一种基于直流变换器及分时复用的退役电池主动均衡方法及在线检测装置与流程

本发明涉及电池管理，尤其涉及一种基于直流变换器及分时复用的退役电池主动均衡方法及在线检测装置。

背景技术：

1、随着电动汽车行业的迅猛发展，大量电池达到设计寿命后被退役，然而，这些退役电池常常未完全失效，仍保有可用的剩余容量，因此对其进行二次利用成为了一个重要议题，退役电池的再利用不仅可以减少环境污染，还能提高资源利用效率，然而，这些电池在使用过程中往往面临容量衰减、性能不均等问题，这些问题给电池的有效管理和再利用带来了显著挑战。

2、现有的技术在处理退役电池的均衡和健康监测方面存在多个局限，首先，传统的电池管理系统通常侧重于新电池，而不足以处理因年久失修和不规则使用而导致的老化电池的复杂情况，其次，现有的电池均衡技术，如被动均衡或简单的主动均衡方法，效率低下，不能满足退役电池在二次利用过程中对快速和高效均衡的需求，此外，对电池组实时健康状态的监测往往缺乏准确性和及时性，这限制了电池使用的安全性和可靠性。

3、因此，迫切需要一种能够实现高效能量转移、精准健康监测，并能自动调整均衡策略以适应电池状态变化的先进电池管理系统，这种系统将为退役电池的再利用提供更大的灵活性和更高的经济效益。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种基于直流变换器及分时复用的退役电池主动均衡方法及在线检测装置。

2、一种基于直流变换器及分时复用的退役电池主动均衡方法，包括以下步骤：

3、s1：通过主控芯片和传感器，自动检测接入系统的退役电池组，并采集其健康状态、容量和历史使用数据；

4、s2：根据步骤s1采集的数据，通过预设的分类算法将电池组进行分类，并分析其能量需求和均衡优先级；

5、s3：利用预设的升降压型隔离式直流变换器，根据步骤s2的分析结果，动态调整电压输出，以适应不同电池组之间的能量转移需求；

6、s4：通过预设的开关网络，控制电池组接入直流变换器的输入端或输出端，并基于s3的电压调节开关网络的参数，以最大化能量传输效率；

7、s5：应用主动脉冲调制技术，根据步骤s4的开关网络配置，向电池组施加短脉冲电流，控制均衡过程中的电流流动；

8、s6：集成温度传感器，以持续监测电池组的工作温度，并根据s5的脉冲调制结果自动调节直流变换器的工作参数和开关网络的配置，以防止电池过热；

9、s7：利用主控芯片对电池注入不同频率的正弦波，并收集响应信号，结合云端数据分析，根据预设的健康评估算法实时评估电池状态，并根据评估结果自动调整步骤s3至s6的参数，优化均衡策略。

10、进一步的，所述s1具体包括：

11、s11：在系统中配置多种传感器，包括电压传感器、电流传感器和温度传感器，每个传感器在接入系统前进行校准和初始化，以确保数据采集的准确性和可靠性；

12、s12：使用主控芯片通过接口电路自动检测接入系统的电池组，通过读取电池组的唯一标识符，识别每个电池组的型号和制造信息；

13、s13：主控芯片指挥各传感器收集电池组的实时数据，电压传感器用于测量各电池单元的电压，电流传感器用于记录充放电电流，温度传感器用于监测电池温度；

14、s14：主控芯片通过内置或外部存储访问电池组的历史使用数据，包括充放电周期次数、历史故障记录和维护历史；

15、s15：基于步骤s13和s14收集的实时和历史数据，主控芯片使用预设的算法进行健康状态评估，该预设的算法包括状态估计、容量衰减分析和寿命预测，具体评估使用的计算公式为：其中，soh表示电池健康状态的百分比，ccurrent是电池当前实测容量，而crated是电池额定容量；基于历史故障数据和使用频率，计算电池的预期寿命降低，具体计算公式为：eol＝cinitial·e-k·n，其中，eoi表示电池的预期使用寿命，cinitial是初始容量，k是衰减常数，n表示充放电周期次数。

16、进一步的，所述s2具体包括：

17、s21：将s1中收集的所有电池数据进行标准化处理，包括去除异常值、填充缺失数据和数据归一化；

18、s22：应用预设的聚类算法对电池组进行分类，具体利用k-means聚类算法，基于电池的健康状态、历史使用数据和电池容量的特征，将电池分为不同的类别，聚类过程中使用的计算公式为：其中，ci表示第i个类别；x代表单个电池组的特征数据点；μi是类别ci的中心点；k预设的类别数目；

