CN107076801A - 电池管理系统中的电化学阻抗谱 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种在使用可再充电电池期间确定所述电池的健康状态(SoH)和/或充电状态(SoC)的方法，所述方法包括以下步骤：在第一选择频率范围内生成第一激励信号，在第二选择频率范围内生成第二激励信号，将所述第一和第二激励信号施加在所述可再充电电池上，测量所述两个激励信号中的每一个的响应信号，以及然后计算作为所述激励信号和相应的响应信号之间的比率的电化学阻抗(EI)，以及然后通过将计算的EI与所述电池的电路模型比较确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC，和/或通过直接评价EI的特性确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。本发明也涉及一种被配置用于执行根据本发明的方法的步骤的电池管理系统。

Description

电池管理系统中的电化学阻抗谱
技术领域
本发明涉及在电池管理系统中使用电化学阻抗谱测量，以便在使用期间确定可再充电电池的健康状态(SoH)，并且涉及在所述电池的使用期间(即在充电和放电期间)平衡电池单元。
背景技术
随着锂离子电池在我们的日常生活中、尤其是在电动车辆中越来越多地使用，对更长电池寿命的需求变得越来越重要。在该上下文中电池寿命是指电池耐久性，电池组或单元在其需要再充电之前可以继续操作多长时间。
尽管在如何实现延长的电池寿命方面存在差异(更有效的部件或更大容量的电池)，但是对于这些应用的充电状态(SoC)预测的准确性也存在增加的期望。另外，在较大的电池系统(例如在电动车辆中存在的电池系统)的情况下，期望增加寿命乃至第二寿命应用。
当制造电池时，已知在电池投入使用之前通过电化学阻抗谱(EIS)测量来导出所述电池的模型。然而，在电池应该持续许多年的电动车辆的情况下，从EIS测量导出的模型将随时间变得不准确。
在操作期间在电池管理系统(BMS)中适合于老化的电池单元的电池参数将永远不会像在实验室中用于新电池所测量的参数那样好。所以需要一种电池管理系统，其可以能够处理电池状态(电池模型)的降低的精度。
发明内容
因此本发明的目的是提供一种在实际使用期间更精确地确定电池的各种参数(例如充电状态和/或健康状态)而不是依赖于电池的预测或工厂模型的方法。
本发明的另一目的是在实际使用期间确定电池的各种参数，例如充电状态和/或健康状态，以及使用所述参数用于单元平衡。
本发明的另一个目的是提供一种更有效的模块化电池管理系统。
根据本发明，通过一种在使用可再充电电池期间确定所述电池的健康状态(SoH)和/或充电状态(SoC)的方法来实现上述和其他目的，所述方法包括以下步骤：
-在第一选择频率范围内生成第一激励信号，
-在第二选择频率范围内生成第二激励信号，
-将所述第一和第二激励信号施加在所述可再充电电池上，
-测量所述两个激励信号中的每一个的响应信号，以及然后
-计算作为所述激励信号和相应的响应信号之间的比率的电化学阻抗(EI)，以及然后
-通过将计算的EI与所述电池的电路模型比较确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC，和/或通过直接评价EI的特性确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。
在电池操作期间确定EIS测量数据为已循环甚至几次的任何电池提供了增加的电池状态精度。优选地，在充电和/或放电期间确定EIS。
通过使用两个激励信号(每个选择频率区域一个)，可以减小计算电化学阻抗谱的问题的计算复杂性，其容易在如今在电动车辆中使用的标准电池管理系统的微控制器中实现。
在实施例中，直接从EI确定的这些特性可以被布置在这样的地方：其中Imag(Z)＝0，或者其中实对虚图中的阻抗曲线的斜率为零。
根据本发明的方法的实施例还包括以下步骤：
-计算EI的实部和虚部，并且可能在奈奎斯特(Nyquist)图中表示EI，以及然后
-通过将所述电池的电路模型曲线拟合到计算的EI的实部和虚部或奈奎斯特图来确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。
来自奈奎斯特图的特性属性将基于电池中增加的内部阻抗，预测由于循环和日历寿命并且也由于包括功率衰减而引起的电池老化。
不仅板载EIS在整个电池系统的寿命期间改善了包含的SoH模型的准确性，而且还为BMS提供对电池动力学中未预见的变化作出反应的机会，所述变化在将电池安装到给定系统(例如车辆)中之前并未被电池的初始循环预见到。
根据本发明的方法的另一实施例还包括以下步骤：
-计算作为频率的函数的EI的幅度，以及然后
-通过将作为频率的函数的EI的幅度曲线(波特图)拟合到所述电池的电路模型来确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。
由此，与电池的复阻抗的幅度谱有关的频变参数是可容易预测的。
根据本发明的方法的另一实施例还包括以下步骤：
-计算作为频率的函数的EI的相位，以及然后
-通过将作为频率的函数的EI的相位曲线拟合到所述电池的电路模型(波特图)来确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。
由此，与电池的复阻抗的相位谱有关的频变参数是可容易预测的。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一选择频率范围包括比包括在所述第二选择频率范围中的频率低的频率。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一选择频率范围包括比包括在所述第二选择频率范围中的频率低的频率，并且其中所述两个频率范围重叠。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一选择频率范围包括比包括在所述第二选择频率范围中的频率低的频率，并且其中所述两个频率范围不重叠。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一选择频率范围包括在0.1Hz至1Hz，优选地0.1至1000Hz范围内的频率，并且其中所述第二选择频率范围包括在1000Hz至5000Hz，或500Hz至5000Hz，或1000Hz至10000Hz范围内的频率。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一激励信号是电流信号并且所述响应是电压信号。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第二激励信号是电流信号并且所述响应是电压信号。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第二激励信号是电压信号并且所述响应是电流信号。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一激励信号是电压信号并且所述响应是电流信号。
在理论上，电流和电压信号可以互换以用于激励，但是精度的实际限制通常使得控制小电流比控制小电压更容易。这在测量电池的阻抗时特别重要，所述阻抗典型地在几毫欧的量级。对于适当的阻抗测量，激励不能将电池推到线性响应区域之外，所述线性响应区域典型地在正/负10-20mV的量级内，并且由于I＝U/Z(其中I是电流，U是电压，并且Z是阻抗)，激励电流在几安培的范围内，其可以比几mV更精确地被控制。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一激励信号是连续变化的谐波信号，例如正弦信号。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一激励信号是步进信号。在根据本发明的方法的另一实施例中，所述步进信号是交变步进信号或斜坡步进信号。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第二激励信号是连续变化的谐波信号，例如正弦信号。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第二激励信号是单频恒定信号。由此显著减小计算复杂性，尤其是如果第二频率区域处于中间或高频率范围，例如1000Hz至5000Hz。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述响应信号作为时域信号被测量并且然后傅立叶变换成频域，以便获得EI。
