電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺的制作方法
【專利摘要】電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺,若干個基本儲能單元1分別接入并通過電力線2連接到電網4，基本儲能單元1包括電動汽車廢舊電池1?1、儲能單元監控系統1?2和電池雙向功率變換器1?3，其中，電動汽車廢舊電池1?1通過電力線2與電池雙向功率變換器1?3連接，而電動汽車廢舊電池1?1和電池雙向功率變換器1?3分別通過通訊線3連接儲能單元監控系統1?2；同時，每個基本儲能單元1中的儲能單元監控系統1?2分別逐一通過通訊線3與網絡級儲能系統監控平臺5連接。可以對重要負荷供電，延長退役電池使用壽命，提高了動力電池的利用率，降低了儲能電池使用成本；節能環保，控制負荷波動，提高電網電能質量。
【專利說明】
電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺
技術領域
[0001 ]本發明設及IPC分類中的H02 J供電或配電的電路系統或電能存儲系統，屬于電動 汽車電池領域對于電池剩余壽命預估管理W及梯次利用技術，尤其是電動汽車退役電池梯 次復用網絡級雙向儲能監管平臺。
【背景技術】
[0002] 梯次利用正是全球提倡低碳、環保發展的大循環利用概念的一個理論分支，被譽 為是循環利用的前端產物和高質化生產方式。梯次利用是指某一個已經使用過的產品已經 達到原生設計壽命，再通過其他方法使其功能全部或部分恢復的繼續使用過程，且該過程 屬于基本同級或降級應用的方式。"梯次利用"與"梯度利用、階梯利用、降級使用"在概念上 是基本一致的，但不同于翻新使用。
[0003] 隨著新能源汽車的飛速發展，動力電池，尤其是裡電池，的回收問題也日漸顯現。 除燃料電池汽車外，全球電動汽車市場，其動力電池主要有憐酸鐵裡、儘酸裡、鉆酸裡和儀 鉆儘=元等類型，W裡離子電池為例，雖然其中不含隸、儒、鉛等大的重金屬元素，但裡離子 電池的正負極材料、電解質溶液等物質對和人體健康還是有很大影響。因此，如將廢舊裡離 子電池采取普通的包括填埋、焚燒、堆肥等垃圾處理方法，其中的鉆、儀、裡、儘等金屬W及 無機、有機化合物必將對大氣、水、±壤造成嚴重的污染，具有極大的危害性。廢舊裡離子電 池中的物質如果進入中可造成重金屬儀、鉆、神污染，氣污染，有機物污染，粉塵和酸堿污 染。廢舊裡離子電池的電解質及其產物，如^?。6、^43。6、^〔。3503、冊、？205等，溶劑及其 分解和水解產物，如DME、甲醇、甲酸等，都是有毒有害物質，可造成身體傷害，甚至死亡。
[0004] W我國前幾年的動力電池技術及系統集成技術水平，運些進入市場的動力電池， 一般在3-5年左右容量衰減到初始容量的80%，即將達到設計的壽命終止條件，部分一致性 不好或使用工況較惡劣的，甚至達不到3年的使用壽命。2015年中國的20.69萬輛車的動力 電池，退役的動力汽車W平均每輛車50kWh電池來考慮，W此推算，我國最早將在2017年后， 迎來動力電池退役的GWh時代，此后逐年快速遞增，預計到2019年，最晚不會超過2020年，會 有超過IOGWh的退役動力電池規模。
