[发明专利]重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法、系统及介质

权利要求书

1.一种重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法，其特征在于，包括：

S1：构建电池耦合模型，并对电池耦合模型进行测试，得到电池耦合模型参数数据库；

S2：设定自组网电池中各电池组的目标荷电状态；

S3：获取充电前各电池组初始温度和开路电压，进而标定各电池组的初始荷电状态；

S4：根据各电池组的初始温度和初始荷电状态，预测充电过程中电池组状态的变化轨迹自适应得到充电阶段数；

S5：将充电速度、寿命损耗作为优化目标，采用多目标优化算法求解最优充电电流序列；

S6：将求解的最优充电电流序列施加给电池组，并监测充电过程中电池组的温度、荷电状态的变化，进而实时更新电池耦合模型参数；

S7：判断各电池组的荷电状态是否均达到目标荷电状态：若否，计算未达标电池组当前状态下电池组所允许的最大充电电流，判断最大充电电流是否满足预设跳转条件：若满足，则对电池组施加最优充电电流序列中下一充电阶段的充电电流进行充电；如不满足，则仍采用当前充电阶段的充电电流进行充电；若是，结束充电。

2.根据权利要求1所述的重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法，其特征在于，S1中电池耦合模型的构建过程具体为：以电池组的温度和荷电状态作为中间参数，将电池电模型、电池热模型、电池老化模型进行耦合得到电池耦合模型；电池耦合模型的输入为电池组的充电电流、环境温度，电池耦合模型的输出为温度、荷电状态、端电压和容量衰减。

3.根据权利要求1所述的重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法，其特征在于，电池耦合模型参数数据库是通过混合脉冲功率特性测试获得各电池组开路电压、串联电阻、极化电阻、极化电容参数在不同温度和荷电状态下的数值，以及在不同环境温度下通过空气对流冷却测试获得电池表面散热系数而构建的。

4.根据权利要求1所述的重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法，其特征在于，S4中充电阶段数的获取过程为：

将电池组工作允许的最大电压为限制，基于电池耦合模型参数数据库，获取电池组在不同温度和荷电状态下的最大允许充电电流曲面；

以预设电流大小为间隔获得最大允许充电电流曲面的等高线平面，等高线将平面划分为不同区域；

将电池组从当前初始温度、荷电状态下充电至目标荷电状态过程中所经过的区域数量作为充电阶段数。

5.根据权利要求1所述的重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法，其特征在于，S5中的充电优化目标的表达式J为：

；

式中：为总充电时间，为最大的充电时间，为电池组在充电过程中的寿命损耗，为充电时间的惩罚因子；

多目标优化算法为粒子群优化算法，获取的电池组的最优充电电流序列为。

6.根据权利要求1所述的重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法，其特征在于，在S6中，各电池组的荷电状态计算如下：

；

式中：为电池组当前荷电状态，为标定的电池组初始荷电状态，为库仑效率，为电池组额定容量，为采样间隔，为获得的最优充电电流序列。

7.根据权利要求1所述的重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法，其特征在于，S7中电池组当前状态下所允许的最大充电电流的计算如下：

；

式中：为电池组允许的最大工作电压；为实时更新的电池组开路电压；为实时更新的串联电阻。

8.根据权利要求1所述的重载货运列车自组网电池状态监测下的自适应充电方法，其特征在于，S7中预设跳转条件为：

；

式中：为电池组当前状态下所允许的最大充电电流，表示上一采样周期时计算的电池组所允许的最大充电电流，表示等高线平面中第m条等高线对应的电流幅值，表示所有等高线的集合。