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CN118944241A - 充电控制方法、装置、电池管理系统及非易失性存储介质 - Google Patents

充电控制方法、装置、电池管理系统及非易失性存储介质 Download PDF

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CN118944241A
CN118944241A CN202411025021.9A CN202411025021A CN118944241A CN 118944241 A CN118944241 A CN 118944241A CN 202411025021 A CN202411025021 A CN 202411025021A CN 118944241 A CN118944241 A CN 118944241A
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CN202411025021.9A
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陈小龙
李玲
龙雄峰
邓凯文
蔡振满
方德
凌青
林兆红
谷婧瑜
刘家秀
谢国健
徐达艺
刘建明
周艳伟
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Zhanjiang Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co Ltd
Original Assignee
Zhanjiang Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co Ltd
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Abstract

本申请公开了一种充电控制方法、装置、电池管理系统及非易失性存储介质。其中，该方法包括：确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值；将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步。本申请解决了相关技术中传统的充电策略波动性较大，造成的在电池充电过程中能源利用率低，电池损耗大的技术问题。

Description

充电控制方法、装置、电池管理系统及非易失性存储介质
技术领域
本申请涉及电池管理技术领域，具体而言，涉及一种充电控制方法、装置、电池管理系统及非易失性存储介质。
背景技术
充电控制技术对于满足现代生活中对充电器功能和安全性的需求至关重要，而相关技术中传统的电池充电策略波动性较大，导致在电池充电过程中的能源利用率较低，且对电池的损耗较大，可能会影响后备能源设备的性能和使用寿命。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本申请实施例提供了一种充电控制方法、装置、电池管理系统及非易失性存储介质，以至少解决相关技术中传统的充电策略波动性较大，造成的在电池充电过程中能源利用率低，电池损耗大的技术问题。
根据本申请实施例的一个方面，提供了一种充电控制方法，包括：确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步。
可选地，充电动作包括：调整充电电压或电流；方法还包括：获取经验样本数据集，其中，经验样本数据集包含从车辆电池的实际充电过程中获取的多个经验样本，每个经验样本对应一个时间步，经验样本中包括：第一时间步对应的电池状态、第一时间步执行的充电动作、第二时间步对应的电池状态、以及在第一时间步执行充电动作后获得的即时奖励；依据经验样本数据集，对智能体进行训练，其中，训练完成后的智能体用于确定在给定的电池状态下执行充电动作所对应的累计奖励值。
可选地，对智能体进行训练包括：确定第一时间步对应的电池状态和充电动作对应的特征向量、以及智能体在第一时间步对应的参数向量；在训练过程中，采用智能体，依据第一时间步对应的特征向量和参数向量，确定执行充电动作后的累计奖励预测值；依据经验样本数据集，计算在第一时间步执行充电动作后的累计奖励真实值，并确定累计奖励预测值与累计奖励真实值之间的均方误差；采用梯度下降算法，依据均方误差，更新智能体对应的参数向量，并采用更新参数向量后的智能体，重复上述训练过程，直至均方误差不大于预设误差阈值。
可选地，目标充电动作包括：随机动作和贪心动作，其中，随机动作为动作空间中随机的任一个充电动作，贪心动作为动作空间中累计奖励值最大的充电动作；方法还包括：在第一时间步，按照预设概率，将随机动作或贪心动作，确定为目标充电动作并执行，其中，预设概率包括：第一概率和第二概率，以第一概率来选择随机动作作为目标充电动作，以第二概率来选择贪心动作作为目标充电动作，第一概率和第二概率之和为一。
可选地，方法还包括：确定在第一时间步的电池状态下，执行完目标充电动作之后，电池组在第二时间步的电池状态、以及执行目标充电动作所获得的即时奖励的值；将第一时间步对应的电池状态和目标充电动作、第二时间步对应的电池状态、以及执行目标充电动作所获得的即时奖励的值，作为一个新的经验样本添加至经验样本数据集中，并确定经验样本对应的时间步；在经验样本对应的时间步为预设时间步的整数倍的情况下，依据更新后的经验样本数据集，更新智能体的参数向量。
