数：
[0098][0099]
步骤5，使用性能指标j确定最优控制。
[0100]
具体地，建立系统的状态方程为在t＝t时，目标电池组达到负载平衡，获得的泛函为向量形式为g(x(t))＝0；此时x(t)的取值集合为s＝{x(t)|g(x(t))＝0}，性能指标的泛函为：
[0101][0102]
构造曼哈顿函数，令其中λ(t)为拉格朗日乘子函数；
[0103]
引入的状态约束的拉格朗日乘子函数λ(t)和末态x(t)约束的拉格朗日乘子向量μ将性能指标泛函结合为新的泛函：
[0104][0105]
求j的变分δj：
[0106][0107]
终点的变分和变分在终点的值之间的关系有：
[0108][0109]
[0110]
将(1)、(2)代入δj中，得：
[0111][0112]
令令基于δu和δt的任意性，得：
[0113][0114][0115]
为使u(t)为最优控制，x(t)为最优轨线，必存在向量函数λ(t)，满足正则方程和相应的边界条件：
[0116][0117]
式中h为哈密顿函数，且对最优控制有稳定值并在时间终点有：
[0118][0119]
基于上述步骤求得最优控制轨线u*(t)以及对应的最优轨线x*(t)。
[0120]
步骤105，在最优控制满足预设要求时，按照最优控制控制目标电池组负载均衡。
[0121]
综上所述，本实施例提供的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法，通过实时获取目标电池组中各个串联电池组的状态数据；计算每个串联电池组的状态数据的期望值；基于状态数据和期望值建立状态空间；基于状态空间和期望值，确定每个串联电池组在每次电流任务到达后的最优控制；在最优控制满足预设要求时，按照最优控制控制目标电池组负载均衡；设计了一种基于主动均衡的电池组组间补充充电策略，该策略的主动均衡电路利用求构造的泛函变分函数形式实现各个电池组间在工作时的能量转移，在整个均衡期间都有较快的均衡速度和均衡效率，实现了最大程度的零压差均衡。
[0122]
另外，本技术能够应对多种使用情景并可考虑多种影响因素，变分法能动态调整电池组组间均衡方案，能有效降低串联电池组组间的负荷并且减少组内单体电池过高的电压。
[0123]
为了更清楚地理解本技术提供的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法，下面对该方法举一个实例进行简单说明。参考图2，该方法至少包括以下几个步骤：
[0124]
获取目标电池组中各个串联电池组的电压变化速率c％、温度均衡率r％和各个支路电流占总电流的贡献率d％；之后，确定各个状态数据是否超过当前阈值；若否，则流程结束；若是，则计算状态数据的期望值，并确定期望值是否超过当前阈值。若是，则修改当前阈值，并再次执行确定各个状态数据是否超过当前阈值的步骤；若否，则根据需求设定权重系数ξ；建立状态空间，并求解最优控制；确定最优控制是否满足要求，若是，则再次执行获取目标电池组中各个串联电池组的电压变化速率c％、温度均衡率r％和各个支路电流占总电流的贡献率d％的步骤，若否，则检查最优控制与需求之间的差别，根据该差别再次设定权
重系数ξ，并再次执行建立状态空间，并求解最优控制的步骤。
[0125]
基于上述过程，得到的均衡负载前后电池组的压差贡献率参考图3所示，根据图3可知，本技术提供的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法，实现各个电池组间在工作时的能量转移，在整个均衡期间都有较快的均衡速度和均衡效率，实现了最大程度的零压差均衡。
[0126]
可选地，本技术还提供有一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法。
[0127]
可选地，本技术还提供有一种计算机产品，该计算机产品包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，所述程序由处理器加载并执行以实现上述方法实施例的基于最优控制变分法的电池组负载均衡调度方法。
[0128]
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0129]
以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术专利的保护范围应以所附权利要求为准。