CN102918411B - 充电状态推定装置 - Google Patents
充电状态推定装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102918411B CN102918411B CN201080067268.7A CN201080067268A CN102918411B CN 102918411 B CN102918411 B CN 102918411B CN 201080067268 A CN201080067268 A CN 201080067268A CN 102918411 B CN102918411 B CN 102918411B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- value
- battery
- charged state
- state estimation
- resistance
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Secondary Cells (AREA)
- Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
充电状态推定装置具备:第一运算部(30),将基于电池容量、充电状态推定值的前次值、以及在控制电力储存装置(1)的充放电量的电流控制装置(3)与电力储存装置(1)之间流入流出的电流而运算出的充电状态推定值的本次值作为第一充电状态推定值算出;第二运算部(31),在恒流控制时,将基于电池的等效电路模型与电池的电压而运算出的充电状态推定值作为第二充电状态推定值的本次值算出,另一方面,在恒压控制时,将基于电池的等效电路模型与电池的电压并考虑电池的电阻变化而运算出的充电状态推定值的本次值作为第二充电状态推定值算出;以及修正运算部(32),采用第二充电状态推定值来定期修正第一充电状态推定值。
Description
技术领域
本发明涉及进行反复进行充电和放电的例如锂离子二次电池等电池的充电状态值(SOC:State Of Charge)的推定的充电状态推定装置。
背景技术
在汽车、铁道车辆系统中,在将电池作为电力缓冲器而进行车辆运行时的向驱动马达的电力供给、减速或停止时的电能量回收的蓄电系统中,需要正确把握车辆运行时的电池的充电状态。
以往,作为推定充电状态值的方式,已知从充放电电流值的累计值进行计算的方式以及从电池的开路电压进行推定的方式,在并用这些的现有技术中,采用通过在电池充放电时由电流累计推定充电状态值、在待机时推定开路电压而推定充电状态值的这一方法(例如下述专利文献1)。另外,虽然能从开路电压推定充电状态值,但需要在正进行充放电的闭路中预测开路电压的技术。对此,存在着从闭路时的通电电流和电池电压的测定值使用电池的等效电路模型而算出内阻的方法(例如下述专利文献1、2、3)。
专利文献
专利文献1:日本特开2008-199723号公报;
专利文献2:日本特开平8-140270号公报;
专利文献3:日本特开2003-75518号公报。
发明内容
由于能从充电状态值推定搭载有蓄电系统的铁道车辆等的可行驶距离,所以蓄电系统中的电池充电状态值的正确把握使设备的高效运用成为可能。在推定由串并联的多个电池构成的电力储存装置的充电状态值的情况下,优选测定或推定构成电力储存装置的电池的所有的电压、电流、充电状态值。而且,由于电池的充电状态一般与开路电压是一对一的关系,所以能从开路电压进行推定。
专利文献1存在着这一课题,即:在推定开路电压时使用电池的简单化等效电路模型,但通过运算来求取开路电压,所以虽然除电压、电流以外还使用温度、电阻、静电容等控制信息以及表示电池特性的参数的信息,但由于在恒压控制和恒流控制中利用同一电池参数,所以不能够应对所有的控制条件。
关于专利文献2、3也同样如此,虽然能够从测定电流和电压使用等效电路模型而从开路电压推定充电状态值,但对推定的充电状态值的精度影响较大的内阻由对电流、电压示出非线性特性的扩散电阻、电极反应电阻构成,所以难以利用采用线性电阻记述的现有的等效电路模型而推定充电状态值。
本发明是鉴于上述情况而做出的,其目的在于,获得能精度良好地推定电池的充电状态及退化状态的充电状态推定装置。
为了解决上述课题并达到上述目的,本发明是一种充电状态推定装置,与连接多个电池的电力储存装置连接,推定表示所述电力储存装置的残留容量的充电状态值,其特征在于,具备:第一运算部,将基于电池容量、所述充电状态推定值的前次值、以及在控制所述电力储存装置的充放电量的电流控制装置与所述电力储存装置之间流入流出的电流值而运算的充电状态推定值的本次值作为第一充电状态推定值算出;第二运算部,在采用恒定的电流充电所述电力储存装置的恒流控制时,将基于所述电池的等效电路模型和所述电池的电压值而运算的充电状态推定值作为第二充电状态推定值的本次值算出,另一方面,在采用恒定的电压充电所述电力储存装置的恒压控制时,将基于所述电池的等效电路模型和所述电池的电压值并考虑电池的电阻变化而运算的充电状态推定值的本次值作为第二充电状态推定值算出;以及修正运算部,采用第二充电状态推定值来定期修正所述第一充电状态推定值。
依据本发明,从恒压控制时包含非线性电阻的等效电路模型推定起源于通电时的温度、电流变化、电压变化的电池的开路电压及充电状态,所以起到能够精度良好地推定电池的充电状态及退化状态这一效果。
附图说明
图1是应用本发明的实施方式所涉及的充电状态推定装置的电力储存装置的结构图。
图2是应用本发明的实施方式所涉及的充电状态推定装置的电力储存系统的结构图。
图3是用于说明利用本发明的实施方式所涉及的充电状态推定装置的SOC推定处理的流程图。
图4是本实施方式所涉及的第一运算部的结构图。
图5是示出能应用本实施方式所涉及的第二运算的蓄电器件的分布常数类等效电路模型的图。
图6是示出能应用本实施方式所涉及的第二运算的蓄电器件的集中常数类等效电路模型的图。
图7-1是示出第二运算部31和数据库202的关系的图。
图7-2是用于说明利用第二运算部31的第二推定处理的动作的图。
图8-1示出退化量算出部35的结构。
图8-2是用于说明电压仿真部231及电阻/容量算出部232的动作的图。
图9是用于说明电阻和电容器的静电容之积与电池容量的关系的图。
图10是用于说明本实施方式所涉及的电阻值算出部的动作的图。
图11是用于说明在恒压控制时电阻的变化的图。
图12是示出退化的电池中的SOC运算精度的图。
具体实施方式
以下,基于附图对本发明所涉及的充电状态推定装置的实施方式进行详细说明。此外,并非由该实施方式限定本发明。
实施方式
图1是应用本发明的实施方式所涉及的充电状态推定装置的电力储存装置1的结构图。
电力储存装置1构成为具有串联连接k个单电池的电池模块11-1~1n-m。例如,电池模块11-1是第一列第一个电池模块,串联连接了单电池1-1~1-k。以下同样如此,电池模块12-1是第一列第二个电池模块,电池模块1n-1是第一列第n个电池模块。电池模块11-2是第二列第一个电池模块,电池模块12-2是第二列第二个电池模块,电池模块1n-2是第二列第n电池模块。电池模块11-m是第m列第一个电池模块,电池模块12-m是第m列第二个电池模块,电池模块1n-m是第m列第n个电池模块。因此,单电池的总数为n×m×k个。
各单电池1-1~1-k是锂离子二次电池等能反复充放电的蓄电器件,能从开路电压值观测充电状态值。镍氢电池、铅蓄电池、电双层电容器、锂离子电容器等也能用作构成本电力储存装置的蓄电器件。有时电力储存装置1中还设置有断路器、电池监视装置等,但在此省略。
以电力储存装置整体的端子间电压为总电压Vall,充放电电流的总电流为Iall,以充电方向为正。此外,将起因于充放电中端子间的连接所使用的导体、电缆的电阻成分的电压与Vall相加。
为了求取未通电的充放电前的充电状态值,以电流为零时的电压为开路电压。在锂离子二次电池等蓄电器件中,在一定的温度环境下,开路电压与SOC是一对一的关系,SOC关于开路电压一般示出单调增加函数。
以下,在说明使用电力储存装置1的电力储存系统的基础上,说明本实施方式所涉及的充电状态推定装置的结构。
图2是应用本发明的实施方式所涉及的充电状态推定装置的电力储存系统的结构图。由电流控制装置3基于来自控制器2的指令来控制电力储存装置1。该控制器2构成为具有A/D转换器203、数据库202以及参数运算部201。此外,控制器2是本实施方式所涉及的充电状态推定装置。