[0005] 全球都在積極開展動力電池梯次利用方面的實驗研究和工程應用，國家層面針對 梯次利用的相關扶持政策、行業規范和標準，中國《節能與新能源汽車產業發展規劃》中明 確："(五)加強動力電池梯級利用和回收管理。制定動力電池回收利用管理辦法，建立動力 電池梯級利用和回收管理體系，明確各相關方的責任、和義務。引導動力電池生產企業加強 對廢舊電池的回收利用，鼓勵發展專業化的電池回收利用企業。嚴格設定動力電池回收利 用企業的準入條件，明確動力電池收集、存儲、運輸、處理、再生利用及最終處置等各環節的 技術標準和管理要求。加強監管，督促相關企業提高技術水平，嚴格落實各項環保，重金屬 污染。"
[0006] 美國EnerDel公司和日本伊藤忠商事在部分新建公寓中推廣梯次利用電池。2002 年，美國國家能源部首次立項委托Sandia國家實驗室開展車用淘汰電池的二次利用研究， 該項目主要針對電池梯次利用的領域、過程及步驟、經濟性、示范規模進行初步研究。2010 年，美國可再生能源國家實驗室（National Renewable Elnergy Laboratory)開始進行插電 式混合動力汽車及純電動汽車用裡離子電池二次利用的研究，提出淘汰電池可W用在風力 發電、光伏電池、邊遠地區電源等。美國創業公司化eeWire推出了一款電動汽車充電寶產 品，充電對象是所有的電動汽車，運款產品名為Mobi化arger，裝有滾輪方便移動，主要面 向寫字樓等工作區域。日產汽車和住友集團合資成立了4R化ergy公司，從事電動汽車廢棄 電池的再利用，在日本和美國銷售或租賃的日產Leaf汽車的二手電池用于住宅和商用的儲 能設備。
[0007] 歐洲各國也進行了相應的探索。博世集團利用寶馬的ActiveE和i3純電動汽車退 役的電池建造2MW/2MWh的大型光伏電站儲能系統。該儲能系統由瓦滕福公司負責運行和。 該項目將建在，預期將于2015年年末投入使用。2010年TUV南德意志集團受到Germany Federal Institute forBuilding的委托，參與電動汽車電池階梯利用的研究項目，并在建 立儲能應用示范工程。該項目得到能源與氣候研究機構的資金支持。
[0008] 相關的專利申請和報道部分公開了其中一些試驗項目和研發和創新。
[0009] 已公開的專利申請中有少量的相關技術方案，包括：中國電力科學研究院和國家 電網公司申請的201510674348.3提供含梯次利用電池的多類型儲能系統能量管理方法和 系統，該方法包括：（1)接收儲能電池相關運行數據；（2)存儲和管理所述儲能電池相關運行 數據；（3)隨機確定儲能電池的功率分配系數；（4)基于自適應功率分配方法，計算儲能電池 總功率分配給梯次利用動力電池儲能系統和裡電池儲能系統的功率值；（5)實時調節所述 儲能電池的功率分配系數；（6)修正儲能電池功率命令值；（7)輸出所述儲能電池功率命令 值。
[0010] 國家電網公司、山東電力集團公司濟南供電公司和山東魯能智能技術有限公司申 請的201320453722.3-種基于電池梯次利用的儲能系統，它包括交流轉直流裝置、梯次利 用電池組、直流轉交流裝置、電池組管理系統BMS和監控終端，所述的交流轉直流裝置、梯次 利用電池組和直流轉交流裝置串連接在市電與用戶負荷之間的電路中，所述電池組管理系 統BMS與梯次利用電池組連接，所述監控終端分別與交流轉直流裝置、直流轉交流裝置和電 池組管理系統BMS連接。
[0011] 寧德時代新能源科技有限公司申請的201410612893.5公開了一種電池模組梯次 利用系統及其使用方法，所述系統包括電動汽車、儲能電柜及通用電池模組，所述電動汽車 和所述儲能電柜分別具有電動汽車電池模組安裝裝置和儲能電柜電池模組安裝裝置，所述 通用電池模組與所述電動汽車電池模組安裝裝置和儲能電柜電池模組安裝裝置均適配安 裝。
