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      適應(yīng)多負(fù)載電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化重構(gòu)方法

      2022-10-30 12:21:46鄭良天康麗霞黃賢坤劉永忠
      化工進(jìn)展 2022年10期
      關(guān)鍵詞:主路分流儲(chǔ)能

      鄭良天,康麗霞,2,3,黃賢坤,2,3,劉永忠,2,3

      (1 西安交通大學(xué)化工系,陜西 西安 710049;2 新能源系統(tǒng)工程與裝備陜西省高校工程研究中心,陜西 西安710049;3 陜西省能源化工過程強(qiáng)化重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,陜西 西安 710049)

      隨著我國(guó)動(dòng)力電池退役潮的來(lái)臨,如何管理和應(yīng)用退役電池成為關(guān)注的重點(diǎn)。動(dòng)力電池的梯次利用是將退役電池再利用于對(duì)電池性能要求較低的儲(chǔ)能應(yīng)用場(chǎng)景,是一種可行并具有一定經(jīng)濟(jì)性的方案。目前,電池回收利用主要是通過拆解電池包提取有用的電芯及其他有價(jià)值的材料,但由于電池包拆解工藝復(fù)雜度和成本高、存在環(huán)境污染以及操作中可能出現(xiàn)的短路、漏液等安全問題,使得對(duì)電池包分選后進(jìn)行整包利用成為一種更經(jīng)濟(jì)和安全的回收利用方式。

      然而,由于退役電池的使用歷史難于跟蹤,電池往往存在顯著的不一致性,且隨著儲(chǔ)能系統(tǒng)規(guī)模的不斷增大,退役電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的管理面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。近年來(lái),可重構(gòu)電池網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為解決退役電池不一致性的問題提供了新思路。該技術(shù)通過變換拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)電池間的均衡控制,有效地避免了電池的固定連接設(shè)計(jì)中由于單體失效而引發(fā)的安全故障。Ci等提出利用重構(gòu)技術(shù)動(dòng)態(tài)管理電池系統(tǒng),可重構(gòu)系統(tǒng)可以根據(jù)電池的當(dāng)前狀態(tài)(充電狀態(tài)和健康狀態(tài))實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地重構(gòu)電池拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),既保證了電池充放電狀態(tài)的均衡,又具有很強(qiáng)的容錯(cuò)能力。Jeon等在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種單元串級(jí)重構(gòu)配置方案,通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)(deep reinforcement learning,DRL)對(duì)開關(guān)進(jìn)行了最佳配置,提高了多電池的放電效率。但是考慮到重構(gòu)系統(tǒng)中的控制對(duì)象的細(xì)粒度,He等考慮了各單電池的健康狀態(tài)情況,利用可重構(gòu)電池網(wǎng)絡(luò)緩解電池失衡,提高了電池系統(tǒng)交付容量。在這些研究中,電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的重構(gòu)大多是滿足單一負(fù)載需求,關(guān)注點(diǎn)在于如何解決電池的不一致性問題。而實(shí)際中,電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的應(yīng)用場(chǎng)景往往是多樣化的,需求端的負(fù)載也存在數(shù)量和負(fù)荷上的差異。因此,如何通過靈活改變電池間的連接關(guān)系適應(yīng)變化的電池狀態(tài)和負(fù)載需求尤為重要。在拓?fù)渥儞Q過程中,如何最大限度地減少控制開關(guān)的數(shù)量,降低拓?fù)渥儞Q的復(fù)雜度以提升可重構(gòu)系統(tǒng)的安全性也是必須解決的問題。

      為此,考慮到可供電壓的匹配問題,傳統(tǒng)上通常采用穩(wěn)壓器來(lái)轉(zhuǎn)換電壓輸出以匹配負(fù)載所需。對(duì)于傳統(tǒng)的串并聯(lián)固定的電池儲(chǔ)能系統(tǒng),面向不同負(fù)載需求一般是通過穩(wěn)壓器調(diào)節(jié)。該方法將導(dǎo)致額外的電能消耗;同時(shí),當(dāng)電池系統(tǒng)供應(yīng)電壓與負(fù)載所需電壓之間的差異變大或負(fù)載變輕時(shí),電壓調(diào)節(jié)器的效率將顯著降低。因此,本文提出了一種適應(yīng)多負(fù)載電壓需求的低復(fù)雜度退役電池包結(jié)構(gòu)優(yōu)化重構(gòu)方法。該方法通過構(gòu)建退役電池包的重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化設(shè)計(jì)模型,并運(yùn)用改進(jìn)的二進(jìn)制縱橫交叉優(yōu)化算法,可確定退役電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其變換規(guī)則,使其能夠滿足多負(fù)載電壓的供電需求。本文將通過案例分析驗(yàn)證所提方法的有效性和優(yōu)越性。