A/D转换器203将从电力储存系统内的总电压传感器4a、总电流检测传感器4b及温度传感器4c送出的模拟信号、以及从电力储存装置1内的各电池电压传感器(未图示)送出的模拟信号4d转换为数字信号。
在数据库202中,存放电池数据,并且存放记述开路电压和SOC的关系的式,或者表示该关系的数据表等。由于开路电压和SOC的关系随着使用的蓄电器件的种类、正极、负极的电极材料种类而不同,所以预先通过测定求取是否输入。作为求取方法,在管理为一定的温度的环境中,使已知的恒流通电一定时间而取得使SOC以一定间隔变化时的开路电压数据。优选在将电流为零的状态保持几小时左右后测定开路电压。另外,开路电压也能从将电力储存装置1装入系统的状态进行求取,也能最先执行控制程序,或利用长期的未使用期间、维护期间而按手册进行程序的执行。
关于求取开路电压与SOC的关系的方法,存在着从完全放电状态进行求取的方法以及从满充电状态进行求取的方法。对于从完全放电状态进行求取的方法,存在着以放电到电池的下限电压的完全放电时的充电状态值为零,以恒定SOC间隔进行充电而对SOC求取开路电压的方法。另外,从满充电状态的方法是以采用恒流恒压充电到电池的上限电压的状态的SOC为100%,采用恒定SOC间隔放电,使SOC变化的方法。比较两者时,从充电状态进行测定的一方能获得稳定的状态,并且数据精度高。
电流控制装置3利用来自控制器2内的参数运算部201的指令而控制电力储存装置1的充放电量。在电力不足的情况下,电流控制装置3将从交流电网7经由电力转换装置6供给的电力以及电力储存装置1所储存的电力一并向马达/发电机5输出。另外,电流控制装置3将采用马达/发电机5发电的电力储存于电力储存装置1,关于超过电力储存装置1的容量的电力,经由电力转换装置6使其再现于交流电网7。此外,交流电网7例如是向铁道车辆供给电力的交流电力供给网。
如图2所示,参数运算部201构成为具有第一运算部30、第二运算部31及修正运算部32。第一运算部30基于电池容量(Ah)和电池充放电时的通电电量的累计值而运算第一充电状态推定值(以下简称为“(第一SOC)”)。第二运算部31使用从具有电阻成分和电容器成分的等效电路模型算出的开路电压以及开路电压与充电状态推定值的关系而运算第二充电状态推定值(以下简称为“(第二SOC)”)。具体而言,第二运算部31执行以下处理,即:在电流为零的状态下推定充电状态推定值的第二推定处理、在电压变化的恒流控制时从开路电压推定充电状态推定值的第三推定处理、以及在采用恒定的电压进行控制的恒压控制时从开路电压推定充电状态推定值的第四推定处理。修正运算部32采用第二运算部31所推定的SOC来定期修正第一运算部30所推定的SOC。
接着,使用图3,概述采用参数运算部201执行的SOC的推定动作。图3是用于说明利用本发明的实施方式所涉及的充电状态推定装置进行的SOC推定处理的流程图。以与取得数据的间隔相同的时间间隔反复进行图3所示的流程图。此时间间隔意味着电流、电压、温度等各数据的取得间隔,从毫秒间隔到数分钟间隔是适当的。
数据库202中记录有例如采用前一个计算流程获得的SOC(N-1)、电子/离子电阻R0(N-1)、电极反应电阻R(N-1)以及静电容成分C(N-1)等(步骤S10)。
第二运算部31首先根据是恒流控制时还是恒压控制时而切换第二~第四推定处理方法。例如,在电流为零的开路状态下(步骤S12,否~S13,是),第二运算部31执行第二推定处理(步骤S14)。另外,在电压变化的恒流控制时(步骤S12,否~S13,否),第二运算部31执行第三推定处理(步骤S15)。并且,在采用恒定的电压进行控制的恒压控制时(步骤S12,是),第二运算部31执行第四推定处理(步骤S16)。修正运算部32采用第二SOC来修正第一SOC。
在数据库202中记录有采用第一运算部30及第二运算部31运算出的SOC(N)、电子/离子电阻R0(N)、电极反应电阻R(N)及静电容成分C(N)(步骤S18)。
接着,使用图4~图11,详细说明第一运算部30及第二运算部31的结构及动作。
首先,说明第一运算部30的结构及动作。图4是本实施方式所涉及的第一运算部30的结构图。作为主要的结构,第一运算部30构成为具有平均电流算出部211、通电电量算出部212、SOC变化量算出部213及SOC算出部214。
将流经电力储存装置1的总电流Iall输入至平均电流算出部211,在平均电流算出部211中,对总电流Iall乘以既定增益而求取电流平均值。即,通过总电流Iall除以电池模块11-1~1n-m的并联数量m,获得电流的平均值。通电电量算出部212将运算周期设为Δt,对充电及放电时的通电电流进行积分,算出恒定时间通电后的电量。SOC变化量算出部213算出采用通电电量算出部212所获得的电量(库伦)除以电池容量(Ah)及3600(s),并乘以100的变化量ΔSOC(%)。
SOC算出部214在充电时将变化量ΔSOC与采用前一个计算流程所获得的SOC(N-1)相加,在放电时从SOC(N-1)减去变化量ΔSOC,由此获得充电状态值的本次值SOC(N)。此外,SOC(N-1)存放在数据库202,SOC算出部214使用来自数据库202的SOC(N-1)推定SOC(N)。虽然这是求取SOC的最简单的方法,但是包含电流测定值的误差的情况较多。另外,由于电池的长期使用所导致的退化,SOC的100%容量值的下降也成为误差重要因素,所以将电池容量(Ah)的当前值信息变更输入到数据库202。此外,运算周期Δt可以在参数运算部201的内部生成,也可以在参数运算部201的外部生成。
接着,关于第二运算部31进行说明。图5是示出能应用于本实施方式所涉及的第二运算部31的蓄电器件的分布常数类等效电路模型的图。第二运算部31基于等效电路模型而推定SOC、电阻、电容器的静电容。严格而言,第二运算部31通过使电流的计测值及电压的计测值拟合到基于图5所示的分布常数类等效电路而离散化的数值模型来求取开路电压。计算式包含图5所示的分布常数类等效电路模型的负极端子的电阻8a、正极端子的电阻8b、负极电极层的电子电阻9a、正极电极层的电子电阻9b、负极界面的电容器的静电容10a、正极界面的电容器的静电容10b、负极界面的电阻成分11a、正极界面的电阻成分11b、产生于负极界面的电位差12a、产生于正极界面的电位差12b、负极内电解质的电阻13a、正极内电解质的电阻13b以及隔离器(separator)内电解液的电阻14。通过使实际计测的电流值及电压的时间变化实测数据与计算值拟合而求取多个电阻值、静电容值及开路电压。
负极界面的电容器的静电容10a及正极界面的电容器的静电容10b基于在电极活性物质和电解液界面形成的电双层,采用法拉的单位表示。负极界面的电容器的静电容10a及正极界面的电容器的静电容10b与电极活性物质的表面积成比例,也随电解液的性状、电极电位而变化。
负极界面的电阻成分11a及正极界面的电阻成分11b是从离子到电子、从电子到离子的电荷载流子变化时的电阻,是产生于电极和电解液界面的电阻,包含电荷移动电阻和扩散电阻。
依据这样的分布常数类等效电路模型,能进行严格的计算,但存在着模型规模变大这一缺点,所以产生延长计算周期的必要,难以对电流、电压的变速变化进行响应。另外,也产生需要较多计算资源这一问题。此外,图5所示的分布常数类等效电路模型示出了图1所示的一个单电池(例如1-1),流动于该分布常数类等效电路模型的电流I是总电流Iall除以电池模块11-1~1n-m的并联数量的值。
另一方面,图6示出能够缩短计算周期、节约计算资源的集中常数类等效电路模型。图6是示出能应用于本实施方式所涉及的第二运算部31的蓄电器件的集中常数类等效电路模型的图。集中常数类等效电路模型是图5的分布常数类等效电路模型的简化,与上述同样,流动于该集中常数类等效电路模型的电流I是总电流Iall除以电池模块11-1~1n-m的并联数量的值。该模型中的各元件按照以下方式构成。即,图6所示的集中常数类等效电路模型具有:与电极反应有关的电阻15(以下简称为“电阻15”)、产生于电极界面的电容器的静电容18(以下简称为“静电容18”)、与电子/离子有关的电阻16(以下简称为“电阻16”)、相当于开路电压的电动势部17,并且电阻15与静电容18并联连接。