[0012] 國家電網公司和江西省電力科學研究院申請的201310261893.0公開一種廢舊動 力電池梯次利用篩選方法，所述方法步驟為：（1)對廢舊動力電池組進行充電，使其荷電狀 態SOC為15%-80%; (2)檢測每一只單體電池的開路電壓及內阻；（3)將上述廢舊動力電池 單體并聯，直至其開路電壓基本相同，與并聯前單體電池的開路電壓對比，并記錄電壓升降 情況;然后將廢舊單體電池及標準單體電池在溫度為30°C-55°C條件下擱置3-7天或者室溫 下擱置10-30天，檢測其開路電壓及內阻；（4)對比廢舊動力電池單體外觀、開路電壓、內阻、 電壓降及健康狀態，對廢舊動力電池單體進行分級，同一級的電池組與儲能電網配合使用。
[0013] 國家電網公司、山東電力集團公司濟南供電公司和山東魯能智能技術有限公司申 請的201320451990.1公開了一種基于電池梯次利用的微網儲能系統，它包括梯次利用電池 組、并網逆變器、離網逆變器、電池組管理系統和監控終端;配電系統通過所述并網逆變器 向所述梯次利用電池組充電，梯次利用電池組通過離網逆變器向負荷供電；所述監控終端 對所述梯次利用電池組、并網逆變器和離網逆變器進行安全監控，并控制梯次利用電池組 的充放電。
[0014] 浙江工業大學申請的201310586709.X公交電動汽車及其梯次利用電池集群的V2G 可用容量評估方法，包括如下步驟:確定目標微網區域中，公交EV電池集群運營和管理模 式;設定公交EV電池集群的配置和參數;各時段V2G可用容量評估模型構建;確定梯次利用 公交EV電池集群的管理模式;設定梯次利用公交EV電池集群配置和參數;梯次利用公交EV 電池集群V2G可用容量評估模型構建;公交EV及其梯次利用電池集群實時V2G可用容量總和 評估。
[0015] 在其他文獻和媒體方面，作者汽車相對論于2015-11-06在汽車之家的說客上發表 《電動汽車報廢了，動力電池怎么處理才好》文，轉載德國戴姆勒就聯合幾家相關背景的公 司成立了合資公司，著手建立全世界最大的退役電池儲能電站，用于平衡整個德國的電網 壓力。預期打造的儲能電站容量13兆瓦時，儲能裝置全部采購退役的smart電動版動力電 池。整個工程思路將電動汽車的環保屬性進一步放大，又能夠幫助建立一個更加經濟、清潔 高效的電動出行生態。風力發電站、太陽能發電站產生的可再生能源往往是波動性很大的， 因此需要一個儲能電站將電能穩定下來才能夠并網、維持電網穩定。運樣一來一輛電動汽 車上運行10年的電池組，拆下來安裝在儲能電站里還能夠繼續運行10年，極大延長了電池 組的工作壽命。在德國已經有不少公司都在進行類似的商業模式的探索，而在國內東風日 產曾經提出過5年5萬元回購晨風的承諾，那么其實也就是看到了動力電池的可再生性能， W及在民用儲能領域的二次應用的前景。特斯拉推出的PowerWall其實也是類似思路的產 物，只不過他們采用的是全新的電池，并且針對個人用戶開放，使每家每戶都可W用有獨立 的儲能設備，通過峰谷電差來降低電費支出。
[0016] 歷時2年，由中國電科院、國網市電力公司與交通大學共同完成IOOKWh梯次利用電 池儲能系統的工程示范，于2014年6月19日通過驗收。利用退役的動力電池，在電動場地車、 電動叉車和電力變電站直流系統上進行改裝示范，經實測回收電池性能上相比傳統鉛酸電 池有一定優勢，且經濟性較好。河南省于2014年8月建成退役動力電池儲能示范工程，該工 程位于鄭州市尖山真型輸電線試驗，是國內首個真正意義上的基于退役動力電池的混合微 電網系統。目前常見的方案是將電池包拆解，電忍篩選、配對、再次組裝并安裝新的BMS，再 選取合適的雙向逆變器組成系統運行。
