基于动态可重构SSB蓄电池储能系统的新型SOC一致性评估方法

2026-06-08 21:28:35

退役电动汽车(EV)电池在储能体系(ESSs)中的梯次使用对资源循环与环境保护具有要害作用。然而，退役电池模组间明显的功用不一致性会带来安全隐患。电池储能体系（电池储能体系）。传统电池储能体系的荷电状况（SOC）一致性点评面对应战，这首要源于复杂工况条件以及相对平缓的开路电压-荷电状况（OCV-SOC）曲线特性。LiFePO4模块。为此，咱们提出一种根据动态可重构电池体系(DRBS)的新式SOC一致性点评办法。首先，因为DRBS具备将模块从体系中断开的才能，因而可完成快速在线OCV预算。随后，变异系数(CV)被指定为SOC一致性目标(CI)。针对电压渠道期问题，本文提出了一种CV核算办法以战胜极化效应该办法便于核算一致性得分。终究，经过使用退役电动汽车模块的动态可重构电池储能站实践事例研讨验证了所提办法。结果表明，该办法可以定量点评不同DRBS之间的一致性水平，并有用辨认存在明显不一致性的体系。

引言

电动汽车动力电池的大规模退役对环境保护与资源循环使用提出了严峻应战[1]。虽然这些退役电池无法满意特定使用场景的功用要求，其仍适用于电池储能体系(BESSs)等功用要求较低的范畴[2]。BESSs在电力、通信及交通部门被广泛选用，以完成动力存储、备用及消纳功用[3]。锂离子电池因其多功用性、高能量密度、高效率及宽工作温度规模[4][5]，已成为电池储能体系(BESS)的首要储能单元。为满意电压与容量需求，BESS一般由很多串并联电池模组构成。然而荷电状况(SOC)不一致性会降低电池体系的整体功用与安全性[6][7]。该不一致性一般源自制造与运转进程[8]。一方面，电池模块的资料、尺度等参数在制造进程中无法完全一致，这或许导致初始容量存在差异。另一方面，在实践运转进程中，不平衡的负载电流、热散布、放电深度（DOD）以及其他不均匀的环境条件或许加剧SOC不一致性的恶化[9]。SOC不一致性会导致木桶效应，即电池体系的整体功用受制于其最薄弱模块[10]。这种木桶效应会降低体系的可用容量和剩余寿命，甚至或许触发严峻的热失控事件。因而，精确点评体系SOC不一致性对于保证BESS的安全性和可靠性至关重要[11]。
研讨人员在电池体系一致性点评方面开展了很多工作。现有的一致性点评办法大致可分为三类：根据核算的办法、根据模型的办法以及数据驱动办法。根据核算的办法直接剖析电压[12]、电流[13]和温度[14]等实测信号来点评电池体系一致性，常用核算目标包含极差、方差和标准差[9][15][16]。薛等人[17]提出了一种根据运转数据核算散布的电动滑板车电池组故障诊断与异常检测新办法。Hong等人[18]以单体电压作为点评参数来检测电池不一致性。Wang等人[19]选用变异系数量化模块内单体电池容量与内阻的不一致性。
根据模型的办法选用电池模型来描绘电池特性并辨认要害参数，例如开路电压（OCV）、荷电状况（SOC）和内阻（IR）。常用的电池模型包含电化学模型（EMs）[20]和等效电路模型（ECMs）[21]。Zhang等人[22]提出了一种根据高斯改换的增量容量（IC）曲线相似性点评办法。Cui等人[23]选用低复杂度在线辨识办法获取单体电池的OCV。Zhang等人[24]根据一阶ECM选择IR和OCV来描绘电池组一致性。
数据驱动办法经过剖析大规模高维电池运转数据来提取一致性信息。常用技术包含根据间隔的办法[25][26]、根据信息融合的办法[27][28]以及根据机器学习的办法[29][30]。Li等人[31]根据马哈拉诺比斯-田口体系(MTS)建立了两级预警的一致性点评办法。Hou等人[32]提出根据层次权重融合的含糊归纳点评(FCE)办法，用于定量点评锂离子电池的单体不一致性。郑等[33]设计了一种立异的集成聚类模型，从电池组电压和温度中提取了12个一致性目标(CI)用于一致性点评。陈等[34]使用散布参数构建了根据超球体浓度的指数来点评电池组的一致性。王等[35]将马氏间隔与根据密度的空间聚类相结合，全面点评了多参数不一致性状况。
然而现有研讨要么需要在严厉受控条件下进行高精度的电压、电流及温度丈量，要么依赖于对OCV、SOC及内阻(IR)的精确预算。实践使用场景中，动态变化的运转条件会明显影响丈量与预算精度，这仍是亟待研讨的开放课题。此外，数据驱动办法面对的首要应战在于获取足够大规模、高质量且具有代表性的练习数据集。事实上，用于点评SOC一致性的强效目标是开路电压（OCV），因其对SOC的高度敏感性[12]。然而，若将OCV值用作一致性目标（CI），则面对两大首要应战：电压渠道与极化效应。锂离子电池的电压渠道特指其相对平坦的OCV-SOC曲线，特别对于磷酸铁锂（LiFePO4如图1所示，磷酸铁锂(LFP)电池在电压渠道区存在微小开路电压(OCV)差异导致荷电状况(SOC)预算差错明显增大的现象，这使得仅经过OCV值点评电池组的SOC一致性具有较大难度。LiFePO4极化效应会导致充放电进程中电压响应迟滞，然后难以精确获取开路电压(OCV)的真实数值。
为战胜上述缺陷，本文提出一种根据动态可重构电池体系（DRBS）的新式SOC一致性点评办法。首先，DRBS可将模块从体系中断开并丈量断开电压。该办法使用DRBS这一才能完成快速在线OCV估计，无需长时间静置期，然后为SOC一致性点评供给便利。据咱们所知，现有文献没有使用DRBS的快速在线OCV估计才能进行SOC一致性点评。随后，将开路电压(OCV)的变异系数(CV)指定为一致性指数(CI)。本文提出一种CV核算算法以消除异常值，并解决电压渠道和极化效应带来的应战。此外，还引入了独立算法用于核算一致性评分。终究，所提出的SOC一致性点评办法初次经过实践事例研讨得到验证，该研讨在根据DRBS的储能站中使用退役电动汽车模块开展。该办法仅需工作电压与电流丈量数据，相较于数据驱动办法对数据集的要求更低。此外，因为逻辑简洁且核算复杂度低，所提办法易于在实时工业使用中实施。