以电阻15的值为R,静电容18的静电容值为C,电阻16的值为R0(电子/离子电阻)。流经电阻15的电流为I1,流经静电容18的电流为I2时,这些之和为电流I。施加于电容器(静电容18)的电压等于电流I1流经的电阻15的两端电压,另外,储存于电容器(静电容18)的电荷Q的时间变化相当于电流I2,所以获得(1)式的关于电荷Q的微分方程式。
[数学式1]
以计算周期为Δt,将(1)式关于电荷Q进行离散化时,获得(2)式。能够通过使用前一个时刻(N-1)时的电荷Q(N-1)与电流I,如(2)式那样地表示时刻N时的电荷Q(N)。
[数学式2]
另外,流经电容器(静电容18)的电流I2能够采用(3)式所示的电荷Q的时间变化来表示。
[数学式3]
使用(1)式、(2)式和电池电压V,从(4)式计算开路电压Voc。
[数学式4]
图7是用于说明本实施方式所涉及的第二运算部31的结构及动作的图。图7-1是示出第二运算部31和数据库202的关系的图,图7-2是用于说明利用第二运算部31进行的第二推定处理的动作的图。
图7-1所示的第二运算部31构成为具有:电压变化判定部221、通电判定部222、电荷/电流值算出部223、开路电压算出部224、SOC算出部214及电阻值算出部36,开路电压算出部224还与退化量算出部35连接。此外电阻值算出部36还构成为具有:扩散种浓度算出部225、电流值算出部226、以及扩散电阻算出部227。
电压变化判定部221判定运算周期Δt中有无电池电压V的变化。即,电压变化判定部221进行图3中的步骤S12的判定。
在电池电压V变化的情况下(步骤S12为否时),通电判定部222判定电流I是否为零。即,通电判定部222进行图3中的步骤S13的判定。
电荷/电流值算出部223从作为计算初始值的电容器18所蓄电的电荷Q(N-1)、电极反应电阻R(N-1)、静电容值C(N-1)、电流I以及运算周期Δt,使用(2)式求取电荷Q(N),并且使用(3)式求取电流I2。此外,电荷Q(N-1)、电极反应电阻R(N-1)及静电容值C(N-1)存放于数据库202。并且,电荷/电流值算出部223从I=I1+I2的关系求取电流I1。
开路电压算出部224从电池电压V和存放于数据库202的电阻16的值R0(N-1),使用(4)式算出开路电压Voc。此外,电阻16的值R0(N-1)存放于数据库202。
SOC算出部214获取来自开路电压算出部224的开路电压Voc,使用存放于数据库202的开路电压Voc和SOC的关系,推定SOC(N)。
以下,说明利用第二运算部31进行的第二推定处理及第三推定处理。从通电状态到电流为零时,由于极化缓冲现象而电压变化较大,随后缓缓渐进到某一恒定电压。开路电压算出部224基于电池电压V和存放于数据库202的电阻16的值R0(N-1),从(4)式以电池电压V、电阻15、电阻16及电流I为零,求取开路电压Voc。SOC算出部214获取来自开路电压算出部224的开路电压Voc,使用存放于数据库202的开路电压Voc与SOC的关系,推定第二SOC。
当电流值恒定时,开路电压算出部224从(4)式基于电池电压V、电阻15、电阻16及电流I求取开路电压Voc。与上述同样,SOC算出部214使用开路电压Voc与SOC的关系推定第二SOC。此外,不使电流流动地求取SOC的第二推定处理的方法精度较高。
接着,使用图8及图9,说明退化量算出部35的结构及动作。图8是本实施方式所涉及的退化量算出部35的结构图。图8-1示出退化量算出部35的结构,图8-2是用于说明电压仿真部231及电阻/容量算出部232的动作的图。另外,图9是用于说明电阻和电容器的静电容之积与电池容量的关系的图。
作为主要的结构,图8-1所示的退化量算出部35构成为具有电压仿真部231和电阻/容量算出部232。退化量算出部35从某一恒定时间的电流、电压数据利用电阻15、电阻16、静电容18的变化而推定电池的退化状态。具体而言,退化量算出部35逐次算出假设的控制模式下的电阻成分、电容器的静电容成分,由此推定电池退化状态的进行度,例如,通过使多个电压数据与计算值拟合,分别确定电阻15、电阻16、静电容18的值作为电极反应电阻R(N)、电子/离子电阻R0(N)、静电容成分C(N)。
所拟合的电压数据是从时间t1到tp的p个,各个数据时间间隔为Δt。参照的数据数量越多,越提高计算精度,但是考虑计算负荷时优选10个以内的数据数量。以下,示出实际的计算顺序。电压仿真部231以时间t1的前一个的储存于电容器18的电荷为Q(k-1),将之前的值带入电极反应电阻R(N)、电子/离子电阻R0(N)及静电容成分C(N)的各个,将图7-1的SOC算出时所使用的值代入电流I及开路电压Voc,使用(5)式算出对时间t1的电压Vk。此外,使用(2)式计算(5)式内的电荷Q(N)。
[数学式5]
同样地,电压仿真部231从t2到tp进行计算。
电阻/容量算出部232将采用电压仿真部231算出的这些计算值(电压Vk)与实测数据(Vp)进行比较,将实测值与计算值之差的总和∑ΔV不到判定值ε与数据数p之积的情况视为一致。另一方面,在实测值与计算值之差的总和∑ΔV为判定值ε与数据数p之积以上的情况下,电阻/容量算出部232变更电极反应电阻R(N)、电子/离子电阻R0(N)、静电容成分C(N)的值。例如,如果放电电压低于计算值,则电阻/容量算出部232增大电极反应电阻R(N)、电子/离子电阻R0(N)、静电容成分C(N),相反如果放电电压高于计算值,则电阻/容量算出部232减小电极反应电阻R(N)、电子/离子电阻R0(N)、静电容成分C(N)。
关于拟合参数,使用电阻15与静电容18之积时是便利的。电阻/容量算出部232使用该积与退化的电池容量的关系(参照图9),算出电池容量。但是,由于电池退化不是急速进行的反应,所以不需要以数据取得周期进行退化的计算,以刚刚启动之后或即将停止之前1次的频度是足够的。
接着,关于第四推定处理进行说明。恒压控制时的电阻15随着时间经过而上升,不取为恒定值。如作为能斯脱爱因斯坦式的(6)式所示那样,电阻15的值上升的理由起因于以下情况,即:该电阻值与电极活性物质内的锂离子浓度CLi(N)的倒数成比例,所以在恒压控制下可动锂离子数减少。
[数学式6]
在此,DLi是锂离子的活性物质内的扩散常数,T是模块温度,A是比例常数。关于锂离子浓度CLi(N)的时间变化,数值求解包含作为扩散方程式的(7)式的物质移动式,算出电阻15。
[数学式7]
以下,使用图10及图11说明电阻值算出部36的结构及动作。图10是用于说明本实施方式所涉及的电阻值算出部36的动作的图,图11是用于说明恒压控制时的电阻的变化的图。
扩散种浓度算出部225从作为即将进入恒压控制之前的活性物质内的可动锂离子浓度的CLi(N-1)和扩散常数DLi,源于边界条件对(7)式进行求解,算出运算周期Δt时间后的锂离子浓度CLi(N)。
电流值算出部226由电池电压V的变化反过来计算电流值。扩散电阻算出部227基于采用电流值算出部226算出的电流值以及恒流控制时的电压,推定在电压不恒定的情况下(CC充电:constant current充电)的电阻15的值。而且,扩散电阻算出部227使用(6)式推定在电压为恒定的情况下(CV充电:constant voltage充电)的电阻15的值。
与电极反应有关的电阻15的值,在CC充电时不变化,但在CV充电时如图11那样增加。该电阻增加是在恒压控制条件下从数秒到数小时之间发生的暂时现象。在第二运算部31实时评价电池的退化所导致的电阻增加时,也执行图11所示的那样的将恒压时的电阻增加从用于容量退化推定的计算除外这一处理。
另外,在此算出的短期的电阻增加速度,即图11的电阻值上升量除以恒压控制时间的值,示出与物质移动有关的电池的退化。这样,本实施方式所涉及的第二运算部31利用随着退化的进行该值增大的情况,预测长期退化所导致的电池寿命。
图12是示出退化的电池中的SOC运算精度的图。比较例1是利用通电电量的累计的采用第一运算部30算出的第一SOC的推移。计算所使用的电流值一般含有误差,所以SOC从真值偏离。
比较例2利用等效电路模型的现有SOC推定处理来弥补该误差,在新的初始的电池中,获得良好的SOC推定值。然而,在长期使用而退化进行的锂离子电池的SOC推定中,产生较大的误差。
实施例1示出利用本实施方式所涉及的充电状态推定装置推定的SOC的推移。
在充放电开始点19和充放电结束点20处是采用开路放置三天以上而求取的正确的SOC。在此,在利用比较例1的SOC推定方法中,充电时电流值比实际小地探测累计,放电时电流值比实际大地探测累计,结果是遍及充放电整体真值下降。另一方面,在利用比较例2的SOC推定方法中,不考虑退化所导致的容量下降地算出SOC,所以充电、放电一起比SOC的真值较大地算出,所以过量地变化。
