对比分析：锂电池充电器智能控制策略在能效与安全性上的表现

科技 2024-11-23 22:17 浙江

摘要 - 锂离子电池在现代储能领域至关重要，自20世纪90年代商业化以来，材料科学与工程的进步提升了其容量、安全性和寿命。然而，锂离子电池动态特性复杂，需要先进的充电和控制策略来优化性能、安全性和寿命。本文提出对强化学习、模糊逻辑控制和传统的比例 - 积分 - 微分（PID）控制这三种锂离子电池充电先进控制方法进行比较分析，传统充电方法难以应对电池动态复杂性，导致性能欠佳。本文利用MATLAB - Simulink仿真评估这些智能控制策略，以提高充电效率、速度和电池寿命。结果显示，强化学习适应性强，模糊逻辑能有效处理非线性问题，PID控制性能可靠且计算资源需求低。

1.简介

锂离子电池与传统充电方法的局限：锂离子电池具有高能量密度、长循环寿命和低自放电率等优点，彻底改变了能源存储和使用方式，成为现代社会的基础技术之一。然而，传统的恒流恒压（CC/CV）充电方法常无法应对锂离子电池动态的复杂性，导致充电性能欠佳且可能随时间推移造成电池性能下降。

智能控制策略介绍

为应对挑战，本文对锂离子电池充电的三种主要智能控制方法进行比较分析：强化学习（RL）、模糊逻辑控制（FL）和传统的比例 - 积分 - 微分（PID）控制。

RL控制器通过与电池模型和电力电子设备交互学习最优控制策略，其利用小信号模型简化电力电子设备以增强训练过程。基于奖励函数训练神经网络，惩罚电流和电压尖峰以实现充电过程更稳定，旨在控制电池输入电压，通过多次交互评估响应并最大化奖励值，同时监测电池状态，基于电流值和激进控制动作进行奖励或惩罚，可发现能最小化充电时间、能量消耗和电池退化同时确保安全操作的充电策略。

FL控制器通过定义诸如充电状态、温度和充电率等语言变量及建立推理规则，提供了一种灵活直观的方式将专家知识和启发式规则融入充电过程。设计了两个FL控制器，一个调节电压使其在不同充电曲线下保持稳定，另一个调节电流避免过度尖峰并保持稳定值，能更好地处理锂离子电池动态中的非线性和固有不确定性，从而提高充电性能和延长电池寿命。

PID控制器可通过调整优化充电曲线，平衡充电时间、能量效率和电池健康保护等因素。

2.锂离子电池充电控制策略研究方法

MATLAB - Simulink模拟平台优势与电池特性：MATLAB - Simulink为分析和优化锂离子电池充电系统提供了强大平台。锂离子电池因高能量密度（保证高能量 - 重量比，适用于空间和重量受限的便携式电子设备和电动汽车）、低自放电率（适合长期储能）以及回收技术进步和低环境影响（更可持续和环保）而成为多种应用的首选。

平均小信号转换器建模：锂离子电池能量传输系统需有效设计，本研究采用隔离式DC/DC转换器电路（正向转换器类似DC/DC降压转换器拓扑且含变压器提供电气隔离，增强电池安全性）。通过小信号模型准则将电路行为表征为二阶传递函数，利用低信号（低Q）近似简化分析，得到包含工作和转换比的转换器模型传递函数。转换器模拟使用理想组件提高效率，分析了无负载和带锂离子电池负载两种情况，无负载时传递函数和转换器电压电流趋势相似但转换器输出有振荡，带负载时主要区别在稳定时间，传递函数理想化使系统响应更快但最终输出值一致，且使用传递函数可显著缩短模拟时间。

图1.DC-DC转换器平均小信号建模：（a）空载模型验证，（b）负载模型验证，以及（c）转换器方案。

控制架构描述：控制策略以MATLAB - Simulink中的锂离子电池模型为负载，其提供详细技术参数用于准确模拟和分析电池性能。CC/CV充电过程包括电流控制阶段（电流设为安全水平，电池电压随充电增加，达阈值后进入电压控制阶段）和电压控制阶段（电压保持稳定，电流逐渐减小至电池充满），可防止过充、减少电池压力、降低过热风险和延长电池寿命。评估的控制策略总结于表1，后续将详细介绍。

表1.拟议的控制架构。

强化学习架构：强化学习控制器通过与系统交互学习最优策略，处理复杂非线性动态。采用演员 - 评论家方案，演员网络选择动作，评论家网络评估动作提供反馈。使用连续高斯演员网络（CGAN）处理连续动作空间，通过输出高斯分布参数探索最优策略，其架构含多个全连接层，激活函数多为修正线性单元函数（RELU）。基于MATLAB强化学习工具箱训练，奖励函数根据电压误差、控制动作和电压观测值计算，以激励维持电压在期望范围、惩罚偏差，通过设置常数确保最大学习效果，训练200个轮次后达最大平均奖励，但电池响应慢使调参困难。

图2.控制架构：（a）经典PID和（b）强化学习。

图3.强化学习方案.（a）演员-评论家网络和（b）训练结果。

模糊架构：模糊比例 - 微分（PD）控制器比传统PD控制器更能有效处理系统非线性和不确定性，适应电池特性变化确保稳定准确电压控制。采用Sugeno方案构建模糊推理系统，用模糊 - PD控制电压、模糊 - PD + I控制电流，输入使用归一化三角隶属函数处理误差及其导数，输出用三个Sugeno归一化函数处理状态，输入范围受约束避免饱和，输入输出范围由相关常数修改。