电化学阻抗谱(EIS)可以用于表征不同的电化学系统，例如电池。EIS使用电信号的注入和所得的响应信号的分析。激励可以具有许多不同的波形，但是申请人进行的研究已表明可以使用单正弦信号并且它可以是电压或电流信号。
下面描述可应用于在电池管理系统(BMS)中实现的三种方法：
通过使用专用频率发生器和放大器产生激励信号执行单正弦阻抗谱，并且测量由另一正弦波形组成的交变响应信号。为了减少计算问题，单正弦阻抗谱与电流激励信号：和电压响应信号U(ω)＝U0·ejωt一起使用，其中ω是角频率并且是正弦波形的相位偏移。然后阻抗被计算为：
替代地，或者与以上组合，可以使用傅立叶变换的TDM技术。TDM是数学处理，其中时域测量被变换为频域。其可以用于电池中的电流和电压变化之间的关系以提取电化学阻抗谱数据。这里要考虑的实现方式是电流(步长)从一个恒定水平到另一个的变化，同时通过经由测量检测步长或作为由BMS诱发的控制技术而快速测量所得到的电压变化。然后使用傅立叶变换将电压和电流的该变化从时域数学地变换为频域，因此呈现阻抗。
然而，另一种技术是确定固定频率交流阻抗数据点，其通过施加固定频率激励并且测量交流电压以在单点获得阻抗而获得。它是单正弦方法的子集，并且因此需要较少的计算资源和硬件来执行。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述电路模型是Randles电路或与Randles电路等效的电路。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述第一和/或第二激励信号由专用频率发生器生成。
在根据本发明的方法的另一实施例中，针对所述可再充电电池中的每个单元或每个单元块确定EI，并且其中依赖于针对每个单元或单元块获得的EI平衡所述单元或单元块。
在根据本发明的方法的另一实施例中，通过将能量从具有相对较低的EI的单元或单元块移动到具有相对较高的EI的单元或单元块来平衡所述单元或单元块。
根据另一实施例，所述方法还包括以下步骤：确定所述可再充电电池中的每个单元或每个单元块的容量，并且通过将能量从具有相对较低的容量和相对较低的EI的单元或单元块移动到具有相对较高的容量和相对较高的EI的单元或单元块来平衡所述单元或单元块。
具有关于内部阻抗发展的最新信息(例如，来自BMS)的能力也允许单独的电池的更智能平衡，原因是BMS将更好地预测电池组内部的哪个单独的电池将限制放电或充电电流。这样做的一种方式是通过观察每个电池的单独容量并且从较高容量电池填充到较低容量电池。因此，如果具有较高容量的电池中的一个也具有较高阻抗，则从该电池获取能量将不是有益的。相反实际上会更适用，原因是具有较高阻抗的电池将比具有较低阻抗的电池更快地放电。
了解每个电池中的单独阻抗允许BMS基于当前条件(电流率、温度等)将能量从一个电池转移到另一个，并且因此延长每一个放电循环并缩短每个充电循环。
在根据本发明的方法的另一实施例中，所述可再充电电池的SoH本身或以任何组合包括以下特征中的任何一个：容量衰减、功率衰减、电池老化(例如由于固体电解质界面中的不可逆锂积聚)、由于电池中的内部短路(例如由于刺穿分离器的枝晶生长)导致的热失控。
当讨论电池的可用能量的量化时，类比通常是显示系统中剩余的“燃料”水平的燃料计。尽管这通过例如在传统汽车中的燃料量的确定而容易地实现，但是存储在电池中的电化学能量并不容易。
有三种主要方法来确定电池中存储的电化学能量：直接、间接和自适应。直接方法包括诸如电池电压或阻抗测量的物理参数，间接方法使用具有某种形式的校准的库仑计数以减少累积误差，并且自适应方法可以组合直接和间接方法并且应用校正。这些方法都给出了电池的充电状态(SoC)，其与燃料量类似，但是由于二次电池被使用了几百到几千次循环，因此也必须知道燃料的“健康”。这称为电池的健康状态(SoH)。
健康状态(SoH)是描述电池相对于其新状态或其规范的性能的一般术语。在国际标准中没有约定的SoH的数学定义，但是存在一些一般接受的定义。
容量衰减-在关键限制是可用能量的应用(例如需要要求持久的范围或能量存储解决方案的电动车辆)中的SoH被测量为在完全充电状态和完全放电状态之间可用的初始或额定电池容量的百分比。
功率衰减-混合动力车辆和能量缓冲系统(例如电网调节)等中的SoH专注于电池输送功率的能力。热操作窗口是固定的，并且热操作窗口内的功率能力由电池的内部阻抗导致的耗散功率的增加确定。在这样的应用中的SoH被定义为与参考值相比的电池阻抗增加的函数。
由于
P＝U·I
并且
U＝R·I
其中R是作为SoC和温度的函数的总电池电阻，我们得到
其中索引“0”是初始值并且“x”是当前值。如果然后在与初始水平相同的电压下进行测量，则表达式减小到
因此功率衰减可以表达为总电池电阻的增加的函数。以上参数可以一起使用以形成总SoH。
老化可以分为两个主要类型：循环相关的老化(循环寿命)和日历相关的老化(日历寿命)。在锂离子电池的第一充电循环期间，电解质与阳极和阴极都反应以形成称为固体电解质界面(SEI)的膜。这是一种持续贯穿电池寿命并在升高温下加速的化学反应。SEI对碳阳极的影响已被充分记载。过厚的膜在所有温度下增加内部电阻，但是在低温下更差，其中它变为供Li+离子通过的较少的孔，这可能导致金属锂离子沉积在电极的表面上。这些枝晶导致活性材料的损失，并且通过产生内部短路或在热失控期间用作反应放大器而造成危险。SEI层也在阴极上形成，但程度较小，并且它们对电池性能的影响没有如此明显。
所有锂离子电池化学物质使用的摇椅机构使Li+离子经由电解质的介质在正极和负极中的嵌入位点之间迁移。对于充电，这通常意味着从阴极(正)电极移动到阳极(负)。
取决于电极材料的性质，与当嵌入位点未被占据时相比，当存在Li+离子时，嵌入位点可以占据不同的体积。该结构的这种膨胀和收缩可以导致剥离，由此电极材料微结构的表面元件可能破裂和破碎，减少电极的活性材料，产生容量减小。这可以在包括碳和钴的许多电极材料中看到。
因而，所以可以通过优化放电窗口的深度来增加电池的循环寿命，使得将电极/循环受到的应变水平保持在某些限制内。
锂离子电池中的分离器用于保持正电极和负电极分离以防止内部短路，同时仍允许Li+离子在电极之间容易地迁移。分离器的多孔材料变得被电极材料的元素以及作为金属锂沉积在分离器上的Li+离子污染。这导致活性电极材料的减少以及分离器的孔隙率的减小，导致内部电阻的增加。
电池阻抗的突然增加或减小可以是对电池内部的安全性危急发展的早期警告，并且对其检测将使BMS能够适当地消除任何热失控或其他危险情况。
电池的老化反映在EIS测量中，并且双层容量和欧姆电阻都与电池老化之间存在相关性。利用这些结果，可以使用BMS进行参数的比较分析，所述BMS进行初始EIS测量并且随后分析进度，因此保持老化跟踪。
根据另一实施例，所述方法可以应用于电池管理系统的辅助部件而不仅仅应用于所述可再充电电池本身。
根据本发明的方法的优选实施例，所述电池是包括多个电池单元的锂离子电池。然而，可以使用任何其他电池类型，例如铅酸、锂硫、钠离子、钠硫、锌空气、锂空气和其他锂金属电池。
根据本发明的方法的优选实施例，所述可再充电电池包括多个单元，在每个单元上测量所述响应信号并且在所述可再充电电池的所有多个单元上施加所述激励信号。
激励信号波形与测量的响应信号组合使用以导出每个单元的阻抗值。由此简化了设置并且减少了要记录的样本的数量。
以上和其他目的也通过一种用于控制和监视由电力总线互连的多个电池单元的模块化电池管理系统实现，所述电池管理系统包括联网的管理单元，所述联网的管理单元经由公共系统数据总线可操作地连接到接口单元，所述联网的管理单元中的每一个包括可操作地连接到电池单元的阻抗传感器，以根据上述方法的实施例确定其EI。
优选地，所述模块化电池管理系统还包括用于单元平衡的装置。在模块化电池管理系统的优选实施例中，所述电池单元沿着所述电力总线串联互连。
根据本发明的模块化电池管理系统的实施例还包括也连接到系统数据总线的辅助控制单元，所述辅助控制单元包括阻抗传感器，以用于根据如上所述的方法的实施例确定辅助部件的EI，其中所述激励信号施加到所述部件而不是所述电池单元。
根据本发明的实施例的方法和模块化电池管理系统特别地涉及需要配备微控制器的电池管理系统(BMS)的更大应用，例如轻型电动车辆(LEV)、插电式混合动力电动车辆(PHEV)和电池电动车辆(BEV)。
电池化学物质不限于锂离子，它也可以容易地应用于其他已知和未来的电池化学物质。在本说明书中，术语电池适用于单个电池和组合电池组。
为了实现在电动车辆中使用的高电压，电池以这样的配置串联连接：使得具有较低能量含量的任何电池将在电池组的其余部分之前完全放电。这将使整个电池组的容量限制到具有最低能量的电池的容量。
为了避免该最弱环节情况，采用技术来尝试均衡每个电池中的电荷或能量的水平。该类型的活动通常称为平衡。在大多数情况下，平衡方案基于开路电压或在低(0.01C)充电或放电电流下测量的端电压。这不考虑具有SoH补偿的电池的实际容量。
