CN107831441A - 锂电池充电电流的预测方法、预测***及一种充电装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种锂电池充电电流的预测方法、预测***及一种充电装置，预测方法包括：以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数；获取第k个充电周期的电池实测本体温度和电池服役环境的实测环境温度；根据实测本体温度和实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，p表示模型预测控制方法的预测步长；根据充电目标函数和各个预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流。采用本发明预测的最优充电电流对锂电池进行充电，能够缩短充电时间，提高充电速度，而且还能降低电池容量衰减量，从而延长电池的使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及电池充电技术领域，特别是涉及一种锂电池充电电流的预测方法、预测***及一种充电装置。
背景技术
一年四季中，环境温度变化比较明显，且不同地域的环境温度差异较大，环境温度的变化会引起电池温度的变化，而电池在不同温度下的衰老速度是不同的。现有的锂电池充电方法广泛采用的是恒流恒压充电方法，没有考虑电池温度和充电倍率对电池寿命的影响。若充电电流小，则充电时间长，充电速度慢，若想提高充电速度，就需要增大充电电流，大电流充电将导致电池的极化电压过大，引起电池的温度升高，电池容量衰减量增大，电池的衰老速度加快，缩短电池的使用寿命较。
因此，如何优化锂电池的充电电流，同时达到提高充电速度、延长电池使用寿命的目的，成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种锂电池充电电流的预测方法、预测***及一种充电装置，优化锂电池的充电电流，同时达到提高充电速度、延长电池使用寿命的目的。
为实现上述目的，本发明提供了如下方案：
一种锂电池充电电流的预测方法，所述预测方法包括：
以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数；
获取第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度；
根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长；
根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流。
可选的，所述以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数，具体包括：
根据电池容量衰减机理模型：确定以电池容量衰减量最小为目标的第一目标函数，所述第一目标函数为：其中，f1表示第一目标函数，Qloss表示电池容量衰减量，B表示指数前系数，e表示自然常数，E表示活化能，a表示电池倍率修正参数，C_Rate表示电池充放电电流倍率的绝对值，R表示理想气体常数，T表示电池的开氏温度，Ah表示进出电池的安时数，z表示幂次定律参数，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Tk表示第k个充电周期电池的开氏温度，N表示充电周期总数，Qloss,k表示第k个充电周期的电池容量衰减量，Qloss,0＝0；
根据电池充电过程中，电池荷电状态变化机理模型：确定以充电时间最短为目标的第二目标函数，所述第二目标函数为：其中，f2表示第二目标函数，SOC(k)表示第k个充电周期的电池荷电状态，Cap表示电池的额定容量，Ij表示第j个充电周期的充电电流；
根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述充电目标函数，所述充电目标函数为：其中，fk表示第k个充电周期的充电目标函数，a表示补偿因子，K＝1，2，……，N。
可选的，所述根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，具体包括：
对充电过程中，充电电流、电池的环境温度和电池的本体温度的关系式进行离散化处理，获得电池温度预测模型，其中，所述关系式为：
所述电池温度预测模型为：m表示电池质量，Cp表示热容，T表示电池温度，t表示时间，I表示充电电流，VOC表示电池的开路电压，VT表示电池的端电压，h表示对流传热系数，A表示电池表面积，Tamb表示电池的环境温度，T′k+1表示第k+1个充电周期内电池的预测本体温度，Tk表示第k个充电周期内电池的实测本体温度，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Δt表示充电周期，VOC.k表示第k个充电周期电池的开路电压，VT，k表示第k个充电周期电池的端电压，表示第k个充电周期电池的熵变，Tamb，k表示第k个充电周期电池的实测环境温度；
根据所述第k个充电周期电池的实测本体温度、所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度和第k个充电周期的充电电流，采用所述电池温度预测模型预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长。