图4.模糊控制架构：（a）模糊PD和PD+I控制器和（b）隶属函数。

经典PID架构：经典比例 - 积分 - 微分（PID）控制器因简单、有效和性能可靠广泛用于电池充电，易于实现和调优，可实时调整优化充电条件，结合比例、积分和微分动作精确调控电压电流，通用性强，适用于多种电池和充电场景，成本低且计算资源需求小，适用于嵌入式系统和低成本硬件实现，其架构仅用两个经典控制器分别控制电压和电流（内部结构因空间限制未详细介绍）。

3.锂离子电池充电控制策略性能评估

控制器参数调优：强化学习奖励函数通过启发式方法确定，经反复试验调整常数得到(r_1 = 200)、(r_2 = -25)、(p_1 = -10)、(p_2 = 180)。模糊控制器（PD + I）通过手动试错调参，电流控制参数为(P = 20)、(D = 0.000001)、(I = 2)、(K_D = 0.297)，电压控制参数为(P = 15)、(D = 0.0001)、(K_D = 0.315)。PID控制器使用MATLAB PID Tuner工具，利用神经网络找到最优参数，电流控制(P = 15)、(I_{PID}=5)，电压控制(P = 22.5)、(I = 4.9)、(D_{PID}=0.03)。

图5.性能比较结果：（a）电压充电，（b）电流充电，（c）电池充电水平，以及（d）控制动作。

控制器性能分析

评估方面：评估控制器在电压和电流调节精度、响应时间、稳定性和抗干扰性等方面表现。

表2.控制行动中的性能指标。

强化学习控制器：基于神经网络训练的强化学习控制器在电流为零时能达到稳定标称电压无超调（如图5b），但应用CC/CV控制时，因缺乏对现有电流的了解导致电压波动，电池充电时电流不稳定下降。加载速度最快，但存在振铃现象，会损坏电子元件并缩短电池寿命，实际应用中需考虑环流以提升性能。

模糊控制器：旨在维持稳定充电，充电和稳定时间较长，但电流和电压控制转换时无尖峰（如图5c），虽更安全但速度较慢，可通过调整推理规则优化。

PID控制器：对误差响应迅速，但干扰较大，电压转电流过渡时有过电流现象（如图5b），性能中等，不依赖操作人员经验。

性能指标分析：分析输入DC/DC转换器的电压控制动作，计算均方根（RMS）值发现强化学习控制器RMS值略高，表明其控制动作变化更大，对微小变化反应灵敏。对所有控制器电池电流RMS值评估得到恒定值0.3A，说明尽管控制策略和控制动作有差异，所有控制器都能将输出电流维持在期望范围内，即强化学习控制器虽电压控制动作变化大，但不影响输出电流稳定性和一致性，这对系统安全高效运行至关重要。

4.锂离子电池充电控制策略结果讨论

控制器模拟执行时间与输出变化：表2结果是在每个控制器配置为6秒的模拟中获得的，其中强化学习（RL）控制器执行时间最长，达21,046秒。与用于调节锂离子电池电压和电流的其他控制器相比，RL控制器输出变化更大，即使面临小干扰也会出现振铃现象（高频振荡控制动作），应用于实际电力电子设备时会导致电池和转换器组件过热、传感器噪声和电池寿命缩短，其电压变化为0.02V。为改进控制器并减轻振动，可在控制器输出添加低通滤波器、修改神经网络架构或采用混合控制方法（如PID或模糊控制器调节神经网络输出）。

控制器适应性与性能特点：RL控制器对不同情况适应性高，因对干扰更敏感，但输出变化表明需在代理训练中纳入更多参数，以提高其适应更多场景能力、增加充电效率并避免可能的不稳定。模糊控制器因推理规则旨在避免高电流峰值，充电速度较慢；PID控制器通过修改输出信号对误差作出反应，能适应动态变化。

控制器输出性能评估：用均方根（RMS）值评估三个控制器输出性能，结果显示所有控制器维持的平均电压与电池标称电压相似，这对防止过充和避免电池过热至关重要。电流控制方面，所有控制器都能在极短响应时间内达到参考值且无超调，对外部干扰有良好耐受性。电压控制方面，控制器能持续达到参考值，使电流逐渐减小直至为零完成充电循环。但需注意，基于RL的控制器在充电最后阶段电流有轻微振荡，在电流值和零之间波动，可能需要额外调整以提高稳定性。

5.总结

PID控制器

优点：以简单有效著称，在调节电压和电流方面表现出色，能在许多应用中提供快速稳定的响应。

缺点：在应对复杂电池动态特性方面的适应性相对较弱，难以实现高度动态优化。

模糊控制器

优点：通过定义语言变量和推理规则，将经验融入控制过程，能更好地处理电池非线性和不确定性，使系统适应特定情况，在不同工况下表现稳定。根据应用需求调整推理规则，可在一定程度上优化充电性能。

缺点：设计依赖大量规则和经验，开发复杂，充电速度相对较慢，可能无法满足对快速充电有高要求的应用场景。

基于强化学习的控制器

优点：能通过与系统交互学习最优策略，对小干扰有较强处理能力，可动态适应变化条件，持续优化性能，对不同负载条件适应性高。在复杂多变的电池充电场景中，能有效提高充电精度和效率，尤其适用于对充电灵活性和适应性要求高的应用。

缺点：需要大量计算资源，训练时间长，如本研究中执行时间最长。训练过程复杂，需精心设计奖励函数和调整神经网络架构，否则易出现不稳定现象，如振铃问题。为提高精度需更复杂神经网络架构，进一步增加计算负担和模拟时间。

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