專利名稱：使用高級電池模型預(yù)測技術(shù)來計(jì)算蓄電池組的功率容量的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用來估計(jì)蓄電池充電功率和放電功率的方法和設(shè)備的實(shí)施。
背景技術(shù)：
多種高性能蓄電池應(yīng)用要求適于由蓄電池組作為動(dòng)力源的有效功率的精確實(shí)時(shí)估計(jì)。例如，在混合電動(dòng)車輛(HEV)和蓄電池電動(dòng)車輛(BEV)中，車輛控制器要求來自蓄電池管理系統(tǒng)(BMS)的、關(guān)于可以從蓄電池組供給到電動(dòng)機(jī)的功率和經(jīng)再生制動(dòng)或通過經(jīng)電機(jī)的主動(dòng)再充電可以供給到該組的功率的最新信息。在現(xiàn)有技術(shù)中的一種當(dāng)前技術(shù)，稱作HPPC(混合脈沖功率特征化)方法，通過使用電壓極限計(jì)算最大充電和放電極限完成這種估計(jì)任務(wù)。如在由美國能源部的愛達(dá)荷州(Idaho)國家工程和環(huán)境實(shí)驗(yàn)室出版的PNGV(新一代汽車伙伴(Partnership for New Generation Vehicles))蓄電池試驗(yàn)手冊，2001年2月第3版，中描述的那樣，HPPC方法通過只考慮對于電壓的操作設(shè)計(jì)極限估計(jì)最大電池功率。它不考慮對于電流、功率、或蓄電池充電狀態(tài)(SOC)的設(shè)計(jì)極限。該方法也產(chǎn)生對于范圍Δt的粗略預(yù)測。在蓄電池組中的每個(gè)電池由如下近似關(guān)系模擬vk(t)＝OCV(zk(t))-R×ik(t)(1)其中OCV(zk(t))是電池k在其當(dāng)前充電狀態(tài)(zk(t))下的開路電壓，并且R是代表電池的內(nèi)阻的常數(shù)。如果希望，對于充電和放電電流可以使用R的不同值，并且分別指示為Rchg和Rdis。
由于必須執(zhí)行設(shè)計(jì)極限vmin≤vk(t)≤vmax，所以可在電壓約束下計(jì)算最大放電電流，如下面所示
imax,kdis,volt=OCV(zk(t))-vminRdis---(2)]]>類似地基于電壓可以計(jì)算最大充電電流數(shù)值。然而注意，充電電流按照在在本發(fā)明中采用的習(xí)慣假定符號是負(fù)的(盡管通過方法的微小修改可以使用相反的習(xí)慣)，從而最大數(shù)值電流在帶符號的意義上最小。它是imin,kchg,volt=OCV(zk(t))-vmaxRchg---(3)]]>然后計(jì)算組功率為Pminchg=nsnpmaxk(vmaximin,kchg,vot)]]>Pmaxdis=nsnpmink(vminimax,kdis,vot).]]>這種現(xiàn)有技術(shù)充電計(jì)算方法在幾個(gè)方面受到限制。首先，如以上指出，該方法在計(jì)算中不使用SOC、最大電流、或最大功率的操作設(shè)計(jì)極限。更重要的是，使用的電池模型太原始而不能給出精確結(jié)果?？赡墚a(chǎn)生過分樂觀或悲觀的值，或者使蓄電池的健康安全性受害或者引起低效的蓄電池使用。
所希望的是一種基于蓄電池的電池模型用于蓄電池充電估計(jì)的新方法和設(shè)備。這樣一種電池模型與使用該電池模型的最大功率算法相結(jié)合，可以給出更好的功率預(yù)測。新方法也引入諸如SOC、電流、及功率之類的操作設(shè)計(jì)極限。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明涉及用來估計(jì)蓄電池應(yīng)用，包括在混合電動(dòng)車輛(HEV)和電動(dòng)車輛(EV)中使用的蓄電池組，的放電和充電功率的一種方法和一種設(shè)備。一個(gè)實(shí)施例是一種充電預(yù)測方法，該方法包括電壓、充電狀態(tài)、功率、及電流設(shè)計(jì)約束條件，在用戶規(guī)定的Δt的預(yù)測范圍內(nèi)工作，比現(xiàn)有技術(shù)狀態(tài)更可靠和精確。在蓄電池操作期間該實(shí)施列具有允許不同建模的選擇，以兼容在混合電動(dòng)車輛(HEV)和電動(dòng)車輛(EV)中使用的高度動(dòng)態(tài)蓄電池，其中以前這樣的實(shí)施是困難的。
本發(fā)明的實(shí)施例通過使用四個(gè)主要極限的任意組合計(jì)算最大充電/放電電流而計(jì)算最大充電/放電功率1.充電狀態(tài)(SOC)極限2.電壓極限3.電流極限4.功率極限在一個(gè)實(shí)施例中，選擇使用充電狀態(tài)(SOC)、電壓、及電流極限計(jì)算的最小絕對充電/放電電流值，以得到最大絕對充電/放電功率。在一個(gè)實(shí)施例中，最大絕對充電/放電功率被檢查，以保證它在功率極限內(nèi)。在一個(gè)實(shí)施例中，最大絕對充電/放電功率以一種方式被計(jì)算，從而不違反可以使用的極限的任意組合。
以前方法在它們的最大充電/放電功率的估計(jì)中不使用SOC極限。本發(fā)明包括蓄電池的電池或蓄電池組的SOC，以估計(jì)最大充電/放電電流。估計(jì)清晰地包括用戶限定的時(shí)間范圍Δt。在一個(gè)實(shí)施例中，通過使用Kalman濾波器得到SOC。由Kalman濾波產(chǎn)生的SOC也產(chǎn)生不確定值的估計(jì)，該不確定值可用在最大充電/放電計(jì)算中，以產(chǎn)生最大充電/放電電流估計(jì)的可信度。
本發(fā)明的方法對基于電壓極限的現(xiàn)有技術(shù)功率估計(jì)進(jìn)行改進(jìn)。在本發(fā)明中，以包括用戶限定的時(shí)間水平Δt的方式，使用電壓極限用來計(jì)算最大充電/放電電流。兩種主要電池模型實(shí)施例在本發(fā)明中用于基于電壓極限的最大充電/放電功率的計(jì)算。第一種是使用Taylor級數(shù)展開以線性化涉及的公式的簡單電池模型。第二種是以離散—時(shí)間狀態(tài)-一空間形式模擬電池動(dòng)態(tài)的更復(fù)雜和準(zhǔn)確的電池模型。電池模型可包括諸如溫度、電阻、容量等之類的各種輸入。使用基于模型的手段的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，在產(chǎn)生SOC的Kalman濾波和基于電壓極限的最大充電/放電電流的估計(jì)中都可以使用相同的電池模型。
本發(fā)明的實(shí)施例也包括基于上述的電壓、電流、功率、或SOC極限的任意組合的充電估計(jì)的方法。例如，充電估計(jì)可僅基于電壓極限，或與電流極限、SOC極限和/或功率極限相組合。
本發(fā)明的實(shí)施例指向一種功率設(shè)備，該功率設(shè)備引入來自蓄電池的諸如電流、電壓、溫度之類的數(shù)據(jù)測量，并且把這樣的測量供給到算術(shù)運(yùn)算電路，該算術(shù)運(yùn)算電路包括進(jìn)行在本發(fā)明中公開的計(jì)算方法以估計(jì)絕對最大充電或放電功率的計(jì)算裝置。


利用如下描述、附屬權(quán)利要求書及附圖，本發(fā)明的這些和其它特征、方面及優(yōu)點(diǎn)將變得更好理解，其中圖1A是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例概括最大放電估計(jì)的流程圖；圖1B是根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例概括最小充電估計(jì)的流程圖；圖2是示意方塊圖，表示本發(fā)明的功率估計(jì)實(shí)施例的傳感器元件；圖3是對于特定電池電化學(xué)作為充電狀態(tài)的函數(shù)的開路電壓(OCV)的示范曲線圖；圖4是示范曲線圖，表示對于特定電池電化學(xué)作為充電狀態(tài)的函數(shù)的OCV的導(dǎo)數(shù)；圖5是曲線圖，表示使用本發(fā)明的電池模型的電壓預(yù)測；圖6是對于在約50％充電狀態(tài)下的一個(gè)UDDS循環(huán)電壓預(yù)測的曲線圖的放大；圖7是用于電池試驗(yàn)的充電狀態(tài)蹤跡；圖8是對于PNGV HPPC方法和本發(fā)明的方法I比較作為SOC的函數(shù)的靜態(tài)最大功率計(jì)算的曲線圖；圖9是曲線圖，表示在包括用于在90％降到10％的SOC范圍上的十六個(gè)UDDS循環(huán)的電池循環(huán)試驗(yàn)的放電功率能力估計(jì)；圖10是圖9的放大曲線圖，表示約一個(gè)UDDS循環(huán)；圖11是曲線圖，表示用于包括在90％低到10％的SOC范圍上的十六個(gè)UDDS循環(huán)的電池循環(huán)試驗(yàn)的充電功率能力估計(jì)；及圖12是圖11的放大曲線圖，表示約一個(gè)UDDS循環(huán)。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明的實(shí)施例涉及用于任何蓄電池供電用途的蓄電池充電估計(jì)。在一個(gè)實(shí)施例中，估計(jì)器方法和設(shè)備求出可以保持Δt秒而不違反對于電池電壓、充電狀態(tài)、功率、或電流的預(yù)置極限的最大絕對蓄電池充電和/或放電功率(基于當(dāng)前蓄電池組條件)。