可选地，电池组由多个电池通过串并联互联构成，各个电池之间通过镀镍铜带连接，电池组中还包括电池管理系统，其中，电池管理系统在接收到休眠指令的情况下，进入睡眠模式，在睡眠模式下，电池管理系统的功耗小于预设功耗阈值。
可选地，在电池组的充电过程中，方法还包括：在电池组的各电池中的最高电压与最低电压之间的电压差超过预设电压差值的情况下，向电池组输入平衡电流，其中，平衡电流用于平衡电池组中各电池之间的电压；在充电过程中，每经过预设时长，中止平衡电流以及充电电流的输入，并测量电池组中各电池的电压；在电压测量完成后，恢复充电电流，并依据测量得到的电压，重新判断是否需要继续输入平衡电流。
根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种充电控制装置，包括：电池状态确定模块，用于确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；累计奖励确定模块，用于确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；充电动作确定模块，用于将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；循环控制模块，用于在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步。
根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电池管理系统，包括：存储器和处理器，处理器用于运行存储在存储器中的程序，其中，程序运行时执行充电控制方法。
根据本申请实施例的再一方面，还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的计算机程序，其中，非易失性存储介质所在设备通过运行计算机程序执行充电控制方法。
在本申请实施例中，采用确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步的方式，通过根据电池温度、健康状态和终端电压等参数智能调节充电电流，达到了有效控制电池的充电过程，优化能源利用效率，降低系统充电过程中的损耗的目的，进而解决了相关技术中传统的充电策略波动性较大，造成的在电池充电过程中能源利用率低，电池损耗大技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1是根据本申请实施例提供的一种用于实现充电控制的方法的计算机终端(或电子设备)的硬件结构框图；
图2是根据本申请实施例提供的一种充电控制的方法流程的示意图；
图3是根据本申请实施例提供的一种后备能源自适应慢充电均衡策略的设计流程的示意图；
图4是根据本申请实施例提供的一种电池测试过程的示意图；
图5是根据本申请实施例提供的一种充电控制装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
针对电池性能和寿命提升的问题，可以通过研发更高性能的电池材料、优化电池设计和控制系统，以及实施智能充电管理等措施来改善电池的性能和寿命。同时，对于电池组在不同放电率、工作温度、路况下的实时挑战，可以考虑引入智能的电池管理系统，实时监控电池状态，调整工作参数以最大程度地保护电池并延长其寿命。本申请提出了一种自适应慢充电均衡策略技术，可以通过实时监测系统能量状态、环境条件和用户需求等因素，动态调整充电速率，使系统能量处于均衡状态。这种策略不仅有助于优化能源利用效率，还能有效降低系统充电过程中的损耗，延长后备能源系统的使用寿命。同时，自适应慢充电均衡策略还能提高系统在充电过程中的稳定性，减少系统波动，增强系统的可靠性。总的来说，设计智能的充电控制技术对于满足现代生活中对充电器功能和安全性的需求至关重要，有望为人们提供更便捷、更安全的充电体验，同时延长设备的使用寿命，提升整体用户体验。
下面对本申请实施例中用于解决由于相关技术中传统的充电策略波动性较大，造成的在电池充电过程中能源利用率低，电池损耗大等技术问题的相关解决方案，进行详细说明。
根据本申请实施例，提供了一种充电控制的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1示出了一种用于实现充电控制方法的计算机终端(或电子设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或电子设备)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，……，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(I/O接口)、通用串行总线(USB)端口(可以作为BUS总线的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或电子设备)中的其他元件中的任意一个内。如本申请实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的充电控制方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述充电控制方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(Radio Frequency，RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(LCD)，该液晶显示器可使得用户能够与计算机终端10(或电子设备)的用户界面进行交互。
