CN108604712B - 二次电池组管理 - Google Patents

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Abstract

一种管理电池组系统的方法，该电池组系统包括：至少一个电池组电池；至少一个传感器，其被配置成测量电池组电池的至少一个特性；以及电池组管理系统，其包括微处理器和存储器，该方法包括：由电池组管理系统从至少一个传感器接收电池组电池在第一时间的至少一个所测量的特性和电池组电池在第二时间的至少一个所测量的特性。该电池组管理系统通过应用基于物理的电池组模型来估计电池组电池的至少一个状态，该基于物理的电池组模型基于微分代数方程；以及由电池组管理系统基于至少一个估计的状态来调节电池组电池的充电或放电中的至少一个。

Description

二次电池组管理
关于联邦资助研究的声明
本发明是在美国能源部授予的ARPA-E奖编号DE-AR0000278的政府支持下做出的。美国政府在本发明中拥有某些权利。
技术领域
本发明总体上涉及电池组，并且更特别地涉及二次电池组的管理。
背景技术
可再充电锂电池组因为其与其它电化学能量存储设备相比而言的高比能而是用于便携式的电设备和电子设备以及电动车辆和混合电动车辆的有吸引力的能量存储设备。典型的锂电池包含负电极、正电极和位于负电极和正电极之间的隔板。所述两个电极都包含可逆地与锂反应的活性材料。在一些情况下，负电极可以包括锂金属，其可以以电化学的方式被溶解和可逆地沉积。该隔板包含带有锂阳离子的电解质并且充当电极之间的物理屏障，以使得在电池内没有电极被电气连接。
通常，在充电期间，存在电子在正电极处的生成以及等量电子在负电极处的消耗。在放电期间，发生相反的反应。
在电池组的反复充电/放电循环的期间会发生不期望的副反应。这些不期望的副反应会导致电池组的用于提供和存储电力的容量的降低。
发明内容
用来管理电池组中的不期望的副反应的常规方法包括：在尝试最小化不期望的效果的过程中限制(或在其他方面控制/调节)电池组的充电/放电的速率。这些努力结果可以导致延长的充电时间和峰值功率降低。因此，存在对用于确定二次电池组内的状态和参数的系统和方法的需要，其允许电池组管理系统有效地调节电池组的运行。
下面阐述本文中公开的某些实施例的综述。应该理解，这些方面仅仅为了向读者提供所述特定实施例的简要综述而被展示并且这些方面并不意图限制本公开内容的范围。实际上，该公开内容可以包括下面可能没有阐述的各种各样的方面。
本公开内容的实施例涉及用于实施电池组管理系统的系统和方法，其通过应用例如扩展的卡尔曼滤波器来估计并预测电池组的各种状态。
在一个实施例中，本发明提供一种管理电池组系统的方法，该电池组系统包括：至少一个电池组电池；至少一个传感器，其被配置成测量电池组电池的至少一个特性(例如电压、电流和/或温度)；以及电池组管理系统，其包括微处理器和存储器。通过应用基于物理的电池组模型来估计至少一个电池组电池在第一时间的至少一个状态，该基于物理的电池组模型应用微分代数方程，以用于说明所述至少一个电池组电池的化学成分的物理参数。由电池组管理系统从传感器接收电池组在第一时间的至少一个所测量的特性。然后基于电池组的在第一时间的至少一个所测量的特性来更新至少一个电池组电池的至少一个状态。然后由电池组管理系统基于至少一个所估计的状态来调节电池组的运行(例如充电或放电)。
下面在附图、详细描述和权利要求中阐述本公开内容的一个或多个特征、方面、实现和优点的细节。
附图说明
图1A是根据一些实施例的包括电池组电池和电池组管理系统的电池组系统的框图，其中所述电池组系统具有被合并到电池组电池中的感测电路。
图1B是根据其他实施例的具有在电池组电池外部提供的感测电路的另一电池组系统的框图。
图2A是根据一些实施例的电池组系统的功能性框图，其应用组合的估计结构来联合估计电池组电池和电池组状态信息的两个物理参数。
图2B是根据一些实施例的电池组系统的功能性框图，其分开地估计电池组电池和电池组状态信息的物理参数。
图3是根据一些实施例的用于运行电池组管理系统以通过估计电池组状态和参数来调节电池组电池的方法的流程图。
具体实施方式
下面将描述一个或多个具体实施例。对所描述的实施例的各种修改方案对本领域的技术人员来说将是容易显而易见的，并且可以在不偏离所描述的实施例的精神和范围的情况下可以将本文中限定的一般原理应用于其他实施例和应用。因此，所描述的实施例不限于示出的实施例，而是应被授予与本文中公开的原理和特征一致的最宽范围。
