[發明專利]電池組的電池單元的容量的自動估計方法

有效

• 申請號: 201580064301.3
• 申請日: 2015-11-26
• 公開（公告）號: CN107003359B
• 公開（公告）日: 2020-03-17
• 發明（設計）人: 文森特·海里斯;保羅-亨利·米歇爾
• 申請（專利權）人: 雷諾有限合伙公司
• 主分類號: G01R31/396
• 分類號: G01R31/396;G01R31/389;G01R31/367
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 謝攀;劉繼富

1.一種電池組的電池單元的容量的自動估計方法，該方法包括：

a)在時刻k獲取所測量的所述電池單元的充電或放電電流強度i_k，

b)通過使用卡爾曼濾波器估計所述電池單元在時刻k3的容量C_n,k3，該估計包括：

·借助于狀態模型計算所述容量C_n,k3的預測值，其中所述狀態模型將所述容量C_n,k3關聯到該同一電池單元在之前的時刻k3-1的容量C_n,k3-1，然后

·在時刻k3獲取由以下關系式限定的可測量物理量z_k3：

其中，k是最接近所述時刻k3的時刻，N是大于或等于1的整數，z_k3在N等于1時等于i_k-1，

·借助于觀測模型計算所述可測量物理量z_k3的預測值以及

·根據所獲取的物理量z_k3與借助于所述觀測模型計算的所述預測值之間的差值，修正所述容量C_n,k3的預測值，

其特征在于，所述方法包括：

-函數G_SVM的自動學習，所述函數G_SVM根據所述容量C_n,k3-1和至少一個與所述電池單元的容量隨時間的變化相關聯且在時刻k3測量的物理特征cc_1,k3來返回所述容量C_n,k3，該自動學習包括對學習數據庫執行監督式學習算法，該學習數據庫包含容量數值以及對于每個容量數值在相同時刻測量的所述物理特征的數值和所述容量的前一數值，以及

-一旦學習了所述函數G_SVM，在之后的時刻k3+1執行步驟b)期間，使用由以下關系式限定的狀態模型計算容量C_n,k3+1的預測值：C_n,k3+1＝G_SVM(C_n,k3,cc_1,k3+1)。

2.如權利要求1所述的方法，其中，函數G_SVM(C_n,k3-1,cc_1,k3)是由以下關系式限定的：G_SVM(C_n,k3-1,cc_1,k3)＝C_n,k3-1+f_SVM(cc_1,k3)，其中，f_SVM(cc_1,k3)是根據保存在所述學習數據庫中的數據進行的學習步驟期間學習的函數。

3.如權利要求1所述的方法，其中：

-在每個時刻k3，所述方法包括將以下各項保存在所述學習數據庫中：

·在步驟b)期間由所述卡爾曼濾波器預測然后修正的容量C_n,k3，以及

·在時刻k3測量的所述物理特征cc_1,k3，于是

-對所述函數G_SVM的自動學習包括對其中已經保存了由所述卡爾曼濾波器預測然后修正的容量C_n,k3的所述學習數據庫執行所述監督式學習算法。

4.如權利要求3所述的方法，其中：

-步驟b)還包括估計對容量C_n,k3的估計的誤差的協方差Pc_k3，以及

-響應于所估計的協方差Pc_k3超過預定閾值而自動觸發所述函數G_SVM的自動學習。