在上述运行环境下，本申请实施例提供了一种充电控制方法，图2是根据本申请实施例提供的一种充电控制的方法流程的示意图，如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤S202，确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；
步骤S204，确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；
步骤S206，将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；
步骤S208，在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步。
通过上述步骤，通过根据电池温度、健康状态和终端电压等参数智能调节充电电流，达到了有效控制电池的充电过程，优化能源利用效率，降低系统充电过程中的损耗的目的，进而解决了相关技术中传统的充电策略波动性较大，造成的在电池充电过程中能源利用率低，电池损耗大的技术问题。
下面对本申请实施例的步骤S202至步骤S208中充电控制方法进一步进行介绍。
本申请实施例可用于现实车站场景中环境下的电站后备电源电池组，如图3所示，面对可能会影响电池性能和寿命的问题，本申请实施例可以在电池的设计阶段初期阶段优化性能和参数，同时提出一种根据电池温度、健康状态和终端电压等参数来智能调节充电电流的自适应慢充电策略，以有效控制电池的充电过程，另外，还引入了一种新的平衡技术，涉及在电压测量期间暂时暂停平衡和充电电流，从而减轻与欧姆下降相关的误差从而提高电池组的性能和寿命。下面对每个环节进行具体介绍。
在本申请实施例中，电池组以车站后备电源的2.86kWh电池组为例进行说明，电池组使用由NMC(Nickel Manganese Cobalt Oxide，镍锰钴氧化物)+LMO(Lithium ManganeseOxide，锂锰氧化物)化学组成的棱柱形锂离子电池构建，额定标称电压为3.63V，容量为14Ah。在本申请的一些实施例中，电池组由多个电池通过串并联互联构成，各个电池之间通过镀镍铜带连接，电池组中还包括电池管理系统，其中，电池管理系统在接收到休眠指令的情况下，进入睡眠模式，在睡眠模式下，电池管理系统的功耗小于预设功耗阈值。
具体地，可以将四个单元并联通过电焊连接形成一个4P(Parallel，并联)模块，再使用铝条将两个这样的4P模块连接起来，拧紧模块，然后由14个这样的模块电池组装电池组，将模块串联连接获得所需电压。电池之间的这些串联和并联互连可以通过点焊和激光焊接等各种技术来建立。电池管理系统(Battery Management System，BMS)安装在电池组上，以执行所有必要的功能，如保护，充电控制，数据记录和估计，该电池组的测试流程如图4所示，电池组可以在更换站充电。电池组还可以带到实验室定期测量SOH(State ofHealth，健康状态)。
本申请实施例在电池组设计的阶段即对电池组进行了初期优化，下面进行具体介绍。
对于电池组内部的阻力，由于电池组是由多个电池串并联互连而成的。以2.86kwh电池组为例，器具有4P(Parallel并联)14S(Series串联)配置。电池之间的串联和并联互连可以通过点焊和激光焊接等各种技术来建立，但由于铝带的电阻以及铝带与母线之间的接触电阻，会导致在大电流下模块之间的电压差很大。在本实施例中，可以通过将铝带替换为焊接在电池上的连续母线来解决铝带造成的问题。然而，由于部分模块仍然采用电线连接，增加了额外的电阻，可能会导致了进一步的问题。因此在本实施例中最终采用镀镍铜带取代了这些导线来实现电池之间的串并联，有助于均衡和降低模块互连处的电阻。
对于BMS的电流消耗问题，BMS负责执行安全、保护和评估等各种功能，为电池组提供动力。对于电池组而言，BMS在正常使用期间的功耗消耗约为500-800兆瓦。虽然这部分消耗看起来只是电池总容量的一小部分，但当电池处于接近完全放电状态时，它就变得至关重要。当放电的电池处于低SOC(State of Charge，电池荷电状态)区域时，能量最小。当该状态的电池组与活跃的BMS保持闲置超过几天时，BMS的小功耗足以耗尽电池并使其进入深度放电状态，从而导致电池快速退化。为了解决该问题，本实施例在BMS中实现了睡眠模式，在该模式下BMS只激活基本功能，将BMS的功耗降低到几十毫瓦。为了更进一步降低消耗，还可以引入了一个外部手动开关，当车辆长时间停放时，可以使用该开关完全断开电池与BMS的连接。这确保了电池的适当开路条件，并消除了BMS功耗的问题。
另外，本申请实施例还对电池组的连接器进行了改进，具体地，一个电池组由不同用途的不同连接器组成，由于在运输过程中不可避免的存在颠簸和震动，这些连接器有时会因为质量或卷曲问题而变得松散导致接触不良或者读数错误。为了解决此问题，本实施例采用的连接器被替换为更高质量的替代品。此外，连接器和电线的连接处填充了硅胶，以加固连接。