平衡可以大致分为被动和主动。被动平衡涉及从具有比最弱电池高的能量含量的电池消耗能量，并且其主要用于补偿电池之间不同的自放电率和循环效率(能量输入相对于能量输出)。然而在实践中，如果适当地实施，被动平衡仅在健康电池组上提供电池的有效均衡。
主动平衡将能量从一个或多个电池或外部源移动到电池组中的另一个电池。由于能量被转移而不是耗散，在从平衡分流电路移除多余的热量方面没有挑战，允许使用更大量的平衡能量，从而减少平衡时间。如果直接集成到高压总线中，使得可用的平衡能量不受通常通过其进行平衡的电池监测线的容量限制，则出现用于高能量平衡的机会，这允许系统补偿具有显著减小容量的缺陷电池。
典型的主动平衡解决方案使用小于2A的平衡电流，但是在一些专门应用中存在能够以20A平衡的一些例外。能够实现这些高平衡电流的系统已被证明将电池组容量提高多达10％，这取决于应用和电池组条件。在所有情况下，平衡的关键要求是确定能量需要流动的位置，哪个电池是最弱的环节，以及单独的电池的SoC和SoH是什么。没有该信息，你被限制在电池充电/放电曲线的极端情况下的低平衡电流，其中SoC更清楚地对应于电池电压。
附图说明
通过参考说明书的剩余部分和附图，可以实现对本发明的本质和优点的进一步理解。在下面，参考附图更详细地解释本发明的优选实施例，其中：
图1示出了显示锂离子电池上的阻抗测量的奈奎斯特图，
图2示出了作为频率的函数的锂离子电池上的阻抗测量的幅度谱的波特图，
图3示出了作为频率的函数的锂离子电池上的阻抗测量的相位的波特图，
图4示出了Randles等效电路，
图5示出了奈奎斯特图的特性属性，
图6示出了基于阻抗知识和容量的用于放电的平衡优化的图形表示，
图7示出了根据本发明的方法的实施例的流程图，
图8示意性地示出了根据本发明的实施例的系统，
图9示意性地示出了根据本发明另一实施例的系统，
图10示意性地示出了根据本发明的实施例的电池管理系统，
图11示意性地示出了根据本发明的另一实施例的电池管理系统，以及
图12示意性地示出了根据本发明的又一实施例的电池管理系统。
具体实施方式
现在将在下文中参照附图更充分地描述本发明，附图中示出了本发明的示例性实施例。然而，本发明可以以不同的形式实施，并且不应被解释为限于本文中所述的实施例。相反，提供这些实施例以使得本公开将是彻底和完全的，并且将完全地将本发明的范围传达给本领域技术人员。相同的附图标记始终表示相同的元件。因此，将不相对于每个附图的描述详细描述相同的元件。
电化学阻抗谱(EIS)是用于表征任何电化学系统的技术。该技术使用电信号的注入和所得响应信号的分析。注入的信号或激励可以具有许多类型的波形，但是典型地使用单正弦信号，并且它可以是电压或电流信号。
如果激励足够小，则测量的响应可以用于计算系统的电阻。由于线性近似，小激励大体上是必需的，但是对于诸如电池的某些系统，如果激励不保持足够小，则系统也可能改变状态。作为经验法则，10mV是使用的激励振幅。由于激励的时间相关性质，在测量的系统中可能存在相位变化，并且当使用复数符号写入时，可以从欧姆定律找到复电阻或阻抗Z(ω)，如果电压和电流由下式给出
U(ω)＝U0·ejωt
和
I(ω)＝I0·ej(ωt-φ)
由此得出阻抗为
和
Z(ω)＝|Z|·ejφ＝Rreal+j·Rimg
改变正弦输入信号的激励频率导致改变的角频率ω为ω＝2πf。在所测试的频率范围上的Z(ω)的所得阻抗谱可以提供关于电极条件的信息并且用于量化电池的动力学。一般方法是在奈奎斯特图中呈现阻抗谱，绘制如图1中所示的实部和虚部分量Z'＝Re{Z(ω)}和Z”＝-Im{Z(ω)}，图1示出了显示锂离子电池上的阻抗测量的奈奎斯特图。高频测量最接近原点并且频率从左向右减小。
由于奈奎斯特图不包含直接频率数据，因此可以通过波特图补充，所述波特图显示阻抗的幅度
以及作为频率范围的函数的相位φ。这相应地在图2和3中显示，其示出了显示锂离子电池上的阻抗测量的波特图。
使用EIS技术具有时域去卷积和展示具有不同时间常数的同时过程的优点。使用电路理论使时间常数参数化并且可以使用并联的电容器和电阻器来对尼奎斯特图中所示的半圆进行建模。低频阻抗响应中的“尾部”可以使用Warburg阻抗建模。组合这些要素给出了如图4中所示的Randles等效电路，其用于对来自“理想”电池的阻抗响应建模。Rsol是溶液电阻，Rct是电荷转移电阻，Cdl是双层电容器，并且Zwar是Warburg阻抗。
可以根据EIS测量使等效电路(例如图1中的Randles电路)参数化，并且将该电路包含到模型中，并且然后使用该模型来预测SoC和SoH变化。另一种方法是查找EIS谱本身的属性，所述属性可以直接转换为SoC和SoH的指标，并且然后构建依赖模型。用于描述锂离子电池的动态行为的属性可以在图5中看到。
在电池应该持续许多年的电动车辆的情况下，从EIS测量导出的模型将随时间变得不准确。有人猜测他们的电池模型持续15-20周是精确的，并且这意味着EIS测试可以作为常规车辆维护(例如换油)的一部分。
尽管这对于仍然有内燃机要维护的混合动力车辆可能是有效的，但是电动车辆(EV)的维护间隔要长得多。BEV的较长的维护间隔将需要精确得多的模型，原因是在操作期间适应于BMS中的老化单元的电池参数将永远不会像在实验室中的新电池所测量的参数那样好。因此在操作期间能够获取EIS测量数据将导致已经循环几次的任何电池的电池状态精度增加。
不仅板载EIS在整个电池系统的寿命期间改善了包含的SoH模型的准确性，而且还为BMS提供对电池动力学中未预见的变化作出反应的机会，在将电池安装到系统中之前所述变化不会被电池的初始循环预见到。
电池阻抗的突然增加或减小可以是对电池内部的安全性危急发展的早期警告，并且对其检测将使BMS能够适当地消除任何热失控或其他危险情况。
发现电池的老化反映在EIS测量中，并且双层容量和欧姆电阻都与电池老化之间存在相关性。考虑这些结果，可以使用BMS进行参数的比较分析，所述BMS进行初始EIS测量并且随后分析进度，因此保持老化的跟踪。
具有来自BMS的关于内部阻抗发展的最新信息的能力也允许单独的电池的更智能平衡，原因是BMS将更好地预测电池组内部的哪个单独的电池将限制放电或充电电流。这样做的一种方式是通过观察每个电池的单独容量并且从较高容量电池填充到较低容量电池。因此，如果具有较高容量的电池中的一个也具有较高阻抗，则从该电池获取能量将不是有益的。相反实际上会更适用，原因是具有较高阻抗的电池将比具有较低阻抗的电池更快地放电。这在图6中示出，其中能量取自具有较低容量和较低阻抗的电池。
了解每个电池中的单独阻抗允许BMS基于当前条件(电流率、温度等)将能量从一个电池转移到另一个，并且因此延长每一个放电循环并缩短每个充电循环。
锂离子电池占据了使用它们的任何装置的成本的很大比例，在电动移动应用的情况下尤其如此。由于将80％的SoH设置为汽车应用的寿命终点的共同共识，可以说超过80％的初始电池投入在寿命结束时报废。
在第二寿命应用中使用电池的能力可以显著地改变电移动的经济性。使用OEM电动车辆电池进行电网调节的基本可行性研究表明，只有整个电池可以重复使用而不需要拆除电池组和单独地检查/测试电池，经济性才会叠加。板载EIS将用于在寿命结束时检查电池性能，并且提供电池水平的必要信息以能够在电池组水平进行第二次使用，其优势在于已经在电池组中的熔断器和接触器会被用在第二寿命应用中以进一步降低成本。
例如100个电池和100mHz至100kHz的测量范围(每十进位有10个测量＝0.1-1Hz＝10，1-10Hz＝10，10-100Hz＝10，100-1000Hz＝10，1000-10000Hz＝10，10000-100000Hz＝10)，即6个十进位并且每个电池的测量时间约为2分钟。通过进一步优化测量，每个电池的时间可以降低到大约半分钟。取决于系统架构，总测量时间在30秒(100个测量设备)至50分钟(1个测量设备)的范围内。
当使用板载EIS时，EIS测量的一个重要参数是采样时间。由于频率扫描在非常低的频率上执行，因此采集时间可能变得非常长。通常测量超过6个十进位的频率范围，每个十进位测量10次。整个扫描的总测量时间取决于许多因素，但通常在一分钟或两分钟的范围内。为了使板载EIS有用，需要建立测量间隔。对于SoH和平衡，每次使用一次的间隔(例如，每次车辆关闭时)是足够的，并且每周一次的跟踪老化也是足够的。
第二寿命和安全间隔是两个极端，并且记住EIS测量迄今主要是在平衡中(电池的开路电压下)对系统执行，进一步研究如何在需要负载的情况下从电池系统获得EIS测量。
应当至少在每个使用情况后进行板载EIS测量，以提供关于SoH、平衡、老化和第二寿命的充分信息。
因此，作为以非破坏性方式分析电池的状态的技术，电化学阻抗谱提供了许多优点。提供的信息可以了解电池的状况，并且阻抗分析可以揭示电池老化程度以及它的健康状态，如果执行正确模型的话。