圖1A和1B表明本發(fā)明的實(shí)施例的概要。圖1A表示用來求出在用戶限定的時(shí)間范圍Δt內(nèi)的最大放電功率，即在下個(gè)Δt時(shí)段內(nèi)可從蓄電池連續(xù)地提取多大功率來使用，的方法。在車輛應(yīng)用中，最大放電功率的準(zhǔn)確估計(jì)可幫助防止蓄電池過提取的有害發(fā)生。
在步驟10中，基于對充電狀態(tài)的預(yù)置極限計(jì)算最大放電電流。估計(jì)清晰地包括用戶限定時(shí)間范圍Δt。在一個(gè)實(shí)施例中，通過使用kalman濾波方法得到SOC。由Kalman濾波產(chǎn)生的SOC也產(chǎn)生不確定值的估計(jì)，該不確定值可用在最大充電/放電計(jì)算中，以產(chǎn)生最大充電/放電電流估計(jì)的可信度。在另一個(gè)實(shí)施例中，使用簡單的充電狀態(tài)。步驟10在標(biāo)題為“基于充電狀態(tài)(SOC)極限的計(jì)算”的章節(jié)中進(jìn)一步描述。
在步驟12中基于對電壓的預(yù)置極限計(jì)算最大放電電流。本發(fā)明具有基于電壓極限來計(jì)算最大充電/放電功率的兩個(gè)主要模型實(shí)施例，盡管可知道可使用其它電池模型。兩者都克服了給出時(shí)間水平Δt的粗略預(yù)測的現(xiàn)有技術(shù)放電估計(jì)方法的限制。第一個(gè)是使用Taylor級數(shù)展開以線性化相關(guān)的公式的簡單電池模型。第二個(gè)是以離散-時(shí)間狀態(tài)--空間形式模擬電池動(dòng)態(tài)的更復(fù)雜和準(zhǔn)確的電池模型。電池模型可包括諸如溫度、電阻、容量等之類的各種輸入。兩種電池模型在標(biāo)題為“基于電壓極限的計(jì)算”的章節(jié)中進(jìn)一步描述。
然后在步驟14中，基于對電流的預(yù)置極限計(jì)算最大放電電流。在步驟16中，選擇來自步驟10、12、及14的三個(gè)計(jì)算電流值的最小值。要理解，步驟10、12、及14的執(zhí)行順序是可互換的。還要理解，如果需要，在實(shí)施中，可以省略步驟10、12、及14的任意組合。使用選擇的放電電流值，步驟18計(jì)算最大放電功率。計(jì)算的組功率可以進(jìn)一步改善，以便不違反各個(gè)電池或蓄電池組功率設(shè)計(jì)極限。
圖1B表示用來求出在用戶限定的時(shí)間范圍Δt內(nèi)的最大絕對充電功率，即在下個(gè)Δt時(shí)段內(nèi)可把多大功率連續(xù)地送回蓄電池，的方法。該方法的細(xì)節(jié)和進(jìn)程是圖1A的方法的鏡像。由于認(rèn)為充電電流具有負(fù)號，所以最大絕對電流在符號意義上是最小電流。在步驟20中，基于對充電狀態(tài)的預(yù)置極限計(jì)算最小充電電流。同樣SOC能是簡單的SOC或使用kalman濾波方法得到的SOC。然后在步驟S22中，按照電池模型，如在當(dāng)前公開中描述的兩個(gè)電池模型之一，基于對電壓的預(yù)置極限計(jì)算最小充電電流。然后在步驟24中，基于對電流的預(yù)置極限計(jì)算最小充電電流。然后，在步驟26中，選擇來自步驟20、22、及24的三個(gè)計(jì)算電流值的最大值。同樣注意，步驟20、22、及24的執(zhí)行順序是可互換的。還要理解，在實(shí)施中，可以使用步驟20、22、及24的任意組合，并且如果需要，可以省略步驟20、22、及24的任意一個(gè)。使用選擇的充電電流值，步驟28計(jì)算最小充電功率。計(jì)算的組功率可以進(jìn)一步改善，以便不違反各個(gè)電池或蓄電池組功率設(shè)計(jì)極限。
注意對在圖1A和1B中所示的方法實(shí)施例可以進(jìn)行修改。例如，可以除去基于充電狀態(tài)和電壓極限的電流計(jì)算步驟的任一個(gè)或全部。而且，本發(fā)明公開了基于充電狀態(tài)、電壓極限、及電流極限計(jì)算最大絕對充電和放電電流的幾種方法。
本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例估計(jì)蓄電池組的最大絕對充電和/或放電功率。蓄電池組可以是例如在混合電動(dòng)車輛或電動(dòng)車輛中使用的蓄電池組。該實(shí)施例進(jìn)行多種指示和限制，包括
-用n指示在其中希望充電和/或放電功率的估計(jì)的目標(biāo)蓄電池組中的電池?cái)?shù)量；-用vk(t)指示對于在組中的電池編號k的電池電壓，它具有操作設(shè)計(jì)極限，從而對于所有k1≤k≤n必須執(zhí)行vmin≤vk(t)≤vmax；-用zk(t)指示對于在組中的電池編號k的充電狀態(tài)，它具有對于所有k1≤k≤n必須執(zhí)行的操作設(shè)計(jì)極限zmin≤zk(t)≤zmax；-用pk(t)指示電池功率，它具有操作設(shè)計(jì)極限，從而對于所有k1≤k≤n必須執(zhí)行pmin≤pk(t)≤pmax；及-用ik(t)指示電池電流，它具有操作設(shè)計(jì)極限，從而對于所有k1≤k≤n必須執(zhí)行imin≤ik(t)≤imax。
在可選擇實(shí)施例中可進(jìn)行修改。例如，如果希望，可以通過適當(dāng)?shù)赜伞馈薮嫫渲刀ト魏翁囟O限。作為另一個(gè)例子，諸如vmax、vmin、zmax、zmin、imax、imin、pmax、pmin之類的極限還可以是溫度和與當(dāng)前蓄電池組操作條件有關(guān)的其它因素的函數(shù)。在一個(gè)實(shí)施例中，假定放電電流和功率具有正號，并且充電電流和功率具有負(fù)號。本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到可以使用其它符號習(xí)慣，并且本發(fā)明的描述能以直接方式適應(yīng)這些習(xí)慣。
在一個(gè)實(shí)施例中，用來預(yù)測充電的模型假定蓄電池組包括串聯(lián)連接的ns個(gè)電池模塊，其中每個(gè)電池模塊包括并聯(lián)連接的np個(gè)個(gè)別電池，并且ns≥1，np≥1。通過對于描述的方法的稍微修改，其它構(gòu)造是可能的并被兼容。
圖2是示意方塊圖，表示本發(fā)明實(shí)施例的傳感器元件。蓄電池40連接到負(fù)載電路48上。例如，負(fù)載電路48可以是在電動(dòng)車輛(EV)或混合電動(dòng)車輛(HEV)中的電機(jī)。在某些實(shí)施例中，電路48是提供功率和/或抽取功率的電路。用電壓表44進(jìn)行蓄電池和個(gè)別電池電壓的測量。用電流表42進(jìn)行蓄電池電流的測量。蓄電池和個(gè)別電池的溫度由溫度傳感器46測量。電壓、電流及溫度測量值用算術(shù)運(yùn)算電路50處理。運(yùn)算電路(估計(jì)器裝置)50從傳感器元件接收測量值，并且為了功率估計(jì)執(zhí)行本發(fā)明的計(jì)算方法。在某個(gè)實(shí)施例中，在計(jì)算方法中不需要溫度。
