一種鋰離子電池性能在線診斷方法與流程
2023-10-06 19:06:09 2
本發明涉及一種電池技術領域，尤其是涉及一種鋰離子電池性能在線診斷方法。
背景技術：
隨著電力儲能的大力發展，大容量儲能電池作為主要儲能元件倍受重視。但是單體電池受到其電壓、容量、功率、能量等性能和參數的限制，不能單獨使用，進行串並聯成組才能滿足儲能系統要求。電池的成組對電池的一致性要求很高，即使單體電池經過可靠篩選後成組，電池組中單體電池的一致性也會隨著儲能系統運行逐漸變差，降低系統的可靠性。因此，建立準確的電池綜合性能評價模型是十分必要的，這將有利於電池的診斷和維護，提高電池組的可靠性。
目前，對電池狀態的診斷一般有離線的放電實驗法、在線的soc和soh等估算法等。離線的放電實驗法只能在儲能電池與母線斷開的離線狀態下才能進行，會影響儲能系統的正常運行，缺乏實時性和實用性。在線的soc和soh等電池狀態估算法僅突出了電池某方面的特性，具有片面性，不能綜合評價電池。
技術實現要素：
本發明主要是解決現有技術中電池評價方法缺乏實時性、實用性，分析存在片面性的問題，提供了一種基於灰色關聯理論、性能分析可靠的鋰離子電池性能在線診斷方法。
本發明的上述技術問題主要是通過下述技術方案得以解決的：一種鋰離子電池性能在線診斷方法，包括以下步驟：
s1.確定影響電池性能的各指標的權重；
s2.根據電池各指標的檢測值獲取原始矩陣和參考矩陣，對原始矩陣和參考矩陣進行標準化處理；
s3.根據標準化後的原始矩陣和參考矩陣採用灰色關聯分析計算電池各指標的關聯繫數；
s4.採用灰色關聯模型計算出各電池的關聯度；
s5.根據關聯度診斷各電池的性能。
本發明對電池多種指標，採用灰色關聯理論對電池性能進行診斷，克服了單一指標作為評判標準的片面性，為電池的性能診斷和維護提供可靠的理論依據。
作為一種優選方案，步驟s1中權重確定過程包括：
s11.根據電池充放電性能和參數，確定影響電池性能的指標；
根據對電池充放電性能和相關參數的評估，確定診斷電池性能的7個重要指標，分別是充電歐姆內阻、放電歐姆內阻、能量效率、充電平均功率、放電平均功率、實際容量和極化電壓。這7個指標構成電池性能評價的指標體系。
具體參數值的獲得如下:
(1)rcharge:充電歐姆內阻。取電池電量充滿時刻前後2s電壓的差值(δuc)和電流值(ic)，來計算電池充電歐姆內阻，即rcharge＝|δuc|/ic；
(2)rdischarge:放電歐姆內阻。取電池電量放空時刻前後2s電壓的差值(δud)和電流值(id)，來計算電池放電歐姆內阻，即rdischarge＝|δud|/id；
(3)ηe:能量效率。以正常工況下，電池放電能量與充電能量的比值作為能量效率；
(4)pca:充電平均功率。取電池充電過程中平均輸入功率作為電池充電平均功率；
(5)pda:放電平均功率。取電池放電過程中平均輸出功率作為電池放電平均功率；
(6)creal:實際容量。實際容量用電池放電前後soc變化(δsocd)和放電電量(qd)來計算，即creal＝qd/δsocd；
(7)upol:極化電壓。由本次放電結束時刻的電池電壓與下一次充電開始後10min時刻的電壓差值來計算。
s12.根據電池和指標建立矩陣a′＝[a′ij]m×n，設電池模塊由m節單體電池串聯組成，單體電池有n個指標的數值，其中a′ij表示第i節電池的第j個指標的數值，對指標數值進行標準化處理，即
得到標準化處理後矩陣a＝[aij]m×n；
s13.獲得指標數值的熵為
其中fj為第j個指標的熵，c＝-(lnm)-1，i＝1,2,…m；