将该技术包含到电池管理系统中使得其可以实时使用能够在单独的电池管理中产生潜在的改进，在其主要应用中提高电池组的寿命和经济性，并且为了在第二寿命应用中的更容易使用成为可能。
具有板载电化学阻抗谱的电池管理系统将能够提供关于健康状态、老化和寿命可用性的最新预测。此外，它将能够改善平衡并且可能为安全性危急事件(如热失控)提供早期警告。
图7示出了根据本发明的方法的实施例的流程图，该方法包括以下步骤：
-在第一选择频率范围内生成第一激励电流信号，以及在第二选择频率范围内生成至少第二激励电流信号，如框2所示。将所述第一和第二激励信号施加在所述可再充电电池上，如步骤4所示，和/或将所述第一和第二激励信号施加在辅助控制部件上，如步骤6所示。
然后测量所述两个激励信号的每一个的电压响应信号，如步骤8所示，并且然后计算作为激励信号和相应的响应信号之间的比率的电化学阻抗(EI)，并且执行电等效模型电路到阻抗数据的曲线拟合，如步骤10所示。
基于步骤10中的该曲线拟合，在步骤12中，确定电池的安全操作极限的观察，和/或在步骤14中，确定辅助部件的操作状态的估计，和/或在步骤16中，基于温度或年龄的参数发展确定电池的建模。
基于步骤16中的该建模，在步骤18中确定电池老化状态和总体健康的估计，和/或在步骤20中基于电池阻抗确定能量损失的估计。
然后将在步骤18和/或20下确定的属性用于电池模型的实时更新，可能与BMS上的测量参数组合以实现电池的最佳的和安全的性能。
图7也示出了可选的步骤23，其指示方法步骤，其中直接从阻抗数据提取特性参数，然后将其用于在步骤12,14和16中的任何步骤下确定属性。
某些实施例涉及图7中所示的步骤的子集。例如，一种方法可以包括步骤2，4，8，10，12、14和16中的任何一个，18和/或20和22。
另一种方法可以包括以下步骤：2，4，8，23，12、14和16中的任何一个，18和/或20和22。
另一种方法可以包括以下步骤：2，4，8，23，12和22。
图8和图9示出了内置到电池管理系统中作为独立单元或作为单元实现的阻抗传感器的两个实施例。
图8中示意性示出的系统包括可操作地连接到电池管理系统26和辅助控制器30的阻抗传感器24。电池管理系统26还可操作地连接到电池28、辅助控制器30和接口单元32。电池28电连接到辅助控制器30，并且辅助控制器30电连接到接口32。实线示出电力连接，并且虚线指示通信总线。
图10示出了由连接到系统总线的n个联网的管理单元(NMU)26组成的电池管理系统的实施例的示意图。每个NMU 26配备有用于监测每个连接的电池单元28的电压、温度、电流和阻抗测量24的传感器。当NMU 26检测到电池单元28的适当状态时，或者当状态由NMU26规定时(例如在充电模式期间)，NMU 26上的阻抗传感器24能够通过激励电池单元28获得测量。电池管理系统能够控制辅助部件30，例如继电器、再充电电路和连接到电力总线的其他设备。当系统状态允许时，这些辅助部件30可以用阻抗传感器24测量。适当的测量将指示这些部件的磨损，并且也提供关于安全执行其任务的能力的反馈。接口单元32向利用电池功率的“外部”系统提供相关信息。
图11示出了电池管理系统的另一实施例的示意图，其中激励信号施加到模块级36上的每个单独的电池34、34'、34”、34”'，使得电池34、34'、34”、34”'由在模块级硬件上产生的激励信号38激励。这由相关的激励硬件在每个模块36上执行。激励信号通过用于模块配置的四端子感测连接到单元34、34'、34”、34”'。模块使用两个线来提供激励信号38。为了获得响应信号，使用两个现有的电池电压测量线40、40'、40”、40”'。
如果测量激励信号，则必须同时测量电池电压和电流，并且对于电池电压和电流测量的采样要求是例如采样率为0.01ms(对于最大10kHz，10个样本)。通过每个电池通道1个模数转换器(ADC)或存储电压的采样保持技术同时记录所有电池电压40、40'、40”、40”'。然后多路复用器在所有存储的电池电压之间切换并且然后由单个ADC转换。
在具有零电流的时期(OCV情况)和具有恒定电流的时期(直流偏移情况)期间应当执行阻抗测量。也应当测量温度。这可以通过每个电池上的温度传感器或通过用于电池组的热模型来实现，其中温度可以从例如电流和电压导出。
可以不测量激励信号，但是可以与测量的响应值组合使用激励信号波形的知识。这简化了同步要求，并且也使电池电流测量的采样要求最小化。
图12示出了电池管理系统的又一实施例的示意图，其中激励信号施加到电池组级38上的每个单独的电池，使得所有连接的电池单元由相同的激励信号38'激励。激励信号通过用于电池组配置的四端子感测连接到单元，其中电池组包括多个模块36、36'和36”。为了获得响应信号，对每个模块使用电池电压测量线40、40'、40”、40”'。
附图标记的列表
下面给出在本发明的详细描述中使用的附图标记的列表。
2 生成激励信号的步骤，
4 将激励信号施加到电池的步骤，
6 将激励信号施加到辅助部件的步骤，
8 测量响应信号，
10 将电等效电路曲线拟合到阻抗数据，
12 观察电池的安全操作极限，
14 估计辅助控制部件的操作，
16 基于参数发展对电池建模，
18 估计电池老化状态和总体健康，
20 基于电池阻抗估计能量损失，
22 确定电池模型，
23 直接从阻抗数据提取特性参数，
24 阻抗传感器，
26 电池管理系统，
28 电池，
30 辅助控制单元，
32 接口，
34 电池单元，
36 测量模块，
38 激励信号，和
40 电压测量。

Claims (17)

1.一种在使用可再充电电池期间确定所述电池的健康状态(SoH)和/或充电状态(SoC)的方法，所述方法包括以下步骤：
-在第一选择频率范围内生成第一激励信号，
-在第二选择频率范围内生成第二激励信号，
-将所述第一激励信号和所述第二激励信号施加在所述可再充电电池上，
-测量所述两个激励信号中的每一个的响应信号，以及然后
-计算作为所述激励信号和相应的响应信号之间的比率的电化学阻抗(EI)，以及然后
-通过将计算的EI与所述电池的电路模型比较确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC，和/或通过直接评价EI的特性确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：
-计算EI的实部和虚部，并且可能地，在奈奎斯特图中表示EI，以及然后
-通过将所述电池的电路模型曲线拟合到计算的EI的实部和虚部或奈奎斯特图，确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。
3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括以下步骤：
-计算作为频率的函数的EI的幅度，以及然后
-通过将作为频率的函数的EI的幅度曲线(波特图)拟合到所述电池的电路模型，确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。
4.根据权利要求1、2或3所述的方法，还包括以下步骤：
-计算作为频率的函数的EI的相位，以及然后
-通过将作为频率的函数的EI的相位曲线拟合到所述电池的电路模型(波特图)，确定所述可再充电电池的SoH和/或SoC。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一选择频率范围包括比包括在所述第二选择频率范围中的频率低的频率。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一激励信号是电流信号，并且所述响应是电压信号。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述第二激励信号是电流信号，并且所述响应是电压信号。
8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第一激励信号是连续变化的谐波信号。
9.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述第二激励信号是单频恒定信号。
10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，针对所述可再充电电池中的每个单元或每个单元块确定EI，并且其中，根据针对每个单元或单元块获得的EI，平衡所述单元或单元块。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，通过将能量从具有相对较低的EI的单元或单元块移动到具有相对较高的EI的单元或单元块来平衡所述单元或单元块。
12.根据权利要求10所述的方法，还包括以下步骤：确定所述可再充电电池中的每个单元或每个单元块的容量，并且通过将能量从具有相对较低的容量和相对较低的EI的单元或单元块移动到具有相对较高的容量和相对较高的EI的单元或单元块来平衡所述单元或单元块。