1.基于充電狀態(tài)(SOC)極限的計(jì)算如在圖1A和1B的步驟10和20中所示，本發(fā)明的實(shí)施例使用SOC極限計(jì)算最大充電/放電電流值。各種實(shí)施例在計(jì)算中也具有時(shí)間范圍Δt的清晰表示。按如下包括SOC極限。首先，對于恒定電流ik，SOC遞推關(guān)系描述成zk(t+Δt)＝zk(t)-(ηiΔt/C)ik(4)其中zk(t)是用于電池k的當(dāng)前SOC，zk(t+Δt)是將來Δt秒的預(yù)測SOC，C是以安培-秒為單位的電池容量，及Tηi是在電流水平ik下的庫侖效率因數(shù)。這里，為了表示簡單，假定對于放電電流ηi＝1，并且對于充電電流ηi＝η≤1。
如果有對于SOC的設(shè)計(jì)極限，從而對于在組中的所有電池zmin≤zk(t)≤zmax，那么可計(jì)算電流ik，從而不超過這些極限。簡單的代數(shù)基于每個(gè)電池的SOC給出極限imax,kdis,soc=zk(t)-zminΔt/C---(5)]]>imin,kchg,soc=zk(t)-zmaxηΔt/C---(6)]]>那么僅基于電池SOC的組最大絕對電流是imaxdis,soc=mink(imax,kdis,soc)]]>iminchg,soc=maxk(imin,kchg,soc)]]>這種方法假定有適于組中的每個(gè)電池的有效SOC估計(jì)。如果情況不是這樣，那么近似補(bǔ)償以計(jì)算imaxdis,soc≈z(t)-zminΔt/C]]>iminchg,soc≈z(t)-zmaxηΔt/C]]>
其中z(t)是組的SOC。
在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，功率預(yù)測方法可考慮比簡單電池SOC多的信息。例如，Kalman濾波器可用作估計(jì)在組中的所有電池SOC的方法。除給出SOC之外，Kalman濾波產(chǎn)生SOC估計(jì)本身的不確定性的估計(jì)。使用Kalman濾波器估計(jì)SOC的方法在普通轉(zhuǎn)讓的美國專利No.6,534,954中描述，這里引用該專利作為參考。
讓不確定性具有高斯分布，該高斯分布具有如通過Kalman濾波器估計(jì)的那樣指示為σz的標(biāo)準(zhǔn)偏差。那么，該方法產(chǎn)生真正SOC在估計(jì)±2σz內(nèi)的95.5％置信度和真正SOC在估計(jì)±3σz內(nèi)的99.7％置信度。
這種信息可包括在基于SOC的最大電流的估計(jì)中，以具有不違反SOC設(shè)計(jì)極限的非常高置信度。這按如下進(jìn)行(假定3σz的置信區(qū)間)imax,kdis,soc=(zk(t)-3σz)Δt/C]]>imin,kchg,soc=(zk(t)+3σz)ηΔt/C]]>2.基于電壓極限的計(jì)算除考慮SOC極限之外，本發(fā)明的實(shí)施例校正現(xiàn)有技術(shù)HPPC方法的局限以應(yīng)用電壓極限(圖1A和1B的步驟12和22)。在HPPC方法中，如果假定公式(1)的電池模型，并且Rchg和Rdis是電池的歐姆電阻，那么公式(2)和公式(3)預(yù)測瞬時(shí)適用于電流，而不是適用于下個(gè)Δt秒的電流的恒定值。如果是其中Δt較大的情況，則計(jì)算的結(jié)果造成安全性或蓄電池健康問題，因?yàn)殡姵乜赡苓^/欠充電。
為了克服這個(gè)問題，本發(fā)明的實(shí)施例例如使用如下電池模型vk(t+Δt)＝OCV(zk(t+Δt))-R×ik(t)(7)這修改了公式(1)中的以前電池模型。注意，這個(gè)模型不能以封閉形式直接解出最大電流ik，因?yàn)閦k(t+Δt)本身是電流的函數(shù)(參見前式(4))，并且OCV(·)是非線性關(guān)系。注意也可使用其它電池模型。
兩個(gè)方法實(shí)施例旨在從(7)解出ik(t)的最大絕對值。
2.1方法ITaylor級數(shù)展開第一方法使用Taylor級數(shù)展開以使公式線性化，從而可解出i的近似值。假定OCV(·)在點(diǎn)zk(t)處是可微分的，它給出結(jié)果OCV(zk(t+Δt))=OCV(zk(t)-ikηiΔtC)]]>=OCV(zk(t))-ik(ηiΔtC)∂OCV∂z|z=zk(t)+R1(zk(t),ik(ηiΔt)/C)]]>其中隨著P中ik(ηiΔt)/C→0一階余項(xiàng)R1(zk(t)，ik(ηiΔt)/C)/‖zk(t)‖→0。注意通常SOC在Δt秒上的變化較小，所以可以應(yīng)用如下近似OCV(zk(t+Δt))≈OCV(zk(t))-ikηiΔtC∂OCV(z)∂z|z=zk(t)-R×ik]]>其中給出imax,kdis,volt=(OCV(zk(t))-vminΔtC∂OCV(z)∂z|zk(t)+Rdis)---(8)]]>imin,kchg,volt=(OCV(zk(t))-vmaxηΔtC∂OCV(z)∂z|zk(t)+Rchg)---(9)]]>在一個(gè)實(shí)施例中，函數(shù)OCV(z)和其導(dǎo)數(shù)OCV(z)/z可以由用于OCV(z)的某種已知數(shù)學(xué)關(guān)系(例如，Nernst的公式)使用解析或數(shù)值方法、或通過經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的表格查找而計(jì)算。這個(gè)量對于在整個(gè)SOC范圍上的大多數(shù)蓄電池電化學(xué)是正的，所以對于Rdis和Rchg相同值由(8)和(9)計(jì)算的值在數(shù)值方面比由(2)和(3)計(jì)算的那些小。
HPPC過程通過使用經(jīng)驗(yàn)確定的、近似在(8)和(9)中的分母項(xiàng)的Rdis和Rchg的修改值，補(bǔ)償其不準(zhǔn)確性。然而，這在整個(gè)SOC范圍上不可能是準(zhǔn)確的，因?yàn)辄贠CV(z)/z不是恒定的，特別是靠近z的極值的位置。
執(zhí)行所有極限限制下的放電和充電電流按如下(在圖1A和1B中的步驟16和26)計(jì)算imaxdis=min(imax,minkimax,kdis,SOC,minkimax,kdis,volt)---(10)]]>iminchg=max(imin,maxkimin,kchg,SOC,maxkimin,kchg,volt)---(11)]]>并且使用所有電池功率之和可以計(jì)算功率。這些等于最大允許電流和預(yù)測的未來電壓的乘積。
Pminchg=npΣk=1nsiminchgvk(t+Δt)]]>≈npΣk=1nsiminchg(OCV(zk(t)-iminchgηiΔt/C)-Rchg×iminchg)---(12)]]>Pmaxdis=npΣk=1nsimaxdisvk(t+Δt)]]>≈npΣk=1nsimaxdis(OCV(zk(t)-imaxdisΔt/C)-Rdis×imaxdis)---(13)]]>最大和最小電池和組功率極限可以在這種計(jì)算中施加。注意在所有公式中，OCV(z)、C、vmax、vmin、zmax、zmin、imax、imin、Rchg及Rdis可以是溫度和與當(dāng)前蓄電池組操作條件有關(guān)的其它因素的函數(shù)。
2.2方法II使用綜合電池模型在以前章節(jié)中提供的解式(7)的方法要求較小計(jì)算強(qiáng)度。當(dāng)更大的計(jì)算能力適用時(shí)，可以使用本發(fā)明的第二方法實(shí)施例。這個(gè)第二方法假定電池動(dòng)態(tài)的更精確數(shù)學(xué)模型，它可以是諸如公式耦合對之類的離散-時(shí)間狀態(tài)--空間形式xk[m+1]＝f(xk[m]，uk[m])(14)vk[m]＝g(xk[m]，uk[m]) (15)
其中m是離散時(shí)間樣本指數(shù)，時(shí)間xk[m]的向量函數(shù)稱作系統(tǒng)的“狀態(tài)”，uk[m]是對于系統(tǒng)的輸入，它包括作為分量的電池電流ik[m]，并且也可以包括溫度、電阻、容量等等，而f(·)和g(·)是選擇成模擬電池動(dòng)態(tài)的函數(shù)。也可以使用包括連續(xù)-時(shí)間狀態(tài)-空間形式、微分和差值公式的可選擇模型形式。假定有計(jì)算給出實(shí)施的模型的SOC的方法。
為了表示方便，假定電池模型為離散-時(shí)間狀態(tài)--空間形式。也假定Δt秒可以在離散時(shí)間中表示成T取樣間隔。然后，這個(gè)模型可用來通過下式預(yù)測到未來的Δt秒的電池電壓vk[m+T]＝g(xk[m+T]，uk[m+T])其中xk[m+T]可以通過對于T時(shí)間樣本模擬(14)求出。假定輸入從時(shí)間指數(shù)m至m+T保持恒定，所以如果在這個(gè)區(qū)間上的溫度變化(例如)是顯著的，則必須將其包括作為由(14)模擬的動(dòng)態(tài)的部分，而不作為測量輸入uk[m]的部分。