s14.當bij＝0時，令bij·lnbij＝0，獲得指標數值的熵權為
其中ωj為第j個指標的熵權，
最後得到這些指標的權重為w＝(ωj)。
作為一種優選方案，步驟s2中標準化的過程包括：
s21.選取所有電池中的最優指標組成參考矩陣所有電池的指標組成原始矩陣x*；
s22.採用向量歸一化法對參考矩陣原始矩陣x*進行標準化，採用公式為：
獲得標準化參考矩陣x0，標準化原始矩陣x。
作為一種優選方案，步驟s3中關聯繫數的計算過程包括：
s31.建立參考序列，記為x0，則
x0(k)＝[x0(1),x0(2),…,x0(n)],k＝1,2,…,n
建立比較序列，記為xi，則
xi(k)＝[xi(1),xi(2),…,xi(n)],；＝1,2,…,m；
s32.得到參考序列與比較序列的絕對差值，差值包括最大值和最小值，則表示為：
δmax＝maximaxk|x0(k)-xi(k)|
δmin＝minimink|x0(k)-xi(k)|；
s33.根據灰色關聯分析求得第i個評價對象的第k個評價指標與參考值的關聯繫數為：
其中ρ為分辨係數。ρ根據實際情況取值，取值範圍為0.1～0.8。
作為一種優選方案，步驟s4中電池的關聯度計算過程為：
s41.根據關聯繫數公式得到評判矩陣e，
s42.根據灰色關聯模型r＝e×w，計算得到各電池的關聯度矩陣r＝(ri)，
因此，本發明的優點是：對電池多種指標，採用灰色關聯理論對電池性能進行診斷，克服了單一指標作為評判標準的片面性，為電池的性能診斷和維護提供可靠的理論依據。
附圖說明
附圖1是本發明的一種流程結構示意圖。
具體實施方式
下面通過實施例，並結合附圖，對本發明的技術方案作進一步具體的說明。
實施例：
本實施例一種鋰離子電池性能在線診斷方法，如圖1所示，包括以下步驟：
s1.確定影響電池性能的各指標的權重；過程包括：
s11.根據電池充放電性能和參數，確定影響電池性能的指標；
根據對電池充放電性能和相關參數的評估，確定診斷電池性能的7個重要指標，分別是充電歐姆內阻、放電歐姆內阻、能量效率、充電平均功率、放電平均功率、實際容量和極化電壓。這7個指標構成電池性能評價的指標體系。
具體參數值的獲得如下:
(1)rcharge:充電歐姆內阻。取電池電量充滿時刻前後2s電壓的差值(δuc)和電流值(ic)，來計算電池充電歐姆內阻，即rcharge＝|δuc|/ic；
(2)rdischarge:放電歐姆內阻。取電池電量放空時刻前後2s電壓的差值(δud)和電流值(id)，來計算電池放電歐姆內阻，即rdischarge＝|δud|/id；
(3)ηe:能量效率。以正常工況下，電池放電能量與充電能量的比值作為能量效率；
(4)pca:充電平均功率。取電池充電過程中平均輸入功率作為電池充電平均功率；
(5)pda:放電平均功率。取電池放電過程中平均輸出功率作為電池放電平均功率；
(6)creal:實際容量。實際容量用電池放電前後soc變化(δsocd)和放電電量(qd)來計算，即creal＝qd/δsocd；
(7)upol:極化電壓。由本次放電結束時刻的電池電壓與下一次充電開始後10min時刻的電壓差值來計算。
s12.根據電池和指標建立矩陣a′＝[a′ij]m×n，設電池模塊由m節單體電池串聯組成，單體電池有n個指標的數值，其中a′ij表示第i節電池的第j個指標的數值，對指標數值進行標準化處理，即
得到標準化處理後矩陣a＝[aij]m×n；
s13.獲得指標數值的熵為
其中fj為第j個指標的熵，c＝-(lnm)-1，i＝1,2,…m；
