电动汽车电池组充放电控制方法与流程

本发明涉及一种电池组控制方法，尤其涉及一种电动汽车电池组充放电控制方法。

背景技术：

随着经济社会的迅速发展，汽车的普及极大地便利了人们的日常生活，但随之产生的汽车尾气使得地球的空气质量越来越差，此外，噪声问题和传统能源的消耗问题也越来越受到社会各界的广泛关注。

针对传统能源消耗问题和环境保护问题，许多国家都开展了对汽车发动机动力源的研究，主要研究为如何通过新能源代替石油作为汽车的动力源。电能是一种清洁能源，通过电能取代传统的能源作为汽车的动力源，可以解决燃油汽车带来的一系列问题，同时可以提高能源利用率，因此，最近几年电动汽车成为现今乃至未来新能源汽车的主要研究方向。

电动汽车以其零排放和高能量利用率等优势逐渐成为汽车行业可持续发展的重要组成部分。电动汽车的核心就是电动汽车的电池，电池的成本占据了整个电动汽车的很大一部分。电池在电动汽车行驶过程中会有一定的损耗，电动汽车的电池都是有一定的循环寿命的，它与使用过程中的环境和充放电深度有着很大的关系。作为电动汽车技术发展的瓶颈，动力电池直接制约着电动汽车产业的规模发展，为了确保电动汽车运行的安全性，延长动力电池的循环寿命，提高动力电池能量利用率，因此，采用更先进的控制策略控制电动汽车动力电池的充放电成了当前国内外学者研究的重要方面之一。

技术实现要素：

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种电动汽车电池组充放电控制方法，能够延长动力电池的循环寿命，提高动力电池的能量利用率，有效提高电动汽车运行的安全性。

技术方案：本发明所采用的技术方案是一种电动汽车电池组充放电控制方法，该方法包括以下控制内容：当电池组在荷电状态大于设定阈值时，采用基于动态平衡点的控制策略保持电池组同步放电；当电池组在荷电状态小于设定阈值且车辆爬坡角度小于设定阈值时，采用基于电动汽车工作状态的决策树控制算法，独立控制电池的充放电状态；当电池组在荷电状态小于设定阈值且车辆爬坡角度大于设定阈值时，综合考虑路况、电池荷电状态和车辆工作状态因素，利用基于模糊商空间的属性权重确定算法确定各因素的权重并据此确定电池参与供电的权重，使电池协同工作；运用基于羚羊神经网络的动力电池soc估计方法，分析处于放电状态的电池寿命，当低于安全阈值时予以更换。

进一步的，所述采用基于动态平衡点的控制策略是：采用pi控制器调节单个电池电压和平衡电压之间的差值，使两个单个电池达到电压平衡状态。

进一步的，所述的基于电动汽车工作状态的决策树控制算法是，以电动汽车行驶过程中的加速度正负值作为决策树算法中的决策节点，两个决策节点又根据电动汽车的行驶状态分别分裂为两个叶节点，分别对应电动汽车的加速状态、爬坡状态、减速状态和下坡状态，以此独立控制电池工作于只充和只放状态：当电动汽车处于加速或爬坡时，对单体电池进行大电流放电；当电动汽车处于减速或下坡时，对单体电池快速充电实现制动能量回收。

进一步的，所述的利用基于模糊商空间的属性权重确定算法确定各因素的权重并据此确定电池参与供电的权重，包括以下步骤：

(31)数据标准化，采用极差变化法获得规范化数据：

(32)并行计算模糊相似矩阵及等价类：

计算模糊相似矩阵：依据步骤(31)得到的规范化数据建立样本集的模糊相似矩阵并创建具有分层递阶结构的商空间族，商空间族指的是各原始样本数据(包括路况、电池荷电状态和车辆工作状态)经规范化后得到的数据集合，模糊相似矩阵中的元素rij为：

式中，同式(4)中，y′ik、y′jk为采用极差变化法规范化后的数据，m为商空间族中样本数据总和，k为从1到m的取值。

并行对数据离散化处理。

计算删除每个属性后的等价类u/ind(c-{ak})，式中u为全部数据的集合，c为条件属性集，ak为条件属性集c中的一个条件属性，即ak∈c。

(33)以商空间族所形成的样本空间为基础，对样本进行聚类，计算出各样本的属性重要度：

sig(ak，c，d)＝γ(c，d)-γ(c-{ak}，d)

d为决策属性集，属性ak关于d的重要度为sig(ak，c，d)＝γ(c，d)-γ(c-{ak}，d)，其中γ(c-{ak}，d)表示c中缺少属性ak后，条件属性集对决策属性集的依赖程度；γ(c，d)表示条件属性集c对决策属性集d的依赖程度；