在利用实施例1的SOC推定方法中,利用退化量算出部35,不仅考虑电池退化所导致的容量下降,而且利用电阻值算出部36将恒压时的电阻增加从用于推定容量退化的计算除外,所以能提高SOC运算精度。
如以上说明的那样,本实施方式所涉及的充电状态推定装置具备:第一运算部30,将基于电池容量、充电状态推定值的前次值SOC(N-1)、以及在控制电力储存装置1的充放电量的电流控制装置3与电力储存装置1之间流入流出的电流而运算出的充电状态推定值的本次值作为第一充电状态推定值算出;第二运算部31,在恒流控制时,将基于电池的等效电路模型与电池的电压而运算出的充电状态推定值作为第二充电状态推定值的本次值算出,另一方面,在恒压控制时,将基于电池的等效电路模型与电池的电压、并考虑电池的电阻变化而运算出的充电状态推定值的本次值作为第二充电状态推定值算出;以及修正运算部32,采用第二充电状态推定值来定期修正第一充电状态推定值,所以能够推定基于电池容量和电池充放电时的通电电量的累计值的第一SOC、电流为零的状态下的第二SOC、恒流控制时的第三SOC、以及恒压控制时的第四SOC,与现有技术相比能精度良好地推定电池的充电状态及退化状态。
另外,在第二运算部31中所使用的电池的等效电路模型由具有一个电容器和非线性电阻的并联电路的集中常数类等效电路模型或具有多个电容器和非线性电阻的并联电路的分布常数类等效电路模型构成,所以能够使用集中常数类等效电路模型来节约计算资源,也能使用分布常数类等效电路模型来进行严密的计算。
另外,本实施方式所涉及的第二运算部31基于电容器所储存的电荷Q(N-1)、电容器的静电容值C(N-1)、电池的电阻值(R(N-1)、R0(N-1))以及电池的电压V而算出第二充电状态推定值,所以能采用简单的结构推定第二充电状态推定值。
另外,第二运算部31具有退化量算出部35,该退化量算出部35在电流变化后计测的连续多个电压计测值(Vp)、以及基于电荷Q(N-1)、静电容值C(N-1)与电阻值R(N-1)、R0(N-1)而算出的电压计算值(Vk)之差的总和∑ΔV成为既定值(判定值ε与数据数p之积)为止计算静电容值C(N)及电阻值R(N)、R0(N),并且将电压计测值(Vp)与电压计算值(Vk)之差的总和∑ΔV和既定值一致时的静电容C(N)与电阻值R(N)、R0(N),作为推定电池的退化状态的指标输出,所以与现有技术相比,能利用等效电路模型精度良好地推定充电状态值。
另外,基于静电容C(N)与电阻值R(N)、R0(N)之积而算出电池容量,所以第一运算部30能够使用退化量算出部35所算出的电池容量而精度良好地算出第一充电状态推定值。
另外,第二运算部31具有电阻值算出部36,该电阻值算出部36基于可动锂离子浓度CLi(N-1)和锂离子的活性物质内的扩散常数DLi而算出恒压控制时的电池的电阻值R(N),所以能够将恒压时的电阻增加从用于容量退化推定的计算中除外,能提高SOC运算精度。
产业上的可利用性
如以上那样,本发明能应用于推定二次电池等蓄电池中的SOC的充电状态推定装置,特别地作为能够提高SOC的推定精度的发明是有用的。
标号说明
1 电力储存装置;1-1、1-2、1-k 单电池;2 控制器;3 电流控制装置;4a 总电压传感器;4b 总电流检测传感器;4c 温度传感器;4d 从电压传感器送出的模拟信号;5 马达/发电机;6 电力转换装置;7 交流电网;8a 负极端子的电阻;8b 正极端子的电阻;9a 负极电极层的电子电阻;9b 正极电极层的电子电阻;10a 负极界面的电容器的静电容;10b 正极界面的电容器的静电容;11-1、12-1、1n-1、11-2、12-2、1n-2、11-m、12-m、1n-m 电池模块;11a 负极界面的电阻成分;11b 正极界面的电阻成分;12a 产生于负极界面的电位差;12b 产生于正极界面的电位差;13a 负极内电解质的电阻;13b 正极内电解质的电阻;14 隔离器内电解液的电阻;15 与电极反应有关的电阻;16 与电子/离子有关的电阻;17 相当于开路电压的电动势部;18 产生于电极界面的电容器的静电容;19 充放电开始点;20 充放电结束点;30 第一运算部;31 第二运算部;32 修正运算部;35 退化量算出部;36 电阻值算出部;201 参数运算部;202 数据库部;203 A/D转换器;211 平均电流算出部;212 通电电量算出部;213 SOC变化量算出部;214 SOC算出部;221 电压变化判定部;222 通电判定部;223 电荷/电流值算出部;224 开路电压算出部;225 扩散种浓度算出部;226 电流值算出部;227 扩散电阻算出部;231 电压仿真部;232 电阻/容量算出部;Iall 总电流;T 模块温度;Vall 总电压;Voc 开路电压。
Claims (8)
1.一种充电状态推定装置,与连接多个电池的电力储存装置连接,并推定表示所述电力储存装置的残留容量的充电状态值,其特征在于,具备:
第一运算部,将基于电池容量、充电状态推定值的前次值、以及在控制所述电力储存装置的充放电量的电流控制装置与所述电力储存装置之间流入流出的电流而运算出的充电状态推定值的本次值作为第一充电状态推定值算出;
第二运算部,在采用恒定的电流充电所述电力储存装置的恒流控制时,将基于所述电池的等效电路模型与所述电池的电压而运算出的充电状态推定值的本次值作为第二充电状态推定值算出,另一方面,在采用恒定的电压充电所述电力储存装置的恒压控制时,将基于所述电池的等效电路模型与所述电池的电压、并考虑电池的电阻变化而运算出的充电状态推定值的本次值作为第二充电状态推定值算出;以及
修正运算部,采用第二充电状态推定值来定期修正所述第一充电状态推定值。
2.如权利要求1所述的充电状态推定装置,其特征在于,所述电池的等效电路模型由具有一个并联电路而成的等效电路模型或具有多个并联电路而成的等效电路模型构成,该并联电路是电容器和非线性电阻的并联电路。
3.如权利要求2所述的充电状态推定装置,其特征在于,所述第二运算部基于所述电容器所储存的电荷、所述电容器的静电容值、所述电池的电阻值以及所述电池的电压而算出所述第二充电状态推定值。
4.如权利要求3所述的充电状态推定装置,其特征在于,所述第二运算部具有退化量算出部,所述退化量算出部计算所述静电容值及所述电阻值,直至在电流变化后计测的连续的多个电压计测值、与基于所述电荷、所述静电容值和所述电阻值而算出的电压计算值之差的总和为既定值为止,将所述电压计测值与所述电压计算值之差的总和与所述既定值一致时的所述电容器的静电容和所述电池的电阻值作为推定电池的退化状态的指标输出。
5.如权利要求4所述的充电状态推定装置,其特征在于,所述退化量算出部基于所述电容器的静电容值与所述电池的电阻值之积而算出电池容量。
6.如权利要求1所述的充电状态推定装置,其特征在于,所述第二运算部具有电阻值算出部,所述电阻值算出部基于可动锂离子浓度和锂离子的活性物质内的扩散常数而算出所述恒压控制时的电池的电阻值。
7.如权利要求4所述的充电状态推定装置,其特征在于,所述第二运算部使用所述退化量算出部所算出的静电容值及电阻值而算出第二充电状态推定值。
8.如权利要求6所述的充电状态推定装置,其特征在于,所述第二运算部使用所述电阻值算出部所算出的电池的电阻值而算出所述第二充电状态推定值。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2010/059626 WO2011155017A1 (ja) | 2010-06-07 | 2010-06-07 | 充電状態推定装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102918411A CN102918411A (zh) | 2013-02-06 |
CN102918411B true CN102918411B (zh) | 2015-02-25 |
Family
ID=45097649
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201080067268.7A Expired - Fee Related CN102918411B (zh) | 2010-06-07 | 2010-06-07 | 充电状态推定装置 |