13.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述可再充电电池包括多个单元，在每个所述单元上测量所述响应信号，并且在所述可再充电电池的所有所述多个单元上施加所述激励信号。
14.一种用于控制和监视由电力总线互连的多个电池单元的模块化电池管理系统，所述电池管理系统包括联网的管理单元，所述联网的管理单元经由公共系统数据总线操作性地连接到接口单元，所述联网的管理单元中的每一个均包括操作性地连接到电池单元的阻抗传感器，以根据权利要求1-13所述的方法确定所述电池单元的EI。
15.根据权利要求14所述的模块化电池管理系统，还包括根据权利要求11-12中的步骤的、用于单元平衡的装置。
16.根据前述权利要求中任一项所述的模块化电池管理系统，还包括测量所述激励信号，由此同时测量所述电池电压和电流，并且由此电池电压和电流测量的采样要求处于采样率为0.01ms(对于最大10kHz，10个样本)的水平，通过每个电池通道1个模数信号转换器(ADC)或用存储电压的采样保持技术同时记录所有电池电压40、40'、40”、40”'，然后多路复用器在所有存储的电池电压之间切换并且然后由单个ADC转换。
17.根据前述权利要求中任一项所述的模块化电池管理系统，由此与测量的响应值组合使用激励信号波形的知识，简化了同步要求，并且也使电池电流测量的采样要求最小化。
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Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107607880A (zh) * 2017-09-19 2018-01-19 哈尔滨工业大学 一种基于阻抗谱的锂离子电池内部健康特征提取方法
CN107656215A (zh) * 2017-11-10 2018-02-02 华北电力大学 一种基于恒流模式阻抗谱的电池功能状态诊断方法
CN107755294A (zh) * 2017-09-25 2018-03-06 福建猛狮新能源科技有限公司 退役动力电池包的筛选方法
CN108845264A (zh) * 2018-06-01 2018-11-20 西安交通大学 一种基于小波的电池健康状态估计方法
CN109143108A (zh) * 2018-07-25 2019-01-04 合肥工业大学 一种基于电化学阻抗谱的锂离子电池soh的估计方法
CN109613444A (zh) * 2018-12-25 2019-04-12 河南利威新能源科技有限公司 一种退役锂离子电池健康状态评估方法
CN109828218A (zh) * 2019-02-25 2019-05-31 清华大学 电池动态电化学阻抗谱的获取方法
CN110412479A (zh) * 2018-04-26 2019-11-05 丰田自动车株式会社 电池信息处理系统、电池组、电池模块的容量算出方法以及电池组的制造方法
CN110780202A (zh) * 2018-07-30 2020-02-11 丰田自动车株式会社 电池信息处理系统、二次电池的容量推定方法、电池组及其制造方法
CN111562511A (zh) * 2020-04-03 2020-08-21 中国电力科学研究院有限公司 一种用于确定退役动力电池的健康状态的方法及系统
TWI721747B (zh) * 2020-01-07 2021-03-11 新普科技股份有限公司 可判斷電池組之彼此並聯之複數個電池芯之老化程度差異之方法及其電池芯診斷系統
CN112698214A (zh) * 2019-10-23 2021-04-23 诺乌姆工程有限公司 估计电化学电池的电池状态
CN112731179A (zh) * 2020-12-21 2021-04-30 华南理工大学 电池健康状态快速检测方法、装置、检测仪及存储介质
CN113009362A (zh) * 2019-12-19 2021-06-22 未势能源科技有限公司 燃料电池电化学阻抗谱测量方法及装置、设备和车辆
CN113805067A (zh) * 2021-09-28 2021-12-17 合肥恒钧检测技术有限公司 一种用于电池组参数检测的系统及方法
CN113848479A (zh) * 2021-10-11 2021-12-28 西安交通大学 一种融合均衡信息的串联电池组短路及低容量故障诊断方法、系统及设备
CN113917352A (zh) * 2021-10-14 2022-01-11 浙江大学 基于阻抗老化特征的燃料电池催化层在线老化诊断方法
CN114174846A (zh) * 2019-04-11 2022-03-11 先进测量技术公司 电池监控和测试系统及其方法
US11307257B2 (en) 2018-07-31 2022-04-19 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Battery information processing system, method of estimating capacity of secondary battery, and battery assembly and method of manufacturing battery assembly
CN114798503A (zh) * 2022-06-07 2022-07-29 蜂巢能源科技股份有限公司 一种基于安全性的锂离子电池筛选方法、装置和电子设备

Families Citing this family (56)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9851414B2 (en) 2004-12-21 2017-12-26 Battelle Energy Alliance, Llc Energy storage cell impedance measuring apparatus, methods and related systems
US10379168B2 (en) 2007-07-05 2019-08-13 Battelle Energy Alliance, Llc Apparatuses and methods for testing electrochemical cells by measuring frequency response
US10014561B2 (en) 2013-08-15 2018-07-03 University Of Maryland, College Park Systems, methods, and devices for health monitoring of an energy storage device
US10345384B2 (en) 2016-03-03 2019-07-09 Battelle Energy Alliance, Llc Device, system, and method for measuring internal impedance of a test battery using frequency response
DK179053B1 (en) * 2016-04-16 2017-09-18 Lithium Balance As Cell balancing method and system
US10656233B2 (en) 2016-04-25 2020-05-19 Dynexus Technology, Inc. Method of calibrating impedance measurements of a battery
EP3455917B1 (en) * 2016-05-13 2022-02-16 Vito NV Method and apparatus of a modular management system for energy storage cells
US11131716B2 (en) 2016-06-23 2021-09-28 Intel Corporation Systems, methods and devices for battery charge state detection
US10209314B2 (en) 2016-11-21 2019-02-19 Battelle Energy Alliance, Llc Systems and methods for estimation and prediction of battery health and performance
