CN104011555B - 评估电池荷电状态的设备及方法 - Google Patents
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Abstract
公开了评估电池荷电状态(SOC)的设备及方法。依照本发明的评估电池荷电状态的设备包括：第一SOC计算单元，其通过应用预定参数以计算电池的第一荷电状态；一个或多个第二SOC计算单元，其通过应用不同参数以计算该电池的一个或多个第二SOC；及最佳参数提取单元，其从一个或多个第二SOC中识别最接近该电池的实际SOC的第二SOC，并且提取被应用至最接近该实际SOC的该第二SOC的参数来作为最佳参数，其中该第一SOC计算单元通过应用该最佳参数以计算该电池的最终SOC。
Description
相关申请的交叉引用
此申请主张在2012年10月26号向韩国知识产权局提出申请的韩国专利申请第10-2012-0119712号的优先权及权益，其全部内容以参考方式并入本文。
技术领域
本发明涉及评估电池荷电状态的设备及方法，且更具体而言涉及用于评估电池荷电状态的设备，其包括第一SOC计算单元，其应用预定参数以计算电池的第一荷电状态(SOC)；及一个或多个第二SOC计算单元，其个别地应用不同参数以计算电池的一个或多个第二SOC，用以提取应用于第二SOC的参数，其为接近电池的实际SOC而作为最佳参数，并且应用该最佳参数来计算电池的最终SOC，使得被用于评估SOC的参数可被实时校正，而且不管电池的储存状态及退化，仍可维持SOC的高精确度及评估电池荷电状态的方法。
背景技术
具有产品群的高适用性及诸如高能量密度的电特性的二次电池广泛用于不仅便携式装备，亦用于由电驱动源或能量储存系统(ESS)或不间断电源(UPS)系统驱动的电动车(EV)或混合动力车(HV)，其使用用于家用或工业用途的中或大型电池。
这样的二次电池具有主要优点，其大幅降低矿物燃料的使用，但不制造依据能量使用的副产品，使得二次电池已吸引注意作为环保并改进能量效率的新能源。
当二次电池实施为用于便携式终端的电池时，不一定增加二次电池在高容量环境中的使用。然而，通常使用应用于电动车或能量储存源的电池，使得多个二次电池单元组合在一起以增加对于高容量环境的使用。
当这样的电池具体地多个二次电池交替充电及放电时，需要管理电池使得有效率地控制电池的充电及放电，以维持适当操作状态及性能。
为达此目的，提供电池管理系统(BMS)，其管理电池的状态及性能。BMS测量电池的电流、电压或温度，以依据测量的电流、电压及温度评估电池的荷电状态(SOC)，并控制SOC使得燃料消耗效率最佳。为正确地控制SOC，需要正确地测量充电及放电的电池的SOC。
在现有技术的BMS中，电池的SOC的测量方法包括一种方法，其累积流入电池的充电/放电电流以评估电池的SOC。然而，依据此方法，当以电流传感器测量电流所产生的误差持续地累积，使得SOC的精确度随时间而降低。
另一方面，存在一种方法，其在对电池充电/放电的同时测量电池的电压，从测量的电压评估非负载状态的电池的开路电压(OCV)，并参照每一开路电压的SOC表而映射对应于评估的开路电压的SOC。然而，在对电池充电或放电的同时测量的电压与实际电压大不相同。例如，当电池连接至负载以开始对电池放电时，电池的电压突然下降，且当电池开始从外部电源充电时，电池的电压突然增加。因此，因电池充电/放电时测量的电压及实际电压间的误差，SOC的精确度可能下降。
可选地，将电池视为电模型并且把电池模型的理论输出值与实际输出值比较以评估通过主动校正的SOC的方法包括SOC评估方法，其被称为扩展卡尔曼滤波器(EKF)SOC评估算法。依照EKFSOC评估算法，SOC的最大误差为低的，例如在室温下为3％，而且不管电力模式如何，SOC评估可显著地被稳定执行使得EKFSOC评估算法被广泛使用来评估电池的SOC。
该EKFSOC评估算法通过实验提取电池模型的参数并且使所提取的参数作为一个表。然而，已经被提取且被计算的该参数并不会改变，使得SOC的精确度在初始阶段为高的，但SOC的精确度可能会随着实际储存状态及电池的退化而降低。
发明内容
本发明已致力于提供用于评估电池荷电状态的设备，其包括第一SOC计算单元，其应用预定参数以计算电池的第一荷电状态(SOC)；及一个或多个第二SOC计算单元，其个别地应用不同参数以计算电池的一个或多个第二SOC，用以提取应用至第二SOC的参数，其为接近电池的实际SOC而作为最佳参数，并且应用该最佳参数来计算电池的最终SOC，使得被用于评估SOC的参数可被实时校正，而不管电池的储存状态及退化，仍可维持SOC的高精确度及评估电池荷电状态的方法。
本发明的示例性实施例提供电池SOC评估设备，其包括：第一SOC计算单元，其应用预定参数以计算电池的第一荷电状态(SOC)；一个或多个第二SOC计算单元，其个别地应用不同参数以计算电池的一个或多个第二SOC；及最佳参数提取单元，其从一个或多个第二SOC确认最接近电池的实际SOC的第二SOC，以提取被应用于最接近实际SOC的第二SOC的参数来作为最佳参数，其中第一SOC计算单元可应用该最佳参数以计算电池的最终SOC。