Country Status (10)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US8975897B2 (zh) |
EP (1) | EP2579059B1 (zh) |
JP (1) | JP5511951B2 (zh) |
KR (1) | KR101338639B1 (zh) |
CN (1) | CN102918411B (zh) |
AU (1) | AU2010354957B2 (zh) |
BR (1) | BR112012027318A2 (zh) |
MX (1) | MX2012012939A (zh) |
RU (1) | RU2565339C2 (zh) |
WO (1) | WO2011155017A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108572323A (zh) * | 2017-03-10 | 2018-09-25 | 丰田自动车株式会社 | 电池状态推测装置 |
Families Citing this family (49)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP5668136B2 (ja) * | 2011-04-18 | 2015-02-12 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 蓄電装置 |
JP5889548B2 (ja) * | 2011-05-31 | 2016-03-22 | 株式会社東芝 | 電池劣化算出装置 |
US9213070B2 (en) * | 2011-05-31 | 2015-12-15 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Calculation method, calculation system, and calculation apparatus |
WO2013111231A1 (ja) * | 2012-01-26 | 2013-08-01 | カルソニックカンセイ株式会社 | 電池の状態推定装置 |
JP5839052B2 (ja) * | 2012-02-17 | 2016-01-06 | トヨタ自動車株式会社 | 電池システムおよび劣化判別方法 |
KR101327591B1 (ko) * | 2012-07-02 | 2013-11-12 | 엘에스산전 주식회사 | 인버터의 직류링크 커패시터 진단장치 |
CN104769768B (zh) * | 2012-08-09 | 2017-11-14 | 丰田自动车株式会社 | 蓄电系统 |
JP6011135B2 (ja) * | 2012-08-09 | 2016-10-19 | 株式会社デンソー | 電源システム |
US9182449B2 (en) * | 2012-10-12 | 2015-11-10 | GM Global Technology Operations LLC | Method and system for estimating battery capacity in a vehicle |
KR101547006B1 (ko) * | 2012-10-26 | 2015-08-24 | 주식회사 엘지화학 | 배터리 잔존 용량 추정 장치 및 방법 |
DE102012111086B4 (de) * | 2012-11-19 | 2019-01-03 | Infineon Technologies Ag | Verfahren und Vorrichtungen zum Bestimmen eines Ladezustands |
EP2952919B1 (en) * | 2012-12-04 | 2021-03-24 | LG Chem, Ltd. | Method and system with an apparatus for estimating a parameter of a secondary battery |
WO2014103705A1 (ja) * | 2012-12-26 | 2014-07-03 | 三菱電機株式会社 | 蓄電デバイスの寿命予測装置及び蓄電デバイスの寿命予測方法 |
JP5708668B2 (ja) * | 2013-01-18 | 2015-04-30 | トヨタ自動車株式会社 | 蓄電システム |
WO2014118824A1 (ja) | 2013-02-01 | 2014-08-07 | トヨタ自動車株式会社 | 電池システム |
MX2015008638A (es) * | 2013-03-18 | 2015-10-05 | Mitsubishi Electric Corp | Aparato y metodo para estimar degradacion de dispositivo de almacenamiento electrico. |
JP5862836B2 (ja) * | 2013-04-11 | 2016-02-16 | トヨタ自動車株式会社 | 電池システム |
US9347998B2 (en) * | 2013-04-17 | 2016-05-24 | Allegro Microsystems, Llc | System and method for measuring battery voltage |
JP6499075B2 (ja) * | 2013-07-15 | 2019-04-10 | 古河電気工業株式会社 | 二次電池状態検出装置および二次電池状態検出方法 |
KR102248599B1 (ko) | 2014-05-20 | 2021-05-06 | 삼성에스디아이 주식회사 | 배터리의 충전방법 및 이를 위한 배터리 관리 시스템 |
US9193273B1 (en) * | 2014-06-15 | 2015-11-24 | Efficient Drivetrains, Inc. | Vehicle with AC-to-DC inverter system for vehicle-to-grid power integration |
US9987942B2 (en) * | 2014-09-03 | 2018-06-05 | Ford Global Technologies, Llc | Method of operating vehicle powertrain based on prediction of how different chemical type batteries connected in parallel will operate to output demanded current |
JP6262686B2 (ja) * | 2015-04-27 | 2018-01-17 | ファナック株式会社 | 平滑コンデンサの寿命予測手段を有するモータ制御装置 |
KR102032229B1 (ko) * | 2015-11-18 | 2019-10-16 | 현대일렉트릭앤에너지시스템(주) | 배터리 수명 상태 추정 시스템 및 그 방법 |
JP6615011B2 (ja) | 2016-03-09 | 2019-12-04 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 電池管理システム、電池システムおよびハイブリッド車両制御システム |
JP6647111B2 (ja) | 2016-03-29 | 2020-02-14 | 古河電気工業株式会社 | 二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法 |
JP6339618B2 (ja) | 2016-03-29 | 2018-06-06 | 古河電気工業株式会社 | 二次電池劣化推定装置および二次電池劣化推定方法 |
JP5980459B1 (ja) * | 2016-03-30 | 2016-08-31 | 本田技研工業株式会社 | 電源装置、該電源装置を有する輸送機器、蓄電部の充電率と開放端電圧の相関情報を推定する推定方法、および該相関情報を推定するためのプログラム |
