CN102576055B

CN102576055B - 用于确定和/或预测电池最大容量的方法

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Publication number: CN102576055B
Application number: CN201080046434.5A
Authority: CN
Inventors: O·波伦; M·罗舍尔
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2009-10-16
Filing date: 2010-10-11
Publication date: 2015-11-25
Anticipated expiration: 2030-10-11
Also published as: KR101742340B1; KR20120095878A; US8718988B2; WO2011045262A1; EP2488885B1; DE102009049589A1; JP2013507628A; EP2488885A1; US20120215517A1; CN102576055A

Abstract

本发明说明了一种用于确定和/或预测电池的最大容量的方法，其根据基于等效电路图的电池模型预测电池的最大容量。在此为确定的预测时期和为在充电运行或放电运行方面不同的运行方式以及在考虑最大允许的运行电压和最大允许的运行电流的情况下预测电池的最大功率。

Description

用于确定和/或预测电池最大容量的方法

本发明涉及一种用于确定和/或预测电池容量的方法，在该方法中，基于电池的具有等效电路图的模型，预测电池的容量。这种方法由DE10337064B4中已知。

借助该已知的方法可以预测电池的大电流负载能力、尤其是预测用于机动车的起动机电池的大电流负载能力。这样的启动性能预测本身不能够报告在电池的其他运行期间的容量。这样的报告对于在电动车和/或混合动力车辆中的电池运行是不可缺少的。首先预测电池在不损害预定的电压界限值和电流界限值的情况下在短时间内能提供的功率，使得能在这种车辆中使用所述电池。

已知借助带负载的电池的电压特性曲线族确定电池的容量。用于这种在确定的充电功率或放电功率中的电压特性曲线族的输入参数是相应的电池状态(温度、脉冲持续时间、充电状态和/或开路电压)。参考会议报告Bohlen,O.；Gerschler,J.B.；Sauer,D.U.；Birke,P.&Keller,M."Robustalgorithmsforareliablebatterydiagnosis-managingbatteriesinhybridelectricvehicles"EVS,Internat.ElectricVehicleSymp.,22,2006,2010-2021。这样功率数据可用于例如混合动力车辆或电动车的能量管理。

另一种已知的方法是，在特性曲线族中对于预定的预测时期存储或相应在运行中确定电池的等效内阻值(DE10205120A)，在考虑瞬时开路电压和假定的恒流电流负载的情况下，由所述等效内阻值计算出电压降并且将该电压降与预定的界限值相比较。

这些已知的方法不考虑依赖于相应电池类型的用于最大充电电压和最小放电电压的界限值。

在特性曲线族中存储的功率数据没有描述电池的动态特性。由此产生在预定的预测时期中过低或过高的功率值。在第一种情况下产生电池的过载，在第二种情况下产生电池的不必要的超尺寸设计。此外，预测时期的数量直接成正比地影响到存储空间需求，例如微处理器计算的存储空间需求。

在此另外不考虑在开始预测时模型的内部状态，该状态描述电池的负载历史的影响。同样不区分限制电压的情况和限制电流的情况。

本发明的任务在于，实现上述类型的方法，该方法提供能由电池供应的最大容量的切合实际的预测。

本发明如此解决该任务，即实现一种用于确定和/或预测电池的最大容量的方法，在该方法中，根据基于等效电路图的电池模型预测电池的最大容量，其特征在于，为确定的预测时期和为在充电运行或放电运行方面不同的运行方式以及在考虑最大允许的运行电压和最大允许的运行电流的情况下预测电池的最大功率，其中总共区分四种情况：在限制电压下的充电、在限制电流下的充电、在限制电压下的放电以及在限制电流下的放电，其中考虑用于相应电负载的由电池类型决定的最大电压值或最大电流值，其中这样确定功率预测，即在考虑初始条件的情况下为所述四种情况显式地求解描述电池模型的微分方程。

在本发明中总共区分四种情况：

1)在限制电压下的充电，

2)在限制电流下的充电，

3)在限制电压下的放电，

4)在限制电流下的放电。

这里限制电流/限制电压应理解成，考虑用于相应电负载的由电池类型决定的最大值(电流或电压)。

首先借助根据本发明的对限制电流的情况和限制电压的情况的区分，电池模型产生电池在整个预测时期中的预期的最大容量的切合实际的报告。

如果在充电运行中在考虑最大充电电流和最大充电电压的情况下同时执行容量的计算，通常产生最大容量的两个不同的值。本发明的一种有利的进一步方案在于，使用所述两个值中按数量较小的值。由此不会超过电池的允许的运行界限值。对于放电运行也是类似的。

本发明的另一种改进方案在于，借助输出电压值考虑电池的历史。在较长时间的充电阶段后，电池的双层电容已经被极化。在相同的充电电压下，可接受比在电池之前开路或放电时较小的充电功率。对于放电情况也是类似的。

动态特性通过被动的电元件(电阻、电感、电容)的组合进行模型化和描绘，动态特性对于电池的短时间的工作能力是决定性的。这样的模型在图1中描述并且进一步在下面详细说明。模型参数的值通常依赖于温度、充电状态、电流方向(充电/放电)以及电流强度。这些值在电池管理系统中在特性曲线族中被存储或能在运行中通过本身已知的、未详细说明的估计方法确定。