EP4094978A1 (en) 2016-12-12 2022-11-30 Honeywell International Inc. Adaptive balancing for battery management
CN110945709B (zh) 2017-05-30 2023-08-15 泰坦先进能源解决方案公司 电池寿命估计和容量恢复
CA3031564C (en) 2017-07-13 2019-05-14 The Governing Council Of The University Of Toronto Electrical architecture for electrochemical impedance spectroscopy
US11360152B1 (en) * 2017-07-31 2022-06-14 Maxim Integrated Products, Inc. Battery cell end of life and defect detection system
CN111670509A (zh) * 2017-09-22 2020-09-15 凯尊创新有限公司 具有模块化汇流条组件的锂离子电池
US10677849B2 (en) * 2017-12-19 2020-06-09 GM Global Technology Operations LLC Methods for determining and characterizing soft shorts in electrochemical cells
US11196104B2 (en) * 2018-03-23 2021-12-07 Bloom Energy Corporation Battery as a service
US11169217B2 (en) * 2018-03-23 2021-11-09 Bloom Energy Corporation Electrochemical impedance spectroscopy analyzer (“EISA”) battery performance database
DE102018108738A1 (de) * 2018-04-12 2019-10-17 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren zur Ermittlung eines Alterungszustandes einer Batterie, Computerprogramm, Speichermittel, Steuergerät und Fahrzeug
US10666076B1 (en) * 2018-08-14 2020-05-26 Veritone Alpha, Inc. Using battery state excitation to control battery operations
KR102442474B1 (ko) * 2018-11-30 2022-09-14 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리셀 저항 측정 장치 및 방법
WO2020139747A1 (en) * 2018-12-27 2020-07-02 Bloom Energy Corporation System and method for impedance testing dc power sources
US10809308B2 (en) 2018-12-27 2020-10-20 Bloom Energy Corporation System and method for impedance testing DC power sources
US10989760B2 (en) 2018-12-27 2021-04-27 Bloom Energy Corporation System and method for impedance testing DC power sources
US11097633B1 (en) * 2019-01-24 2021-08-24 Veritone Alpha, Inc. Using battery state excitation to model and control battery operations
US11644806B1 (en) 2019-01-24 2023-05-09 Veritone Alpha, Inc. Using active non-destructive state excitation of a physical system to model and control operations of the physical system
US11054481B2 (en) 2019-03-19 2021-07-06 Battelle Energy Alliance, Llc Multispectral impedance determination under dynamic load conditions
DE102019109622A1 (de) * 2019-04-11 2020-10-15 Bundesrepublik Deutschland, Vertreten Durch Das Bundesministerium Für Wirtschaft Und Energie, Dieses Vertreten Durch Den Präsidenten Der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt Verfahren zum Bestimmen eines Alterungsparameters, eines Ladezustandsparameters und einer Temperatur eines Akkumulators, insbesondere eines Lithium-Akkumulators
CN110525269B (zh) * 2019-04-25 2021-04-13 吉林大学 Soc的电池组均衡控制方法
US11131714B2 (en) 2019-05-31 2021-09-28 Sigmasense, Llc. Battery monitoring and characterization during charging
US11509145B2 (en) * 2019-06-14 2022-11-22 X-wave Innovations, Inc. In-situ on-line and embedded battery impedance measurement device using active balancing circuits
CN110501643B (zh) * 2019-07-19 2022-04-26 江苏大学 一种基于Bode图对全寿命周期电池内部温度估计的方法
CN110676488B (zh) * 2019-09-20 2021-01-05 浙江浙能技术研究院有限公司 一种基于低频阻抗与电化学阻抗谱的在线质子交换膜燃料电池故障诊断方法
US11422102B2 (en) 2020-01-10 2022-08-23 Dynexus Technology, Inc. Multispectral impedance measurements across strings of interconnected cells
US11519969B2 (en) 2020-01-29 2022-12-06 Dynexus Technology, Inc. Cross spectral impedance assessment for cell qualification
EP3863103A1 (en) * 2020-02-06 2021-08-11 Samsung SDI Co., Ltd. Battery system
US20210245625A1 (en) * 2020-02-06 2021-08-12 Samsung Sdi Co., Ltd. Battery system
JP2023519103A (ja) 2020-02-10 2023-05-10 タイタン・アドバンスト・エナジー・ソリューションズ・インコーポレイテッド 電池の試験システムおよび方法
US11460512B2 (en) * 2020-03-25 2022-10-04 Analog Devices International Unlimited Company Battery module testing
DE102020108895B4 (de) 2020-03-31 2021-12-09 Ford Global Technologies, Llc Verfahren zur Ladezustandsbestimmung zumindest einer Traktionsbatterie eines Kraftfahrzeugs
