[發(fā)明專利]用于估計(jì)電池的電壓的方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201680087310.9
• 申請(qǐng)日: 2016-06-28
• 公開（公告）號(hào): CN109716152B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 本諾·施魏格爾;穆罕默德·法拉格;賽義德·哈比比
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 寶馬股份公司;加拿大寶馬有限公司
• 主分類號(hào): G01R31/382
• 分類號(hào): G01R31/382;G01R31/367;B60L58/10;B60L58/12
• 代理公司: 北京柏杉松知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11413
• 代理人: 謝攀;劉繼富

在用于估計(jì)電池的電壓的方法中，提供了一種給定的電化學(xué)電池模型，其中電化學(xué)電池模型的一個(gè)參數(shù)是開路電勢(shì)。開路電勢(shì)被線性化。借助于具有線性化開路電勢(shì)的電化學(xué)電池對(duì)電池的電壓進(jìn)行估計(jì)。

本發(fā)明涉及一種用于估計(jì)電池的電壓的方法。本發(fā)明還涉及一種相應(yīng)的裝置。

在過去的幾年中，汽車制造商經(jīng)歷了采用電動(dòng)汽車的最初階段。電動(dòng)車輛(EV)采用后逐漸增加的趨勢(shì)表明，電氣化存儲(chǔ)系統(tǒng)將在電動(dòng)汽車的未來發(fā)展中發(fā)揮重要作用。鋰離子電池由于其質(zhì)量輕、比能量高、自放電率低且無記憶效應(yīng)，已經(jīng)成為電動(dòng)車輛儲(chǔ)能系統(tǒng)的最具吸引力的選擇之一。為了充分利用鋰離子儲(chǔ)能系統(tǒng)并避免其物理局限性，需要精確的電池管理系統(tǒng)(BMS)。在EV中，BMS負(fù)責(zé)性能管理，這包括但不限于充電狀態(tài)(SOC)、健康狀態(tài)(SOH)、功能狀態(tài)(SOF)估計(jì)算法、電源管理和熱管理等。BMS的關(guān)鍵問題之一是電池模型。需要穩(wěn)健、精確和高保真的電池模型來模擬惡劣環(huán)境中的電池動(dòng)態(tài)行為。

本發(fā)明的目的是借助于穩(wěn)健、精確和高保真的電池模型以有效的方式估計(jì)電池的電壓。

該目的通過獨(dú)立權(quán)利要求的特征來實(shí)現(xiàn)。從屬權(quán)利要求中給出了本發(fā)明的有利實(shí)施例。

本發(fā)明的特征在于一種用于估計(jì)電池的電壓的方法。本發(fā)明的另外特征在于一種用于估計(jì)電池的電壓的相應(yīng)裝置。在該方法中，提供了一種給定的電化學(xué)電池模型，其中電化學(xué)電池模型的一個(gè)參數(shù)是開路電勢(shì)。開路電勢(shì)被線性化。借助于具有線性化開路電勢(shì)的電化學(xué)電池模型對(duì)電池的電壓進(jìn)行估計(jì)。

選擇電池模型是在模型復(fù)雜性、精度和參數(shù)化工作之間的權(quán)衡。從最抽象到最詳盡可以將模型分為三個(gè)類別。這些類別是行為或黑盒、等效電路以及基于電化學(xué)或物理的模型。由于低計(jì)算量和可接受的精度，等效電路模型可以用于BMS中。然而，他們?cè)诿枋鲭姵貎?nèi)部物理行為方面存在不足。

還可以對(duì)電池電化學(xué)過程進(jìn)行建模。這種模型例如源自由Doyle-Fuller-Newman模型發(fā)展來的基于物理的電化學(xué)偽二維模型，該Doyle-Fuller-Newman模型基于多孔電極和濃液理論。嚴(yán)格的基于物理的P2D模型的主要好處是通過對(duì)電化學(xué)過程建模而實(shí)現(xiàn)的提高的精確度/精度。不幸地是，其在復(fù)雜度、計(jì)算時(shí)間、內(nèi)存分配和實(shí)時(shí)控制方面都很高。

通過提供一種方法，其中提供給定的電化學(xué)電池模型，其中電化學(xué)電池模型的開路電勢(shì)是線性化的，可以以非常穩(wěn)健和精確的方式估計(jì)電池的電壓，其中所述估計(jì)的速度高達(dá)借助于非線性電化學(xué)電池模型進(jìn)行估計(jì)的7倍。因此，可以實(shí)時(shí)估計(jì)電池的充電狀態(tài)(SOC)、電池的健康狀態(tài)(SOH)、電池的功能狀態(tài)(SOF)、電源管理以及熱管理等。

根據(jù)一個(gè)實(shí)施例，利用給定數(shù)量的結(jié)(knot)，對(duì)開路電勢(shì)進(jìn)行分段地線性化。借助于分段線性化，可以實(shí)現(xiàn)非常精確但仍然非常快速的估計(jì)。

根據(jù)另一實(shí)施例，結(jié)的數(shù)量是四或五。結(jié)的數(shù)量越少，估計(jì)越快。結(jié)的數(shù)量越多，估計(jì)越精確。四個(gè)或五個(gè)結(jié)包括用于非常精確地實(shí)時(shí)估計(jì)電壓的有利折衷。

根據(jù)另一實(shí)施例，結(jié)被布置在點(diǎn)上，使得整體平方近似誤差被最小化。通過使整體平方近似誤差最小化，實(shí)現(xiàn)了非常精確的估計(jì)。

根據(jù)另一實(shí)施例，借助于以下優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)來最小化整體平方近似誤差。

其中，λ_i是結(jié)i的點(diǎn)，

U(SOC)是開路電勢(shì)的單變量非線性函數(shù)，其中

x∈[SOC^0％,SOC^100％]并且SOC是充電狀態(tài)，

err是整體平方近似誤差，

ω_i(SOC)是結(jié)i的分段線性函數(shù)。從而實(shí)現(xiàn)了非常精確的估計(jì)。

根據(jù)另一實(shí)施例，該給定的電化學(xué)電池模型基于單粒子模型。