JP6662172B2 (ja) * | 2016-04-20 | 2020-03-11 | スズキ株式会社 | 電池管理装置および電池管理方法 |
CN105807168B (zh) * | 2016-05-11 | 2018-06-08 | 大连理工大学 | 一种用于修正超级电容器soc估算的方法 |
JP6759891B2 (ja) * | 2016-09-07 | 2020-09-23 | 日立化成株式会社 | 車載用蓄電デバイスモデルのパラメータ同定方法及びパラメータ同定装置 |
KR102343974B1 (ko) | 2017-01-09 | 2021-12-29 | 볼보 트럭 코퍼레이션 | 배터리 팩의 충전 상태를 결정하기 위한 방법 및 장치 |
CN107271906B (zh) * | 2017-05-31 | 2019-10-18 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 电池包健康度估算方法和装置 |
KR102203245B1 (ko) * | 2017-11-01 | 2021-01-13 | 주식회사 엘지화학 | 배터리 soc 추정 장치 및 방법 |
JP7038530B2 (ja) * | 2017-12-05 | 2022-03-18 | 昭和電工マテリアルズ株式会社 | デバイス状態検知装置、電源システムおよび自動車 |
JP6978339B2 (ja) * | 2018-02-16 | 2021-12-08 | 株式会社半導体エネルギー研究所 | 二次電池の充電状態推定装置及び異常検出装置、及び二次電池の管理システム |
KR20190107888A (ko) * | 2018-03-13 | 2019-09-23 | 한국전자통신연구원 | 제로 에너지 타운 피크 전력 관리 방법 및 장치 |
CA3095272C (en) * | 2018-03-28 | 2021-11-30 | Toyo System Co., Ltd. | Degradation state determination device and degradation state determination method |
EP3579007B1 (en) * | 2018-06-07 | 2022-08-17 | Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co KG | Method and apparatus for estimating a state of charge of a battery |
CN111239613B (zh) * | 2018-11-29 | 2022-07-05 | 宏碁股份有限公司 | 电池电量估计方法与电子装置 |
WO2020129477A1 (ja) * | 2018-12-18 | 2020-06-25 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | 電池状態推定装置、電池状態推定方法、及び電池システム |
CN113614981B (zh) * | 2019-03-18 | 2024-07-09 | 日本汽车能源株式会社 | 电池管理装置、电池管理方法、电力储存系统 |
WO2020208762A1 (ja) * | 2019-04-11 | 2020-10-15 | 三菱電機株式会社 | 蓄電池の特性推定装置および特性推定方法 |
JP7513391B2 (ja) * | 2019-12-19 | 2024-07-09 | 横河電機株式会社 | 二次電池管理システム及び二次電池管理方法 |
JP7191873B2 (ja) * | 2020-01-17 | 2022-12-19 | 株式会社東芝 | 充放電制御装置、充放電システム、充放電制御方法及び充放電制御プログラム |
JP7487125B2 (ja) | 2021-02-10 | 2024-05-20 | 株式会社豊田自動織機 | 燃料電池システム |
JP7387660B2 (ja) * | 2021-02-10 | 2023-11-28 | 株式会社東芝 | 電池の診断方法、電池の診断装置、電池の診断システム、電池搭載機器及び電池の診断プログラム |
JP2022139620A (ja) * | 2021-03-12 | 2022-09-26 | 株式会社東芝 | 電池の診断方法、電池の診断装置、電池の診断システム、電池搭載機器及び電池の診断プログラム |
US20230358815A1 (en) * | 2022-05-09 | 2023-11-09 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and device with estimating battery state |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002238106A (ja) * | 2001-02-14 | 2002-08-23 | Denso Corp | ハイブリッド車の電池状態制御方法 |
CN1720462A (zh) * | 2002-12-11 | 2006-01-11 | 日本电池株式会社 | 电池充电状态算术运算设备和电池充电状态算术运算方法 |
CN1767309A (zh) * | 2004-10-28 | 2006-05-03 | 三洋电机株式会社 | 二次电池的电力控制方法及电源装置 |
JP2008199723A (ja) * | 2007-02-09 | 2008-08-28 | Railway Technical Res Inst | バッテリーの残容量推定装置 |
CN101346636A (zh) * | 2005-12-27 | 2009-01-14 | 丰田自动车株式会社 | 二次电池的充电状态推定装置与充电状态推定方法 |
WO2009116641A1 (ja) * | 2008-03-21 | 2009-09-24 | 株式会社明電舎 | 電力変換装置 |
CN101627517A (zh) * | 2007-03-06 | 2010-01-13 | 丰田自动车株式会社 | 电动车辆、充电状态推定方法以及记录了用于使计算机执行充电状态推定方法的程序的计算机可读取的记录介质 |
CN101682204A (zh) * | 2007-06-15 | 2010-03-24 | 丰田自动车株式会社 | 电源系统、具备该电源系统的车辆以及充放电控制方法 |
CN101687465A (zh) * | 2007-06-20 | 2010-03-31 | 丰田自动车株式会社 | 车辆用电源装置和其中的蓄电装置的充电状态推定方法 |
JP2010071703A (ja) * | 2008-09-17 | 2010-04-02 | Calsonic Kansei Corp | 組電池の残量推定方法及び装置 |
Family Cites Families (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3121732B2 (ja) | 1994-11-04 | 2001-01-09 | 三菱電機株式会社 | 二次電池のパラメータ測定方法ならびにそれを用いた二次電池の充放電制御方法および寿命予測方法、ならびに、二次電池の充放電制御装置およびそれを用いた電力貯蔵装置 |
DE69909472T2 (de) * | 1998-05-28 | 2004-05-27 | Toyota Jidosha K.K., Toyota | Vorrichtung zum schätzen des ladungszustands einer batterie und verfahren zum schätzen des abnutzungszustands einer batterie |
JP3879278B2 (ja) * | 1998-11-10 | 2007-02-07 | 日産自動車株式会社 | ハイブリッド車の充電量演算方法および充電量演算装置 |