最后，电池模型的参数能通过参数估计器提供和/或借助参数特性曲线族获得。由此，容量评测的准确性可以进一步改善。

除电模型外，电流的和在负载下的最大充电电压和最小放电电压的界限值用于预测可能的最大充电放电功率。

最小放电电压指的是由制造商确定的在电池接线柱上的电压，在该电压时结束放电过程。这不是时间准则而是电压准则，该电压准则确定放电结束。

预测时期的终点在计算开始时确定。例如总是计算10秒的预测，即在不超过电压界限值或电流界限值的情况下，计算从瞬时的时刻开始10秒能提供的功率值。

如已经阐述的，在此总共区分四种情况：

1在限制电压下的充电，

2在限制电流下的充电，

3在限制电压下的放电，

4在限制电流下的放电。

对于限制电流的充电，可使用的功率随时间升高。对于所有其他的情况(情况1、3、4)，可使用的功率随着负载持续时间的增加而下降。

充电或放电通过电压界限值还是通过电流界限值被限制不能预先的确定，因此对于两种情况计算最大可使用功率的预测。在数量上较小的功率对应于实际可使用的最大功率。因为在电池运行中既计算最大允许的充电功率也计算最大允许的放电功率，所以产生上述四种情况。

这样确定功率预测，即在考虑初始条件的情况下为所述四种情况显式地求解描述电池模型(图1)的微分方程。

所述描述图1的模型的微分方程的解法如下：

对于以恒定电流的充电或放电(情况2和4)，在接入负载(充电或放电)后的电压响应的随时间的变化为：

\begin{matrix} u (t) = OCV + I_{\lim} \cdot R_{s} + I_{\lim} \cdot R_{p} \cdot (1 - e^{- t / τ_{1}}) + U_{C 0} \cdot e^{- t / τ_{1}} & τ_{1} = R_{p} \cdot C_{p} \end{matrix}

这里OCV表示电池的开路电压，I_lim为电流界限值(用于恒定电流充电的值)，R_s为电池的串联电阻，R_p为电池阻抗的并联电阻并且C_p为电池阻抗的并联电容(参考图1)。U_C0表示电容C_p在等效电路图中的起始电压，该起始电压能在运行中通过实时模型计算。

这样的实时模型可以是等效电路图，该等效电路图在唯一的附图中示出。这样在电容上的电压U_C能由电流变化在每个时刻确定。U_C在时刻t＝0(计算预测的时刻)的值为U_C0。与其它的不考虑U_C0并且隐含地假设U_C0＝0的方法相比，优点在于，通过考虑该电压使较准确的预测成为可能。

对于以恒定电压的充电或放电(情况1和3)，产生电流响应:

\begin{matrix} i (t) = \frac{U_{\lim} - OCV}{R_{s} + R_{p}} \cdot (1 + \frac{R_{p}}{R_{s}} e^{- t / τ_{U}}) - \frac{U_{C 0}}{R_{s}} \cdot e^{- t / τ_{U}} & τ_{U} = \frac{R_{s} \cdot R_{p}}{R_{s} + R_{p}} \cdot C_{p} \end{matrix}

这里U_lim表示电压界限值，即用于以最大允许的恒定电压充电的值。

相应的并互相加以比较的各功率值由电压和电流的乘积产生，因此对于限制电流的情况(情况2和4)P_prog＝u(t)*I_lim，对于限制电压的情况(情况1和3)P_prog＝i(t)*U_lim。

用于瞬时运行状态的模型参数R_s、R_p和C_p由本身已知的参数估计器和/或同样常用的参数特性曲线族提供。如本身已知的，开路电压OCV的值由状态估计器或特性曲线族提供。电容C_p的起始电压值U_C0借助被实时计算的模型确定。由此对于限制电流和限制电压的充电情况和放电情况(情况1-4)计算在预测时刻t_prog的电压值和电流值(在限制电流下的充电的例外情况：计算在t_prog＝0)。

如上面提到的，在以限制电流充电时，相对于其它三种情况，功率值随着负载持续时间的继续而升高。

由此能以良好的准确性显式地连续计算对于任意的预测时期的最大功率值，因为根据的电池模型显式地考虑了电池的特性并且尤其是考虑了初始条件(U_C0)和不同的边界条件(限制电流和限制电压)。

计算需求或存储器需求独立于预测时期的数量并这样提供了以最少的应用参数尽可能好地利用电池的容量的可能性。

为了功率预测的正确计算，需要考虑一个特殊情况：

对于电池的充电，充电功率随电流值升高而连续升高，因为电压也相应地升高。但在放电中电压随着升高的放电电流值而下降，从而放电功率首先升高，但当电池在负载下的电压小于开路电压的一半时，放电功率从一定的电流强度开始又下降。