      1 問題描述

      如圖1所示,本文提出的低復(fù)雜度重構(gòu)系統(tǒng)將個(gè)退役電池包分為主路和分流結(jié)構(gòu)兩部分。主路和分流結(jié)構(gòu)中的支路都由數(shù)量不等的電池包串聯(lián)而成。主路的主要作用是為負(fù)載提供滿足需求的工作電壓,而分流結(jié)構(gòu)的主要作用是通過重組其余電池包以盡可能增加分流支路的數(shù)量,從而達(dá)到減小電流和降低系統(tǒng)內(nèi)阻的目的。由圖1可見,該系統(tǒng)中的部分電池包將配備旁路開關(guān),以控制電池包的啟停狀態(tài),而分流結(jié)構(gòu)中的每一條支路都配備一個(gè)開關(guān),用以控制支路的啟停狀態(tài)。通過控制這些開關(guān),即可實(shí)現(xiàn)不同電池包間的串并聯(lián)及旁路,形成多種路徑組合以適應(yīng)多種負(fù)載需求。

      圖1 面向多負(fù)載的拓?fù)渲貥?gòu)過程示意圖

      式中,為倍數(shù)系數(shù),則此時(shí)重構(gòu)后的電池系統(tǒng)輸出電壓可滿足實(shí)際的負(fù)載需求。

      2 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的拓?fù)渲貥?gòu)方法

      本文提出的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)拓?fù)渲邪瑸樨?fù)載提供工作電壓的主路和用于削減電流的分流結(jié)構(gòu)兩部分。該系統(tǒng)的重構(gòu)設(shè)計(jì)方法將同時(shí)包括主路設(shè)計(jì)和分流結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)。在本文中,首先根據(jù)負(fù)荷需求篩選出最優(yōu)的電池包組合形成主路,然后對(duì)剩余電池包進(jìn)行組合優(yōu)化以獲得能夠滿足不同負(fù)載需求的分流結(jié)構(gòu)。需要注意的是,分流結(jié)構(gòu)電池包的篩選中將優(yōu)先考慮滿足大負(fù)載需求,然后在滿足大負(fù)載需求的可行路徑電池包中尋求滿足其他較小負(fù)載需求的可行路徑。

      2.1 狀態(tài)變量

      為了便于描述,定義以下狀態(tài)變量。(1)主路的電池包狀態(tài)向量,見式(3)。

      (2)分流結(jié)構(gòu)中滿足最大負(fù)載需求的可行路徑狀態(tài)向量,見式(5)、式(6)。

      式中,為面向可行路徑的序號(hào);為滿足需求的可行路徑總數(shù);X為布爾向量,表示利用的可行路徑;x為分流結(jié)構(gòu)中可行路徑的啟停狀態(tài),具體表示為式(7)。

      2.2 電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的拓?fù)渲貥?gòu)優(yōu)化模型

      2.2.1 目標(biāo)函數(shù)

      本文的多負(fù)載電池包重構(gòu)系統(tǒng)優(yōu)化是一個(gè)組合優(yōu)化問題,也是一個(gè)多目標(biāo)優(yōu)化問題。優(yōu)化目標(biāo)包括:①最小化主路輸出電壓與負(fù)載需求電壓間的差異以最大限度保證能源效率和系統(tǒng)安全;②最大化分流支路數(shù)以降低流經(jīng)電池包的電流值,減小內(nèi)部能量損失;③最小化主路上的電池包數(shù)以保證電池包能量利用效率。則最終的目標(biāo)函數(shù)表示為式(8)。