該方法然后使用分半搜索算法通過查找導(dǎo)致以下公式的ik(作為uk向量的成分)求出imax，kdis，volt和imin，kchg，voltvmin＝g(xk[m+T]，uk[m+T])，或者0＝g(xk[m+T]，uk[m+T])-vmin(16)以求出imax，kdis，volt，并且通過查找導(dǎo)致如下公式的ikvmax＝g(xk[m+T]，uk[m+T])，或者0＝g(xk[m+T]，uk[m+T])-vmax(17)以求出imin，kchg，volt。特殊情況是當(dāng)狀態(tài)公式(14)是線性的時(shí)，即當(dāng)xk[m+1]＝Axk[m]+Buk[m]其中A和B是常數(shù)矩陣。在章節(jié)3中呈現(xiàn)的模型稱作“舉例電池模型”，是其中情況如此的例子。然后，對于輸入uk恒定時(shí)間m至m+T，導(dǎo)致xk[m+T]=ATxk[m]+(Σj=0T-1AT-1-jB)uk]]>
這些項(xiàng)的大多數(shù)可以預(yù)先計(jì)算而不知道uk，以便使用分半算法加速計(jì)算。
一旦使用(5)和(6)計(jì)算基于SOC的電流極限imax，kdis，SOC和imin，kchg，SOC，并且使用(16)和(17)計(jì)算基于電壓的電流極限imax，kdis，volt和imin，kchg，volt，就可以使用(10)和(11)計(jì)算整體電流極限(圖1A和1B的步驟16和26)。然后按如下計(jì)算功率Pminchg=npΣk=1nsiminchgvk(t+Δt)]]>=npΣk=1nsiminchggk(xk(m+T),uk)]]>使uk包含iminchg作為其電流值，并且Pmaxdis=npΣk=1nsimaxdisvk(t+Δt)]]>=npΣk=1nsimaxdisgk(xk(m+T),uk)]]>使uk包含imaxdis作為其電流值。
1.2.1分半搜索為了解(16)和(17)，需要解出非線性方程式的根的方法。在一個(gè)實(shí)施例中，對于這種要求使用分半搜索算法。分半搜索算法查找f(x)的根(即，使f(x)＝0的x值)，其中事先知道根在如下值之間x1＜根＜x2。知道根位于這個(gè)區(qū)間中的一種方式是，f(x1)的符號與f(x2)的符號不同。
分半算法的每次迭代估計(jì)在中點(diǎn)xmid＝(x1+x2)/2處的函數(shù)?；诠烙?jì)的符號，或者x1或者x2由xmid代替以保持對于f(x1)和f(x2)的不同符號。顯然，根位置的不確定性由這個(gè)算法步驟減半。分半算法重復(fù)這種迭代，直到在x1與x2之間的區(qū)間盡可能小，并因此f(x)的根的解盡可能小。如果ε是希望的根的解，那么算法將需要最多 次迭代。分半方法列在列表中。
1.2.2求出最大/最小電流為了確定對于任意特定電池的最大放電和充電電流，對(16)和(17)進(jìn)行分半。分半按如下包括在整個(gè)算法中。首先，對于電池電流ik＝0，ik＝imin，及ik＝imax進(jìn)行三次刺激，以確定對于到未來的Δt秒的電池電壓。如果對于最大放電/充電速率電池電壓預(yù)測在vmin與vmax之間，那么可以使用這些最大速率。如果電池電壓即使在停止期間也在界限外，那么把最大速率設(shè)置到零。否則，通過在速率等于零與其最大值之間分半可以求出真正的最大速率。在電流極限(imin，0)或(0，imax)之間進(jìn)行分半。
算法1分半算法。
開始{分半算法}設(shè)置x1＝第一搜索極限設(shè)置x2＝第二搜索極限設(shè)置ε＝在分半輸出中對于電流的希望分辨率設(shè)置 讓func(·)是其中求出根的函數(shù)設(shè)置搜索區(qū)間dx＝x2-x1如果((func(x1)≥0{//約束func(x1)＜0dx＝-dxx1＝x2}//根現(xiàn)在在(x1，x1+dx)之間，并且func(x1)＜0對于j＝1至JMAX{dx＝0.5×dxxmid＝x1+dx如果(func(xmid)≤0){x1＝xmid}如果(|dx|≤ε{返回(x1+0.5×dx)}
}∥已經(jīng)分半太多次，所以返回最好推測返回(x1+0.5×dx)結(jié)束{分半算法}2.舉例電池模型用于本發(fā)明的功率估計(jì)方法的舉例呈現(xiàn)在這里，用給出的說明表示與現(xiàn)有技術(shù)PNGV HPPC方法相比較的兩種方法的性能。電池模型是應(yīng)用于蓄電池的電池的(14)和(15)的形式的離散-時(shí)間狀態(tài)--空間模型。稱作“增強(qiáng)自校正電池模型”的該模型在本發(fā)明人的、公開在CD-ROM中及在Long Beach Ca的Proc.20th Electric VehicleSymposium(EVS20)(2003年11月)的文章“在EKFLiPB SOC估計(jì)中的進(jìn)步”中進(jìn)一步描述，并在此完全引用作為參考。要理解，這個(gè)模型僅僅是舉例模型，并且可使用各種適當(dāng)?shù)目商娲Ｐ汀?br> “增強(qiáng)自校正電池模型”包括歸因于開路電壓、內(nèi)阻、電壓時(shí)間常數(shù)、及滯后的影響。為了舉例目的，使參數(shù)值適合這種模型結(jié)構(gòu)，以模擬大功率鋰-離子聚合物蓄電池(LiPB)的電池的動(dòng)態(tài)，盡管這里呈現(xiàn)的結(jié)構(gòu)和方法是通用的。
充電狀態(tài)由模型的一個(gè)狀態(tài)捕獲。這個(gè)公式是zk[m+1]＝zk[m]-(ηiΔT/C)ik[m]其中ΔT代表樣本間隔周期(為秒)，并且C代表電池容量(單位為安培-秒)。
電池電壓響應(yīng)的時(shí)間常數(shù)由幾個(gè)濾波器狀態(tài)捕獲。如果讓nf是時(shí)間常數(shù)，那么fk[m+1]＝Affk[m]+Bfik[m]。
矩陣Af∈Rnf×nf]]>可以是具有實(shí)數(shù)項(xiàng)的對角矩陣。如果這樣，則如果所有項(xiàng)具有小于一的數(shù)值，那么系統(tǒng)是穩(wěn)定的。向量Bf∈Rnf×1]]>可以簡單地設(shè)置到nf“1”s。nf的值和在Af矩陣中的項(xiàng)選擇為系統(tǒng)識別過程的部分，以最好使模型參數(shù)適合測量的電池?cái)?shù)據(jù)。
滯后水平由單個(gè)狀態(tài)捕獲hk[m+1]=exp(-|ηiik[m]γΔTC|)hk[m]+(1-exp(-|ηiik[m]γΔTC|))sgn(ik[m])]]>其中γ是滯后速率常數(shù)，同樣由系統(tǒng)識別求出。
整體模型狀態(tài)是xk[m]＝[fk[m]′hk[m]zk[m]]′其中符號(′)是矩陣/向量轉(zhuǎn)置算子。用于模型的狀態(tài)方程通過組合以上所有各個(gè)方程式而形成。注意，在每個(gè)時(shí)間步驟處，狀態(tài)方程在如下輸入中是線性的uk[m]＝[ik[m]1]′這加速預(yù)測運(yùn)算。
結(jié)合狀態(tài)值以預(yù)測電池電壓的輸出公式是vk[m]＝OCV(zk[m])+Gfk[m]-Rik[m]+Mhk[m]其中G∈R1×nf]]>是在輸出中把時(shí)間恒定狀態(tài)組合在一起的常數(shù)的向量，R是電池電阻(對于放電/充電可以使用不同的值)，及M是最大滯后水平。
作為充電狀態(tài)的函數(shù)的開路電壓，對于例如鋰-離子聚合物蓄電池(LiPB)的電池，畫在圖3中。這是通過電池試驗(yàn)求出的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系。首先，電池被充分地充電(恒定電流到200mA，恒定電壓到4.2V)。然后，電池以C/25速率放電，直到完全放電(3.0V)。電池然后以C/25速率被充電，直到電壓是4.2V。使用低速率使在電池中激勵(lì)的動(dòng)態(tài)最小。在放電下和在充電下作為充電狀態(tài)的函數(shù)的電池電壓被平均以計(jì)算OCV。這具有在最終函數(shù)中以最大可能程度消除滯后和歐姆電阻的存在的效果。為了涉及OCV的計(jì)算的目的，最終曲線在200個(gè)點(diǎn)處被數(shù)字化，并且存儲(chǔ)在表中。使用線性插值以查閱在表中的值。