19、s23：根据电池组的分类结果，分析每个类别电池组的典型能量需求，具体使用统计方法计算每个类别电池组的平均容量损失率和典型负载响应特性，计算公式为：其中，eavg表示平均能量需求；ej代表类别中第j个电池组的实际能量需求；n为该类别中电池组的数量；

20、s24：根据电池组的健康状态和能量需求分析结果，确定每个电池组的均衡优先级，具体使用加权评分系统，将健康状态和能量需求合并为均衡优先级得分，计算公式为：p＝w1×soh+w2×eneed，其中，p为均衡优先级得分；soh为电池组的健康状态百分比；eneed为电池组的能量需求；w1和w2分别是健康状态和能量需求的权重系数。

21、进一步的，所述s3具体包括：

22、s31：基于s2中得到的每个电池组的分类及其能量需求分析，预设的控制系统将计算每个电池组所需的理想电压水平；

23、s32：升降压型隔离式直流变换器根据每个电池组的当前电压与步骤s31中计算的理想电压比较，自动选择升压或降压模式，具体选择基于以下判断逻辑：

24、其中，v当前是电池组当前的电压，v理想是根据能量需求计算得出的理想电压；

25、s33：直流变换器根据s32的模式选择动态调整其输出电压，确保每个电池组的电压逐渐接近或达到其理想电压；

26、s34：整个调整过程中，持续监测每个电池组的电压和电流状态，使用反馈控制算法来优化电压调节过程，以应对电池状态变化或外部负载波动的影响，该电压调节的具体公式为；

27、其中，v调整表示电压调整控制信号的输出；kp为比例增益；ki为积分增益；kd为微分增益；e(t)是错误或偏差，表示在时间t的瞬间，目标电压与实际电压之间的差值；∫e(t)dt表示偏差e(t)随时间积分的总和；表示偏差e(t)的变化率。

28、进一步的，所述s4具体包括：

29、s41：使用预设的开关网络，该网络由电子开关组成，包括晶体管、继电器或固态开关，每个开关被配置以控制电池组与直流变换器的连接，使电池组能够根据需要接入变换器的输入端或输出端；

30、s42：基于步骤s3中的电压调节参数，开关网络的控制逻辑将确定每个电池组应该连接到直流变换器的输入端还是输出端，基于以下规则进行决策：

31、当电池组的目标电压高于当前电压时，则电池组接入变换器的输出端；

32、当电池组的目标电压低于当前电压时，则电池组接入变换器的输入端；

33、s43：开关网络通过控制各电池组接入点，优化能量流向，包括调整连接时间和序列，确保电能从高能量电池组流向低能量电池组，从而最大化整体系统的能量转换效率；

34、s44：开关网络配置的实施后，将持续监控电池组之间的能量流动和电压变化，基于实时数据，动态调整开关状态，以适应电池性能变化或外部负载条件的变化。

35、进一步的，所述s5具体包括：

36、s51：根据从步骤s4获得的每个电池组接入直流变换器的具体配置，设定主动脉冲调制技术的参数，包括脉冲宽度、脉冲幅度和脉冲频率；

37、s52：使用电子控制单元生成定制的短脉冲电流信号，该短脉冲电流信号将匹配步骤s51中设定的参数，确保每个脉冲都能有效地促进或控制电流的流动，以达到均衡目标；

38、s53：将生成的脉冲信号通过开关网络施加到相应的电池组，通过调整脉冲的施加时刻和持续时间，控制电池组间电流的精确流动，从而实现能量的有效均衡；

39、s54：持续监测每个电池组在接收脉冲后的电流和电压响应，监控数据用于评估脉冲调制效果，并为后续脉冲调整提供必要的反馈信息；

40、s55：基于步骤s54收集的实时反馈数据，动态调整脉冲宽度、幅度和频率的参数。

41、进一步的，所述s6具体包括：

42、s61：在每个电池组中集成温度传感器，以实时监控电池的工作温度，该温度传感器放置于电池组的热点位置，确保温度读数的精确性和代表性；

43、s62：不断从温度传感器收集电池组的温度数据，并使用高精度的模拟-数字转换器读取传感器的模拟信号，并将模拟信号转换为数字数据，便于处理和分析；

44、s63：对采集到的温度数据进行实时分析，并与预设的温度阈值进行比较，设定的阈值是基于电池材料的热稳定性和安全标准确定的，具体计算公式为：tmax＝tambient+δt，其中，tmax是电池的最大安全工作温度，tambient是环境温度，δt是基于电池类型和构造预定的温度增量；

