本發(fā)明涉及一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，屬于電動車充電領域。

背景技術：

1、動力電池是電動汽車儲存能量的重要系統(tǒng)，對汽車的發(fā)展非常重要。鋰離子電池相比其他電池，具有使用壽命長、低自放電率、高比能量、無記憶效應、環(huán)保等優(yōu)點，是未來儲能領域的主要發(fā)展趨勢。為了提高電池供電設備的實用性和用戶的滿意度，選擇合理且快速安全的充電策略至關重要。

2、目前，應用最廣泛的充電策略為恒流恒壓充電，但是這種充電方式在恒壓充電階段消耗了太多的時間，且會造成鋰離子電池的能量損耗、溫升大、壽命短等不利影響。脈沖充電可以顯著降低充電過程中電池內部的計劃反應，且能夠有效地縮短充電時間，但這種充電方式會加速電池的老化，且控制策略過于復雜。多級恒流充電策略被認為是一種改進的工程性充電方式，能夠有效縮短充電時間、提高充電效率、延長電池的循環(huán)使用壽命。現(xiàn)階段，對于多級恒流充電策略中恒流分段數(shù)量的定義并沒有嚴格準確的依據(jù)，一般為3～5階，且優(yōu)化目標各有不同。一些人員提出采用一群算法、遺傳算法等方式來實現(xiàn)對電池充電容量和充電時間的多目標優(yōu)化，從而計算多級恒流充電各階段的優(yōu)化充電電流。

3、然而這些方法都僅僅是從鋰離子電池的外特性著手進行研究，沒有充分考慮電池內部的物理及化學反應機理對充電過程的影響，具有一定的局限性。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明設計開發(fā)了一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，基于粒子群優(yōu)化算法進行充電優(yōu)化，均衡考慮電池老化損耗和充電時間的多級恒流充電過程，縮短充電時間，降低充電溫度，提高電池壽命。

2、本發(fā)明提供的技術方案為：

3、一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，包括：

4、步驟一、對鋰離子電池全壽命區(qū)間進行劃分，建立鋰離子電池容量與健康狀態(tài)模型；

5、步驟二、將電池的充電時間和老化損耗作為優(yōu)化目標，基于所估計的電池健康狀態(tài)，通過粒子群算法進行充電優(yōu)化；

6、步驟三、基于尋優(yōu)電流分布得到全壽命周期下的優(yōu)化充電電流分布。

7、優(yōu)選的是，所述步驟一中，設定鋰離子的健康狀態(tài)為soh，計算公式為：

8、

9、式中，cn為電池出廠額定電容，cr為剩余電容，closs為消耗電容。

10、優(yōu)選的是，所述步驟二中，優(yōu)化目標函數(shù)為：

11、

12、式中，α和β為權重系數(shù)，設定值為0.5，tnow為充電結束時間，tmax為最大充電時間，tmin為充電初始時間，lnow為充電結束時電池的老化損耗，lmax為電池的最大老化損耗，lmin為電池的最小老化損耗。

13、優(yōu)選的是，所述步驟二包括：

14、步驟1、初始化種群，將每一級的電流組合定義為粒子，充電電流的階數(shù)定義為粒子的維度，隨機產(chǎn)生20組5維電流組合，并隨機給出粒子的初始速度；

15、步驟2、根據(jù)已產(chǎn)生的電流組合計算鋰離子電池的個模型參數(shù)，當電池端電壓大于上限截止電壓4.2v時，充電電流轉入下一級；當充電電容達到設定電容時，充電結束，輸出參數(shù)值tnow和lnow；

16、步驟3、根據(jù)優(yōu)化目標函數(shù)，計算每個粒子的適應度值，將粒子的適應度值與局部最優(yōu)值pbest進行比較：

17、當粒子的適應度值小于局部最優(yōu)值時，則該粒子的適應度值為局部最優(yōu)值；

18、對所有粒子的局部最優(yōu)值進行比較，從而得到全局最優(yōu)值gbest；

19、步驟4、更新調整粒子的速度和位置；

20、步驟5、重復步驟2～4，當全局最佳適應度值不再更新時，得到全局最優(yōu)解，輸出最佳充電電流組合。

21、優(yōu)選的是，所述步驟4中，更新方程為：

22、

23、式中，i為第i個粒子，j為粒子的維度，k為迭代次數(shù)，ω為慣性權重，rand1和rand2為0～1之間的隨機數(shù)，c1為粒子個體，c2為種群的學習因子；

24、iij(k+1)＝iij(k)+vij(k+1)；

25、

26、式中，kmax為最大迭代次數(shù)，ωmax為最大慣性權重，ωmin為最小慣性權重。

27、優(yōu)選的是，所述kmax取值為200，所述ωmax取值為1，ωmin取值為0.2。

28、本發(fā)明所述的有益效果：本發(fā)明提供的基于電動車的智能充電控制方法，對鋰離子電池全壽命區(qū)間進行劃分，并基于粒子群優(yōu)化算法進行充電優(yōu)化，均衡考慮電池老化損耗和充電時間的多級恒流充電過程，縮短充電時間，降低充電溫度，提高電池壽命。

技術特征：

1.一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟一中，設定鋰離子的健康狀態(tài)為soh，計算公式為：

3.根據(jù)權利要求2所述的基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟二中，優(yōu)化目標函數(shù)為：

4.根據(jù)權利要求3所述的基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟二包括：

5.根據(jù)權利要求4所述的基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，其特征在于，所述步驟4中，更新方程為：

6.根據(jù)權利要求5所述的基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，其特征在于，所述kmax取值為200，所述ωmax取值為1，所述ωmin取值為0.2。

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于電動車的智能充電優(yōu)化方法，包括：步驟一、對鋰離子電池全壽命區(qū)間進行劃分，建立鋰離子電池容量與健康狀態(tài)模型；步驟二、將電池的充電時間和老化損耗作為優(yōu)化目標，基于所估計的電池健康狀態(tài)，通過粒子群算法進行充電優(yōu)化；步驟三、基于尋優(yōu)電流分布得到全壽命周期下的優(yōu)化充電電流分布。本發(fā)明提供的基于電動車的智能充電控制方法，對鋰離子電池全壽命區(qū)間進行劃分，并基于粒子群優(yōu)化算法進行充電優(yōu)化，均衡考慮電池老化損耗和充電時間的多級恒流充電過程，縮短充電時間，降低充電溫度，提高電池壽命。

技術研發(fā)人員：陳琪,吳煥
受保護的技術使用者：蘇州市職業(yè)大學
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/12