该预定参数可以为从扩展卡尔曼滤波器(EKF)SOC评估算法的电池模型而被提取的参数。
当第一SOC计算单元计算第一SOC时，第二SOC计算单元可同时地计算一个或多个第二SOC。
最佳参数提取单元可使用在第二SOC计算单元中被同时地计算的第二SOC来实时地提取最佳参数。
当在电池中流动的电流为以预定电流值或更低值流动达预定时间或更长时间时，该最佳参数提取单元可确定在此时的电压值为电池的开路电压(OCV)并且使用该OCV来计算电池的实际SOC。
该预定时间可以为30分钟。
该预定电流值可以为1A。
参数可以为与电池电流、电压、温度的一个或多个相关的值。
本发明的示例性实施例提供电池SOC评估方法，其包括：通过应用预定参数计算电池的第一荷电状态(SOC)；通过个别地应用不同参数来计算电池的一个或多个第二SOC；从一个或多个第二SOC确认最接近电池的实际SOC的第二SOC；提取应用于最接近实际SOC的第二SOC的参数作为最佳参数；及通过应用最佳参数来计算电池的最终SOC。
该预定参数可以为从扩展卡尔曼滤波器(EKF)SOC评估算法的电池模型所提取的参数。
第二SOC的计算可与第一SOC的计算同时地执行。
作为最佳参数应用于最接近实际SOC的第二SOC的参数的提取可包括利用在第二SOC的计算中被同时地计算的第二SOC实时地提取最佳参数。
电池SOC评估方法可进一步包括当在电池中流动的电流以预定电流值或更小值流动达预定时间或更长时间时，确定在此时的电压值为电池的开路电压(OCV)；且利用OCV来计算电池的实际SOC。
该预定时间可以为30分钟。
该预定电流值可以为1A。
参数可以为与电池的电流、电压及温度的一个或多个相关的值。
依照本发明的方面，可提供用于评估电池荷电状态的设备，其包括第一SOC计算单元，其应用预定参数以计算电池的第一荷电状态(SOC)；及一个或多个第二SOC计算单元，其个别地应用不同参数以计算电池的一个或多个第二SOC，用以提取应用于接近电池的实际SOC的第二SOC的参数作为最佳参数，并且应用该最佳参数计算电池的最终SOC，使得被用于评估SOC的参数可实时校正而不管电池的储存状态及退化，仍可维持SOC的高精确度及评估电池荷电状态的方法。
附图说明
图1为示出依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备被应用于电动车辆的概要示意图。
图2为示出依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备的概要示意图。
图3为示出依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估方法的流程图。
具体实施方式
以下将参照附图详细说明本发明。文中，可能造成本发明不必要含糊的已知功能及配置的重复说明及详细说明将被省略。提供本发明的示例性实施例使得本领域技术人员可更完全了解本发明。因此，附图中元件的形状、尺寸等可夸大以求清楚理解。
在说明书中，除非清楚说明，术语“包含”及例如“包括”的变形将理解为简单地包含所述元件，但不排除任何其他元件。
说明书中所说明的术语“单元”表示处理至少一功能及操作的单元，并可由硬件组件或软件组件或其组合实施。
图1为示出依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备被应用于电动车辆的概要示意图。
图1示出示例，其中依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备被应用于电动车辆。然而，除了电动车辆之外，若二次电池被应用至其中，依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备可被应用至任何技术领域，诸如家用或工业能量储存系统(ESS)或不间断电源(UPS)系统。
电动车辆1可包括电池10、电池管理系统(BMS)20、电子控制单元(ECU)30、逆变器40及电机50。
电池10为电能量源，其供应驱动力至电机50以驱动电动车1。电池10可依据电机50和/或内燃机引擎(未描绘)的驱动而由逆变器40充电或放电。
此处，并未特定限制电池10的类型，例如，电池10可由锂离子电池、锂聚合物电池、镍镉电池、镍氢电池、或镍锌电池配置。
电池10系由电池组形成，其中多个电池单元串联和/或并联连接。设置一个或多个电池组以形成电池10。
BMS20评估电池10的状态，并使用评估的状态信息来管理电池10。例如，BMS20评估及管理电池10的状态信息，诸如荷电状态(SOC)、健康状态(SOH)、最大输入/输出电力能力、或电池的输出电压。BMS20使用状态信息控制电池10的充电或放电，且进一步亦可评估替换电池10的时间。
依据本发明的BMS20可包括电池SOC评估设备(图2的100)，其将于以下说明。使用电池SOC评估设备可改进评估电池10的SOC的精确度及可靠性。