      (1)目標(biāo)函數(shù)可表示為式(9)。

      式中,為主路中面向第負(fù)載需求時(shí)的輸出電壓;為第負(fù)載的需求電壓;為允許的抖動(dòng)電壓比。

      (2)目標(biāo)函數(shù)可表示為式(10)。

      式中,M為第個(gè)負(fù)載分流結(jié)構(gòu)中的可行路徑數(shù);M 為面向第個(gè)負(fù)載電池包可組成的最大可行路徑數(shù)。

      (3)目標(biāo)函數(shù)可表示為式(11)。

      式中,為主路中啟用電池包總數(shù);為滿足主路最大負(fù)載所需電池包數(shù);為可利用電池包總數(shù)。

      2.2.2 約束條件

      (1)電路輸出約束。對(duì)于電池包組成的可行路徑,在滿足各負(fù)載需求時(shí),為了抑制環(huán)流,保證系統(tǒng)安全,需嚴(yán)格控制多路徑間的電壓差。故可行路徑上電池包的總輸出電壓與負(fù)載需求電壓之間應(yīng)滿足式(12)。

      式中,為可行路徑上的總輸出電壓;為可行路徑需滿足的負(fù)載電壓;值通常很小,本文取文獻(xiàn)[9]中的2.5%。

      (2)主路的負(fù)載約束。為了適應(yīng)系統(tǒng)對(duì)多負(fù)載的供應(yīng)需求,主路應(yīng)滿足所有負(fù)載需求,故對(duì)于構(gòu)成主路的電池包應(yīng)滿足式(13)。

      式中,n為滿足負(fù)載需求電壓 需要的電池包數(shù)目;x為構(gòu)成主支路的電池包使用狀態(tài),且x滿足式(14)。

      (3)分流結(jié)構(gòu)的拓?fù)浼s束。對(duì)于任意一個(gè)負(fù)載需求,其可行路徑組成的分流結(jié)構(gòu)中同一電池包不能被多次利用。則本文定義可行路徑矩陣,矩陣中的每一行表示滿足負(fù)載需求的可行路徑,則分流結(jié)構(gòu)的拓?fù)浼s束可表示為式(15)。

      式中,矩陣為可行路徑矩陣與啟用電池包的關(guān)聯(lián)矩陣;n為主支路確定之后剩余的電池包數(shù)目。

      2.3 求解方法

      本文構(gòu)建的電池拓?fù)渲貥?gòu)模型是一個(gè)離散的線性組合優(yōu)化問題,屬于混合整數(shù)線性規(guī)劃(mix integer linear programming,MILP)問題,也是一個(gè)非確定性NP-hard 難題。 而縱橫交叉算法(crisscross optimization algorithm,CSO)通過引入橫縱雙向交叉競(jìng)爭(zhēng),有效地避免了群集優(yōu)化算法(如粒子群算法和遺傳算法)中存在的極易陷入局部最優(yōu)的問題,可顯著提高NP-hard問題的求解效率??紤]到狀態(tài)量的二進(jìn)制特點(diǎn),引入Sigmoid函數(shù),通過指引函數(shù)決定子代粒子在同一位置取0或1的概率,具體操作以縱向變換為例,如式(16)~式(18)所示,橫向變換與之類似。詳細(xì)的求解流程如圖2所示。

      圖2 適應(yīng)多負(fù)載需求的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)流程圖

      式中,為[0,1]間的隨機(jī)數(shù);和表示粒子維度;(,)為粒子()的第維和第維縱向交叉產(chǎn)生的子代粒子。

      3 案例

      3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

      本文案例選取同一批次18 個(gè)退役電池包,其中16 個(gè)電池包的電壓范圍為[10V, 12V],即取11V,取1,計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差=0.7280,故=13=2.184,即16 個(gè)電池包性能相近。另外兩個(gè)設(shè)置為性能偏差較大的電池包,電壓分別為5V、8V(如表1所示),負(fù)載需求電壓、和分別為55V(負(fù)載1)、44V(負(fù)載2)和33V(負(fù)載3)。

      表1 18個(gè)電池包的電壓值

      求解過程中的參數(shù)設(shè)置如下:目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重系數(shù)、、分別為0.6、0.3、0.1,BCSO算法的迭代次數(shù)均為100;BCSO 算法中橫向交叉概率都為1,縱向交叉概率都為0.7。BCSO 算法和GA 算法在MATLAB 中編程實(shí)現(xiàn),計(jì)算機(jī)為Inter(R)Core(TM)i5-8265U CPU@1.60GHz 1.80GHz。