针对上述改进后的电池组，在相关技术中，对于锂离子电池，传统的充电方法是CC-CV(Constant Current-Constant Voltage，恒流-恒压)充电，该方法包括两个步骤：CC步骤和CV步骤。在CC模式下，对电池进行恒流充电，直到预定义的电压上限。一旦电池电压达到这个水平，充电器就会切换到CV模式，在这种模式下，电压保持恒定，允许电流下降。当这个电流降到某一截止电流以下时，充电过程就被称为完成。截止电流越低，充满电的时间越长。该方法的电池充电步骤具体如下。
1)将电池组在25℃的温度下浸泡2个小时，并将电池组放电至最低电压42V进行测试。2)使用CC-CV配置文件对电池组充电。在恒流模式下，C/3的电流最高可达到58.8V。当电流到达C/10时，恒压模式终止。3)休息30分钟。4)用C/3(即电池额定容量C的三分之一的电流)的恒流对电池放电，直到42V的低电压截止。5)休息30分钟。6)重复步骤2)-5)两次。
本申请实施例在传统的充电算法的基础上，将电压、温度和健康状态作为实施自适应充电策略应考虑的关键参数，下面进行具体介绍。
锂离子电池在充电过程中会发生复杂的化学反应。这些反应与电压有关，控制电压可以让充电算法调节这些反应的进展，从而优化性能。充电过程中的高电压会导致阳极上形成金属锂(这一过程称为镀锂)，从而降低电池的容量。这是因为在高电压条件下，锂离子会不可逆地还原成金属锂，在阳极上沉积并形成固体，无法再参与电池的正常充电和放电过程，从而降低电池可用容量。本申请实施例通过控制电压，进而优化充电算法的能量传递，可以减少能量浪费，最大限度地减少热量的产生。适当的电压调节有助于降低这些有害影响，保持电池的健康。
温度是影响锂离子电池长期健康和性能的另一个关键参数。温度会影响锂离子电池安全充电的速率。在较低的温度下，电池的内阻增加，限制了其快速吸收能量的能力。低温充电还会导致阳极镀锂，对电池造成永久性损伤。相反，在较高的温度下，电池可以更快地接受充电，但有过热和热失控的风险。本申请实施例通过在充电过程中将电池保持在特定的温度范围内，开发的充电策略有助于将电极和电解质的压力降至最低，从而保持电池的使用寿命。
下一个关键因素是电池的SOH。当电池接近其使用寿命时，其容量会下降，并且由于内阻增加，其提供电力的能力会降低。因此，为了减少欧姆加热，接近其寿命结束的电池将需要低电流充电以避免加速退化，而较新的电池可以承受更猛烈的充电而不会损害其健康。此外，退化的电池在充电过程中可能会表现出不可预测的行为，包括增加热失控或过度充电的风险。电池容量作为估计退化的参数：其中，容量Qp和Qo是在以C/3的充放电速率和25℃进行的容量测试得到的，Qo表示电池的原始容量，即电池在全新状态下能够提供的电量，Qp表示电池的当前容量，即在特定测试条件下电池能够提供的电量。
在本申请实施例中，可以根据电池温度、健康状态和终端电压等参数智能调节充电电流或电压，来控制充电速率Charge rate＝f(V,T,SOH)，其中，V是最高电压电池的终端电压，T是热敏电阻记录的最高电池温度，SOH是电池的健康状态，f()表示本申请中的充电控制策略。本申请提出的充电策略能够适应电池的SOH，保证安全可靠的充电。
下面对本申请中的充电策略进行进一步介绍。
在本申请实施例中初始化充电控制策略，采用了基于经验回放的Q学习框架，并将LSTM(Long Short-Term Memory，长短时记忆)-attention-A模型的预测结果作为输入特征之一。另外，使用马尔可夫(MDP)决策过程来初始化充电控制策略的参数MDP＝<S,A,γ,P,R>，其中，S表示状态空间，A表示动作空间，γ表示折扣因子，P表示状态转移概率，R表示每个状态-动作对的确定性奖励。
首先，将LSTM(Long Short-Term Memory，长短时记忆模型)-attention-A模型作为智能体，并利用经验样本数据库对智能体进行训练，具体步骤如下。
在本申请的一些实施例中，充电动作包括：调整充电电压或电流；方法还包括以下步骤：获取经验样本数据集，其中，经验样本数据集包含从车辆电池的实际充电过程中获取的多个经验样本，每个经验样本对应一个时间步，经验样本中包括：第一时间步对应的电池状态、第一时间步执行的充电动作、第二时间步对应的电池状态、以及在第一时间步执行充电动作后获得的即时奖励；依据经验样本数据集，对智能体进行训练，其中，训练完成后的智能体用于确定在给定的电池状态下执行充电动作所对应的累计奖励值。
具体地，智能体在从实际车辆的充电状态中学习经验并作为经验样本(st,at,st+1,rt+1)存储在经验样本数据集D中，表示为：
D＝{l,t,seq,st,at,st+1,rt+1}
其中，l表示轮次编号，t表示时间步，seq表示经验学习轮次的序号，st表示t时刻(即上述第一时间步)的状态，at表示t时刻执行的充电动作，st+1表示采取充电动作at后转移到t+1时刻(即上述第二时间步)的状态，rt+1表示采取充电动作at后获得的即时奖励。
智能体的训练过程具体如下。