当对于情况4(如上所述)的电压预测小于开路电压的一半(OCV/2)时，则不采用相配的功率值，因为该功率值小于最大可使用的放电功率。代替地仅计算对于情况3的功率预测，其中用OCV/2代替预定的电压界限值，如果该预定的电压界限值限定低于该值的话(即U_lim>＝OCV/2)。

借助实施例说明本发明：

在未示出的电池管理系统中不断地测量参量：电压、电流和温度，并且必要时确定其他的电池参量如充电状态和老化状态。

对每个时刻同样确定电池的电压界限值和电流界限值(U_lim、I_lim)(例如从表格中得到，作为常数，或作为充电状态和/或温度和/或老化程度和/或负载历史的函数)。为功率预测而使用的界限值在此可以通过误差范围的因数或偏量计算，在此所述界限值通常较窄(即在充电时较小并且在放电时较大)，从而当预测的电压或电流由于模型准确性和/或测量准确性稍微偏离实际值时，不会发生故障反应。

在图1中示出的电池模型的参数R_s、R_p、C_p同样被连续地确定，例如通过将这些参数作为充电状态和/或温度和/或老化程度和/或负载历史和/或电流值的函数从表格中读出或通过估计方法或通过两者的组合确定这些参数。

借助所述方法由此为充电过程和放电过程计算可使用的电池功率P_prog的预测值。可为不同的预测范围确定这些预测值，这样例如总是可计算短期预测(例如1秒的预测范围)和长期预测(例如10秒的预测范围)。

所述功率预测值传输给同样未示出的运行策略调整装置。所述运行策略调整装置可使用这些值用于电机调节、用于在加速和/或制动时电功率和机械功率的分配和/或用于接入或断开电负载。

尤其是所述功率预测可应用于功率流的预见性调节。因为可使用的功率事先已知，对功率流必需的非常快速的和突然的干预可以避免，否则所述干预会导致不希望的行驶后果(例如在加速时的急冲、可感觉到的或可听到的功率扰动等)。

例如在加速过程期间对于在10秒中可使用的功率的预测小于短期可使用的功率，则功率可从一开始就限制在短期可能的功率以下，以避免可感觉到的功率扰动，或将功率在一定程度内连续减小，该程度不会被驾驶员察觉并因而不会被作为不舒服被感觉到。较小的目标值及时地在达到功率界限值之前达到。

Claims

1.用于确定和/或预测电池的最大容量的方法，在该方法中，根据基于等效电路图的电池模型预测电池的最大容量，其特征在于，为确定的预测时期和为在充电运行或放电运行方面不同的运行方式，在考虑最大允许的运行电压和最大允许的运行电流的情况下，预测电池的最大功率，其中总共区分四种情况：在限制电压下的充电、在限制电流下的充电、在限制电压下的放电以及在限制电流下的放电，其中考虑用于相应电负载的由电池类型决定的最大电压值或最大电流值，其中这样确定功率预测，即在考虑初始条件的情况下为所述四种情况显式地求解描述电池模型的关于电池电流响应和电压响应的微分方程，其中利用以下参数：电池的开路电压、电流界限值、电池的串联电阻、电池阻抗的并联电阻、电池阻抗的并联电容、并联电容的起始电压以及电压界限值，

对于以恒定电流的充电或放电，

u (t) = OCV + I_{\lim} \cdot R_{s} + I_{\lim} \cdot R_{p} \cdot (1 - e^{- t / τ_{1}}) + U_{C 0} \cdot e^{- t / τ_{1}}, τ_{1} = R_{p} \cdot C_{p},

P_prog＝u(t)*I_lim，

对于以恒定电压的充电或放电，

i (t) = \frac{U_{\lim} - OCV}{R_{s} + R_{p}} \cdot (1 + \frac{R_{p}}{R_{s}} e^{- t / τ_{U}}) - \frac{U_{C 0}}{R_{s}} \cdot e^{- t / τ_{U}}, τ_{U} = \frac{R_{s} \cdot R_{p}}{R_{s} + R_{p}} \cdot C_{p},

P_prog＝i(t)*U_lim，

其中，u(t)表示电压响应，OCV表示电池的开路电压，I_lim表示电流界限值，R_s表示电池的串联电阻，R_p表示电池阻抗的并联电阻，C_p表示电池阻抗的并联电容，U_C0表示电容C_p在等效电路图中的起始电压，i(t)表示电流响应，U_lim表示电压界限值，P_prog表示预测的电池的最大功率。

2.根据权利要求1的方法，其特征在于，对于充电运行的电池容量P_prog等于为最大允许的充电电流和最大允许的充电电压同时确定的各最大功率值中在数量上较小的值，和/或对于放电运行的电池容量P_prog等于为最大允许的放电电流和最大允许的放电电压同时确定的各最大功率值中在数量上较小的值。

3.根据权利要求1的方法，其特征在于，借助计算出的起始电压值U_C0考虑电池的负载历史。

4.根据权利要求2的方法，其特征在于，借助计算出的起始电压值U_C0考虑电池的负载历史。

5.根据权利要求1至4之任一项的方法，其特征在于，通过参数估计器提供电池模型的参数。

6.根据权利要求1至4之任一项的方法，其特征在于，借助参数特征曲线族获得电池模型的参数。