[0017] 經過實驗研究發現，盡管淘汰下來的動力電池還會保有不足80%左右的可用容 量，但是由于其不一致性非常嚴重，使得動力電池的大規模集中使用變得非常困難。梯次利 用技術最合理的應該是拆解到模組級，而不是電忍級，因為電忍之間的連接通常都是激光 焊接或其他剛性連接工藝，要做到無損拆解，難度極大，考慮成本和收益，得不償失。另一方 面，當前大多儲能系統的雙向逆變器功率較大，需要電池封裝為較大容量的模組W供使用， 但是模組中的電忍處于生命中后期的表現為容量和內阻的差異越來越大，同一個模組中電 忍數量越多，電池模組的可用容量和充放電功率越差，可靠性問題就越嚴重。
【發明內容】
[0018] 本發明的目的是提供一種電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺， 解決方案更加低成本但同時實用可靠，不用將從汽車替換下來的廢舊電池進行拆卸，最大 限度的將原有電池模組內的電忍保留在原有配組，同時，仍然使用原BMS，選擇功率匹配的 中小型雙向逆變器構建基本儲能單元，從而避免因為需加大容量而廢舊電池再次重組造成 的差異化。
[0019] 本發明的目的將通過W下技術措施來實現:若干個基本儲能單元1分別接入并通 過電力線2連接到電網4,基本儲能單元1包括電動汽車廢舊電池1-1、儲能單元監控系統1-2 和電池雙向功率變換器1 -3，其中，電動汽車廢舊電池1-1通過電力線2與電池雙向功率變換 器1-3連接，而電動汽車廢舊電池1-1和電池雙向功率變換器1-3分別通過通訊線3連接儲能 單元監控系統1-2;同時，每個基本儲能單元1中的儲能單元監控系統1-2分別逐一通過通訊 線3與網絡級儲能系統監控平臺5連接。
[0020] 尤其是，電動汽車廢舊電池1-1從某輛電動汽車上更換下來，利用GMDE系統控制器 和原有的EMS進行通訊，完成1-2次充放電循環，檢查每個電忍電壓情況，然后，判斷電忍一 致性，如果一致性非常差，則進行完全拆解，重新分選利用，運種電池不宜超過總數的20% ; 如果電池組中存在個別電池一致性較差，則將異常電池直接旁路或移除，運種電池組不宜 超過總數的30% ;如果一致性較好，則直接和GMDE PCS配合構成節本儲能單元。
[0021] 尤其是，對于電動汽車廢舊電池1-1進行梯次利用的壽命預測，首先，獲得電池容 量的訓練數據樣本，由電池容量的訓練數據樣本，得到最小二乘法回歸替代狀態方程，再進 一步分別得到AR模型多步預測結果和由轉換方程迭代繁殖新粒子，由轉換方程迭代繁殖新 粒子繼而更新觀測值，更新粒子權重，預測結束后，通過預測的試驗進行預測結果輸出，未 通過預測的試驗，在進行初始化粒子后，從轉換方程迭代繁殖新粒子開始重復觀測和預測， 其中，由電池容量的訓練數據樣本另一路徑直接到AR模型多步預測結果，而且，由AR模型多 步預測結果另一路直接到更新觀測值;其中，得到電池容量的訓練數據樣本方法為，首先針 對全新的動力電池，通過最小二乘法、粒子濾波和自回歸模型融合算法的裡離子電池剩余 壽命預測方法，建立相關模型;然后，通過采用最小二乘法構建動力電池的退化趨勢方程取 代狀態轉換方程從而得到所需的新粒子。
[0022] 尤其是，得到電池容量的訓練數據樣本方法具體過程如下：
[0023] 利用最小二乘法，首先對新電池容量的訓練數據進行回歸，選用=次多項式函數 形式對容量數據進行擬合，得到容量的退化曲線，并作為PF的狀態轉換方程；由AR模型獲得 剩余容量的多步預測結果；
[0024] 初始化PF算法，設置相關參數如樣本點數N，失效口限Elow;