      3.2 結(jié)果分析與討論

      通過模擬計(jì)算得到了滿足三負(fù)載需求的最優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),如圖3所示。三種負(fù)載需求下對(duì)應(yīng)的電池包拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如表2所示。

      表2 各負(fù)載條件下的結(jié)構(gòu)狀態(tài)

      圖3中所得的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,16個(gè)性能相近的電池包都包括在內(nèi)。主路上的電池包數(shù)量為6個(gè),負(fù)載2和負(fù)載3下均可與負(fù)載1共用至少3個(gè)電池包,主路上設(shè)置5個(gè)旁路開關(guān),整個(gè)結(jié)構(gòu)中只需要設(shè)置10 個(gè)旁路開關(guān)就可實(shí)現(xiàn)不同負(fù)載下的結(jié)構(gòu)變換,大大降低了拓?fù)渥儞Q的復(fù)雜度。另外,不同負(fù)載下對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)拓?fù)渲须姵匕鼣?shù)量不同,除了負(fù)載差異外,主要是因?yàn)楸疚脑谕負(fù)湓O(shè)計(jì)的過程中允許電池包閑置,大大地降低了最終拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中電池包的數(shù)量和復(fù)雜度。

      圖3 利用拓?fù)渲貥?gòu)方法得到的最優(yōu)電池系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

      分析三個(gè)負(fù)載下對(duì)應(yīng)各支路輸出電壓可知,在負(fù)載1條件下,各支路的輸出電壓分別為55.0275V、55.1681V、55.2938V;負(fù)載2 條件下,各支路的輸出電壓分別為44.781V、45.0325V、44.5106V;負(fù)載3 條件下,各支路的輸出電壓分別為33.0041V、33.1796V、33.1414V。輸出電壓與需求電壓之間的差異小于2.5%,嚴(yán)格滿足式(12)中的約束條件,且輸出電壓的波動(dòng)較小,保證了系統(tǒng)的安全穩(wěn)定操作。在三個(gè)負(fù)載需求下,各支路輸出電壓的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.109、0.213、0.075,由此可見,各支路間的電壓差異很小,大大抑制了電路間環(huán)流電流產(chǎn)生帶來(lái)的不利影響。從而進(jìn)一步驗(yàn)證了采用本文方法設(shè)計(jì)拓?fù)渲貥?gòu)結(jié)構(gòu)電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的有效性。

      圖4給出了電池包在三種負(fù)載條件下對(duì)應(yīng)的最優(yōu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。通過對(duì)比可見,各結(jié)構(gòu)中啟用的電池包數(shù)量、種類、位置、連接關(guān)系等差異明顯。在多負(fù)載需求條件下,以下三個(gè)結(jié)構(gòu)合并后的主路中將至少包含7個(gè)電池包和6個(gè)旁路開關(guān)。而本文提出的拓?fù)渲貥?gòu)方案不但可直接用于多負(fù)載需求場(chǎng)景,還可通過共用電池包,大大降低系統(tǒng)拓?fù)涞膹?fù)雜度,減少開關(guān)數(shù)量進(jìn)而降低控制成本。

      圖4 各負(fù)載條件下的最優(yōu)結(jié)構(gòu)

      此外,觀察所獲得的最優(yōu)結(jié)構(gòu)可以看到,在給定權(quán)重系數(shù)條件下,由于取值較小,電池系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更傾向于目標(biāo)、最優(yōu),故主路中的電池包數(shù)大于滿足最大負(fù)載需求所需的電池包數(shù)。為了分析權(quán)重系數(shù)對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的影響,以下將的取值增大到0.6,、分別設(shè)定為0.3和0.1,在同樣條件下進(jìn)行求解,得到的結(jié)構(gòu)如圖5 所示。由圖5 可知,此時(shí)主路中的電池包數(shù)量為最大負(fù)載需求目標(biāo)下所需的電池包數(shù)目。進(jìn)一步定量研究權(quán)值對(duì)于最終結(jié)構(gòu)的影響,得到了圖6所示關(guān)系圖,當(dāng)權(quán)值的取值位于圖中粉色區(qū)域時(shí),算法將會(huì)傾向輸出圖3中的結(jié)構(gòu),而取值位于綠色區(qū)域時(shí),將會(huì)傾向得到圖5中的結(jié)構(gòu)。因而,在實(shí)際應(yīng)用過程中,可根據(jù)需求重點(diǎn)調(diào)整權(quán)重系數(shù),以獲得滿意的拓?fù)渲貥?gòu)結(jié)構(gòu)。