s14.當bij＝0時，令bij·lnbij＝0，獲得指標數值的熵權為
其中ωj為第j個指標的熵權，
最後得到這些指標的權重為w＝(ωj)。
s2.根據電池各指標的檢測值獲取原始矩陣和參考矩陣，對原始矩陣和參考矩陣進行標準化處理；過程包括：
s21.選取所有電池中的最優指標組成參考矩陣所有電池的指標組成原始矩陣x*；
s22.採用向量歸一化法對參考矩陣原始矩陣x*進行標準化，採用公式為：
獲得標準化參考矩陣x0，標準化原始矩陣x。
本實施例為清楚表示方法過程，以24節100ah的磷酸鐵鋰電池為例，電池記為1#、2#、3#、…、24#，電池評價指標實測值和理想值如下表所示：
參考矩陣選取所有電池中的最優指標，在影響單體電池的7個指標裡，充、放電歐姆內阻以及極化電壓的值越小越好，理想值取24個電池中的最小值；而其餘影響指標相反，理想值取24個電池中的最大值。取理想值組成參考矩陣
將上表數據部分除去理想值一行，所得數據組成原始矩陣x*，
由於在實際的灰色關聯評價建模過程中，各評價指標的量綱往往都不相同，需要對參考矩陣進行無量綱處理，經過向量歸一化法處理後，得到標準化參考矩陣x0，
x0＝[1111111]；
同理對原始矩陣進行無量綱處理，經過向量歸一化法處理後，得到標準化原始矩陣x，
s3.根據標準化後的原始矩陣和參考矩陣採用灰色關聯分析計算電池各指標的關聯繫數；計算過程包括：
s31.建立參考序列，記為x0，則
x0(k)＝[x0(1),x0(2),…,x0(n)],k＝1,2,…,n
建立比較序列，記為xi，則
xi(k)＝[xi(1),xi(2),…,xi(n)],；＝1,2,…,m；
s32.得到參考序列與比較序列的絕對差值，差值包括最大值和最小值，則表示為：
δmax＝maximaxk|x0(k)-xi(k)|
δmin＝minimink|x0(k)-xi(k)|；
s33.根據灰色關聯分析求得第i個評價對象的第k個評價指標與參考值的關聯繫數為：
其中ρ為分辨係數，根據實際情況取值範圍為0.1～0.8，本實施例中ρ取0.5。
s4.採用灰色關聯模型計算出各電池的關聯度；計算過程為：
s41.根據關聯繫數公式得到評判矩陣e，
s42.根據灰色關聯模型r＝e×w，計算得到各電池的關聯度矩陣r＝(ri)，
繼續以上表數據為例，根據管理係數和步驟s41得到評判矩陣，
另外在步驟s1中，以上表中除理想值以外的數據建立矩陣a′，經過熵權法計算後得到七個指標的權重為：
w＝(0.5261,0.3594,0.0016,0.0002,0.0002,0.1007,0.0116)，
根據灰色關聯模型r＝e×w，計算得到各電池的關聯度矩陣：
得到的電池對應關聯度以表格顯示如下：
s5.根據關聯度診斷各電池的性能。
由以上數據可得到單體電池關聯度進行排序為：
r23>r24>r22>r21>r1>r12>r2>r6>r9>r3>r7>r8>r18>r14>r4>r5>r20>r13>r15>r16>
r10>r11>r17>r19。
關聯度越大，說明與理想值越接近，也表明這個電池的綜合性能越好。可見23號電池性能最好，19號電池性能最差。而實際上也是如此，21號、22號、23號、24號電池實際容量可達到140ah，性能優於其他電池。
本文中所描述的具體實施例僅僅是對本發明精神作舉例說明。本發明所屬技術領域的技術人員可以對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或採用類似的方式替代，但並不會偏離本發明的精神或者超越所附權利要求書所定義的範圍。