[0025] 初始化粒子集，令k = 1，產生粒子；
[0026] 開始迭代過程，由最小二乘法回歸得到的狀態轉換方程繁殖新粒子Mk;
[0027] 由AR模型訓練得到多步預測電池容量值作為迭代預測過程中新的觀測值Zik;
[002引重要性采樣：
，
[0029] 計算權值：
采用一步轉移后驗狀態分布，可W簡化為
[0030]重采樣：根據各自歸一化權值4的大小復制/舍棄樣本喊t，得到N個近似服從 戶(為*1 2化)分布的樣本如。令
[0031 ]輸出結果為粒子集!.吃i :/?二1.???，/、；；
[0032] 狀態估計；
[0033] k = k+l，再次迭代得到Ek+1，判斷是否達到Ei?，如果達到，則電池剩余壽命為k。
[0034] 本發明的優點和效果:對新電池容量的訓練數據進行回歸、擬合和轉換得到電池 容量的訓練數據樣本，在預測、篩選和構建退役電池梯次利用的基本儲能單元，再將運些基 本儲能單元上線接入電網并同時通過分布在每個基本儲能單元中的儲能單元監控系統通 訊匯集構建監控平臺。監控并控制梯次利用電池組的充放電，W及組網工作使用，既能防止 對儲能系統的過充和過放電，又能保持儲能系統良好性能，平抑充電行為的隨機性，可W對 重要負荷供電，延長退役電池使用壽命，降低動力電池全壽命周期成本，提高了動力電池的 利用率，降低了儲能電池使用成本;節能環保，控制負荷波動，提高電網電能質量。
【附圖說明】
[0035] 圖1為本發明實施例1中退役電池梯次利用網絡級儲能系統監控平臺結構示意圖。
[0036] 圖2為本發明實施例1中退役電池梯次利用方法流程示意圖。
[0037] 圖3為本發明實施例1中退役電池剩余壽命預測方法示意圖。
[003引附圖標記：
[0039] 基本儲能單元1、電力線2、通訊線3、電網4、網絡級儲能系統監控平臺5;
[0040] 電動汽車廢舊電池1 -1、儲能單元監控系統1 -2、電池雙向功率變換器1 -3;
【具體實施方式】
[0041 ] 本發明原理在于，雖然，基于粒子濾波(Particle Filter,PF)框架的預測方法可 W很好地適應于非線性、非高斯場合，但粒子枯竭會降低預測精度。本發明通過采用最小二 乘法構建動力電池的退化趨勢方程取代狀態轉換方程從而得到所需的新粒子。在后續預測 步驟中PF的觀察數據可通過AR模型的結果作為觀測值的參考。
[0042] 本發明中，如附圖1所示，若干個基本儲能單元1分別接入并通過電力線2連接到電 網4,基本儲能單元1包括電動汽車廢舊電池1-1、儲能單元監控系統1-2和電池雙向功率變 換器1-3,其中，電動汽車廢舊電池1-1通過電力線2與電池雙向功率變換器1-3連接，而電動 汽車廢舊電池1-1和電池雙向功率變換器1-3分別通過通訊線3連接儲能單元監控系統1-2; 同時，每個基本儲能單元1中的儲能單元監控系統1-2分別逐一通過通訊線3與網絡級儲能 系統監控平臺5連接。
[0043] 本發明的技術方案不但包括一種網絡級儲能系統監控平臺5的構成，而且也包括 與其相關的構建運個監控平臺的方法，如附圖2所示，電動汽車廢舊電池1-1從某輛電動汽 車上更換下來，利用GMDE系統控制器和原有的EMS進行通訊，完成1-2次充放電循環，檢查每 個電忍電壓情況，然后，判斷電忍一致性，如果一致性非常差，則進行完全拆解，重新分選利 用，運種電池不宜超過總數的20%;如果電池組中存在個別電池一致性較差，則將異常電池 直接旁路或移除，運種電池組不宜超過總數的30% ;如果一致性較好，則直接和GMDE PCS配 合構成節本儲能單元。
