[发明专利]一种基于异常点检测的均衡方法

说明书

本专利发明了一种基于异常点检测的均衡方法，该方法包括对样本数据集进行数据处理，得到参数关于数据对象分布的关系函数；采集当前时刻电池组各单体电压、SOC、温度等参数作为待检测数据集，通过关系函数自适应地获取领域里邻居个数和阈值这两个参数；对电池组进行异常点检测，识别出需要均衡的异常单体，并对该异常单体执行均衡操作。本发明综合考虑电池电压、SOC、温度等多个因素，无需人为设置参数，能够根据不同数据对象分布情况，自适应地获取不同的参数，对电池组进行精确的均衡检测，有效提高均衡效率，缩短均衡时间，提升电池组实际可用容量，延长使用寿命。

技术领域

本发明属于电池管理技术领域，特别是涉及一种基于异常点检测的均衡方法。

背景技术

随着不可再生能源的逐渐消耗，新能源的发展至关重要。交通运输作为能源消耗的主要方面，电动车成为新一代的主要交通工具已是必然趋势。锂电池作为电动车的主要动力来源，它的安全性、经济性和动力性是决定电动车未来发展的决定性因素。由于自身内阻、容量、自放电率的不一致、使用环境的不同以及电池老化速度的差异，锂电池在串联成组使用时，电池单体之间往往存在着不一致性问题，而电池组的不一致性问题往往会影响电池的安全性和经济性。电池均衡管理技术作为电池管理技术的核心技术之一，可以有效改善电池单体之间的不一致性。电池均衡管理是通过分析电池组的一致性状态，根据均衡算法结合均衡电路对电池组进行均衡，均衡算法作为电池均衡管理的重要模块，有效的均衡算法对于解决串联电池组的一致性问题、避免电池组过充过放具有决定性作用。

从均衡判断准则角度，均衡算法可分为基于电压的均衡算法、基于SOC的均衡算法和基于容量的均衡算法。但这些均衡判断依据都是依靠电池电压、SOC或者容量等特征参数中的某一个参数。基于电压的均衡算法，由于均衡后的电压一致性并不能真实反映电池组容量状态的一致性，往往造成均衡完成以后电池组一致性依然存在一定的差异；基于SOC的均衡算法需要以准确的SOC值为前提，虽然目前SOC估算的研究已经较为深入，但各方法的预测精度与计算量是成正相关的，不同的SOC预测方法将对均衡策略效果产生不同影响；基于容量的均衡算法同样需要准确的SOC和容量为前提，而在线估算容量仍存在一定困难。

近些年来有学者将基于距离异常点检测算法用于电池均衡检测中，取得了不错的效果，但传统的基于距离异常点检测算法至少需要设置两个参数：领域里邻居个数和阈值，这两个参数的设置将直接影响算法的检测结果，阈值设置过大则容易造成漏检，阈值设置过小则容易造成误判。为了消除人为设置参数的局部性，本发明提出一种基于异常点检测均衡方法，通过对样本数据集进行参数选取，得到参数的关系函数，关系函数可根据不同数据分布自适应地获取不同的参数。

发明内容

针对以上技术背景中的问题，本发明提出了一种基于异常点检测均衡方法。本发明提出的方法，通过对样本数据集进行数据处理，得到参数关于数据对象分布的关系函数，所得到的关系函数根据不同数据分布可自适应地获取合适的参数，并用于异常点检测。

为达到上述目的，本发明采用如下的技术方案：

本发明提出一种基于异常点检测的均衡方法，该方法主要包括：采集电池组中各单体电压、SOC、温度等多个特征参数作为样本数据集，标记出数据集中的异常单体，对样本数据集进行数据处理，获取参数的关系函数；采样当前时刻的电池组中各单体电压、SOC、温度等特征参数作为待检测数据集，运用所得到的关系函数，自适应地获取参数；对待检测数据集进行异常点检测，识别电池组是否存在需要均衡的异常单体，若有，对该异常单体开启均衡，否则，不开启均衡。