KR20230011309A (ko) * 2020-04-17 2023-01-20 아이온트라 엘엘씨 배터리 충전을 위한 시스템 및 방법
US11415636B2 (en) * 2020-05-12 2022-08-16 Analog Devices International Unlimited Company Differential electrical impedance spectroscopy
CA3185406A1 (en) * 2020-07-10 2022-01-13 James Robert PRESSGROVE Interconnect resistance compensation for cell voltage measurements under high current conditions
US11662389B2 (en) 2020-07-24 2023-05-30 Analog Devices International Unlimited Company Tracking state of charge of a non-rechargeable battery using impedance spectroscopy
CN114089189A (zh) 2020-07-31 2022-02-25 财团法人工业技术研究院 电池管理系统的测试设备和测试方法
KR20220058250A (ko) * 2020-10-30 2022-05-09 주식회사 엘지에너지솔루션 배터리 진단 장치 및 방법
CN112415415B (zh) * 2020-11-02 2022-02-18 同济大学 一种基于低温环境测量的电池寿命诊断方法
EP3995346A1 (en) * 2020-11-10 2022-05-11 Tata Consultancy Services Limited Method and system for optimizing operation of battery pack of an electric vehicle
CN112946489B (zh) * 2021-01-20 2023-01-17 北京交通大学 一种基于低频eis的快速容量评估方法
US11448709B1 (en) 2021-03-03 2022-09-20 Semiconductor Components Industries, Llc Battery system for battery degradation estimation
CA3215497A1 (en) * 2021-04-15 2022-10-20 Zhihong Jin Intelligent lead-acid battery system and method of operating the same
CA3219330A1 (en) * 2021-05-20 2022-11-24 Daniel A. KONOPKA Systems and methods for battery pack charge balancing
US11892809B2 (en) 2021-07-26 2024-02-06 Veritone, Inc. Controlling operation of an electrical grid using reinforcement learning and multi-particle modeling
CN113996563A (zh) * 2021-11-23 2022-02-01 格林美股份有限公司 一种基于电化学阻抗谱的电池分选方法、装置及电子设备
US11644513B1 (en) 2022-01-07 2023-05-09 Hong Kong Applied Science and Technology Research Institute Company Limited Real-time AC-impedance inspection using limited-energy on-board AC excitation for battery management system
WO2023203366A1 (en) * 2022-04-22 2023-10-26 Daca-I Powertrain Engineering S.R.L. Method of managing batteries for electric propulsion systems
CN115308621B (zh) * 2022-08-30 2023-12-08 湖北工业大学 一种多信号可嵌入式锂离子电池电化学阻抗谱测试装置及方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030184307A1 (en) * 2002-02-19 2003-10-02 Kozlowski James D. Model-based predictive diagnostic tool for primary and secondary batteries
US20030204328A1 (en) * 2002-04-29 2003-10-30 Joern Tinnemeyer Multiple model systems and methods for testing electrochemical systems
US6876174B1 (en) * 1999-12-31 2005-04-05 Lear Automotive (Eeds) Spain, S.L. Method for dynamically measuring the state of health and charge of a car battery and device for implementing said method
US20070257681A1 (en) * 2006-05-04 2007-11-08 Christophersen Jon P Method and apparatus for in-situ characterization of energy storage and energy conversion devices
US20110208451A1 (en) * 2010-02-25 2011-08-25 Champlin Keith S Method and apparatus for detecting cell deterioration in an electrochemical cell or battery
CN102809691A (zh) * 2011-06-01 2012-12-05 Nxp股份有限公司 电池阻抗检测系统、设备及方法

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2923023B1 (fr) 2007-10-30 2010-02-05 Peugeot Citroen Automobiles Sa Systeme de determination de l'etat de moyens de stockage d'energie electrique
DE102009000337A1 (de) 2009-01-21 2010-07-22 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Bestimmung eines Alterungszustandes einer Batteriezelle mittels Impedanzspektroskopie
US20130069660A1 (en) * 2010-02-17 2013-03-21 Julien Bernard Method for in situ battery diagnostic by electrochemical impedance spectroscopy
FR2965360B1 (fr) * 2010-09-27 2013-03-29 IFP Energies Nouvelles Procede de diagnostic in situ de batteries par spectroscopie d'impedance electrochimique
US9395418B2 (en) * 2011-06-13 2016-07-19 Methode Electronics, Inc. System and method for determining the state of health of electrochemical battery cells