[0044] 在本發明中，對于電動汽車廢舊電池1-1梯次利用的壽命預測技術，也是重要環 節，其中，包含了對電動汽車廢舊電池1-1同型號全新產品的電池容量的訓練數據樣本，運 也是對電動汽車廢舊電池1 -1通過充放電進行壽命預測的參照標本。
[0045] 如附圖3所示，由電池容量的訓練數據樣本，得到最小二乘法回歸替代狀態方程， 再進一步分別得到AR模型多步預測結果和由轉換方程迭代繁殖新粒子，由轉換方程迭代繁 殖新粒子繼而更新觀測值，更新粒子權重，預測結束后，通過預測的試驗進行預測結果輸 出，未通過預測的試驗，在進行初始化粒子后，從轉換方程迭代繁殖新粒子開始重復觀測和 預測，其中，由電池容量的訓練數據樣本另一路徑直接到AR模型多步預測結果，而且，由AR 模型多步預測結果另一路直接到更新觀測值。
[0046] 本發明中，得到電池容量的訓練數據樣本方法為，首先針對全新的動力電池，通過 最小二乘法、粒子濾波和自回歸模型融合算法的裡離子電池剩余壽命預測方法，建立相關 模型;然后，通過采用最小二乘法構建動力電池的退化趨勢方程取代狀態轉換方程從而得 到所需的新粒子。
[0047] 下面結合實施例對本發明作進一步說明。
[004引實施例1:
[0049] 得到電池容量的訓練數據樣本方法具體過程如下：
[0050] 利用最小二乘法，首先對新電池容量的訓練數據進行回歸，選用=次多項式函數 形式對容量數據進行擬合，得到容量的退化曲線，并作為PF的狀態轉換方程；由AR模型獲得 剩余容量的多步預測結果；
[0051] 初始化PF算法，設置相關參數如樣本點數N，失效口限Elow;
[0052] 初始化粒子集，令k = 1，產生粒子；
[0053] 開始迭代過程，由最小二乘法回歸得到的狀態轉換方程繁殖新粒子Mk;
[0054] 由AR模型訓練得到多步預測電池容量值作為迭代預測過程中新的觀測值Zik;
[0化日]重要性采樣
，
[0化6]計算權值
，采用一步轉移后驗狀態分布，可W簡化為
[0化7]重采樣：根據各自歸一化權值鴻的大小復制/舍棄樣本4;.，得到N個近似服從 的如I Zw.)分布的樣本論。令
[005引輸出結果為粒子鍛乂：Z二;
[0化9] 狀態估計
[0060] 1^ = 4+1，再次迭代得至帖+1，判斷是否達至帖》，如果達到，則電池剩余壽命為4。
[0061] 前述中，粒子濾波PF就是指，通過尋找一組在狀態空間中傳播的隨機樣本來近似 的表示概率密度函數，用樣本均值代替積分運算，進而獲得系統狀態的最小方差估計的過 程，運些樣本被形象的稱為"粒子"，故而叫粒子濾波。
[0062] 基于粒子濾波(Particle Filter,PF)框架的預測方法，PF的狀態轉換方程
[0063] 前述中，AR模型是一種線性預測模型，即已知N個數據，可由模型推出第N點前面或 后面的數據，設推出P點，所W其本質類似于插值，其目的都是為了增加有效數據，只是AR模 型是由N點遞推，而插值是由兩點或少數幾點去推導多點，所WAR模型要比插值方法效果更 好。
[0064] 前述中，儲能單元監控系統1-2是具有人機監控界面的監控單元，對下監控BMS和 電池雙向功率變換器1-3儲能逆變器，對上可和網絡級進行通訊;儲能單元監控系統基本功 能為：1)整合各廠商的BMS通訊協議W對電池包的運行狀態進行監控;2)整合儲能逆變器的 通訊協議W對儲能逆變器進行控制；3)整合上級系統的網絡通訊協議W上傳基本儲能單元 的運行數據并接受上級系統下發的控制指令;4)制訂基本儲能單元系統控制策略，其核屯、 思想為如何在滿足上級系統下發的控制指令和電池的實際運行情況中達到一個動態平衡。 此外，可W根據用戶需要指定策略獨立控制該儲能單元系統運行。