      圖5 改變權(quán)重系數(shù)后得到的最優(yōu)結(jié)構(gòu)

      圖6 不同權(quán)值下兩種結(jié)構(gòu)的適應(yīng)度值關(guān)系圖

      由圖7可見,在分析BCSO算法和GA算法與迭代次數(shù)的關(guān)系時(shí),盡管GA 算法相比BCSO 算法的求解時(shí)間稍短,但其容易早熟收斂,而陷入局部最優(yōu)。而BCSO算法由于縱橫雙向的交叉競(jìng)爭(zhēng),避免了過早陷入局部最優(yōu)的問題,有效地提高了求解質(zhì)量,輸出了性能更優(yōu)的可重構(gòu)電池包結(jié)構(gòu)。因此,同等條件下,BCSO算法相比GA算法更優(yōu)。

      圖7 BCSO和GA算法運(yùn)行時(shí)間和適應(yīng)度變化

      4 結(jié)論

      電池拓?fù)渲貥?gòu)技術(shù)為性能不一致的退役電池回收利用提供了高效和經(jīng)濟(jì)的途徑。本文在給定電池包電壓和負(fù)載需求的條件下,提出了可適應(yīng)多負(fù)載電壓需求的電池儲(chǔ)能系統(tǒng)優(yōu)化重構(gòu)方法。通過構(gòu)建可重構(gòu)電池系統(tǒng)優(yōu)化模型,采用改進(jìn)的BCSO算法獲得了電池儲(chǔ)能系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其變換規(guī)則,使其能夠滿足多負(fù)載的供電需求,并通過案例分析以及與GA算法的對(duì)比研究驗(yàn)證了本文所提方法的有效性和優(yōu)越性。研究結(jié)果表明,本文的電池包拓?fù)鋬?yōu)化重構(gòu)方法不但可直接用于多負(fù)載需求場(chǎng)景,還可通過共用電池包,大大降低系統(tǒng)拓?fù)涞膹?fù)雜度,減少開關(guān)數(shù)量,進(jìn)而降低控制成本。此外,電池包的可重構(gòu)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)受優(yōu)化目標(biāo)及權(quán)重系數(shù)影響,實(shí)際中應(yīng)根據(jù)需求調(diào)整權(quán)重系數(shù)以獲得滿意的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。

      需要說(shuō)明的是,本文對(duì)于電池包特性的評(píng)估僅針對(duì)電壓這一指標(biāo),下一步的研究工作將聚焦未拆解的電池包的狀態(tài)估計(jì)以及考慮多因素情況下的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)重構(gòu)設(shè)計(jì)。

      B—— 電池包

      —— 粒子維度

      —— 目標(biāo)函數(shù)值

      —— 各優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)值

      —— 同類電池容許的電壓偏差,V

      —— 分流結(jié)構(gòu)中可行路徑數(shù)

      —— 子代粒子

      —— 可行路徑總數(shù)

      —— 電池包總數(shù)目

      n、n—— 主路中滿足負(fù)載所需以及總的電池包數(shù)目

      n—— 分流結(jié)構(gòu)中電池包數(shù)目

      —— 可行路徑與利用的電池包之間的聯(lián)系矩陣

      —— 可行路徑矩陣

      —— [0,1]間隨機(jī)數(shù)

      —— Sigmoid函數(shù)

      —— 狀態(tài)指引函數(shù)值

      —— 父代粒子

      —— 主路狀態(tài)向量

      X—— 分流結(jié)構(gòu)狀態(tài)向量

      —— 主路中電池包使用狀態(tài)

      x—— 分流結(jié)構(gòu)中可行路徑使用狀態(tài)

      —— 倍數(shù)系數(shù)

      —— 權(quán)重系數(shù)

      —— 電壓標(biāo)準(zhǔn)差

      —— 容許的抖動(dòng)電壓比

      、—— 電池包序號(hào)

      —— 負(fù)載需求序號(hào)

      —— 可行路徑序號(hào)

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