在本申请的一些实施例中，对智能体进行训练包括以下步骤：确定第一时间步对应的电池状态和充电动作对应的特征向量、以及智能体在第一时间步对应的参数向量；在训练过程中，采用智能体，依据第一时间步对应的特征向量和参数向量，确定执行充电动作后的累计奖励预测值；依据经验样本数据集，计算在第一时间步执行充电动作后的累计奖励真实值，并确定累计奖励预测值与累计奖励真实值之间的均方误差；采用梯度下降算法，依据均方误差，更新智能体对应的参数向量，并采用更新参数向量后的智能体，重复上述训练过程，直至均方误差不大于预设误差阈值。
具体地，采用线性函数逼近器近似表示Q值函数，评估在特定状态下采取某个充电动作at的价值累计奖励值，具体如下式所示：
其中，是状态-动作对(st，at)的特征向量，即上述第一时间步对应的电池状态和充电动作对应的特征向量，θt是在t时刻学习经验得到的参数向量，即智能体在第一时间步对应的参数向量，表示在t时刻通过参数向量θt和特征向量计算得到的价值估计，即上述累计奖励预测值，γn表示折扣因子作用于未来奖励的累积效果，rt+n+1表示t+n+1时刻的即时奖励。
构造t时刻(第一时间步)关于参数向量θt的目标方程，执行充电动作at后预期获得的累积奖励用Q值表示，通过将预测的Q值与真实Q值之间的均方误差最小化，使得Q值的估计更加接近真实值，所用公式如下：
J＝∑p(s,a)(Qh(s,a)-Qt(s,a))2
其中，p(s,a)为状态-动作对(s,a)在所有状态-动作对中所占的比例，Qh(s,a)表示策略h下任意状态-动作对(s,a)的真实值，即累计奖励真实值，Qt(s,a)表示时间步t时任意状态-动作对(s,a)的Q值的估计，即累计奖励预测值。在连续的状态空间下，使用梯度下降算法求解参数向量，即依据均方误差更新智能体对应的参数向量，具体公式如下：
其中，α表示学习率，表示参数向量θt的转置，r是即时奖励值，γ是折扣因子，φ是状态-动作对的特征向量。
在均方误差最优后，可以通过一步映射获得最优策略：即在动作空间中所有可能的充电动作a中，寻找在给定的电池状态下s，使累计奖励值最大的充电动作，其中，θ*为训练得到的最优参数向量。
在采用智能体确定为第一时间步对应的累计奖励值最大的充电动作之后，可以采用ε-greedy策略执行目标充电动作，具体步骤如下。
在本申请的一些实施例中，目标充电动作包括：随机动作和贪心动作，其中，随机动作为动作空间中随机的任一个充电动作，贪心动作为动作空间中累计奖励值最大的充电动作；方法还包括以下步骤：在第一时间步，按照预设概率，将随机动作或贪心动作，确定为目标充电动作并执行，其中，预设概率包括：第一概率和第二概率，以第一概率来选择随机动作作为目标充电动作，以第二概率来选择贪心动作作为目标充电动作，第一概率和第二概率之和为一。
具体地，对于每个时间步t，根据以上步骤中LSTM-attention-A模型预测的充电需求，结合ε-greedy策略选取合适的充电动作at，即智能体以ε的概率(即上述第一概率)来选择动作空间A中的随机动作，以1-ε的概率(即上述第二概率)选择Q值最大的贪心动作a*以最大化累积奖励，所用公式如下：
其中，ε为探索因子。
另外，在执行每个时间步对应的目标充电动作之后，会把该时间对应的数据作为一个新的经验样本添加至数据集中，当经验样本数据集中的新样本数量达到一定程度之后，可以对智能体的参数向量进行更新，具体步骤如下。
在本申请的一些实施例中，方法还包括以下步骤：确定在第一时间步的电池状态下，执行完目标充电动作之后，电池组在第二时间步的电池状态、以及执行目标充电动作所获得的即时奖励的值；将第一时间步对应的电池状态和目标充电动作、第二时间步对应的电池状态、以及执行目标充电动作所获得的即时奖励的值，作为一个新的经验样本添加至经验样本数据集中，并确定经验样本对应的时间步；在经验样本对应的时间步为预设时间步的整数倍的情况下，依据更新后的经验样本数据集，更新智能体的参数向量。
具体地，动作执行当前时间步的充电动作at，获得下一个状态st+1和即时奖励rt+1，计算样本的序号seq，所用公式如下：
seq＝nl+t
n为用于区分不同轮次的常数，l表示轮次编号，t是时间步。
更新数据集D，得到D＝D∪{l,t,seq,st,at,st+1,rt+1}，学习参数向量θt，若当前时间步t是最大时间步T的整数倍，则根据在线学习算法对参数向量θt进行更新，步骤如下：
采用均匀分布从数据集D中读取样本{l,t,seq′,st,at,st+1,rt+1}，具有相同状态st和充电动作at的所有样本，取出使下一个状态st+1具有最大Q值的贪心动作a*，所用公式如下：
a*＝argmaxaQ(st+1,a)
生成状态-动作对(st+1,a)对应的特征向量用公式 更新参数θt，重复执行步骤输出值函数参数向量θt，更新当前状态st+1。最优策略生成，当参数向量θt数值不再发生变化时，即值函数Q(s,a)对于特定的状态-动作对在权重上达到了平衡，值函数收敛到局部最优解，生成无线充电最优控制策略。
通过实际条件下的测试，证明了本申请实施例的充电控制策略在延长电池组寿命和提高性能方面的有效性，解决了在外部条件下使用电池组所面临的实时挑战，可以最大限度地提升电站后备电源电池组的性能和寿命，下面对充电过程中采用本申请实施例中充电控制策略进行调节的案例进行举例说明。
电池电极的电位差在决定电池退化方面起着非常重要的作用。当电压降至2.5V以下时，用于制造电池组的电池呈现深度放电状态。此外，低于3v的电压被称为极低电压区域。在低于3v的大电流下充电会导致永久性的容量损失。为了减轻这种情况，当电池电压降至3v以下时，充电电流保持在非常低的水平。当电池电压分别低于3v和2.5V时，使用0.04C和0.01C的电流。利用这些低电流，首先将电池从低压区恢复，然后对3v以上的电压施加与CC相对应的充电电流。电池在3v以下的能量含量最小；因此，低电流足以提高电池电压。