(34)归一化处理属性重要度，得到路况、电池荷电状态和车辆工作状态分别对应的各属性最终权重；

(35)根据步骤(34)所得属性最终权重确定电池参与供电的权重，控制电池协同工作，避免过充和过放，在爬坡角度小于设定阈值时，电池组按照所述决策树控制算法中的方式充放电；当爬坡角度大于设定阈值时，按如下方式充放电：设路况权重为α，当上坡爬坡角度大于设定阈值时，soc较大的电池参与供电权重为(1-α)，soc较小的电池参与供电权重为α，soc较大的电池辅助soc较小的电池放电；下坡爬坡角度大于设定阈值时，soc较小的电池参与供电权重为(1-α)，soc较大的电池参与供电权重为α，soc较小的电池辅助soc较大的电池充电。

进一步的，所述的基于羚羊神经网络的动力电池soc估计方法，是采用实数编码的方式对电池组电池soc测试样本进行编码作为羚羊个体，采用bp神经网络训练羚羊个体的适应度(补充训练对象)得到适应度值最大个体，进行电池组soc估算。

一种典型的估计方法包括以下步骤：

(41)建立bp神经网络，所述网络由输入层n、隐含层h和输出层o组成，对电池组电池soc测试样本进行编码作为羚羊个体形成训练集；

(42)参数初始化

构建bp神经网络的网络参数，包括训练次数、初始权值、训练误差和初始阈值；设置羚羊算法的初始值，包括羚羊数目n、随机步长α、最大吸引度因子β0和最大迭代次数t，算法开始前，在可行区域内随机初始所有个体位置；

(43)计算羚羊个体的适应度，f(x)为隐含层的激励函数，x为输入的羚羊个体的适应度，f(x)的表达式为：

(44)确定羚羊个体间吸引度和相对距离；

(45)根据羚羊个体间的适应度值，进行位置移动更新；其中n为羚羊个体适应度对应的隐含层激励函数f(x)的值，输出层的激励函数g(n)表达式为：

(46)当迭代次数达到最大或训练误差收敛，结束迭代，否则返回上一步。

(47)将羚羊最优位置向量映射给bp神经网络，作为bp神经网络的初始权值和阈值；

(48)利用bp神经网络训练，得到适应度值最大个体，将测试样本输入，进行电池组soc估算。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：(1)运用基于电动汽车工作状态的决策树控制算法，分别独立控制电池组中电池只处于充电和放电状态，以此方式可以充分发挥只处于放电状态的电池的性能，当其寿命不满足电动汽车运行要求的时候予以更换，相对于更换整个电池组而言，减少了更换电池组的成本，提高了经济效益。(2)利用基于模糊商空间的属性权重确定算法确定各影响因素的权重并据此权重确定电池参与工作的权重，使电池协同工作，避免过充和过放。确保了电动汽车运行的安全性，减小了维修成本，提高了经济效益。

附图说明

图1是本发明所述的基于动态平衡点的主动平衡控制策略结构框图；

图2是本发明所述的决策树结构；

图3是本发明所述的基于羚羊神经网络的动力电池soc估计过程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。

本发明所述的电动汽车电池组充放电控制方法，通过结合基于动态平衡点的控制策略、决策树控制算法、基于模糊商空间的属性权重确定算法以及基于羚羊神经网络的动力电池soc估计方法，来控制电动汽车电池组中电池的充放电状态，延长动力电池的使用寿命，提高动力电池的能量利用率。该方法包括以下控制内容：

(1)采用基于动态平衡点的控制策略，使得电池组在荷电状态大于设定阈值时能够保持同步放电，包括以下内容：

(11)确定电池组动态平衡点

在不同的平衡电路中，对于单个电池而言，当开关管导通时，电池放电，能量从单个电池中流出；当开关管关断时，电池充电，能量流入单体电池中，这样在工作的过程中就存在这样一种情况，流入单个电池的能量等于流出单个电池的能量，这就称为动态平衡点。即当单个电池的电压高于电池组的平均电压时，单个电池放电；当单个电池的电压低于电池组的平均电压时，单个电池充电，这样两块单个电池的电压就能保持动态平衡。

本发明中的基于动态平衡点的控制策略采用pi控制器，结构框图如附图1所示。pi控制器具有结构简单，响应速度快，快速减小静态误差等有点，能够保证两个单个电池快速准确的达到电压平衡状态。