[0065] 前述中，電池雙向功率變換器1-3為5-20KW PCS,具有寬范圍電壓運行的特點，同 時具有充、放電一體化功能，并開放通訊協議W供上級監控平臺控制電池的充、放電功率及 輸出功率因數。在此種應用環境下，對該逆變器的功率調整響應速度和保護功能都會有較 高要求。
[0066] 前述中，BMS即電池管理系統（BATTERY MANAGEMENT SYSTEM)電池管理系統，主要 就是為了能夠提高電池的利用率，主要對象是二次電池，防止電池出現過度充電和過度放 電，延長電池的使用壽命，監控電池的狀態。隨著電池管理系統的發展，也會增添其它的功 能。BMS是電池或二次電池與用戶之間的紐帶，但存在下面的一些缺點，如存儲能量少、壽命 短、串并聯使用問題、使用安全性、電池電量估算困難等。電池的性能是很復雜的，不同類型 的電池特性亦相差很大。
[0067] 前述中，電池雙向功率變換器1-3為一種儲能逆變器。儲能逆變器是將市電交流 電，變換成直流電向蓄電池或電瓶充電儲存，當市電停電時再將蓄電池儲存的直流電變換 成市電220伏交流電供家用電器使用。儲能逆變器在儲運能情況下是一樣的，在逆變時有可 能會根據負載電壓要求提高或降低電壓從而與輸入電壓不一致，而雙向逆變輸入輸出電壓 一致。
[0068] 本發明中，儲能單元監控系統1-2為基于互聯網的圖形監控系統，對基本儲能單元 進行數據收集、數據分析，并進行系統控制策略的制訂，根據不同的用戶需求會有不同的系 統控制策略：1)電網系統調度:通過調整各個基本儲能單元的有功、無功輸出改善電網電能 質量如功率因數、頻率/電壓穩定等;2)用戶系統控制策略:主要包括W下五類功能，用戶需 量管理、削峰填谷、新能源自發自用、改善電能質量、電網故障時提供緊急電源。
[0069] 本實施例中，電動汽車廢舊電池1-1為功率10-150KWH，電力線2為ACL1/L2/L3/N/ PE、485、485/CAN;通訊線3連接形式為W太網化hernet/WiFi，
[0070] 本發明工作時，在獲得從電動汽車上拆除下來的廢舊動力電池包后，保留原有BMS 和機構設計，對電池組不做任何拆解的前提下，按照廠家規定的方法或行業標準對裡離子 電池進行具有BMS通訊情況下的若干次完全充電和完全放電，每次均對放電電流進行累積， 從而得到二次電池容量的訓練數據樣本;將此樣本套用預測模型對動力電池的剩余循環壽 命預測;通過預測結果將電池分為=類：1)拆解類2)維護類3)可用類;其中，對于拆解類直 接進入報廢階段進行處理，對于維護類，則通過充放電測試時得到的BMS信息，對其中異常 電忍進行拆除操作。
[0071]本發明中，采用少量輸入缺失電忍并不會對整體電壓造成太大影響，在進行預測 時；W判定為可用類為主構建平臺，則可W最大程度的保證電池單元內部電池的一致性。
【主權項】
1. 電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺，其特征在于，若干個基本儲 能單元(1)分別接入并通過電力線(2)連接到電網(4)，基本儲能單元(1)包括電動汽車廢舊 電池（1-1)、儲能單元監控系統（1-2)和電池雙向功率變換器（1-3)，其中，電動汽車廢舊電 池（1-1)通過電力線(2)與電池雙向功率變換器(1-3)連接，而電動汽車廢舊電池（1-1)和電 池雙向功率變換器(1-3)分別通過通訊線(3)連接儲能單元監控系統（1-2);同時，每個基本 儲能單元（1)中的儲能單元監控系統（1-2)分別逐一通過通訊線(3)與網絡級儲能系統監控 平臺（5)連接。