锂离子电池表现出相对于电压的相当大的内阻变化，当电压低于3.4V或5％SOC时，电阻会增加。这种高电阻会导致更高的欧姆损耗，从而导致更高的电池温度。为了缓解温度升高的问题，电压<3.5V时电流被限制在0.2C。此外，电流会随着电池/环境温度的升高而变化。对于温度超过35C，在CC阶段的电流减少到0.1C。
3.5V到4V的电压范围是电池使用时间最长的区域，我们在这个区域规定最大电流。当温度高于35华氏度时，电流逐渐减小。当电池接近CC阶段结束时，电池温度就会偏高。因此，当电压高于4v时，充电电流再次减小，直到达到CV相电压。在CV模式下，当电流逐渐减小到0.1C时，充电终止。
另一方面，本申请实施例中还引入了一种新的平衡技术，可以在电压测量期间暂时暂停平衡和充电电流，从而减轻与欧姆下降相关的误差从而提高电池组的性能和寿命。
电池平衡是平衡电池组内单个电池的充电水平的过程。由于电池的容量和性能特征可能会有轻微的变化，随着时间的推移，在充放电周期中，一些电池可能会比其他电池充电或放电更多。这种不平衡会降低电池的整体容量、效率和安全问题。2.86kWh的电池组采用了无源电池平衡技术，通过电阻器耗散多余的能量。BMS采用了一种顶级平衡方法，其中平衡只发生在充电期间，而不是在放电期间。使用的商用BMS芯片不支持在寄存器(用于触发平衡的8位寄存器)内交替单元的同时平衡。该芯片可用于16个单元串联，并具有A和B两组平衡寄存器；每个寄存器可以平衡8个单元，从C0到C7和C8到C15。
在充电过程中，当平衡机制启用时，本申请实施例针对以下两个平衡问题，提出解决措施。
第一个问题是过度平衡的问题。平衡的触发电压最初设置为10mV，这意味着当最高电压和最低电压的电池之间的电压差超过10mV时平衡过程就会启动。这导致电池组保持在一个恒定的平衡状态。于是本请实施例采取将阈值提高到50mV(即上述预设电压差值)的方式去解决这个问题。
第二个问题涉及正在进行平衡的电池中的小电压波动。电压测量是在充电阶段获得的，此时充电电流和平衡电流都在流动。这些电流有可能产生欧姆下降，可能导致不准确的电压测量。因此，本请实施例提出一种平衡算法，旨在通过在电压采集过程中停用平衡电流和充电电流来缓解电压波动问题。此外，在零电流下获得的电压读数可以与实际电池电压非常接近。该算法被编程为以5分钟的周期运行。在前4分钟，平衡机制被启用。在第5分钟开始时，平衡电流和充电电流都被关闭。休息10秒后，读取所有电池的电压，计算电压损失，然后将其作为触发平衡的参考。再次开启平衡，然后重复这个循环进而显著改善性能，具体步骤如下。
在本申请的一些实施例中，在电池组的充电过程中，方法还包括以下步骤：在电池组的各电池中的最高电压与最低电压之间的电压差超过预设电压差值的情况下，向电池组输入平衡电流，其中，平衡电流用于平衡电池组中各电池之间的电压；在充电过程中，每经过预设时长，中止平衡电流以及充电电流的输入，并测量电池组中各电池的电压；在电压测量完成后，恢复充电电流，并依据测量得到的电压，重新判断是否需要继续输入平衡电流。
具体地，首先设置适当的平衡阈值电压以确保电池组仅在需要时进入平衡模式的重要性。如果阈值设置过高，则电池组可能会持续处于平衡状态。其次，认识到在平衡过程中遵循适当测量程序的重要性。即使很小的电阻也会导致大量的电压下降，从而导致不正确的测量。因此，不仅不应该引入额外的电阻，而且也应该在没有电流流动的情况下进行测量，以获得准确的结果。
本申请方案优化了电池组各个部分，电池组采用镀镍铜带取代了导线，有助于均衡和降低模块互连处的电阻；在BMS中实现了睡眠模式，在该模式下只激活基本功能，将BMS的功耗降低到几十毫瓦。为了更进一步降低消耗，引入了一个外部手动开关，当车辆长时间停放时，可以使用该开关完全断开电池与BMS的连接，这确保了电池的适当开路条件，并消除了BMS功耗的问题；在面对颠簸抖动的情况下，采用的连接器被替换为更高质量的替代品，并在连接处填充了硅胶，以加固连接。
另外加入了创新自适应充电策略和平衡机制以延长电池的寿命。在常规的充电算法中，提出电压、温度和健康状态作为实施自适应充电策略应考虑的关键参数。此外，还引入了一种新的平衡机制，该机制涉及在电压测量期间禁用平衡和充电电流，有效地消除由欧姆下降引起的电压测量误差，以获得更准确的结果。
根据本申请实施例，还提供了一种充电控制装置的实施例。图5是根据本申请实施例提供的一种充电控制装置的结构示意图。如图5所示，该装置包括：
电池状态确定模块50，用于确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；
累计奖励确定模块52，用于确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；
充电动作确定模块54，用于将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；
循环控制模块56，用于在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步。