對于這些舉例電池OCV對于SOC的偏導(dǎo)數(shù)畫在圖4中。這種關(guān)系通過首先在圖3中的OCV曲線中的點(diǎn)之間進(jìn)行有限差分并且除以在點(diǎn)之間的距離(即，對于導(dǎo)數(shù)的歐拉近似)而計(jì)算。生成數(shù)據(jù)太嘈雜而不能實(shí)際使用，如在圖4的灰線中表示的那樣。它使用零相位低通濾波器濾波，生成圖4的黑線，它可以用在功率計(jì)算中。這種關(guān)系也在200個(gè)點(diǎn)處被數(shù)字化，并且當(dāng)進(jìn)行要求這個(gè)函數(shù)的計(jì)算時(shí)，使用數(shù)值列表的線性插值。
其它參數(shù)適合電池模型。具體地說，模型采用四個(gè)低通濾波器狀態(tài)(nf＝4)、7.5Ah的標(biāo)稱容量、及ΔT＝1s的取樣間隔周期。在電池模型電壓預(yù)測與電池真實(shí)電壓之間有非常密切的一致。這表明在圖5中，圖5是表示使用本發(fā)明的電池模型的電壓預(yù)測的曲線圖。對于這個(gè)圖，電池試驗(yàn)是在室溫下進(jìn)行的、由放電脈沖和五分鐘停止分離的、及在90％至10％SOC范圍上展開的十六個(gè)UDDS循環(huán)序列。在電池終端電壓與估計(jì)電池終端電壓之間的差非常小(小于5mV的均方根(RMS)電壓估計(jì)誤差)。為了更好地表明模型的保真性，參考在圖6中表示的、對于在50％SOC區(qū)域中的一個(gè)UDDS循環(huán)的放大。作為時(shí)間的函數(shù)的SOC畫在圖7中，這是用于電池試驗(yàn)的SOC蹤跡。曲線表示在每個(gè)UDDS循環(huán)期間SOC增大約5％，但在循環(huán)之間的每次放電期間降低約10％。在電池試驗(yàn)期間激勵(lì)對于這些電池的整個(gè)操作范圍(10％SOC至90％SOC，在圖上描繪為在細(xì)虛線之間的區(qū)域)。
3.比較最大功率計(jì)算PNGV HPPC功率估計(jì)方法給出只是SOC的函數(shù)的結(jié)果，因此，有可能畫出相對于SOC的適用功率曲線，以概括算法計(jì)算。在本專利公開中提出的第一方法(方法ITaylor級數(shù)展開方法)也有可能以這種方式表示。估計(jì)功率僅是SOC、OCV/z(也是SOC的函數(shù))、及關(guān)于最大電流和功率的靜態(tài)極限的函數(shù)。然而，第二方法(方法II綜合電池模型方法)動(dòng)態(tài)地取決于系統(tǒng)的所有狀態(tài)。在相同充電狀態(tài)下、但具有不同電壓時(shí)間常數(shù)狀態(tài)值或滯后狀態(tài)水平的兩個(gè)系統(tǒng)將具有不同的適用功率量。為了比較由三種方法計(jì)算的功率，必須進(jìn)行動(dòng)態(tài)試驗(yàn)。
對于如下結(jié)果，LiPB電池的組假定具有ns＝40和np＝1。從由LGChem(Daejeon，韓國)和Compact Power Inc.(Monument，Colorado)合作開發(fā)的原型手工制造電池收集適合模型的數(shù)據(jù)。用于功率計(jì)算的極限列在表1中。每個(gè)電池具有7.5Ah的標(biāo)稱容量，并且對于充電和放電Δt都是十秒。
表1用于功率計(jì)算例子的參數(shù)

首先，在圖8中比較PNGV HPPC方法和本發(fā)明的方法I，圖8是對于PNGV HPPC方法和本發(fā)明的方法I比較作為SOC的函數(shù)的靜態(tài)最大功率計(jì)算的曲線圖。黑色曲線與充電功率相對應(yīng)，而灰色曲線與放電功率相對應(yīng)。注意，畫出功率的絕對值以避免由符號習(xí)慣造成的混亂。首先考慮充電功率的計(jì)算，顯然在中部SOC范圍中PNGV HPPC方法產(chǎn)生與方法I類似的值。稍微的差別是由于事實(shí)用于PNGV方法的10-秒Rchg和用于方法I的微分修正Rchg不相同。在中部SOC范圍外，曲線圖表示方法I在zmax的附近使功率傾斜下降以避免向電池過充電，而PNGV方法沒有這樣的限制。在非常低的SOC處，PNGV方法過大預(yù)測多大功率適用，因?yàn)闆]有應(yīng)用于計(jì)算的電流極限。方法I估計(jì)由于在計(jì)算的分母中的較大導(dǎo)數(shù)而自動(dòng)地較低。該方法過低預(yù)測適用充電功率的零SOC附近引起異常。然而，由于電池不在這個(gè)范圍中工作，所以這不用擔(dān)心。
現(xiàn)在考慮放電功率曲線，比較顯示方法I把限制施加到放電功率上，以保證電池不被欠充電，而PNGV方法不這樣做。在從約15％至35％的SOC范圍內(nèi)，兩種方法預(yù)測類似功率。對于高于約35％的SOC，由方法I預(yù)測的功率飽和，因?yàn)橐呀?jīng)達(dá)到200A的最大放電電流極限。在SOC的99％左右，曲線再次表現(xiàn)方法I的異常，其中由于很大的導(dǎo)數(shù)項(xiàng)而低估功率。這種明顯的假信號不是問題，因?yàn)殡姵夭还ぷ髟谶@個(gè)范圍中。
圖9至13表示在圖5中表示的動(dòng)態(tài)電池試驗(yàn)中本發(fā)明的兩種主要基于電壓極限的功率估計(jì)方法(方法I和方法II)如何與現(xiàn)有技術(shù)PNGV方法比較。圖9是曲線圖，表示用于包括在90％低到10％的SOC范圍上的十六個(gè)UDDS循環(huán)的電池循環(huán)試驗(yàn)的放電功率能力估計(jì)。圖10是圖9的放大曲線圖，表示約一個(gè)UDDS循環(huán)。圖11是曲線圖，表示用于包括在90％低到10％的SOC范圍上的十六個(gè)UDDS循環(huán)的電池循環(huán)試驗(yàn)的充電功率能力估計(jì)。圖12是圖11的放大曲線圖，表示約一個(gè)UDDS循環(huán)。同樣，畫出功率的絕對值。
在隨后的討論中，方法II的結(jié)果認(rèn)為是電池的“真實(shí)”能力。這種假設(shè)由在圖6中的數(shù)據(jù)所支持的電池模型的電壓估計(jì)的保真性證實(shí)。圖9表示三種方法產(chǎn)生類似的估計(jì)。具體地說，當(dāng)以這種比例觀看時(shí)，方法I和方法II顯得幾乎相同。在高SOC處，PNGV HPPC方法預(yù)測的功率比實(shí)際適用的高(高出9.8％)，并且在低SOC處，PNGV HPPC方法低估適用功率。只有本發(fā)明的方法包括SOC界限，這解釋在低SOC處為什么它們的預(yù)測與PNGV HPPC估計(jì)是如此不同。如果車輛控制器以由PNGV HPPC方法預(yù)測的速率放電，則電池在某些情況下被過放電(降低其壽命)，并且在其它情況下欠使用。圖10放大了圖9(在圖6中表示的相同區(qū)域)，以更詳細(xì)地表示。在這個(gè)區(qū)域中，三種方法產(chǎn)生幾乎相同的預(yù)測。然而，方法II的值得注意的特征是，它在進(jìn)行預(yù)測時(shí)，考慮到了電池的整個(gè)動(dòng)態(tài)。因此，在時(shí)間237和267分鐘左右的強(qiáng)烈放電拉下電池電壓，并且允許比其它兩種方法小的放電功率，這兩種方法當(dāng)進(jìn)行它們的估計(jì)時(shí)僅考慮SOC。
關(guān)于充電功率也比較三種方法，如在圖11中所示。在這種比例下，估計(jì)顯得幾乎相同。同樣，PNGV HPPC方法不考慮SOC極限，所以在高SOC處過預(yù)測充電功率。它在低SOC處也過預(yù)測功率，因?yàn)樗挥?jì)在低SOC處對于充電電阻的增加。這張曲線圖的放大表示在圖12中，圖12強(qiáng)調(diào)在預(yù)測之間的差別。這里，可看到，在時(shí)間237和267分鐘左右的強(qiáng)烈放電允許較大的充電功率，因?yàn)殡妷翰粫?huì)迅速變化。
工業(yè)適用性盡管這里描述了諸方法，并且用來實(shí)現(xiàn)這些方法的設(shè)備構(gòu)成本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，但應(yīng)該認(rèn)識到，其中不脫離在附屬權(quán)利要求書中限定的本發(fā)明的精神或范圍可以進(jìn)行變更。例如，在圖1A中公開的步驟10、12、14能以不同的順序執(zhí)行或者以不同的組合使用，并且在圖1B中公開的步驟20、22、24能以不同的順序執(zhí)行或者以不同的組合使用。而且，為了估計(jì)蓄電池/蓄電池的電池的最大絕對充電/放電功率的目的，可替換各種電池模型。