在图1中，vn为单个电池的初始电压，vav为两个单个电池的平均电压，δv为vn与vav的差值，δvref为开关管的阈值电压，f0为动态平衡点频率，fn为当δv经过pi控制器后计算出来每个开关管对应的pi频率差值。

(12)确定控制策略

从图1可以看出，如果δv大于δvref，fpga开始工作。与此同时，pi控制器将f0与fn的差值传给主控单元，然后主控单元将驱动信号传给驱动电路并发出pfm波形控制平衡电路，最终实现电压平衡。

(2)当荷电状态小于设定阈值时，采用基于电动汽车工作状态的决策树控制算法，独立控制两块电池的充放电状态。包括以下过程：

(21)电动汽车电池组电池老化模型的建立：

本模型采用基于损伤累计模型的方法来估计电动汽车行驶过程中的电池老化过程。该模型使用累积ah吞吐量(在电池达到寿命终止之前可以流入和流出池的总电荷量)其主要取决于电动汽车在行驶过程中的路况、驾驶人个人操作习惯等因素。电荷转移过程对电池老化的影响取决于电池的充放电倍率crate、工作温度t和放电深度dod(dod＝1-soc)。电池的充放电倍率crate定义为电池充放电电流i(a)与电池标称充电容量qb(ah)之比，如式(1)所示，

通常，电池制造商根据以下参数确定的标称周期来定义电池寿命，其中，crate＝1，dod＝100％，t＝25℃，电池寿命γ定义为在此标称周期负载循环并达到寿命终止时电池转移的总ah吞吐量，如式(2)所示，

式中，in(t)是标称电流，单位a，end表示电池寿命终止。一般来说，对于给定的电池，其电池寿命γ是一个常数。

在本发明中，我们综合考虑行车动态过程中的加速度a和路面的坡度α，定义电池加速老化因子σ来描述电池相对于标准状况下的老化过程。定义式如(3)所示。

其中，γ(a，α)是对应于给定工况下电池达到寿命终止时的总ah吞吐量，对于加速电池老化的工况，电池加速老化因子的值大于1。

(22)利用基于电动汽车工作状态的决策树算法控制两块电池的电池加速老化因子σ1和σ2：

决策树结构如附图2所示，决策树作为一种树型的学习模型，由根节点通过分裂为决策节点，当决策节点不再分裂，则成为叶子节点。最初所有的样本聚集在根节点处，根节点选择分裂属性后，该属性的不同输出表现通过不同分支进行分裂，最后的特征属性判定结果保存在决策节点，当决策节点只包含某一类样本时，不再进行分裂，成为叶子节点。

在本发明中，根节点为车辆的行驶状态，根据车辆的加速度正负不同可以分为两个分支，对应图中决策节点1为车辆加速度为正，决策节点2为车辆加速度为负，然后车辆的加速度正负又可以分别分裂为两个叶节点：叶节点1为加速状态；叶节点2为爬坡状态；叶节点3为减速状态；叶节点4为下坡状态。

当电动汽车运行在加速(叶节点1)或爬坡状态(叶节点2)时，要对电池组中的电池1进行大电流放电，即增大电池1的电池加速老化因子σ1。当电动汽车处于减速(叶节点3)或下坡(叶节点4)时，要对电池组中的电池2进行快速充电实现制动能量回收，即增大电池2的电池加速老化因子σ2。

(3)综合考虑路况、电池荷电状态和车辆工作状态等多因素，利用基于模糊商空间的属性权重确定算法确定各因素的权重并据此确定两块电池参与工作的权重，使两块电池协同工作。

本发明中综合考虑路况、电池荷电状态和车辆工作状态等多因素，确定两块电池参与工作的权重，使两块电池协同工作，避免过充和过放。路况，坡度，电池的荷电状态和车辆工作状态等多因素是一个庞大的数据集，当数据样本集较大时，手工计算难以实现，只能抽取部分样本进行计算，且计算过程复杂。因此，本发明研究融合模糊商空间和粗集理论的属性权重确定方法确定各影响因素的权重并据此确定两块电池参与工作的权重。

模糊商空间是将模糊集与经典商空间相结合，利用模糊等价关系，在不同粒度空间上进行问题求解。以商集为数学模型，采用分层递阶结构，从大量数据样本集中构建具有层次结构的商空间，进而在不同层次中获取知识，实现模糊信息的智能知识挖掘。粗糙集理论是以等价关系为基础，求解模糊数据、不确定数据的数学工具。其基本思想是利用等价关系，建立论域内的一个划分，从而构建一个近似空间。在这个近似空间上，通过引入上近似集和下近似集，用精确的近似集来逼近求解问题。具体控制算法的设计如下：