US9459323B2 (en) 2011-11-08 2016-10-04 Hitachi Chemical Company, Ltd. Battery-state monitoring system

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6876174B1 (en) * 1999-12-31 2005-04-05 Lear Automotive (Eeds) Spain, S.L. Method for dynamically measuring the state of health and charge of a car battery and device for implementing said method
US20030184307A1 (en) * 2002-02-19 2003-10-02 Kozlowski James D. Model-based predictive diagnostic tool for primary and secondary batteries
US20030204328A1 (en) * 2002-04-29 2003-10-30 Joern Tinnemeyer Multiple model systems and methods for testing electrochemical systems
US20070257681A1 (en) * 2006-05-04 2007-11-08 Christophersen Jon P Method and apparatus for in-situ characterization of energy storage and energy conversion devices
US20110208451A1 (en) * 2010-02-25 2011-08-25 Champlin Keith S Method and apparatus for detecting cell deterioration in an electrochemical cell or battery
CN102809691A (zh) * 2011-06-01 2012-12-05 Nxp股份有限公司 电池阻抗检测系统、设备及方法

Cited By (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107607880A (zh) * 2017-09-19 2018-01-19 哈尔滨工业大学 一种基于阻抗谱的锂离子电池内部健康特征提取方法
CN107755294A (zh) * 2017-09-25 2018-03-06 福建猛狮新能源科技有限公司 退役动力电池包的筛选方法
CN107656215A (zh) * 2017-11-10 2018-02-02 华北电力大学 一种基于恒流模式阻抗谱的电池功能状态诊断方法
CN110412479A (zh) * 2018-04-26 2019-11-05 丰田自动车株式会社 电池信息处理系统、电池组、电池模块的容量算出方法以及电池组的制造方法
US11380941B2 (en) 2018-04-26 2022-07-05 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Battery information processing system, battery assembly, method of calculating capacity of battery module, and method of manufacturing battery assembly
CN108845264A (zh) * 2018-06-01 2018-11-20 西安交通大学 一种基于小波的电池健康状态估计方法
CN109143108A (zh) * 2018-07-25 2019-01-04 合肥工业大学 一种基于电化学阻抗谱的锂离子电池soh的估计方法
CN110780202A (zh) * 2018-07-30 2020-02-11 丰田自动车株式会社 电池信息处理系统、二次电池的容量推定方法、电池组及其制造方法
US11307257B2 (en) 2018-07-31 2022-04-19 Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha Battery information processing system, method of estimating capacity of secondary battery, and battery assembly and method of manufacturing battery assembly
CN109613444A (zh) * 2018-12-25 2019-04-12 河南利威新能源科技有限公司 一种退役锂离子电池健康状态评估方法
CN109828218A (zh) * 2019-02-25 2019-05-31 清华大学 电池动态电化学阻抗谱的获取方法
CN109828218B (zh) * 2019-02-25 2020-06-09 清华大学 电池动态电化学阻抗谱的获取方法
CN114174846A (zh) * 2019-04-11 2022-03-11 先进测量技术公司 电池监控和测试系统及其方法
CN114174846B (zh) * 2019-04-11 2023-10-03 先进测量技术公司 电池监控和测试系统及其方法
CN112698214B (zh) * 2019-10-23 2024-03-19 诺乌姆工程有限公司 估计电化学电池的电池状态
CN112698214A (zh) * 2019-10-23 2021-04-23 诺乌姆工程有限公司 估计电化学电池的电池状态
CN113009362A (zh) * 2019-12-19 2021-06-22 未势能源科技有限公司 燃料电池电化学阻抗谱测量方法及装置、设备和车辆
TWI721747B (zh) * 2020-01-07 2021-03-11 新普科技股份有限公司 可判斷電池組之彼此並聯之複數個電池芯之老化程度差異之方法及其電池芯診斷系統
CN111562511B (zh) * 2020-04-03 2023-03-14 中国电力科学研究院有限公司 一种用于确定退役动力电池的健康状态的方法及系统
CN111562511A (zh) * 2020-04-03 2020-08-21 中国电力科学研究院有限公司 一种用于确定退役动力电池的健康状态的方法及系统
CN112731179A (zh) * 2020-12-21 2021-04-30 华南理工大学 电池健康状态快速检测方法、装置、检测仪及存储介质
CN113805067A (zh) * 2021-09-28 2021-12-17 合肥恒钧检测技术有限公司 一种用于电池组参数检测的系统及方法
CN113848479A (zh) * 2021-10-11 2021-12-28 西安交通大学 一种融合均衡信息的串联电池组短路及低容量故障诊断方法、系统及设备
CN113848479B (zh) * 2021-10-11 2022-06-07 西安交通大学 一种融合均衡信息的串联电池组短路及低容量故障诊断方法、系统及设备
CN113917352A (zh) * 2021-10-14 2022-01-11 浙江大学 基于阻抗老化特征的燃料电池催化层在线老化诊断方法
CN114798503A (zh) * 2022-06-07 2022-07-29 蜂巢能源科技股份有限公司 一种基于安全性的锂离子电池筛选方法、装置和电子设备
CN114798503B (zh) * 2022-06-07 2023-12-08 蜂巢能源科技股份有限公司 一种基于安全性的锂离子电池筛选方法、装置和电子设备

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Lystianingrum et al. State of health and life estimation methods for supercapacitors
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Eddahech et al. Lithium-ion cell modeling from impedance spectroscopy for EV applications

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