結(jié)合一個(gè)或多個(gè)特定實(shí)施例已經(jīng)描述了使用高級電池模型預(yù)測技術(shù)來計(jì)算蓄電池組的功率能力的方法和設(shè)備。本發(fā)明由如下權(quán)利要求書和它們的等效物的完全范圍限定。
權(quán)利要求
1.一種用來估計(jì)蓄電池的最大放電功率的方法，包括基于所述蓄電池的電壓極限，計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流；基于所述最大放電電流值，計(jì)算所述最大放電功率。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，還包括基于所述蓄電池的充電狀態(tài)極限，計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流；基于所述蓄電池的電流極限，計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流；其中，由在基于電壓極限的所述計(jì)算的最大放電電流、基于充電狀態(tài)極限的所述計(jì)算的最大放電電流、及基于電流極限的所述計(jì)算的最大放電電流中選擇的放電電流的最小值，計(jì)算所述最大放電功率。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述最大放電功率的估計(jì)考慮用戶限定的Δt的范圍。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，基于充電狀態(tài)極限計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流的所述步驟，通過使用Kalman濾波方法得到充電狀態(tài)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其中，由所述Kalman濾波方法產(chǎn)生的不確定值的估計(jì)，用來求出所述計(jì)算最大放電電流的可信度。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，所述蓄電池是包括n個(gè)電池的蓄電池組。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，基于充電狀態(tài)極限計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流的所述步驟，使用如下公式計(jì)算在所述蓄電池組中的每個(gè)電池k的電流極限imax,kdis,soc=zk(t)-zminηΔt/C]]>其中，imax，kdis，soc指示基于充電狀態(tài)的最大放電電流，zk(t)指示在時(shí)間t的電池充電狀態(tài)，zmin指示充電狀態(tài)設(shè)計(jì)極限，η指示庫侖效率因數(shù)，Δt指示時(shí)間范圍，及C指示電池容量。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其中，基于充電狀態(tài)極限的所述蓄電池組的最大放電電流是imaxdis,soc=mink(imax,kdis,soc).]]>
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，基于電壓極限計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流的所述步驟使用電池模型。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中，電池模型通過Taylor級數(shù)展開求解。
11.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中，所述電池模型通過使用離散時(shí)間-狀態(tài)空間模型求解。
12.根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中，所述蓄電池是包括n個(gè)電池的蓄電池組。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述電池模型是vk(t+Δt)＝OCV(zk(t+Δt))-R×ik(t)其中vk(t+Δt)指示在到未來的時(shí)間段t單位內(nèi)對于電池k的電池電壓，OCV(zk(t+Δt))指示作為在到未來的時(shí)間段t單位內(nèi)對于電池k的充電狀態(tài)zk的函數(shù)的開路電池電壓，R是指示電池內(nèi)阻的常數(shù)，及ik(t)指示電池電流。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其中，借助于通過Taylor級數(shù)展開求解，得到基于電壓極限的所述最大放電電流imax,kdis,volt=(OCV(zk(t))-vminΔtC∂OCV(z)∂z|zk(t)+Rdis)]]>其中imax，kdis，volt指示電池k的最大放電電流，Rdis指示電池的內(nèi)部放電電阻， 指示在當(dāng)前放電狀態(tài)水平zk(t)下估計(jì)的開路電池電壓相對于充電狀態(tài)z的導(dǎo)數(shù)。
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的方法，其中，所述 通過經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的表查找計(jì)算。
16.根據(jù)權(quán)利要求13所述的方法，其中，通過使用離散時(shí)間-狀態(tài)空間模型，求解所述電池模型。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的方法，其中，所述離散時(shí)間-狀態(tài)空間模型是xk[m+1]＝f(xk[m]，uk[m])vk[m]＝g(xk[m]，uk[m])其中m指示離散時(shí)間樣本指數(shù)，xk[m]指示時(shí)間和系統(tǒng)狀態(tài)的向量函數(shù)，uk[m]是對于系統(tǒng)的輸入并且包括作為分量的電池電流ik[m]，及f(·)和g(·)是選擇成模擬電池動(dòng)態(tài)的函數(shù)。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中，所述uk[m]輸入包括溫度。
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中，所述uk[m]輸入包括電阻。
20.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中，所述uk[m]輸入包括容量。
21.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中，通過查找導(dǎo)致如下等式的ik求出imax，kdis，voltvmin＝g(xk[m+T]，uk[m+T])其中g(shù)(xk[m+T]，uk[m+T])求出未來Δt秒的電池電壓。
22.根據(jù)權(quán)利要求21所述的方法，其中，所述等式通過使用分半搜索算法求出。
23.根據(jù)權(quán)利要求17所述的方法，其中，公式xk[m+T]＝Axk[m]+Buk[m]是線性的，其中A和B是常數(shù)矩陣。
24.根據(jù)權(quán)利要求12所述的方法，其中，所述放電電流的最小值通過使用如下公式選擇imaxdis=min(imax,minkimax,kdis,soc,minkimax,kdis,volt)]]>其中imax指示基于電流極限的所述最大放電電流， 指示對于每個(gè)電池k基于充電狀態(tài)極限的所述最大放電電流的最小值， 指示對于每個(gè)電池k基于電壓極限的所述最大放電電流的最小值。
25.根據(jù)權(quán)利要求24所述的方法，其中，通過求解下式計(jì)算所述最大放電功率Pmaxdis=npΣk=1nsimaxdisvk(t+Δt)]]>其中Pmaxdis指示最大放電功率，np指示并聯(lián)電池的數(shù)量，ns指示串聯(lián)電池的數(shù)量，imaxdis指示所述選擇的放電電流，及vk(t+Δt)指示對于未來時(shí)間段t單位的電池k的電壓。