可选的，所述根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流，具体包括：
根据第k个充电周期的电池荷电状态确定最大充电电流；
获取所述第k+1个充电周期到所述第k+p个充电周期之间每个充电周期的充电电流的预设个数nk+i，1≤i≤p；
根据所述最大充电电流和所述预设个数nk+i，确定每个充电周期内的各个预设充电电流；
根据各所述充电周期内的各个所述预设充电电流生成nk+1×nk+2×…×nk+p个不同的充电电流序列；
根据所述充电目标函数、各个所述预测本体温度和各个所述充电电流序列，确定最优充电序列，所述最优充电序列为使所述充电目标函数的函数值最小的充电电流序列，所述最优充电序列中的第一个元素为第k+1个充电周期的最优充电电流。
一种锂电池充电电流的预测***，所述预测***包括：
目标函数构造模块，用于以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数；
温度获取模块，用于获取第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度；
温度预测模块，用于根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长；
充电电流预测模块，用于根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流。
可选的，所述目标函数构造模块具体包括：
第一目标函数单元，用于根据电池容量衰减机理模型：确定以电池容量衰减量最小为目标的第一目标函数，所述第一目标函数为：
其中，f1表示第一目标函数，Qloss表示电池容量衰减量，B表示指数前系数，e表示自然常数，E表示活化能，a表示电池倍率修正参数，C_Rate表示电池充放电电流倍率的绝对值，R表示理想气体常数，T表示电池的开氏温度，Ah表示进出电池的安时数，z表示幂次定律参数，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Tk表示第k个充电周期电池的开氏温度，N表示充电周期总数，Qloss,k表示第k个充电周期的电池容量衰减量，Qloss,0＝0；
第二目标函数单元，用于根据电池充电过程中，电池荷电状态变化机理模型：
确定以充电时间最短为目标的第二目标函数，所述第二目标函数为：其中，f2表示第二目标函数，SOC(k)表示第k个充电周期的电池荷电状态，Cap表示电池的额定容量，Ij表示第j个充电周期的充电电流；
充电函数单元，用于根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述充电目标函数，所述充电目标函数为：其中，fk表示第k个充电周期的充电目标函数，a表示补偿因子，K＝1,2，……，N。
可选的，所述温度预测模块具体包括：
预测模型确定单元，用于对充电过程中，充电电流、电池的环境温度和电池的本体温度的关系式进行离散化处理，获得电池温度预测模型，其中，所述关系式为：
所述电池温度预测模型为：m表示电池质量，Cp表示热容，T表示电池温度，t表示时间，I表示充电电流，VOC表示电池的开路电压，VT表示电池的端电压，h表示对流传热系数，A表示电池表面积，Tamb表示电池的环境温度，T′k+1表示第k+1个充电周期内电池的预测本体温度，Tk表示第k个充电周期内电池的实测本体温度，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Δt表示充电周期，VOC.k表示第k个充电周期电池的开路电压，VT，k表示第k个充电周期电池的端电压，表示第k个充电周期电池的熵变，Tamb，k表示第k个充电周期电池的实测环境温度；
本体温度预测单元，用于根据所述第k个充电周期电池的实测本体温度、所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度和第k个充电周期的充电电流，采用所述电池温度预测模型预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长。
可选的，所述充电电流预测模块具体包括：
最大电流确定单元，用于根据第k个充电周期的电池荷电状态确定最大充电电流；
电流个数获取单元，用于获取所述第k+1个充电周期到所述第k+p个充电周期之间每个充电周期的充电电流的预设个数nk+i，1≤i≤p；
预设电流确定单元，用于根据所述最大充电电流和所述预设个数nk+i，确定每个充电周期内的各个预设充电电流；
电流序列生成单元，用于根据各所述充电周期内的各个所述预设充电电流生成nk+1×nk+2×…×nk+p个不同的充电电流序列；
最优电流确定单元，用于根据所述充电目标函数、各个所述预测本体温度和各个所述充电电流序列，确定最优充电序列，所述最优充电序列为使所述充电目标函数的函数值最小的充电电流序列，所述最优充电序列中的第一个元素为第k+1个充电周期的最优充电电流。
一种充电装置，所述充电装置与锂电池连接，用于给所述锂电池充电，所述充电装置包括：第一温度传感器、第二温度传感器、充电控制器、充电机和所述的预测***，其中，