DE10203810A1 (de) * | 2001-06-29 | 2003-01-16 | Bosch Gmbh Robert | Verfahren zur Ermittlung des Ladezustands und/oder der Leistungsfähigkeit eines Ladungsspeichers |
JP3747826B2 (ja) | 2001-09-05 | 2006-02-22 | 日産自動車株式会社 | 二次電池の充電率推定装置 |
JP3714246B2 (ja) * | 2001-12-18 | 2005-11-09 | 日産自動車株式会社 | 二次電池の充電率推定装置 |
JP3852371B2 (ja) * | 2002-05-24 | 2006-11-29 | 日産自動車株式会社 | 二次電池の充電率推定装置 |
US7321220B2 (en) * | 2003-11-20 | 2008-01-22 | Lg Chem, Ltd. | Method for calculating power capability of battery packs using advanced cell model predictive techniques |
WO2006080067A1 (ja) * | 2005-01-27 | 2006-08-03 | Panasonic Ev Energy Co., Ltd. | 二次電池の充放電電気量推定方法および装置、二次電池の分極電圧推定方法および装置、並びに二次電池の残存容量推定方法および装置 |
RU2283504C1 (ru) * | 2005-06-28 | 2006-09-10 | Федеральное государственное унитарное предприятие "Производственно-конструкторское предприятие "ИРИС" | Автоматизированная система контроля и диагностики аккумуляторных батарей |
JP4830382B2 (ja) * | 2005-07-19 | 2011-12-07 | 日産自動車株式会社 | 二次電池の充電率推定装置 |
KR100859688B1 (ko) * | 2006-10-12 | 2008-09-23 | 삼성에스디아이 주식회사 | 배터리 관리 시스템 및 그의 구동 방법 |
JP4703593B2 (ja) * | 2007-03-23 | 2011-06-15 | 株式会社豊田中央研究所 | 二次電池の状態推定装置 |
US7830119B2 (en) * | 2007-08-29 | 2010-11-09 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Adaptive battery estimator and method |
US7957921B2 (en) * | 2008-02-19 | 2011-06-07 | GM Global Technology Operations LLC | Model-based estimation of battery hysteresis |
JP2010019595A (ja) * | 2008-07-08 | 2010-01-28 | Fuji Heavy Ind Ltd | 蓄電デバイスの残存容量演算装置 |
-
2010
- 2010-06-07 AU AU2010354957A patent/AU2010354957B2/en not_active Ceased
- 2010-06-07 EP EP10852857.1A patent/EP2579059B1/en not_active Not-in-force
- 2010-06-07 CN CN201080067268.7A patent/CN102918411B/zh not_active Expired - Fee Related
- 2010-06-07 RU RU2012155314/28A patent/RU2565339C2/ru active
- 2010-06-07 MX MX2012012939A patent/MX2012012939A/es active IP Right Grant
- 2010-06-07 KR KR1020127027258A patent/KR101338639B1/ko active IP Right Grant
- 2010-06-07 JP JP2012519152A patent/JP5511951B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 2010-06-07 BR BR112012027318A patent/BR112012027318A2/pt not_active IP Right Cessation
- 2010-06-07 WO PCT/JP2010/059626 patent/WO2011155017A1/ja active Application Filing
- 2010-06-07 US US13/640,056 patent/US8975897B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002238106A (ja) * | 2001-02-14 | 2002-08-23 | Denso Corp | ハイブリッド車の電池状態制御方法 |
CN1720462A (zh) * | 2002-12-11 | 2006-01-11 | 日本电池株式会社 | 电池充电状态算术运算设备和电池充电状态算术运算方法 |
CN1767309A (zh) * | 2004-10-28 | 2006-05-03 | 三洋电机株式会社 | 二次电池的电力控制方法及电源装置 |
CN101346636A (zh) * | 2005-12-27 | 2009-01-14 | 丰田自动车株式会社 | 二次电池的充电状态推定装置与充电状态推定方法 |
JP2008199723A (ja) * | 2007-02-09 | 2008-08-28 | Railway Technical Res Inst | バッテリーの残容量推定装置 |
CN101627517A (zh) * | 2007-03-06 | 2010-01-13 | 丰田自动车株式会社 | 电动车辆、充电状态推定方法以及记录了用于使计算机执行充电状态推定方法的程序的计算机可读取的记录介质 |
CN101682204A (zh) * | 2007-06-15 | 2010-03-24 | 丰田自动车株式会社 | 电源系统、具备该电源系统的车辆以及充放电控制方法 |
CN101687465A (zh) * | 2007-06-20 | 2010-03-31 | 丰田自动车株式会社 | 车辆用电源装置和其中的蓄电装置的充电状态推定方法 |
WO2009116641A1 (ja) * | 2008-03-21 | 2009-09-24 | 株式会社明電舎 | 電力変換装置 |
JP2010071703A (ja) * | 2008-09-17 | 2010-04-02 | Calsonic Kansei Corp | 組電池の残量推定方法及び装置 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
Automotive Battery Management Systems;Pattipati, B. et.al;《IEEE AUTOTESTCON 2008》;20080911;第581-586页 * |
Two Volt, High Power, High Energy Density Rechargeable Lithium Polymer Battery;Broadhead, J.;《The Twelfth Annual Battery Conference on Applications and Advances》;19971231;第157-162页 * |