2. 如權利要求1所述的電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺，其特征 在于，電動汽車廢舊電池（1-1)從某輛電動汽車上更換下來，利用GMDE系統控制器和原有的 BMS進行通訊，完成（1-2)次充放電循環，檢查每個電忍電壓情況，然后，判斷電忍一致性，如 果一致性非常差，則進行完全拆解，重新分選利用，運種電池不宜超過總數的20%;如果電 池組中存在個別電池一致性較差，則將異常電池直接旁路或移除，運種電池組不宜超過總 數的30% ;如果一致性較好，則直接和GMDE PCS配合構成節本儲能單元。3. 如權利要求2所述的電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺，其特征 在于，通過采用最小二乘法構建動力電池的退化趨勢方程取代狀態轉換方程從而得到PF預 測算法所需的新粒子;在后續預測步驟中PF的觀察數據可通過AR模型的結果作為觀測值的 參考。4. 如權利要求1和2所述的電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺，其特 征在于，對于電動汽車廢舊電池（1-1)進行梯次利用的壽命預測，首先，獲得電池容量的訓 練數據樣本，由電池容量的訓練數據樣本，得到最小二乘法回歸替代狀態方程，再進一步分 別得到AR模型多步預測結果，由轉換方程迭代繁殖新粒子繼而更新觀測值，更新粒子權重， 預測結束后，通過預測的試驗進行預測結果輸出，未通過預測的試驗，在進行初始化粒子 后，從轉換方程迭代繁殖新粒子開始重復觀測和預測。其中，由電池容量的訓練數據樣本另 一路徑直接到AR模型多步預測結果，而且，由AR模型多步預測結果另一路直接到更新觀測 值;其中，得到電池容量的訓練數據樣本方法為首先針對全新的動力電池，通過最小二乘 法、粒子濾波和自回歸模型融合算法的裡離子電池剩余壽命預測方法，建立相關模型；然 后，通過采用最小二乘法構建動力電池的退化趨勢方程取代狀態轉換方程從而得到基于粒 子濾波框架預測方法所需的新粒子，進而實現對電池剩余壽命的預估。5. 如權利要求1所述的電動汽車退役電池梯次復用網絡級雙向儲能監管平臺，其特征 在于，得到電池容量的訓練數據樣本后的壽命估算方法具體過程如下： 利用最小二乘法，首先對新電池容量的訓練數據進行回歸，選用Ξ次多項式函數形式 對容量數據進行擬合，得到容量的退化曲線，并作為PF的狀態轉換方程；由A財莫型獲得剩余 容量的多步預測結果； 初始化PF算法，設置相關參數如樣本點數N，失效口限Elow; 初始化粒子集，令k = 1，產生粒子； 開始迭代過程，由最小二乘法回歸得到的狀態轉換方程繁殖新粒子Xik; 由A財莫型訓練得到多步預測電池容量值作為迭代預測過程中新的觀測值Zik; 重要性采樣:4[切(而1-4-,:?)， 計算權值：采用一步轉移后驗狀態分布，可W簡化為重采樣:根據各自歸一化權值4的大小復審U/舍棄樣本xL，得至的個近似服從如瑞^如） 分布的樣本為，。令輸出結果為粒子集{.成：/ = 1，一，時; 狀態估i1k = k+l，再次迭代得至帖+1，判斷是否達至帖?，如果達到，則電池剩余壽命為k。
【文檔編號】H01M10/42GK105977553SQ201610113298
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年2月29日
【發明人】李劍鐸, 薄濤
【申請人】上海煦達新能源科技有限公司