ECU30为电子控制装置，其控制电动车1的状态。例如，ECU30依据诸如油门、煞车、或速度的信息而确定转矩的程度，并控制电机50的输出以便符合转矩信息。
ECU30发送控制信号至逆变器40，使得电池10依据诸如从BMS20传输的电池10的SOC或SOH的状态信息而充电或放电。
逆变器40依据ECU30的控制信号而对电池10充电及放电。
电机50依据从ECU30传输的控制信息(例如，转矩信息)而使用电池10的电能量驱动电动车10。
使用电池10的电能量驱动电动车1，使得正确评估电池10的状态(例如，SOC)是重要的。
因此，以下将参照图2至3说明依据本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备及方法。
图2示意描绘依据本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备。
图2示意描绘依据本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备。
参照图2，依据本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备100连接至电池10以评估电池10的SOC。依据本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备100可包括于连接至电池10的电池管理系统(BMS)、电力监控系统(例如，远程监督控制及数据采集(SCADA)系统)、用户终端、及充电器/放电器的至少一者中，或可实施为BMS、电力监控系统、用户终端、及充电器/放电器。
依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备100可包括第一SOC计算单元110、第二SOC计算单元121、122及123及最佳参数提取单元130。在图2中所示的电池SOC评估设备100为示例性实施例，但其构成元件不限制于图2中所示的示例性实施例，而且若有需要，则可添加、修改或删除一些构成元件。
第一SOC计算单元110应用预定参数以计算电池10的第一SOC。在此情况中，该参数为被用于评估SOC的参数而且可以与电池10的电流、电压及温度的一个或多个相关的值。在第一SOC计算单元110中被用于计算第一SOC的预定参数可以为在扩展卡尔曼滤波器(EKF)SOC评估算法的电池模型中所提取的参数。该电池模型可在EKFSOC评估算法中通过对电池的实验所提取，并且该参数经确定以便评估最准确的SOC。然而，当SOC利用通过实验被确定的参数而得以评估时，评估的SOC的精确度在初始阶段为高的，但精确度可在稍后依照电池的储存状态及退化程度而被降低。因此，依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备包括第二SOC计算单元121、122及123及最佳参数提取单元130，以依照电池10的状态来校正该参数。
第二SOC计算单元121、122及123个别地应用不同参数，以计算电池10的一个或多个第二SOC。在图2中示出三个第二SOC计算单元121、122及123，其为示例性实施例，且若需要，亦可提供一个、两个或四个或更多个第二SOC计算单元121、122及123。该第二SOC计算单元121、122及123个别地应用不同于该预定参数(其被应用于第一SOC计算单元110)的各种参数，以计算多个第二SOC。
在一个或多个第二SOC中，最佳参数提取单元130确认最接近电池10的实际SOC的第二SOC，以提取被应用于最接近实际SOC的第二SOC的参数作为最佳参数。在此，当在电池10中流动的电流以预定电流值或更低值流动达预定时间或更长时间时，该最佳参数提取单元130可确定在此时的电压值为电池的开路电压(OCV)并且利用OCV计算电池的实际SOC。在示例性实施例中，该预定时间可以为30分钟且该预定电流值可以为1A。即，当在电池10中流动的电流为以1A或更低值流动达30分钟或更长时间时，最佳参数提取单元130可确定在此时的电压值为电池的开路电压(OCV)。当最佳参数提取单元130利用OCV来计算实际SOC时，对应于所评估的OCV的该SOC为参照每个OCV被映像至SOC表以获取该实际SOC。
如上所述，在通过第二SOC计算单元121、122及123及最佳参数提取单元130提取最佳参数之后，第一SOC计算单元110应用该最佳参数计算电池10的最终SOC。如此一来，依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备100可利用所提取的最佳参数来计算准确的SOC。
在示例性实施例中，当第一SOC计算单元110计算第一SOC时，第二SOC计算单元121、122及123可同时地计算一个或多个第二SOC。最佳参数提取单元130可利用第二SOC来实时提取最佳参数，且该第二SOC为同时地在第二SOC计算单元121、122及123中被计算。如此一来，依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估设备100可实时计算准确的SOC。