可选地，充电动作包括：调整充电电压或电流；充电控制装置还用于：获取经验样本数据集，其中，经验样本数据集包含从车辆电池的实际充电过程中获取的多个经验样本，每个经验样本对应一个时间步，经验样本中包括：第一时间步对应的电池状态、第一时间步执行的充电动作、第二时间步对应的电池状态、以及在第一时间步执行充电动作后获得的即时奖励；依据经验样本数据集，对智能体进行训练，其中，训练完成后的智能体用于确定在给定的电池状态下执行充电动作所对应的累计奖励值。
可选地，对智能体进行训练包括：确定第一时间步对应的电池状态和充电动作对应的特征向量、以及智能体在第一时间步对应的参数向量；在训练过程中，采用智能体，依据第一时间步对应的特征向量和参数向量，确定执行充电动作后的累计奖励预测值；依据经验样本数据集，计算在第一时间步执行充电动作后的累计奖励真实值，并确定累计奖励预测值与累计奖励真实值之间的均方误差；采用梯度下降算法，依据均方误差，更新智能体对应的参数向量，并采用更新参数向量后的智能体，重复上述训练过程，直至均方误差不大于预设误差阈值。
可选地，目标充电动作包括：随机动作和贪心动作，其中，随机动作为动作空间中随机的任一个充电动作，贪心动作为动作空间中累计奖励值最大的充电动作；充电控制装置还用于：在第一时间步，按照预设概率，将随机动作或贪心动作，确定为目标充电动作并执行，其中，预设概率包括：第一概率和第二概率，以第一概率来选择随机动作作为目标充电动作，以第二概率来选择贪心动作作为目标充电动作，第一概率和第二概率之和为一。
可选地，充电控制装置还用于：确定在第一时间步的电池状态下，执行完目标充电动作之后，电池组在第二时间步的电池状态、以及执行目标充电动作所获得的即时奖励的值；将第一时间步对应的电池状态和目标充电动作、第二时间步对应的电池状态、以及执行目标充电动作所获得的即时奖励的值，作为一个新的经验样本添加至经验样本数据集中，并确定经验样本对应的时间步；在经验样本对应的时间步为预设时间步的整数倍的情况下，依据更新后的经验样本数据集，更新智能体的参数向量。
可选地，电池组由多个电池通过串并联互联构成，各个电池之间通过镀镍铜带连接，电池组中还包括电池管理系统，其中，电池管理系统在接收到休眠指令的情况下，进入睡眠模式，在睡眠模式下，电池管理系统的功耗小于预设功耗阈值。
可选地，在电池组的充电过程中，充电控制装置还用于：在电池组的各电池中的最高电压与最低电压之间的电压差超过预设电压差值的情况下，向电池组输入平衡电流，其中，平衡电流用于平衡电池组中各电池之间的电压；在充电过程中，每经过预设时长，中止平衡电流以及充电电流的输入，并测量电池组中各电池的电压；在电压测量完成后，恢复充电电流，并依据测量得到的电压，重新判断是否需要继续输入平衡电流。
需要说明的是，上述充电控制装置中的各个模块可以是程序模块(例如是实现某种特定功能的程序指令集合)，也可以是硬件模块，对于后者，其可以表现为以下形式，但不限于此：上述各个模块的表现形式均为一个处理器，或者，上述各个模块的功能通过一个处理器实现。
需要说明的是，本实施例中所提供的充电控制装置可用于执行图2所示的充电控制方法，因此，对上述充电控制方法的相关解释说明也适用于本申请实施例中，在此不再赘述。
本申请实施例还提供了一种电池管理系统，包括：存储器和处理器，处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，其中，所述程序运行时执行充电控制方法：确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步。
本申请实施例还提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的计算机程序，其中，非易失性存储介质所在设备通过运行计算机程序执行以下充电控制方法：确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本申请各个实施例中所述的充电控制方法的步骤：确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，电池状态包括：电池组的电池终端电压、温度和健康状态；确定在第一时间步的电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；将动作空间中累计奖励值最大的充电动作，确定为第一时间步对应的目标充电动作；在执行目标充电动作之后，确定电池组在第二时间步的电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至电池组充电完成，其中，第二时间步为紧邻第一时间步的下一个时间步。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种充电控制方法，其特征在于，包括：
确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，所述电池状态包括：所述电池组的电池终端电压、温度和健康状态；
确定在所述第一时间步的所述电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，所述累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；
