储能电池组多阈值自适应聚类群组均衡控制_郭向伟.pdf

第 12 卷 第 3 期2023 年 3 月Vol.12 No.3Mar.2023储能科学与技术Energy Storage Science and Technology储能电池组多阈值自适应聚类群组均衡控制郭向伟，吴齐，王晨，许孝卓，赵良军（河南理工大学电气工程与自动化学院，河南 焦作 454000）摘要：为降低储能电池组内各单体间不可避免的一致性差异，提出一种多阈值自适应聚类群组均衡控制方法。首先，引入结构简单、控制简单、均衡功能完善的单电感储能均衡拓扑，并分析了其均衡原理和控制信号占空比设计过程；其次，提出一种多阈值自适应聚类群组均衡控制方法，在引入自适应聚类均衡思想的同时，基于一致性差异较小的相邻单体建立群组均衡控制方法，实现均衡能量在包含不同个数相邻单体的电池群组间转移；最后，通过仿真实验，验证了所提多阈值自适应聚类群组均衡控制相比于基于极差的“单对单”均衡控制，在初始荷电状态(state of charge，SOC)分布中间高、两边低，两边高、中间低，均匀分布的情况下，在保证均衡效率的前提下，均衡速度分别提高了40.4%、24.6%和17.5%，并且均衡结束后各单体SOC相比于电池组平均SOC的离散程度更小。本工作创新了大数量单体构成的储能电池组的均衡思路，有助于改善储能电池组内各单体的一致性差异，提高其能量利用率及循环寿命，促进储能电池组的应用。关键词：多阈值；自适应聚类；群组均衡；相邻单体；均衡速度；离散程度doi：10.19799/ki.2095-4239.2022.0616 中图分类号：TM 912 文献标志码：A 文章编号：2095-4239（2023）03-889-10Research on multi-threshold adaptive clustering group equalization control of energy storage battery packGUO Xiangwei,WU Qi,WANG Chen,XU Xiaozhuo,Zhao Liangjun(School of Electrical Engineering and Automation,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454000,Henan,China)Abstract:A multi-threshold adaptive clustering group equalization control method is suggested to lessen the inevitable consistency discrepancy between the cells in the energy storage battery pack.First,a single-inductor energy storage equalization topology with a simple structure,simple control,and perfect balancing function is presented and its design process of equalization principle and control signal duty cycle is examined.Second,a multi-threshold adaptive clustering cluster equalization control method is proposed.To implement the transmission of equalization energy across battery groups with various numbers of neighboring cells,the concept of cluster equalization is introduced,and a control technique for group equalization is devised based on nearby cells with minor consistency discrepancies.Finally,through the simulation experiment,it is confirmed that compared with the single to single equalization control method based on range or average,the proposed adaptive clustering group equalization control method enhances the equalization speed by 40.4%,24.6%,and 17.5%respectively under the condition that the initial state of charge(SOC)储能系统与工程收稿日期：2022-10-21；修改稿日期：2022-11-14。基金项目：国家自然科学基金项目（52177039），河南省高等学校重点科研项目（23A470006），河南省高校基本科研业务费专项资金项目（NSFRF210332）。第一作者：郭向伟（1987），男，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为电力电子及其在电池管理系统中的应用，E-mail：；通讯作者：许孝卓，副教授，研究方向为智能装备直驱技术及集成应用，E-mail：。