26.根據(jù)權(quán)利要求25所述的方法，其中，Pmaxdis近似成npΣk=1nsimaxdis(OCV(zk(t)-imaxdisΔt/C)-Rdis×imaxdis)]]>其中OCV(zk(t)+imaxdisΔt/C)指示對于電池k在時(shí)間t作為充電狀態(tài)zk的函數(shù)的開路電池電壓，imaxdis指示放電電流，Δt指示時(shí)間水平，C指示電池容量，及R指示電池放電內(nèi)阻。
27.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，通過在所述計(jì)算中使用正無窮或負(fù)無窮表示所述消除極限，可從所述計(jì)算消除任意所述充電狀態(tài)極限、電壓極限、及電流極限。
28.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，任意所述充電狀態(tài)極限、電壓極限、及電流極限取決于溫度。
29.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其中，檢查所述計(jì)算的最大放電功率，以保證它落在所述蓄電池的功率極限內(nèi)。
30.用來估計(jì)蓄電池的最小充電功率的方法，包括基于所述蓄電池的電壓極限，計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流；基于所述最小充電電流值，計(jì)算所述最小充電功率。
31.根據(jù)權(quán)利要求30所述的方法，還包括基于所述蓄電池的充電狀態(tài)極限，計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流；基于所述蓄電池的電流極限，計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流；其中，由在基于電壓極限的所述計(jì)算的最小充電電流、基于充電狀態(tài)極限的所述計(jì)算的最小充電電流、及基于電流極限的所述計(jì)算的最小充電電流中選擇的充電電流的最大值，計(jì)算所述最小充電功率。
32.根據(jù)權(quán)利要求31所述的方法，其中，所述最小充電功率的估計(jì)考慮用戶限定的Δt的范圍。
33.根據(jù)權(quán)利要求31所述的方法，其中，基于充電狀態(tài)極限計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流的所述步驟，通過使用Kalman濾波方法得到充電狀態(tài)。
34.根據(jù)權(quán)利要求33所述的方法，其中，由所述Kalman濾波方法產(chǎn)生的不確定值的估計(jì)，用來求出所述計(jì)算最小充電電流的可信度。
35.根據(jù)權(quán)利要求31所述的方法，其中，所述蓄電池是包括n個(gè)電池的蓄電池組。
36.根據(jù)權(quán)利要求35所述的方法，其中，基于充電狀態(tài)極限計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流的所述步驟，使用如下公式計(jì)算在所述蓄電池組中的每個(gè)電池k的電流極限imin,kchg,soc=zk(t)-zmaxηΔt/C]]>其中，imin，kchg，soc指示基于充電狀態(tài)的最小充電電流，zk(t)指示在時(shí)間t的電池充電狀態(tài)，zmax指示充電狀態(tài)設(shè)計(jì)極限，η指示庫侖效率因數(shù)，Δt指示時(shí)間范圍，及C指示電池容量。
37.根據(jù)權(quán)利要求36所述的方法，其中，基于充電狀態(tài)極限的所述蓄電池組的最小充電電流是iminchg,soc=maxk(imin,kchg,soc).]]>
38.根據(jù)權(quán)利要求30所述的方法，其中，基于電壓極限計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流的所述步驟使用電池模型。
39.根據(jù)權(quán)利要求38所述的方法，其中，電池模型通過Taylor級數(shù)展開求解。
40.根據(jù)權(quán)利要求38所述的方法，其中，所述電池模型通過使用離散時(shí)間-狀態(tài)空間模型求解。
41.根據(jù)權(quán)利要求38所述的方法，其中，所述蓄電池是包括n個(gè)電池的蓄電池組。
42.根據(jù)權(quán)利要求41所述的方法，其中，所述電池模型是vk(t+Δt)＝OCV(zk(t+Δt))-R×ik(t)其中vk(t+Δt)指示在未來時(shí)間段t單位內(nèi)對于電池k的電池電壓，OCV(zk(t+Δt))指示作為在到未來的時(shí)間段t單位內(nèi)對于電池k的充電狀態(tài)zk的函數(shù)的開路電池電壓，R是指示電池內(nèi)阻的常數(shù)，及ik(t)指示電池電流。
43.根據(jù)權(quán)利要求42所述的方法，其中，借助于通過Taylor級數(shù)展開求解，得到基于電壓極限的所述最小充電電流imax,kchg,volt=(OCV(zk(t))-vmaxηΔtC∂OCV(z)∂z|zk(t)+Rchg)]]>其中imin，kchg，volt指示電池k的最小充電電流，Rchg指示電池的內(nèi)部充電電阻，η指示庫侖效率因數(shù)， 指示在當(dāng)前放電狀態(tài)水平zk(t)下估計(jì)的開路電池電壓相對于充電狀態(tài)z的導(dǎo)數(shù)。
44.根據(jù)權(quán)利要求43所述的方法，其中，所述 通過經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的表查找計(jì)算。
45.根據(jù)權(quán)利要求42所述的方法，其中，通過使用離散時(shí)間-狀態(tài)空間模型，求解所述電池模型。
46.根據(jù)權(quán)利要求45所述的方法，其中，所述離散時(shí)間-狀態(tài)空間模型是xk[m+1]＝f(xk[m]，uk[m])vk[m]＝g(xk[m]，uk[m)其中m指示離散時(shí)間樣本指數(shù)，xk[m]指示時(shí)間和系統(tǒng)狀態(tài)的向量函數(shù)，uk[m]是對于系統(tǒng)的輸入并且包括作為分量的電池電流ik[m]，及f(·)和g(·)是選擇成模擬電池動(dòng)態(tài)的函數(shù)。
47.根據(jù)權(quán)利要求46所述的方法，其中，所述uk[m]輸入包括溫度。
48.根據(jù)權(quán)利要求46所述的方法，其中，所述uk[m]輸入包括電阻。
49.根據(jù)權(quán)利要求46所述的方法，其中，所述uk[m]輸入包括容量。
50.根據(jù)權(quán)利要求46所述的方法，其中，通過查找導(dǎo)致如下等式的ik求出imin，kchg，voltvmax＝g(xk[m+T]，uk[m+T])其中g(shù)(xk[m+T]，uk[m+T])求出到未來的Δt秒的電池電壓。
51.根據(jù)權(quán)利要求50所述的方法，其中，所述等式通過使用分半搜索算法求出。
52.根據(jù)權(quán)利要求46所述的方法，其中，公式xk[m+T]＝Axk[m]+Buk[m]是線性的，其中A和B是常數(shù)矩陣。
53.根據(jù)權(quán)利要求41所述的方法，其中，所述充電電流的最大值通過使用如下公式選擇iminchg=max(imin,maxkimin,kchg,soc,maxkimin,kchg,volt),]]>其中imin指示基于電流極限的所述最小充電電流， 指示對于每個(gè)電池k基于充電狀態(tài)極限的最小充電電流的最大值， 指示對于每個(gè)電池k基于電壓極限的所述最小充電電流的最大值。
54.根據(jù)權(quán)利要求53所述的方法，其中，通過求解下式計(jì)算所述最小充電功率Pminchg=npΣk=1nsiminchgvk(t+Δt)]]>其中Pminchg指示最小充電功率，np指示并聯(lián)電池的數(shù)量，ns指示串聯(lián)電池的數(shù)量，iminchg指示所述計(jì)算的最小充電電流，及vk(t+Δt)指示對于到未來的時(shí)間段t單位的電池k的電壓。