(31)数据标准化

在本发明中，各原始样本数据(路况、电池荷电状态和车辆工作状态)存在量纲不同、取值范围不同的问题，因此，需要首先对数据进行数据标准化预处理。该项目采用公式(4)的极差变化法实现数据规范化，消除量纲及取值范围等因素的影响，并将属性值统一规范到固定区间上，利于后期的数据分析与挖掘。

式中，yik为原始数据(路况、电池荷电状态和车辆工作状态)，y′ik为采用极差变化法规范化后的数据。

(32)并行计算模糊相似矩阵及等价类

(301)计算模糊相似矩阵

依据步骤1得到的规范化数据得到样本集模糊相似矩阵并创建具有分层递阶结构的商空间族，利用公式(5)计算每一个样本之间的相似关系，从而建立样本集的模糊相似矩阵。

式中，同式(4)中，y′ik、y′jk为采用极差变化法规范化后的数据，m为商空间族中样本数据总和，k的取值为从1到m。

(302)数据离散化并行计算

对数据集中的连续属性，采用内节点法进行离散化处理。

(303)等价类计算

结合离散化结果，计算删除每个属性后的等价类u/ind(c-{ak})。

式中，u为整个数据的集合，c为条件属性集，ak为条件属性集c中的一个条件属性，即ak∈c。

(33)属性重要度计算

以商空间族所形成的样本空间为基础，对样本进行聚类，并按照公式(6)分别计算出各样本的属性重要度。

sig(ak，c，d)＝γ(c，d)-γ(c-{ak}，d)(6)

式中，d为决策属性集，属性ak关于d的重要度定义为sig(ak，c，d)＝γ(c，d)-γ(c-{ak}，d)，γ(c-{ak}，d)表示c中缺少属性ak后，条件属性集对决策属性集的依赖程度。γ(c，d)表示条件属性集c对决策属性集d的依赖程度。

(34)归一化处理获取最终权重

根据公式(7)计算出各属性的最终重要度。并将所有重要度进行归一化处理，得出各属性(即路况、电池荷电状态和车辆工作状态)的最终权重。

(35)根据上述权重确定电池组工作方式。

根据该权重控制两块电池协同工作，避免过充和过放。规定当坡度小于30度时，电池组按照决策树控制算法中的方式充放电。当坡度大于30度时，电池荷电状态权重较大。按如下方式充放电：上坡坡度较大时，soc(stateofcharge，即荷电状态)较大的电池辅助soc较小的电池放电；下坡坡度较大时，soc较小的电池根据多因素确定的权重辅助soc较大的电池充电。具体的，设路况权重为α，当上坡爬坡角度大于设定阈值时，soc较大的电池参与供电权重为(1-α)，soc较小的电池参与供电权重为α；下坡爬坡角度大于设定阈值时，soc较小的电池参与供电权重为(1-α)，soc较大的电池参与供电权重为α。

(4)运用基于羚羊神经网络的动力电池soc估计方法，分析一直处于放电状态的电池寿命，当低于安全阈值时予以更换。

(41)编码设置

bp神经网络由输入层n、隐含层h和输出层o组成。其中，网络中的权值和阈值可以表示为ωnh、ωho和θh、θo。在此算法训练时，采用实数编码的方式，对电池组电池soc测试样本进行编码作为羚羊个体形成训练集。

(42)参数初始化

构建bp神经网络的网络参数，包括训练次数、初始权值、训练误差和初始阈值等。设置羚羊算法的初始值，包括羚羊数目n、随机步长α、最大吸引度因子β0和最大迭代次数t等。算法开始前，在可行区域内随机初始所有个体位置。

(43)适应度函数计算

计算此算法的目标函数，也就是计算羚羊个体的适应度值。f(x)为隐含层的激励函数，x为输入的羚羊个体的适应度。

(44)确定羚羊个体间吸引度和相对距离

(45)位置更新

根据羚羊个体间的适应度值，进行位置移动更新。输出层的激励函数为g(n)，其中n为式(8)中的f(x)的值。

(46)条件判断

迭代次数达到最大或训练误差收敛，结束，否则返回上一步。

(47)确定权重和阈值

将羚羊最优位置向量映射给bp神经网络，作为bp神经网络的初始权值和阈值。

(48)bp神经网络训练

训练结束，得到适应度值最大个体。整个过程如图3所示。将测试样本输入，进行电池组soc估算。

在本发明中，估算一直处于放电状态的电池寿命，当低于安全阈值时予以更换，最大限度发挥动力电池的性能，延长其使用寿命。