刘国栋.电动汽车电池智能充电系统研究.《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技II辑》.2008,第C035-46页. * |
动力锂离子电池组充电器设计与性能监测;冉多钢等;《电源技术》;20090228;第33卷(第2期);第123-126页 * |
电池充电状态智能测试系统的设计;班建民等;《微计算机信息》;20050731;第21卷(第10-2期);第72-73页 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108572323A (zh) * | 2017-03-10 | 2018-09-25 | 丰田自动车株式会社 | 电池状态推测装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101338639B1 (ko) | 2013-12-06 |
RU2565339C2 (ru) | 2015-10-20 |
MX2012012939A (es) | 2013-01-17 |
EP2579059A1 (en) | 2013-04-10 |
US20130027047A1 (en) | 2013-01-31 |
JPWO2011155017A1 (ja) | 2013-08-01 |
JP5511951B2 (ja) | 2014-06-04 |
EP2579059B1 (en) | 2014-04-02 |
EP2579059A4 (en) | 2013-05-29 |
AU2010354957B2 (en) | 2014-04-17 |
RU2012155314A (ru) | 2014-07-20 |
KR20120139818A (ko) | 2012-12-27 |
WO2011155017A1 (ja) | 2011-12-15 |
US8975897B2 (en) | 2015-03-10 |
BR112012027318A2 (pt) | 2016-08-02 |
AU2010354957A1 (en) | 2012-12-13 |
CN102918411A (zh) | 2013-02-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102918411B (zh) | 充电状态推定装置 | |
CN110914696B (zh) | 用于在电池的操作期间估计电池开路池格电压、充电状态以及健康状态的方法和系统 | |
Chaoui et al. | State of charge and state of health estimation for lithium batteries using recurrent neural networks | |
Chaoui et al. | Lyapunov-based adaptive state of charge and state of health estimation for lithium-ion batteries | |
Sun et al. | Adaptive unscented Kalman filtering for state of charge estimation of a lithium-ion battery for electric vehicles | |
Sassi et al. | Comparative study of ANN/KF for on-board SOC estimation for vehicular applications | |
Chaoui et al. | Online parameter and state estimation of lithium-ion batteries under temperature effects | |
Azis et al. | State of charge (SoC) and state of health (SoH) estimation of lithium-ion battery using dual extended kalman filter based on polynomial battery model | |
US20100017155A1 (en) | Battery management system | |
Chaoui et al. | Adaptive state of charge estimation of lithium-ion batteries with parameter and thermal uncertainties | |
CN102565716A (zh) | 用于计算二次电池的残余容量的设备 | |
KR100901252B1 (ko) | 슬라이딩 모드 관측기를 이용한 2차 전지 soc 예측방법 및 장치 | |
CN104956233A (zh) | 电池状态推断装置 | |
CN106340689A (zh) | 一种电池组系统容量自学习的方法 | |
Chaoui et al. | Online parameter identification of lithium-ion batteries with surface temperature variations | |
Qiu et al. | Battery hysteresis modeling for state of charge estimation based on Extended Kalman Filter | |
Chaoui et al. | Accurate state of charge (SOC) estimation for batteries using a reduced-order observer | |
CN112946481A (zh) | 基于联合h∞滤波的滑模观测器锂离子电池soc估计方法及电池管理系统 | |
Selvabharathi et al. | Experimental analysis on battery based health monitoring system for electric vehicle | |
Jian et al. | Comparison of SOC estimation performance with different training functions using neural network | |
Chaoui et al. | State of charge estimation of LiFePO 4 batteries with temperature variations using neural networks | |
Chaoui et al. | Adaptive state of charge (SOC) estimation for batteries with parametric uncertainties | |
Kumar et al. | Estimation of state of charge and terminal voltage of li-ion battery using extended kalman filter | |
Yalavarthy et al. | Review of battery SoC estimating methods and enhanced algorithm for estimating SoC based on OCV-AHC approach | |
Yamin et al. | Embedded state of charge and state of health estimator based on Kalman filter for electric scooter battery management system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant | ||
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20150225 |
|
CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |