CN104512265A - 车辆电池充电设定点控制 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种车辆电池充电设定点控制。公开了一种可调节的车辆牵引电池充电设定点策略，所述车辆牵引电池充电设定点策略能够调节用于从公用电网对电池充电的最大电池荷电状态(SOC)设定点。基于即将到来的路线的知识和相关的驾驶行为，车辆计算小于最大电池SOC充电设定点的设定点，从而当车辆开始运行时，车辆可使用再生制动和历史驾驶行为，以允许在行程期间将电池充电至最大值。

Description

车辆电池充电设定点控制
技术领域
本公开涉及基于来自再生事件的电池荷电状态的预期增加量来调整车辆电池充电设定点。
背景技术
混合动力电动车辆或全电动车辆具有为车辆推进而储存并提供能量的牵引电池。为了提高性能和电池寿命，需要在特定的极限内操作车辆。在极限之外操作电池会降低性能或电池的寿命。当停车时可通过电网对电池充电，当车辆在运动时可通过经由发送机驱动的车载发电机或通过再生制动对电池充电。
用于控制和操作电池组的重要的量是电池功率容量。电池功率容量指示电池能够提供(释放)或接收(充电)多少电力，以满足驾驶者和车辆需求。
发明内容
公开了一种可调节的车辆牵引电池充电设定点策略，所述车辆牵引电池充电设定点策略能够调节用于从公用电网对电池充电的最大电池荷电状态(SOC)设定点。基于即将到来的路线的知识和相关的驾驶行为，车辆可计算小于最大电池SOC充电设定点的设定点，从而当车辆开始运行时，车辆可使用再生制动和历史驾驶行为，以允许在行程期间将电池充电至最大值。
根据本公开的一方面，一种车辆可包括：电池，具有荷电状态(SOC)和最大SOC设定点；至少一个控制器，被配置为：如果SOC小于SOC设定点，则将电池充电至所述SOC设定点，其中，所述SOC设定点由所述最大SOC设定点与针对包括再生事件的预期的车辆路线而预测的SOC的净最大增加量之间的差限定，所述再生事件降低供应至电池的充电电流。
所述至少一个控制器还可被配置为：如果SOC大于所述SOC设定点，则将电流供应至与车辆电连接的电网，以将所述SOC降低到所述SOC设定点。
所述再生事件可以是制动。
所述再生事件可以是沿着所述路线的感应充电。
所述再生事件可以是太阳能捕获。
所述车辆还可包括发动机，其中，所述再生事件由发动机操作导致的充电。根据本公开的另一方面，一种用于控制车辆的电力系统的方法可包括：基于行程的预期的下一个路线计算电池的最佳荷电状态(SOC)，使得电池的最大SOC与最佳SOC之间的差近似等于针对行程的预期的下一个路线的SOC的预计净最大增加量；测量电池的当前SOC；将最佳SOC和当前SOC进行比较；当最佳SOC大于当前SOC时，将电池充电至最佳SOC；当最佳SOC小于当前SOC时，使得电池向与电池电连接的电网放电。
所述预期的下一个路线可包括再生制动事件。
所述预期的下一个路线可包括感应充电事件。
所述预期的下一个路线可包括太阳能捕获事件。
所述预期的下一个路线可包括由发动机操作导致的充电事件。
根据本公开的另一方面，一种混合动力电动车辆可包括：发电机；电池，具有荷电状态(SOC)和最大SOC设定点；至少一个控制器，被配置为：如果SOC小于SOC设定点，则将电池充电至所述SOC设定点，其中，所述SOC设定点由所述最大SOC设定点与针对包括再生事件的行程的期望的下一个路线而预测的SOC的净最大增加量之间的差限定，所述再生事件至少部分地由通过发电机将机械能转换成电能储存在电池中而限定以降低供应至电池的充电电流。
所述再生事件还可由感应充电限定。
所述再生事件还可由太阳能捕获限定。所述车辆还可包括发动机，其中，所述再生事件还由因发动机的操作导致的充电而限定。
附图说明
图1示出了具有电池组的示例性的混合动力电动车辆；
图2示出了包括电池单元以及电池单元监视和控制系统的电池组布置；
图3是示出了针对典型的锂离子电池单元的开路电压(Voc)与电池荷电状态(SOC)的关系的曲线图；
图4是示例性的电池单元等效电路的示意图；
图5是SOC贡献和变化率关于路线的位置的示图；
图6示出了在已经为路线优化电池充电设定点之后，SOC关于路线的位置；
图7示出了在还没有为路线优化电池充电设定点和已经为路线优化电池充电设定点之后，SOC关于路线的位置的叠加；
图8示出了在单个电力循环结束时确定的故障检测的流程图。
具体实施方式
在此描述了本公开的实施例。然而，应理解的是，所公开的实施例仅为示例，并且其它实施例可以以多种和替代形式实施。附图不一定按比例绘制；可放大或缩小一些特征以示出特定组件的细节。因此，在此所公开的具体结构和功能性细节不应解释为限制，而仅为用于教导本领域技术人员多样地采用本发明的代表性基础。如本领域的普通技术人员将理解的是，参照任一附图示出和描述的多个特征可与一个或更多个其它附图中示出的特征相组合，以产生未明确示出或描述的实施例。示出的特征的组合提供用于典型应用的代表性实施例。然而，与本公开的教导一致的特征的多种组合和修改可被期望用于特定应用或实施方式。
图1描绘了示例性的插电式混合动力电动车辆。插电式混合动力电动车辆102可包括机械地连接至混合动力传动装置106的一个或更多个电动机104。此外，混合动力传动装置106机械地连接至发动机108。混合动力传动装置106还可被机械地连接至驱动轴110，驱动轴110机械地连接至车轮112。当发动机108开启时，电动机104能够提供推进力。当发动机108关闭时，电动机104能够提供减速能力。电动机104可被构造为能够将机械能转换成电能的发电机，并且可通过回收在摩擦制动系统中通常将作为热损失掉的能量而提供燃料经济性效益。由于混合动力电动车辆102可以在特定状况下按照电动模式运转，因此，电动机104还可以减少污染物排放。
牵引电池或电池组114储存可以由电动机104使用的能量。车辆电池组114通常提供高压直流(DC)输出。电池组114电连接至电力电子模块(powerelectronics module)116。电力电子模块116还电连接至电动机104，并且提供在电池组114与电动机104之间双向传输能量的能力。例如，典型的电池组114可以提供DC电压，而电动机104可能需要三相交流(AC)电流来运转。电力电子模块116可以将DC电压转换为电动机104所需要的三相AC电流。在再生模式下，电力电子模块116将来自用作发电机的电动机104的三相AC电流转换为电池组114所需要的DC电压。在此描述的方法同样可应用于纯电动车辆或者使用电池组的任何其它装置。
电池组114除了提供用于推进的能量之外，还可以提供用于其它车辆电气系统的能量。典型的系统可包括将电池组114的高压DC输出转换为与其它车辆负载兼容的低压DC电源的DC/DC转换器模块118。其它高压负载(诸如压缩机和电加热器)可直接连接到从电池组114引出的高压总线。在典型的车辆中，低压系统电连接至12V电池120。全电动车辆可具有相似的结构，只是不具有发动机108。
可以通过外部电源126对电池组114进行再充电。外部电源126可以通过经由充电端口124进行电连接而向车辆102提供AC或DC电力。充电端口124可以是被配置为从外部电源126向车辆102传输电力的任何类型的端口。充电端口124可以电连接至电力转换模块122。电力转换模块122可以调节来自外部电源126的电力，以向电池组114提供适合的电压和电流水平。在一些应用中，外部电源126可被配置为向电池组114提供适合的电压和电流水平，并且电力转换模块122可以不是必需的。在一些应用中，电力转换模块122的功能可以存在于外部电源126中。车辆发动机108、传动装置106、电动机104和电力电子模块116可以由动力传动系控制模块(PCM)128控制。
图1除了示出了插电式混合动力电动车辆之外，如果将组件108移除，则图1还可示出电池电动车辆(BEV)。同样地，如果将组件122、124和126移除，则图1可示出传统的混合动力电动车辆(HEV)或者功率分流式混合动力电动车辆。
可以从多种化学配方构建电池组内的各个电池单元。典型的电池组的化学成分可包括(但不限于)是铅酸、镍镉(NiCd)、镍金属氢化物(NIMH)、锂离子或锂离子聚合物。图2示出了N个电池单元模块202简单串联配置的典型的电池组200。电池单元模块202可包括单个电池单元或者并联电连接的多个电池单元。然而，电池组可由任何数量的单独的电池单元和电池单元模块按照串联或并联或它们的特定组合连接而组成。典型的系统可以具有一个或更多个控制器(诸如用于监视并控制电池组200的性能的电池控制模块(BCM)208)。BCM 208可以监视多个电池组水平特性(诸如通过电流传感器206测量的电池组电流、电池组电压210以及电池组温度212)。在特定的布置中，对于建立可靠的电池监视系统而言，电流传感器206的性能可能是至关重要的。电流传感器的准确度对估计电池荷电状态和容量可能是有用的。电流传感器可基于物理原理利用多种方法(包括霍尔效应IC传感器、变压器或电流钳位、电压与流经其的电流成正比的电阻器、利用干涉仪来测量由磁场产生的光的相位改变的光纤或者罗哥夫斯基线圈(Rogowski coil))来检测电流。
除了测量和监视电池组水平特性外，还需要测量和监视电池单元水平特性。例如，可以测量每个单元的路端电压、电流和温度。系统可使用传感器模块204来测量一个或更多个电池单元模块202的特性。所述特性可包括电池单元电压、温度、使用年限、充电/放电循环的数目等。典型地，传感器模块将测量电池单元电压。电池单元电压可以是单个电池的电压或者并联或串联地电连接的一组电池的电压。电池组200可利用多达Nc个传感器模块204来测量所有电池单元202的特性。每个传感器模块204可将测量值传输至BCM 208，以进行进一步处理和协调。传感器模块204可将模拟形式或数字形式的信号传输至BCM 208。
对于典型的锂离子电池单元来说，荷电状态(SOC)与开路电压(Voc)之间存在使得Voc＝f(SOC)的关系。图3是示出了作为SOC的函数的开路电压Voc的典型的曲线300。可以从电池特性的分析或者从电池单元的测试来确定SOC与Voc之间的关系。所述函数可以使得SOC可被计算为f1(Voc)。可以通过查找表或等效方程式实现所述函数或反函数。曲线300的精确形状可基于锂离子电池的精确的配方而变化。开路电压Voc可随着电池充电和放电的结果而变化。
存在确定电池SOC的多种方法，所述方法包括开路电压的测量、进入电池或从电池出去的电荷的量的积累、用于电池电解质的比重计的使用、阻抗光谱分析(impedance spectroscopy)和量子磁性(quantum magnetism)。开路电压的测量需要负载与电池断开并且电池端子“漂浮”。在进行所述测量之前，随着端子“漂浮”，电池必须“休息”或者稳定(settle)。如果电池处于负载下(电流流入电池或者从电池流出)，则当电池端子断开时，开路电压将不是电池SOC的准确表现，直到电荷稳定为止。由于这一方面，所以当电池在运行时，使用开路电压不是确定电池SOC的理想方式。当电池在运行时，使用库仑计数(Coulomb counting)是优选的方法。这一方法测量在给定的时间段期间进入到电池的电流或从电池流出的电流。这一方法的一个问题是：如果电流传感器出现故障，则电池SOC的计算将不准确。在混合动力车辆的运行期间，关键是要准确地确定电池SOC，以便BCM 208可以使用电池SOC的整个操作范围。
图4示出了一个可能的电池单元等效电路模型(ECM)。电池单元可被模拟为电压源(Voc)402，电压源(Voc)402具有与其相关联的电阻(404和406)和电容408。由于电池单元阻抗，导致路端电压Vt410通常不与开路电压Voc402相同。开路电压Voc402不容易被测量，而只有电池单元的路端电压410易于被测量。因为开路电压Voc402不容易被测量，因此可以使用基于模型的方法来估计Voc402的值。模型可需要已知的或估计的电阻和电容的值。电池单元模型可取决于电池化学特性。对于所描述的方法来说，针对电池单元选择的精确模型未必是关键的。
等效电路模型的控制方程可如下书写：
V · 2 = - 1 r 2 C V 2 + 1 C I - - - ( 1 )
Voc-Vt＝V2+Ir1   (2)
其中，V2412是电路模型中的C 408或者r2406两端的电压；是V2412基于时间的微分；r2406是电池的电荷转移电阻；C 408是电池的双层电容；I 414是测量的电池电流；Voc402是电池的开路电压；Vt410是测量的电池端子两端的电池电压(路端电压)；r1404是电池的内电阻。
在典型的电池系统中，可以直接测量一些值(诸如电流I 414、路端电压Vt410)。然而，电阻值和电容值可能随着时间变化而不容易测量。可能需要电池阻抗参数估计模型来计算电池的阻抗参数。估计系统的参数的一个方法是使用递归参数估计方法(诸如扩展卡尔曼滤波器(EKF：Extended KalmanFilter))。例如，EKF可被构建为：使用电流I 414作为输入、电压V2412作为状态、Voc-Vt作为输出。电池ECM阻抗参数(r1404、r2406和C 408)或者所述参数的组合可被看作为将被识别的状态。一旦识别了所述参数和状态，便可基于电池电压和电流的操作极限以及当前的电池状态来计算电池功率容量。
PHEV或BEV的电动行驶距离取决于在行程开始时的电池电荷。电池电荷由充电设定点(charge setpoint)指示。默认的充电设定点是将电池充分充电至最大操作SOC。
基于自驾驶者的当前位置(车辆在当前位置充电，所述当前位置通常为他的家或工作地点)的未来路线，将电池充电到最大操作SOC可能不是最有效的策略。这一未来路线可以是完整的路线或者是部分路线(如果在充电时已知仅部分信息)。部分信息可包括当前车辆海拔、历史驾驶数据(诸如驾驶者行为)、从当前位置获得的关于路线的统计数据等。如果驾驶者在增高的海拔下生活或者工作，则使得去往下一个目的地的未来行程提供了利用再生制动或其它再生方式对车辆充电的机会，所述其它再生方式包括(但不限于)发动机充电、用于柴油混合动力催化剂清洁的发动机操作、用于催化剂加热的发动机操作、驱动附件(诸如窗口除霜装置)的发动机操作、加热车辆的发动机操作、加热电池组的发动机操作、太阳能捕获和沿着道路的感应充电，因为车辆将不允许其自身对电池过充电，所以默认的充电策略可能不是有效的。一个示例是在高的山区生活或工作，在所述山区上驾驶者通过从充电站下坡行驶来开始每次行程，从而按照默认的充电策略，再生能量将损耗。
一个解决方案是基于在下一个行程期间的未来电池最大净SOC增加量来确定充电设定点。最大的未来电池SOC增加量或者最大净SOC增加量可能出于多个原因，所述多个原因包括：基于即将到来的路线(upcoming route)的再生制动、发动机使用和驾驶行为。即将到来的路线可以是下一个路线和/或下一个目的地。可以在“上一个”行程结束在车辆连接到电池充电器之前，或者在前往下一个路线之前的某一时刻，确定即将到来的路线。可以利用多种方式来进行下一个路线的输入，所述多种方式包括(但不限于)：(i)驾驶者直接输入下一个行程；(ii)基于驾驶者先前的驾驶历史来预测电池SOC增加量；(iii)使用GPS或者其它导航数据从当前的位置来确定海拔和路线。在驾驶者离开车辆之前没有输入未来的行程信息的情形下，可使用预测系统来确定未来SOC增加量和轮廓线(profile)。如果获得了即将到来的目的地，则车辆可计算前往所述目的地的最可能的路线以及相关联的SOC轮廓线。
通过过去的驾驶历史预测的假定的驾驶行为提供了与能量使用潜力或能量回收潜力有关的信息。假定的驾驶行为包括道路信息、交通信息、标示的速度限制和交通标志等。可以使用路线信息从预测的或指定的目的地得出对能线图的一般分析。在给定的道路状况下(标示的速度、道路坡度、曲率、当日时间、天气、交通、交通灯、道路标志灯)的驾驶者的平均行为是通常影响能量分析的数据。
在确定了未来路线和驾驶行为之后，所述系统分析下一个进入的、确定的或预测的路线，以在沿着路线的每个点处预测能量增加量或减少量。这是针对路线的每段进行SOC增加量的预测的计算，这是由于：SOC增加包括在“制动段”中的再生制动或者发动机-发电机能量生成，在能量使用期间的SOC减少包括在制动段或电池配件使用之间的“爬坡”。地理属性与SOC贡献之间的关系是反向的：下坡驾驶产生SOC的正的净贡献或向上的斜线，上坡驾驶产生SOC的负的净贡献或向下的斜线。
在未来的车辆运行期间预测最大净SOC增加量需要当前的SOC的知识并在下一个车辆行程期间预测未来的SOC轮廓线。
图5示出了示例性的完整的SOC贡献轮廓线500。该SOC轮廓线500是SOC贡献502关于行程距离504的图表，行程距离504是车辆沿着行程的空间位置。向上的斜线506是来自预测的再生制动的正贡献，向下的斜线508是针对上坡段的能量的负贡献，车辆在上坡段消耗能量以上坡。向上的斜线506具有相应的正的SOC变化率520，向下的斜线508具有相应的负的SOC变化率522。在所述示例中，驾驶者以小的下坡段510开始他的行程、接着是较长的上坡段512、接下来是另一个下坡段514。
当已经确定即将到来的路线并且已经汇集行程的每段的SOC贡献时，可识别最大的SOC水平516。当确定了最大SOC净贡献516时，接下来的步骤是将该最大贡献水平与图6中所示的最大SOC对齐。
图6是SOC水平602关于行程距离504的图表，行程距离504是车辆沿着行程的空间位置。在该示例图表中，最大SOC水平604和最小SOC水平606设置了电池操作范围。调整完整的SOC轮廓线500，使得最大SOC贡献516与最大SOC水平604对齐。由此可确定期望的初始SOC值608。另外，可确定电池SOC轮廓线500将与最小SOC水平606相交的交叉点610。交叉点610是车辆控制将从常规操作转变到电荷保持操作模式的点。
在图7中示出了调整后的初始SOC 608的SOC轮廓线与默认策略的对比，在默认策略中，电池被充电至最大初始SOC或最大SOC水平604。如图7中所示，默认策略不针对未来路线、驾驶行为分析以及随后的能量分析执行任何计划。从起始的小下坡、接下来的再生段或SOC增加段，默认策略无法使用初始再生，而将电荷保持在最大SOC水平604(如段702所示)。一旦到达了SOC减少的第一段，车辆便汲取能量以用于推进或其它配件，并且SOC下降(如段704所示)。当发生其它SOC增加时，车辆可再次捕获能量(如段706所示)，直到SOC达到点708处的最大SOC水平604。从该SOC增加的结束点710起，车辆将表现得非常像“最佳”解决方案。
如图7中所示，在最大SOC贡献点710之后，所述最佳策略和默认策略将表现得完全一样。基于调整后的初始的SOC 608的最佳策略使用电池中的较少量的电荷(如较低的SOC所指示)开始行程。这一较少的起始电荷需要来自充电端口的较少的能量，从而导致来自电网的较低的充电成本。能量节约是最大SOC水平604与期望的初始SOC 608之间的差712。通过利用最佳策略来确定期望的初始SOC 608(初始SOC 608是基于未来行程的最佳SOC设定点)，通过不采用“顶式充电”(top charge)，取而代之的是，允许车辆在运行期间对电池再充电，而将电池充电至节约能量712的期望的SOC初始点608。通过基于未来行程分析而选择充电设定点，可回收更多的再生制动能量并从电网耗费较低的电力。另一个优点在于：更多的再生制动能量回收导致由发电机(而不是刹车片)执行车辆制动，提供了更长的摩擦制动器寿命。此外，对于相同的行程，总体SOC水平(均方根RMS)比使用默认设定点的SOC水平低。较低的RMS SOC水平可以减缓电池老化进程，导致较长的电池寿命。
图8是确定最佳充电设定点的流程图。该流程图可以在微处理器、微控制器、可编辑逻辑器件、专用集成电路(ASIC)、或者其它数字或模拟系统上实现，此外，可利用确定性模型、概率模型、模糊逻辑或其它方式来实现该流程图。在框802处，利用驾驶者输入、路线预测、交通数据、历史数据、GPS数据或类似的信息计算未来的路线和性能能量分析。在框804处，基于路线能量分析计算行程或路线期间的预测的最大SOC(SOC_max)。这可以是基于不考虑SOC上限而回收的最大再生制动沿着路线的理论SOC的预测。在框806处，将最大理论SOC和SOC设定点(SOC_setpoint_default)进行比较，如果最大理论SOC大于当前的SOC设定点，则在框808处确定最佳SOC(SOC_opt)。可以递归地确定这一最佳SOC设定点。在框810处，将电池SOC(SOC_actual)和所述最佳SOC进行比较，如果电池SOC大于所述最佳SOC，则在框812中可将电池电力送回到电网。如果电池SOC小于所述最佳SOC，则在框814中可将电池充电至所述最佳SOC。
在此公开的程序、方法或算法可被传送到处理装置、控制器或计算机/通过处理装置、控制器或计算机实现，所述处理装置、控制器或计算机可包括任何现有的可编程电子控制单元或者专用的电子控制单元。类似地，所述程序、方法或算法可以以多种形式被存储为可被控制器或计算机执行的数据和指令，所述多种形式包括(但不限于)信息永久地存储在非可写存储介质(诸如ROM装置)上以及信息可变地存储在可写存储介质(诸如软盘、磁数据带式存储器、光学数据带式存储器、CD、RAM装置、FLASH装置、MRAM装置以及其它磁介质和光学介质)上。所述程序、方法或算法还可被实现为软件可执行对象。可选地，所述程序、方法或算法可利用合适的硬件组件(诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或任何其它硬件组件或装置)或者硬件、软件和固件组件的结合被整体或部分地实施。
虽然上面描述了示例性实施例，但是并不意味着这些实施例描述了权利要求包含的所有可能的形式。说明书中使用的词语为描述性词语，而非限制性词语，并且应理解的是，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，可做出各种改变。如上所述，可组合多个实施例的特征以形成本发明的可能未明确描述或示出的进一步的实施例。
虽然多个实施例已被描述为提供优点或者可在一个或更多个期望的特性方面优于其它实施例或现有技术实施方式，但是本领域的普通技术人员应该意识到，一个或更多个特征或特点可被折衷，以实现期望的整体系统属性，所述期望的整体系统属性取决于具体的应用和实施方式。这些属性可包括(但不限于)成本、强度、耐久性、生命周期成本、可销售性、外观、包装、尺寸、维护保养方便性、重量、可制造性、装配容易性等。因此，被描述为在一个或更多个特性方面不如其它实施例或现有技术实施方式的实施例并不在本公开的范围之外并且可被期望用于特殊的应用。

Claims (6)

1.一种车辆，包括：
电池，具有荷电状态(SOC)和最大SOC设定点；
至少一个控制器，被配置为：如果SOC小于SOC设定点，则将电池充电至所述SOC设定点，其中，所述SOC设定点由所述最大SOC设定点与针对包括再生事件的预期的车辆路线而预测的SOC的净最大增加量之间的差限定，所述再生事件降低供应至电池的充电电流。
2.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述至少一个控制器还被配置为：如果SOC大于所述SOC设定点，则将电流供应至与车辆电连接的电网，以将所述SOC降低到所述SOC设定点。
3.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述再生事件是制动。
4.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述再生事件是沿着所述路线的感应充电。
5.根据权利要求1所述的车辆，其中，所述再生事件是太阳能捕获。
6.根据权利要求1所述的车辆，所述车辆还包括发动机，其中，所述再生事件是由发动机操作导致的充电。
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