2023 年第 12 卷储能科学与技术distribution is high in the middle,low in both sides,high in both sides,low in the middle,and uniform distribution,while ensuring the equalization efficiency.Additionally,following equalization,each SOCs discrete degree is lower than the battery packs average SOC.To improve the consistency difference between each cell within the storage battery pack,increase its energy utilization and cycle life,and encourage the use of energy storage battery packs,this study offers a novel equalization idea for a battery pack made up of many cells used for energy storageKeywords:multi-threshold;adaptive clustering;group equalization;adjacent cells;equalization speed;discrete degree锂离子电池凭借其能量密度高、循环寿命长、自放电率低等优点被广泛地应用于微电网、新能源汽车、移动基站等领域1。为满足负载功率及电压等级，需要将多个单体电池串并联构成电池组以达到使用要求。单体间不可避免的一致性差异将对电池组的能量利用率及循环寿命产生严重影响，并危及系统安全，有效的均衡是改善电池组一致性差异的重要措施2-3。串联电池组相比于并联电池组，更容易受到一致性差异的影响4，本工作针对串联电池组的均衡展开研究。均衡技术的研究包括均衡拓扑的研究和均衡控制的研究。均衡控制指基于选定的一致性指标，使用一定的算法控制均衡能量的转移方式5。近年，国内外学者提出了多种多样且均衡能量转移方式完善的均衡拓扑1-3，6，对均衡控制也进行了较为广泛的研究。文献7指出模型预测控制和模糊逻辑控制相比于常见的基于极值或平均值的单体对单体均衡的“单对单”均衡控制方式能够有效地提高均衡速度，并避免过均衡。文献8通过建立基于共识的随机控制算法实现荷电状态(state of charge，SOC)均衡，即使SOC估计受到严重的噪声干扰，也能保证理想的均衡效果。文献9基于模糊逻辑动态调整均衡电流，以提高均衡速度及效率。文献10提出一种基于容量的主动均衡方法，通过预测每个均衡周期所有单体需要的均衡能量，以使开关管及时切换，提高均衡效率。文献11通过粒子群优化算法(particle swarm optimization，PSO)对各单体的均衡路径进行优化，以提高均衡效率及速度，并避免过均衡。文献12从 176 个单体中，分别选取22个具备较大电压和较小电压的单体作为均衡对象，实现高电压单体和低电压单体的成对均衡。文献13-14基于分层思想建立均衡控制方法，将整个电池组分成若干模块，通过模块内的均衡和模块间的均衡最终实现整个电池组的均衡。以上研究，虽然基于不同算法优化了均衡能量的转移过程，但均是基于“单对单”均衡的思想设计均衡控制方法。任意时刻，均衡能量仍然是在单体间，或包含固定单体数量的电池模块间转移。也有文献基于聚类的思想提出“多对多”的均衡控制，文献15基于k-means聚类算法对组内单体进行聚类分析，从而获取电池组的一致性差异，但并未涉及基于聚类结果的均衡技术。文献16基于遗传算法优化k-means聚类算法，进而实现聚类均衡；文献17基于自适应均衡拓扑，在传统模糊C均值聚类算法的基础上，引入样本密度的概念，设计了基于密度的模糊C均值聚类算法，实现聚类均衡。上述两种聚类均衡相比于基于极值或平均值的“单对单”均衡，虽然有效地提高了均衡速度及效率，但均忽视了储能电池组的显著特点是单体数量众多，使得出现一致性差异较小的相邻单体的概率大大增加，进而一致性差异较小的不同个数的相邻单体可以作为电池群组同时参与均衡的可能，并且为实现聚类均衡引入了结构复杂且控制复杂的均衡拓扑，进而导致均衡效率低、均衡速度慢。基于上述分析，本工作在引入聚类均衡思想的同时，考虑一致性差异较小的不同个数的相邻单体可以作为电池群组同时参与均衡的可能，提出一种串联电池组多阈值自适应聚类群组均衡控制方法，实现均衡能量在包含不同个数相邻单体的电池群组间转移，进而提高储能电池系统均衡速度。1 多功能均衡拓扑1.1拓扑结构建立高效均衡控制的基础是功能完善的均衡拓扑，针对聚类群组均衡控制，均衡能量可能在单体与单体间转移、单体与电池模块间转移、电池模块890第 3 期郭向伟等：储能电池组多阈值自适应聚类群组均衡控制与电池模块间转移，本工作基于如图1所示均衡拓扑验证新型聚类群组均衡控制方法的有效性及优越性。当串联电池组存在n节单体时，均衡拓扑包含2n+2 个 MOS 管、2n+2 个二极管以及 1 个储能电感。此均衡拓扑的特点在于18：均衡能量转移方式完善，均衡能量可以在单体与单体间转移、单体与电池模块间转移、电池模块与电池模块间转移；均衡能量转移过程，储能器件只有一个电感，拓扑结构简单、成本低；控制简单，任意单体或电池模块需要充电均衡或放电均衡时，只需控制两个开关管即可。1.2均衡原理及控制信号占空比设计以单体对单体的均衡为例阐述图1拓扑的均衡原理，群组均衡控制原理与单体对单体的均衡原理一致，都是基于电感进行能量转移。假设单体Bm电量高，需要放电均衡，单体Bn电量低，需要充电均衡。均衡过程分为两个阶段，第一阶段：Bm放电均衡，初始时刻电感电流为零，此时控制MOS管S2m-1、S2m导通，Bm给电感充电，电感电流逐渐增加，当增加到期望值时，断开MOS管S2m-1、S2m，第一阶段结束。第二阶段：Bn充电均衡，断开MOS管S2m-1、S2m时刻，导通S2n-2和S2n+1，电感L为Bn充电，电感电流下降，当电感电流降为零时，关断MOS