55.根據(jù)權(quán)利要求54所述的方法，其中，Pminchg近似成npΣk=1nsiminchg(OCV(zk(t)-iminchgηiΔt/C)-Rchg×iminchf)]]>其中OCV(zk(t)-iminchgηiΔt/C)指示對于電池k在時(shí)間t作為充電狀態(tài)zk的函數(shù)的開路電池電壓，iminchg，Δt指示時(shí)間范圍，ηi指示庫侖效率因數(shù)，C指示電池容量，及Rchg指示電池充電內(nèi)阻。
56.根據(jù)權(quán)利要求31所述的方法，其中，通過在所述計(jì)算中使用正無窮或負(fù)無窮表示所述消除極限，可從所述計(jì)算消除任意所述充電狀態(tài)極限、電壓極限、及電流極限。
57.根據(jù)權(quán)利要求31所述的方法，其中，任意所述充電狀態(tài)極限、電壓極限、及電流極限取決于溫度。
58.根據(jù)權(quán)利要求31所述的方法，其中，檢查所述計(jì)算的最小充電功率，以保證它落在所述蓄電池的功率極限內(nèi)。
59.一種用來估計(jì)蓄電池的最大放電功率的功率估計(jì)設(shè)備，包括電壓測量裝置，用來測量所述蓄電池的電壓；溫度測量裝置，用來測量所述蓄電池的溫度；電流測量裝置，用來測量所述蓄電池的電流；估計(jì)器裝置，用來計(jì)算所述蓄電池的最大放電功率，其中，所述估計(jì)器裝置使用來自所述電壓測量裝置、所述溫度測量裝置、及所述電流測量裝置的測量值，并且進(jìn)行計(jì)算以估計(jì)所述蓄電池的最大放電功率，所述估計(jì)器裝置包括用來基于所述蓄電池的電壓極限計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流的裝置；用來基于所述蓄電池的充電狀態(tài)極限計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流的裝置；用來基于所述蓄電池的電流極限計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流的裝置；其中，由從基于電壓極限的所述計(jì)算的最大放電電流、基于充電狀態(tài)極限的所述計(jì)算的最大放電電流、及基于電流極限的所述計(jì)算的最大放電電流中選擇的放電電流的最小值，計(jì)算所述最大放電功率。
60.根據(jù)權(quán)利要求59所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，所述估計(jì)器裝置考慮用戶限定的Δt的范圍。
61.根據(jù)權(quán)利要求59所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，用來基于充電狀態(tài)極限計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流的所述裝置，通過使用Kalman濾波方法得到充電狀態(tài)。
62.根據(jù)權(quán)利要求61所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，由所述Kalman濾波方法產(chǎn)生的不確定值的估計(jì)，用來求出所述計(jì)算最大放電電流的可信度。
63.根據(jù)權(quán)利要求61所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，所述蓄電池是包括n個(gè)電池的蓄電池組。
64.根據(jù)權(quán)利要求61所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，用來基于電壓極限計(jì)算所述蓄電池的最大放電電流的所述裝置使用電池模型。
65.根據(jù)權(quán)利要求61所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，電池模型通過Taylor級數(shù)展開求解。
66.根據(jù)權(quán)利要求61所述的方法，其中，所述電池模型通過使用離散時(shí)間--狀態(tài)空間模型求解。
67.一種用來估計(jì)蓄電池的最小充電功率的功率估計(jì)設(shè)備，包括電壓測量裝置，用來測量所述蓄電池的電壓；溫度測量裝置，用來測量所述蓄電池的溫度；電流測量裝置，用來測量所述蓄電池的電流；估計(jì)器裝置，用來計(jì)算所述蓄電池的最小充電功率，其中，所述估計(jì)器裝置使用來自所述電壓測量裝置、所述溫度測量裝置、及所述電流測量裝置的測量值，并且進(jìn)行計(jì)算以估計(jì)所述蓄電池的最小充電功率，所述估計(jì)器裝置包括用來基于所述蓄電池的電壓極限計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流的裝置；用來基于所述蓄電池的充電狀態(tài)極限計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流的裝置；用來基于所述蓄電池的電流極限計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流的裝置，其中，由從基于電壓極限的所述計(jì)算的最小充電電流、基于充電狀態(tài)極限的所述計(jì)算的最小充電電流、及基于電流極限的所述計(jì)算的最小充電電流中選擇的充電電流的最大值，計(jì)算所述最小充電電流功率。
68.根據(jù)權(quán)利要求67所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，所述估計(jì)器裝置考慮用戶限定的Δt的范圍。
69.根據(jù)權(quán)利要求67所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，用來基于充電狀態(tài)極限計(jì)算所述蓄電池的最小充電電流的所述裝置，通過使用Kalman濾波方法得到充電狀態(tài)。
70.根據(jù)權(quán)利要求69所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，由所述Kalman濾波方法產(chǎn)生的不確定值的估計(jì)，用來求出所述計(jì)算最大放電電流的可信度。
71.根據(jù)權(quán)利要求69所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，所述蓄電池是包括n個(gè)電池的蓄電池組。
72.根據(jù)權(quán)利要求69所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，用來基于電壓極限計(jì)算所述蓄電池的最小電流的所述裝置使用電池模型。
73.根據(jù)權(quán)利要求69所述的功率估計(jì)設(shè)備，其中，電池模型通過Taylor級數(shù)展開求解。
74.根據(jù)權(quán)利要求69所述的方法，其中，所述電池模型通過使用離散時(shí)間--狀態(tài)空間模型求解。
全文摘要
本發(fā)明涉及用來估計(jì)蓄電池用途，包括在混合電動(dòng)車輛(HEV)和電動(dòng)車輛(EV)中使用的蓄電池組，的放電和充電功率的一種方法和設(shè)備。一種充電/放電功率估計(jì)方法包括電壓、充電狀態(tài)(SOC)、功率、及電流設(shè)計(jì)約束條件，并且在用戶規(guī)定的Δt的預(yù)測時(shí)間范圍內(nèi)工作。在基于電壓極限而計(jì)算最大充電/放電功率時(shí)，使用至少兩種電池模型。第一種是使用Taylor級數(shù)展開以線性化涉及的公式的簡單電池模型。第二種是以離散—時(shí)間狀態(tài)—空間形式模擬電池動(dòng)態(tài)的更復(fù)雜和準(zhǔn)確的模型。電池模型可包括諸如溫度、電阻、容量等之類的輸入。使用基于模型的手段的一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，在產(chǎn)生SOC的Kalman濾波和基于電壓極限的最大充電/放電電流的估計(jì)中都可以使用相同的模型。
文檔編號G01R31/36GK1883097SQ200480034400
公開日2006年12月20日 申請日期2004年11月19日 優(yōu)先權(quán)日2003年11月20日
發(fā)明者格雷戈里·L·普勒特 申請人:株式會(huì)社Lg化學(xué)