45、s64：当有电池组的温度接近或超过阈值tmax时，将自动调整步骤s5中设定的脉冲调制参数，包括降低脉冲幅度或频率，以减少热生成和防止电池过热；

46、s65：根据温度数据反馈，调整直流变换器的工作参数和开关网络配置，包括调整输出电压或改变电池组的连接配置，以控制电流流向和强度。

47、进一步的，所述s7具体包括：

48、s71：主控芯片控制信号发生器产生不同频率的正弦波，并将该正弦波被精确地注入到每个电池组中，频率范围根据电池的典型响应特性进行设定；

49、s72：电池组对注入正弦波的响应通过传感器记录下来，将响应信号被转换为数字形式，并实时传输给主控系统进行分析；

50、s73：主控芯片利用预设的信号处理算法分析收集到的响应信号，提取特征包括阻抗、相位角和幅度，特征数据通过高级算法进行分析，以评估电池的健康状态，具体使用以下公式计算电池的阻抗变化：其中，z(f)是频率f下的阻抗，v(f)和i(f)分别是注入频率下的电压和电流响应；

51、s74：收集到的特征数据被上传到云端，其中数据分析平台使用机器学习算法来评估电池状态，具体使用神经网络算法预测电池的健康状况，并计算其剩余使用寿命；

52、s75：根据云端的分析结果，主控芯片接收到电池健康状态的评估报告，并据此实时调整s3至s6中的参数，包括调整直流变换器的电压输出、修改开关网络的配置和调整脉冲调制的参数。

53、进一步的，所述s74具体包括：

54、s741：在神经网络模型训练和预测前，先对从s73收集的电池响应数据进行预处理，包括归一化处理，将电池的电压、电流和阻抗数据标准化到预定范围内，以优化神经网络的性能和预测准确性；

55、s742：从预处理的数据中选择电池健康状态的特征，包括阻抗的频率响应、充放电周期次数、历史温度变化，该特征作为神经网络的输入；

56、s743：配置多层感知机神经网络，包括输入层、若干隐藏层和输出层，每层之间的节点通过加权连接传递信息，神经网络的具体公式为：y＝f(w·x+b)，其中，x是输入特征向量，w是权重矩阵，b是偏差向量，f是激活函数；

57、s744：使用历史数据集训练神经网络，包括已知健康状态的电池数据作为训练样本，训练过程通过反向传播算法优化权重和偏差，以最小化预测值和实际值之间的差异，采用的损失函数为均方误差，具体公式为：其中，l是损失函数，yi是样本的实际值，是预测值，n是样本数量；

58、s745：使用训练好的神经网络对新收集的电池数据进行健康状态预测，预测结果用来估算电池的剩余使用寿命，通过将预测的健康状态与电池的典型寿命曲线相结合，计算出预期的寿命减少，具体算法为：rul＝ltypical×(1-sohpredicted)，其中，rul是剩余使用寿命，ltypical是电池类型的典型寿命，sohpredicted是神经网络预测的健康状态比率。

59、一种退役电池主动均衡方法的在线检测装置，用于实现上述的一种基于直流变换器及分时复用的退役电池主动均衡方法，包括以下模块：

60、数据采集模块：用于实时收集连接的电池组的关键参数，包括电压、电流、温度的数据；

61、信号发生与注入模块：生成和注入不同频率的正弦波至各电池组，用于后续的健康状态评估；

62、信号分析模块：接收电池响应信号，并分析信号来评估电池的健康状况；

63、数据分析诊断模块：对从信号分析模块接收的数据进行分析，使用预设的健康评估算法来判断电池的状态，并预测剩余使用寿命；

64、通信控制模块：基于诊断结果，调整电池的均衡策略和直流变换器的操作参数；

65、用户界面模块：用于提供用户界面，供操作者监控电池状态和调整操作参数，同时显示实时诊断和预测结果。

66、本发明的有益效果：

67、本发明，通过主动脉冲调制技术和智能均衡策略，能够有效提升退役电池在再利用过程中的能量转换效率，还通过精确控制电池组间的能量流动，不仅减少了能量损失，而且确保了电池在均衡过程中的能量最大化利用，这一特点对于提高退役电池的经济价值和环境可持续性具有重要意义。

68、本发明，通过集成的在线监测装置实时评估电池的健康状态，并结合云端数据分析，提供精确的健康诊断和寿命预测，这种实时监控和预测能力使得电池管理系统能够及时调整均衡策略，从而预防电池过度放电和过热等潜在风险，显著提高电池的使用安全和可靠性。

69、本发明，通过自动化的反馈机制，该系统不仅减轻了日常维护的工作负担，还确保了电池组在其整个使用周期内维持最佳性能，此外，该系统的应用有助于降低因电池性能下降导致的运营成本，提升整体经济效益。