将所述动作空间中所述累计奖励值最大的所述充电动作，确定为所述第一时间步对应的目标充电动作；
在执行所述目标充电动作之后，确定所述电池组在第二时间步的所述电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至所述电池组充电完成，其中，所述第二时间步为紧邻所述第一时间步的下一个时间步。
2.根据权利要求1所述的充电控制方法，其特征在于，所述充电动作包括：调整充电电压或电流；所述方法还包括：
获取经验样本数据集，其中，所述经验样本数据集包含从车辆电池的实际充电过程中获取的多个经验样本，每个所述经验样本对应一个时间步，所述经验样本中包括：所述第一时间步对应的电池状态、所述第一时间步执行的充电动作、所述第二时间步对应的电池状态、以及在所述第一时间步执行所述充电动作后获得的即时奖励；
依据所述经验样本数据集，对智能体进行训练，其中，训练完成后的所述智能体用于确定在给定的电池状态下执行充电动作所对应的累计奖励值。
3.根据权利要求2所述的充电控制方法，其特征在于，对智能体进行训练包括：
确定所述第一时间步对应的所述电池状态和所述充电动作对应的特征向量、以及所述智能体在所述第一时间步对应的参数向量；
在训练过程中，采用所述智能体，依据所述第一时间步对应的所述特征向量和所述参数向量，确定执行所述充电动作后的累计奖励预测值；
依据所述经验样本数据集，计算在所述第一时间步执行所述充电动作后的累计奖励真实值，并确定所述累计奖励预测值与所述累计奖励真实值之间的均方误差；
采用梯度下降算法，依据所述均方误差，更新所述智能体对应的参数向量，并采用更新参数向量后的所述智能体，重复上述训练过程，直至所述均方误差不大于预设误差阈值。
4.根据权利要求3所述的充电控制方法，其特征在于，所述目标充电动作包括：随机动作和贪心动作，其中，所述随机动作为所述动作空间中随机的任一个所述充电动作，所述贪心动作为所述动作空间中所述累计奖励值最大的所述充电动作；
所述方法还包括：
在所述第一时间步，按照预设概率，将所述随机动作或所述贪心动作，确定为所述目标充电动作并执行，其中，所述预设概率包括：第一概率和第二概率，以第一概率来选择所述随机动作作为所述目标充电动作，以第二概率来选择所述贪心动作作为所述目标充电动作，所述第一概率和所述第二概率之和为一。
5.根据权利要求4所述的充电控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定在所述第一时间步的所述电池状态下，执行完所述目标充电动作之后，所述电池组在所述第二时间步的所述电池状态、以及执行所述目标充电动作所获得的即时奖励的值；
将所述第一时间步对应的电池状态和目标充电动作、所述第二时间步对应的电池状态、以及执行所述目标充电动作所获得的即时奖励的值，作为一个新的经验样本添加至所述经验样本数据集中，并确定所述经验样本对应的时间步；
在所述经验样本对应的时间步为预设时间步的整数倍的情况下，依据更新后的所述经验样本数据集，更新所述智能体的所述参数向量。
6.根据权利要求1所述的充电控制方法，其特征在于，所述电池组由多个电池通过串并联互联构成，各个所述电池之间通过镀镍铜带连接，所述电池组中还包括电池管理系统，其中，所述电池管理系统在接收到休眠指令的情况下，进入睡眠模式，在所述睡眠模式下，所述电池管理系统的功耗小于预设功耗阈值。
7.根据权利要求6所述的充电控制方法，其特征在于，在所述电池组的充电过程中，所述方法还包括：
在所述电池组的各电池中的最高电压与最低电压之间的电压差超过预设电压差值的情况下，向所述电池组输入平衡电流，其中，所述平衡电流用于平衡所述电池组中各电池之间的电压；
在所述充电过程中，每经过预设时长，中止所述平衡电流以及充电电流的输入，并测量所述电池组中各电池的电压；
在电压测量完成后，恢复所述充电电流，并依据测量得到的所述电压，重新判断是否需要继续输入平衡电流。
8.一种充电控制装置，其特征在于，包括：
电池状态确定模块，用于确定电池组在第一时间步的电池状态，其中，所述电池状态包括：所述电池组的电池终端电压、温度和健康状态；
累计奖励确定模块，用于确定在所述第一时间步的所述电池状态下，执行动作空间中各充电动作对应的累计奖励值，其中，所述累计奖励值用于表征在给定的电池状态下采取充电动作，所能获得的预期回报的累计值；
充电动作确定模块，用于将所述动作空间中所述累计奖励值最大的所述充电动作，确定为所述第一时间步对应的目标充电动作；
循环控制模块，用于在执行所述目标充电动作之后，确定所述电池组在第二时间步的所述电池状态，重复确定目标充电动作并执行的步骤，直至所述电池组充电完成，其中，所述第二时间步为紧邻所述第一时间步的下一个时间步。
9.一种电池管理系统，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述处理器用于运行存储在所述存储器中的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的充电控制方法。
10.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的计算机程序，其中，所述非易失性存储介质所在设备通过运行所述计算机程序执行权利要求1至7中任意一项所述的充电控制方法。
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