图3为示出依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估方法的流程图。
参考图3，当依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估方法开始时，首先，在S10中预定参数被应用于计算电池的第一SOC。在此情况中，该预定参数可以为在EKFSOC评估算法的电池模型中所提取的参数。
在S20中，不同参数被应用于计算电池的一个或多个第二SOC。
接着，在S30中，确定在电池中流动的电流是否以预定电流值(例如1A)或更低值流动达预定时间(例如30分钟)或更长时间。若在电池中流动的电流以预定电流值或更低值流动达预定时间或更长时间，则在S40中，确定在此时的电压值为电池的OCV，而且在S50中，电池的实际SOC可利用OCV来计算。
接着，在S60中，从一个或多个第二SOC中确认最接近电池的实际SOC的第二SOC，而且在S70中，提取被应用于最接近实际SOC的第二SOC的参数作为最佳参数。
在S70中提取最佳参数之后，在S80中该最佳参数被应用来计算电池的最终SOC。
在一个示例性实施例中，步骤S20可与步骤S10同时地执行。在步骤S70中，在步骤S20中同时地被计算的第二SOC可用于实时提取最佳参数。如此一来，依照本发明的示例性实施例的电池SOC评估方法可实时计算准确的SOC。
以上所说明的电池SOC评估方法已参照图中所描绘的流程图加以说明。为简单说明本发明，将本方法描述为一系列方块图，但本发明不局限于方块的顺序，且若干方块的过程可以与说明书中所描绘及说明的方块顺序不同的顺序实施，或与其它方块同时实施。可实施可达成相同或类似结果的方块的各式不同分歧、流程路径、及顺序。已描绘的所有方块不必然实施说明书中所说明的方法。
虽然已描绘及说明本发明的特定实施例，对于本领域技术人员而言显然本发明的技术精神不局限于附图及以上说明，且可实施各式修改而不偏离本发明的范围。理解的是本发明的精神内的本发明的权利要求将涵盖这样的修改。
Claims (14)
1.一种电池荷电状态评估设备，包括：
第一荷电状态SOC计算单元，其应用预定参数以计算电池的第一SOC；
一个或多个第二SOC计算单元，其个别地应用不同参数以计算所述电池的一个或多个第二SOC；及
最佳参数提取单元，其从一个或多个第二SOC确认最接近所述电池的实际SOC的第二SOC，以提取被应用至最接近所述实际SOC的第二SOC的参数来作为最佳参数，
其中所述第一SOC计算单元应用所述最佳参数以计算所述电池的最终SOC，以及
其中当在所述电池中流动的电流为以预定电流值或更小值流动达预定时间或更长时间时，所述最佳参数提取单元确定在此时的电压值为所述电池的开路电压OCV且使用所述OCV来计算所述电池的实际SOC。
2.如权利要求1的设备，其中所述预定参数为从扩展卡尔曼滤波器EKFSOC评估算法的电池模型所提取的参数。
3.如权利要求1的设备，其中当所述第一SOC计算单元计算所述第一SOC时，所述第二SOC计算单元同时地计算一个或多个第二SOC。
4.如权利要求3的设备，其中所述最佳参数提取单元使用在所述第二SOC计算单元中被同时地计算的第二SOC来实时地提取所述最佳参数。
5.如权利要求1的设备，其中所述预定时间为30分钟。
6.如权利要求1的设备，其中所述预定电流值为1A。
7.如权利要求1的设备，其中所述参数为与所述电池的电流、电压及温度的一个或多个相关联的值。
8.一种电池荷电状态评估方法，包括：
通过应用预定参数来计算电池的第一荷电状态SOC；
通过个别地应用不同参数来计算所述电池的一个或多个第二SOC；
当在所述电池中流动的电流为以预定电流值或更小值流动达预定时间或更长时间时，确定在此时的电压值为所述电池的开路电压OCV；
使用所述OCV来计算所述电池的实际SOC；
从所述一个或多个第二SOC确认最接近所述电池的所述实际SOC的第二SOC；
提取被应用至最接近所述实际SOC的第二SOC的参数来作为最佳参数；及
通过应用所述最佳参数来计算所述电池的最终SOC。
9.如权利要求8的方法，其中所述预定参数为从扩展卡尔曼滤波器EKFSOC评估算法的电池模型所提取的参数。
10.如权利要求9的方法，其中第二SOC的计算与第一SOC的计算同时地执行。
11.如权利要求10的方法，其中提取被应用至最接近所述实际SOC的第二SOC的参数作为最佳参数包括使用在第二SOC的计算中被同时地计算的所述第二SOC来实时地提取所述最佳参数。
12.如权利要求8的方法，其中所述预定时间为30分钟。
13.如权利要求8的方法，其中所述预定电流值为1A。
14.如权利要求8的方法，其中所述参数为与所述电池的电流、电压及温度的一个或多个相关联的值。
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