所述第一温度传感器用于采集所述锂电池服役环境的实测环境温度；
所述第二温度传感器与所述锂电池连接，用于采集所述锂电池的实测本体温度；
所述预测***分别与所述第一温度传感器和所述第二温度传感器连接，用于以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数，并根据第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度，采用模型预测控制方法预测使充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流；
所述充电机与所述锂电池连接，用于监测所述锂电池的电池荷电状态，还用于给所述锂电池充电；
所述充电控制器分别与所述预测***和所述充电机连接，所述充电控制器用于根据所述充电机监测的所述锂电池的电池荷电状态，判断当前电池荷电状态是否达到预设的电池荷电状态，获得第一判断结果；
当第一判断结果表示当前电池荷电状态未达到预设的电池荷电状态，则将所述预测***确定的最优充电电流的信号发送给所述充电机，所述充电机根据所述最优充电电流的信号给所述锂电池充电；
当第一判断结果表示当前电池荷电状态达到预设的电池荷电状态，则发出停止充电命令，所述充电机根据所述停止充电命令停止给所述锂电池充电。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明根据当前时刻电池的实测本体温度和当前时刻电池服役环境的实测环境温度预测下一充电周期电池的预测本体温度，然后根据预测本体温度及构造的充电目标函数，采用模型预测控制方法确定下一充电周期的最优充电电流，使充电目标函数值最小。由于充电目标函数能够兼顾充电速度和电池容量的衰减量，因此，采用本发明预测的最优充电电流对锂电池进行充电，能够缩短充电时间，提高充电速度，而且还能降低电池容量衰减量，从而延长电池的使用寿命。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例1提供的预测方法的流程图；
图2为本发明实施例1提供的预测方法中步骤14的流程图；
图3为本发明实施例2提供的预测***的结构框图；
图4为本发明实施例2提供的预测***中充电电流预测模块的结构框图；
图5为本发明实施例3提供的充电装置的结构框图；
图6为本发明实施例3提供的充电装置充电的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种锂电池充电电流的预测方法、预测***及一种充电装置，优化锂电池的充电电流，同时达到提高充电速度、延长电池使用寿命的目的。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
实施例1：
如图1所示，一种锂电池充电电流的预测方法包括：
步骤11：以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数；
步骤12：获取第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度；
步骤13：根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长；
步骤14：根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流。
其中，步骤11：以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数，具体包括：
步骤111：根据电池容量衰减机理模型：确定以电池容量衰减量最小为目标的第一目标函数，所述第一目标函数为：
其中，f1表示第一目标函数，Qloss表示电池容量衰减量，B表示指数前系数，e表示自然常数，E表示活化能，a表示电池倍率修正参数，C_Rate表示电池充放电电流倍率的绝对值，R表示理想气体常数，T表示电池的开氏温度，Ah表示进出电池的安时数，z表示幂次定律参数，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Tk表示第k个充电周期电池的开氏温度，N表示充电周期总数，Qloss,k表示第k个充电周期的电池容量衰减量，Qloss,0＝0。
具体地，首先对电池容量衰减机理模型：进行离散化后得到：其中Qloss,k和Qloss,k+1分别表示第k个充电周期和第k+1个充电周期电池的累积损耗，ΔAh表示第k个充电周期到第k+1个充电周期这一时间区间内进出电池的总安时数：假设电池一个充电周期的时间为1秒，充电过程共N秒，即N个充电周期。为了使电池在充电过程中的容量衰减最小，则优化的目标函数f1为：
步骤112：根据电池充电过程中，电池荷电状态变化机理模型：确定以充电时间最短为目标的第二目标函数，所述第二目标函数为：
其中，f2表示第二目标函数，SOC(k)表示第k个充电周期的电池荷电状态，Cap表示电池的额定容量，Ij表示第j个充电周期的充电电流。在电池的充电过程中，充电时间是衡量充电优劣的另一个重要因素，若使充电速度尽可能的快，则应该满足的另一个目标函数为：即在N个充电周期内使电池的充电电量最大。
为了使充电时间与电池容量衰减量具有同样的变化趋势，使二者能够通过同一个目标函数优化，将等价变换为第二目标函数：其中，第二目标函数的约束条件为Ik≤Ik,max，其中，Ik,max表示第k个充电周期的最大充电电流，Ik,max与第k个充电周期的SOC有关，可根据表1的对应关系确定，其中，表示电池铭牌上标识的最大充电电流。
表1最大充电电流与SOC的对应关系表
步骤113：根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述充电目标函数，所述充电目标函数为：其中，fk表示第k个充电周期的充电目标函数，a表示补偿因子，作用是使SOC与容量衰减有相同的数量级，K＝1，2，……，N。
其中，步骤13：根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，具体包括：
步骤131：对充电过程中，充电电流、电池的环境温度和电池的本体温度的关系式进行离散化处理，获得电池温度预测模型，其中，所述关系式为：
所述电池温度预测模型为：m表示电池质量，单位是千克，Cp表示热容，T表示电池温度，t表示时间，I表示充电电流，VOC表示电池的开路电压，VT表示电池的端电压，h表示对流传热系数，A表示电池表面积，Tamb表示电池的环境温度，T′k+1表示第k+1个充电周期内电池的预测本体温度，Tk表示第k个充电周期内电池的实测本体温度，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Δt表示充电周期，VOC.k表示第k个充电周期电池的开路电压，VT，k表示第k个充电周期电池的端电压，表示第k个充电周期电池的熵变，Tamb，k表示第k个充电周期电池的实测环境温度。其中，VOC.k和与当前时刻电池荷电状态(State ofcharge，SOC)有关，以额定容量为2.6Ah的钴酸锂电池为例，其开路电压和熵变与SOC的对应关系如表2所示。
表2开路电压和熵变与SOC的对应关系表
步骤132：根据所述第k个充电周期电池的实测本体温度、所述第k个充电周期电池的环境温度和第k个充电周期的充电电流，采用所述电池温度预测模型预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长。
如图2所示，步骤14：根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流，具体包括：
步骤141：根据第k个充电周期的电池荷电状态确定最大充电电流；
步骤142：获取所述第k+1个充电周期到所述第k+p个充电周期之间每个充电周期的充电电流的预设个数nk+i，1≤i≤p；
步骤143：根据所述最大充电电流和所述预设个数nk+i，确定每个充电周期内的各个预设充电电流；
步骤144：根据各所述充电周期内的各个所述预设充电电流生成nk+1×nk+2×…×nk+p个不同的充电电流序列；
步骤145：根据所述充电目标函数、各个所述预测本体温度和各个所述充电电流序列，确定最优充电序列，所述最优充电序列为使所述充电目标函数的函数值最小的充电电流序列，所述最优充电序列中的第一个元素为第k+1个充电周期的最优充电电流。
模型预测控制利用局部最优代替全局最优，有着实时优化、抗扰动强等优点，在在线优化的工程中有着广泛应用。因此，本实施例采用模型预测控制(MPC)对充电过程进行滚动优化求解。本实施例提供的预测方法，优化的目标函数的最终形式采用SOC与电池容量衰减求和的方式，可以使两个优化目标建立联系，采用模型预测控制算法对构建的目标函数进行优化，可以满足实时性要求和抵抗环境温度变化等外来扰动的要求，根据环境温度自动调整充电电流，减小充电时间和延长电池使用寿命。
实施例2：
如图3所示，一种锂电池充电电流的预测***2包括：
目标函数构造模块21，用于以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数；
温度获取模块22，用于获取第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度；
温度预测模块23，用于根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长；
充电电流预测模块24，用于根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流。
具体地，所述目标函数构造模块21具体包括：
第一目标函数单元211，用于根据电池容量衰减机理模型：确定以电池容量衰减量最小为目标的第一目标函数，所述第一目标函数为：
其中，f1表示第一目标函数，Qloss表示电池容量衰减量，B表示指数前系数，e表示自然常数，E表示活化能，a表示电池倍率修正参数，C_Rate表示电池充放电电流倍率的绝对值，R表示理想气体常数，T表示电池的开氏温度，Ah表示进出电池的安时数，z表示幂次定律参数，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Tk表示第k个充电周期电池的开氏温度，N表示充电周期总数，Qloss,k表示第k个充电周期的电池容量衰减量，Qloss,0＝0；
第二目标函数单元212，用于根据电池充电过程中，电池荷电状态变化机理模型：确定以充电时间最短为目标的第二目标函数，所述第二目标函数为：其中，f2表示第二目标函数，SOC(k)表示第k个充电周期的电池荷电状态，Cap表示电池的额定容量，Ij表示第j个充电周期的充电电流；
充电函数单元213，用于根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述充电目标函数，所述充电目标函数为：其中，fk表示第k个充电周期的充电目标函数，a表示补偿因子，K＝1,2，……，N。
具体地，所述温度预测模块23具体包括：
预测模型确定单元231，用于对充电过程中，充电电流、电池的环境温度和电池的本体温度的关系式进行离散化处理，获得电池温度预测模型，其中，所述关系式为：所述电池温度预测模型为：
m表示电池质量，Cp表示热容，T表示电池温度，t表示时间，I表示充电电流，VOC表示电池的开路电压，VT表示电池的端电压，h表示对流传热系数，A表示电池表面积，Tamb表示电池的环境温度，T′k+1表示第k+1个充电周期内电池的预测本体温度，Tk表示第k个充电周期内电池的实测本体温度，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Δt表示充电周期，VOC.k表示第k个充电周期电池的开路电压，VT，k表示第k个充电周期电池的端电压，表示第k个充电周期电池的熵变，Tamb，k表示第k个充电周期电池的实测环境温度；
本体温度预测单元232，用于根据所述第k个充电周期电池的实测本体温度、所述第k个充电周期电池的环境温度和第k个充电周期的充电电流，采用所述电池温度预测模型预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长。
如图4所示，所述充电电流预测模块24具体包括：
最大电流确定单元241，用于根据第k个充电周期的电池荷电状态确定最大充电电流；
电流个数获取单元242，用于获取所述第k+1个充电周期到所述第k+p个充电周期之间每个充电周期的充电电流的预设个数nk+i，1≤i≤p；
预设电流确定单元243，用于根据所述最大充电电流和所述预设个数nk+i，确定每个充电周期内的各个预设充电电流；
电流序列生成单元244，用于根据各所述充电周期内的各个所述预设充电电流生成nk+1×nk+2×…×nk+p个不同的充电电流序列；
最优电流确定单元245，用于根据各个所述预测本体温度和各个所述充电电流序列，确定最优充电序列，所述最优充电序列为使所述充电目标函数的函数值最小的充电电流序列，所述最优充电序列中的第一个元素为第k+1个充电周期的最优充电电流。
本实施例提供的预测***，通过两个温度传感器实时监测环境温度和电池温度，并通过当前电池的本体温度和环境温度不断预测以后的电池本体温度，从而实现减少充电时间与延缓电池老化的综合优化。在优化过程中，两个温度传感器不断对温度进行反馈矫正，使整个预测***有较强的鲁棒性来应对环境温度的变化。
实施例3：
如图5所示，一种充电装置，所述充电装置与锂电池连接，用于给所述锂电池30充电，所述充电装置包括：第一温度传感器31、第二温度传感器32、充电控制器33、充电机34和实施例2所述的预测***2，其中，
所述第一温度传感器31用于采集所述锂电池30服役环境的实测环境温度；
所述第二温度传感器32与所述锂电池30连接，用于采集所述锂电池30的实测本体温度；
所述预测***2分别与所述第一温度传感器31和所述第二温度传感器32连接，用于以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数，并根据第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度，采用模型预测控制方法预测使充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流；
所述充电机34与所述锂电池30连接，用于监测所述锂电池30的电池荷电状态；
所述充电控制器33分别与所述预测***2和所述充电机34连接，用于
判断当前电池30荷电状态是否达到预设的电池荷电状态，获得第一判断结果；
当第一判断结果表示当前电池荷电状态未达到预设的电池荷电状态，则将所述预测***确定的最优充电电流的信号发送给所述充电机34，所述充电机34根据所述最优充电电流的信号给所述锂电池30充电；
当第一判断结果表示当前电池荷电状态达到预设的电池荷电状态，则发出停止充电命令，所述充电机34根据所述停止充电命令停止给所述锂电池30充电。
本实施例提供的充电装置，可以对处于不同环境温度中的电池进行优化充电，具体步骤包括：
步骤301：采用第一温度传感器31和第二温度传感器32实时对电池温度和环境温度进行采集，并把采集到的数据发送给预测***。
步骤302：预测***2预测第k+1时刻到k+p时刻的电池温度。
步骤303：根据预测的电池温度对目标函数进行优化求解。
步骤304：获得最优充电电流序列。
步骤305：充电控制器取最优充电电流序列的第一个元素给充电机34，充电机34对电池30充电。
步骤306：充电控制器33判断SOC是否满足要求；
若是，结束充电，否则，执行步骤301。
本实施例中，充电控制器对充电机采集的电池SOC数据、各温度传感器采集的温度数据进行存储，根据预测***对目标函数的优化，把充电指令传送给充电机。预测***以充电控制器存储的温度和电池两端电压为基础，采用模型预测控制算法(MPC)，对目标函数进行优化，得出从此时刻往后P个时刻的充电电流序列。
本发明提供的充电装置，可以自适应不同环境下的温度要求，对充电过程进行优化，从而达到减少充电时间、延长电池寿命的目的。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的***而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种锂电池充电电流的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：
以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数；
获取第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度；
根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长；
根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流。
2.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数，具体包括：
根据电池容量衰减机理模型：确定以电池容量衰减量最小为目标的第一目标函数，所述第一目标函数为：其中，f1表示第一目标函数，Qloss表示电池容量衰减量，B表示指数前系数，e表示自然常数，E表示活化能，a表示电池倍率修正参数，C_Rate表示电池充放电电流倍率的绝对值，R表示理想气体常数，T表示电池的开氏温度，Ah表示进出电池的安时数，z表示幂次定律参数，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Tk表示第k个充电周期电池的开氏温度，N表示充电周期总数，Qloss,k表示第k个充电周期的电池容量衰减量，Qloss,0＝0；
根据电池充电过程中，电池荷电状态变化机理模型：确定以充电时间最短为目标的第二目标函数，所述第二目标函数为：其中，f2表示第二目标函数，SOC(k)表示第k个充电周期的电池荷电状态，Cap表示电池的额定容量，Ij表示第j个充电周期的充电电流；
根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述充电目标函数，所述充电目标函数为：其中，fk表示第k个充电周期的充电目标函数，a表示补偿因子，K＝1，2，……，N。
3.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，具体包括：
对充电过程中，充电电流、电池的环境温度和电池的本体温度的关系式进行离散化处理，获得电池温度预测模型，其中，所述关系式为：
所述电池温度预测模型为：m表示电池质量，Cp表示热容，T表示电池温度，t表示时间，I表示充电电流，VOC表示电池的开路电压，VT表示电池的端电压，h表示对流传热系数，A表示电池表面积，Tamb表示电池的环境温度，Tk′+1表示第k+1个充电周期内电池的预测本体温度，Tk表示第k个充电周期内电池的实测本体温度，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Δt表示充电周期，VOC.k表示第k个充电周期电池的开路电压，VT，k表示第k个充电周期电池的端电压，表示第k个充电周期电池的熵变，Tamb，k表示第k个充电周期电池的实测环境温度；
根据所述第k个充电周期电池的实测本体温度、所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度和第k个充电周期的充电电流，采用所述电池温度预测模型预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长。
4.根据权利要求1所述的预测方法，其特征在于，所述根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流，具体包括：
根据第k个充电周期的电池荷电状态确定最大充电电流；
获取所述第k+1个充电周期到所述第k+p个充电周期之间每个充电周期的充电电流的预设个数nk+i，1≤i≤p；
根据所述最大充电电流和所述预设个数nk+i，确定每个充电周期内的各个预设充电电流；
根据各所述充电周期内的各个所述预设充电电流生成nk+1×nk+2×…×nk+p个不同的充电电流序列；
根据所述充电目标函数、各个所述预测本体温度和各个所述充电电流序列，确定最优充电序列，所述最优充电序列为使所述充电目标函数的函数值最小的充电电流序列，所述最优充电序列中的第一个元素为第k+1个充电周期的最优充电电流。
5.一种锂电池充电电流的预测***，其特征在于，所述预测***包括：
目标函数构造模块，用于以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数；
温度获取模块，用于获取第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度；
温度预测模块，用于根据所述实测本体温度和所述实测环境温度，预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长；
充电电流预测模块，用于根据所述充电目标函数和各个所述预测本体温度，采用模型预测控制方法预测使所述充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流。
6.根据权利要求5所述的预测***，其特征在于，所述目标函数构造模块具体包括：
第一目标函数单元，用于根据电池容量衰减机理模型：确定以电池容量衰减量最小为目标的第一目标函数，所述第一目标函数为：
其中，f1表示第一目标函数，Qloss表示电池容量衰减量，B表示指数前系数，e表示自然常数，E表示活化能，a表示电池倍率修正参数，C_Rate表示电池充放电电流倍率的绝对值，R表示理想气体常数，T表示电池的开氏温度，Ah表示进出电池的安时数，z表示幂次定律参数，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Tk表示第k个充电周期电池的开氏温度，N表示充电周期总数，Qloss,k表示第k个充电周期的电池容量衰减量，Qloss,0＝0；
第二目标函数单元，用于根据电池充电过程中，电池荷电状态变化机理模型：
确定以充电时间最短为目标的第二目标函数，所述第二目标函数为：其中，f2表示第二目标函数，SOC(k)表示第k个充电周期的电池荷电状态，Cap表示电池的额定容量，Ij表示第j个充电周期的充电电流；
充电函数单元，用于根据所述第一目标函数和所述第二目标函数，确定所述充电目标函数，所述充电目标函数为：其中，fk表示第k个充电周期的充电目标函数，a表示补偿因子，K＝1,2，……，N。
7.根据权利要求5所述的预测***，其特征在于，所述温度预测模块具体包括：
预测模型确定单元，用于对充电过程中，充电电流、电池的环境温度和电池的本体温度的关系式进行离散化处理，获得电池温度预测模型，其中，所述关系式为：
所述电池温度预测模型为：m表示电池质量，Cp表示热容，T表示电池温度，t表示时间，I表示充电电流，VOC表示电池的开路电压，VT表示电池的端电压，h表示对流传热系数，A表示电池表面积，Tamb表示电池的环境温度，Tk′+1表示第k+1个充电周期内电池的预测本体温度，Tk表示第k个充电周期内电池的实测本体温度，Ik表示第k个充电周期的充电电流，Δt表示充电周期，VOC.k表示第k个充电周期电池的开路电压，VT，k表示第k个充电周期电池的端电压，表示第k个充电周期电池的熵变，Tamb，k表示第k个充电周期电池的实测环境温度；
本体温度预测单元，用于根据所述第k个充电周期电池的实测本体温度、所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度和第k个充电周期的充电电流，采用所述电池温度预测模型预测第k+1个充电周期到第k+p个充电周期之间各充电周期内电池的预测本体温度，其中，p表示模型预测控制方法的预测步长。
8.根据权利要求5所述的预测***，其特征在于，所述充电电流预测模块具体包括：
最大电流确定单元，用于根据第k个充电周期的电池荷电状态确定最大充电电流；
电流个数获取单元，用于获取所述第k+1个充电周期到所述第k+p个充电周期之间每个充电周期的充电电流的预设个数nk+i，1≤i≤p；
预设电流确定单元，用于根据所述最大充电电流和所述预设个数nk+i，确定每个充电周期内的各个预设充电电流；
电流序列生成单元，用于根据各所述充电周期内的各个所述预设充电电流生成nk+1×nk+2×…×nk+p个不同的充电电流序列；
最优电流确定单元，用于根据所述充电目标函数、各个所述预测本体温度和各个所述充电电流序列，确定最优充电序列，所述最优充电序列为使所述充电目标函数的函数值最小的充电电流序列，所述最优充电序列中的第一个元素为第k+1个充电周期的最优充电电流。
9.一种充电装置，其特征在于，所述充电装置与锂电池连接，用于给所述锂电池充电，所述充电装置包括：第一温度传感器、第二温度传感器、充电控制器、充电机和权利要求5～8任一项所述的预测***，其中，
所述第一温度传感器用于采集所述锂电池服役环境的实测环境温度；
所述第二温度传感器与所述锂电池连接，用于采集所述锂电池的实测本体温度；
所述预测***分别与所述第一温度传感器和所述第二温度传感器连接，用于以电池容量衰减量最小和充电时间最短为目标，构造充电目标函数，并根据第k个充电周期电池的实测本体温度和所述第k个充电周期电池服役环境的实测环境温度，采用模型预测控制方法预测使充电目标函数最小的第k+1个充电周期的最优充电电流；
所述充电机与所述锂电池连接，用于监测所述锂电池的电池荷电状态，还用于给所述锂电池充电；
所述充电控制器分别与所述预测***和所述充电机连接，所述充电控制器用于判断当前电池荷电状态是否达到预设的电池荷电状态，获得第一判断结果；
当第一判断结果表示当前电池荷电状态未达到预设的电池荷电状态，则将所述预测***确定的最优充电电流的信号发送给所述充电机，所述充电机根据所述最优充电电流的信号给所述锂电池充电；
当第一判断结果表示当前电池荷电状态达到预设的电池荷电状态，则发出停止充电命令，所述充电机根据所述停止充电命令停止给所述锂电池充电。
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