在图1A中示出电池组系统100A的一个实施例。该电池组系统100A包括阳极片110A、阳极120A、隔板130A、阴极150A、阴极片160A、感测电路170A和电池组管理系统180A。在一些示例中，该隔板130A可以是电气绝缘隔板。在一些实施例中，该电气绝缘隔板包括多孔聚合物膜。在各种实施例中，电池组电池102A的部件的厚度尺寸对于阳极120A而言可以是约5微米至约110微米，对于隔板130A而言可以是小于约50微米或者在某些实施例中小于约10微米，并且对于阴极150A而言可以是约50微米至约110微米。
在电池组电池102A的放电期间，在阳极120A处使锂氧化以形成锂离子。锂离子通过电池组电池102A的隔板130A迁移至阴极150A。在充电期间，锂离子返回至阳极120A并且被还原成锂。在锂阳极120A的情况下将锂作为锂金属沉积在阳极120A上或者在嵌入材料阳极120A(诸如石墨)的情况下将锂嵌入基质结构，并且该过程以后续的充电和放电循环而重复。在石墨或其他Li嵌入电极的情况下，锂阳离子与电子和基质材料(例如石墨)结合，导致增加锂化的程度或基质材料的“充电的状态”。例如x Li++x e-+C6→LixC6。
该阳极120A可以包括可氧化金属、诸如锂或可以嵌入Li或某一其他离子、诸如Na、Mg等等的嵌入材料。阴极150A可以包括各种材料，诸如：硫或含硫材料(例如聚丙烯腈-硫复合材料(PAN-S复合材料)、硫化锂(Li2S))；氧化钒，诸如五氧化二钒(V2O5)；金属氟化物，诸如钛、钒、铁、钴、铋、铜的氟化物以及其组合；锂嵌入材料，诸如锂镍锰钴氧化物(NMC)、富锂NMC、锂镍锰氧化物(LiNi0.5Mn1.5O4))、富锂层状氧化物(诸如锂钴氧化物(LiCoO2)、锂铁磷酸盐(LiFePO4)、锂锰氧化物(LiMn2O4)、锂镍钴铝氧化物(NCA))以及其组合。颗粒可以进一步悬浮在包括聚合物粘合剂和导电材料的多孔、导电基质中，所述导电材料诸如是碳(碳黑、石墨、碳纤维等等))。在一些示例中，该阴极可以包括具有大于80％的孔隙度的导电材料，其允许诸如过氧化锂(Li2O2)或硫化锂(Li2S)这样的氧化产物在阴极体积中形成和沉积/存储。用于沉积氧化产物的能力直接确定可从电池组电池获得的最大功率。提供所需孔隙度的材料包括碳黑、石墨、碳纤维、碳纳米管以及其他非碳材料。阴极150A、隔板130A和阳极120A的微孔填充有离子传导电解质，其包含诸如六氟磷酸锂(LiPF6)这样的盐，所述盐向电解质提供适当传导性，所述传导性降低电池组电池的内部电阻。该电解质溶液增强电池组电池120A内的离子运输。各种类型的电解质溶液都是可用的，包括：非水的液体电解质、离子液体、固体聚合物、玻璃陶瓷电解质和其他适当的电解质溶液。
该隔板130A可以包括一种或多种电气绝缘的离子传导材料。在一些示例中，针对隔板130A的适当材料可以包括多孔聚合物、陶瓷、和二维片状结构，诸如石墨烯、氮化硼和双硫分子配合物。
该电池组管理系统180A通信连接至电池组电池102A。在一个示例中，该电池组管理系统180A经由电气链路(例如导线)电气连接至电池组电池102A。在另一示例中，该电池组管理系统180A可以经由无线通信网络无线连接至电池组电池102A。该电池组管理系统180A可以包括例如微控制器(在单个芯片上或单个外壳内具有存储器和输入/输出部件)或者可以包括分开配置的部件，例如微处理器、存储器和输入/输出部件。还可以使用其他部件或包括例如如下在内的部件的组合来实施电池组管理系统180A：数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他电路。依据期望的配置，该处理器可以包括一级或多级缓存，诸如级缓存存储器、一个或多个处理器核和寄存器。该示例处理器核可以包括算术逻辑单元(ALU)、浮点单元(FPU)或其任何组合。该电池组管理系统180A还可以包括用户接口、通信接口，并且用于执行没有在本文中限定的特征的其他计算机实施的设备可以合并到该系统中。在一些示例中，该电池组管理系统180A可以包括其他计算机实施的设备，诸如通信接口、用户接口、网络通信链路和接口总线，用于促进各个接口设备、计算实施的设备和到微处理器的一个或多个外围接口之间的通信。
在图1A的示例中，该电池组管理系统180的存储器存储计算机可读指令，当由电池组管理系统180A的电子处理器执行时该计算机可读指令促使电池组管理系统以及更特别地电子处理器执行或控制归属于本文中的电池组管理系统180A的各种功能或方法的实施(例如计算电池组系统的状态或参数、调节电池组系统的运行、由枝状晶体形成来探测内部短路)。该存储器可以包括任何瞬时的、非瞬时的、易失性的、非易失性的、磁性的、光学的、或电的介质，诸如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、非易失性RAM(NVRAM)、可电擦除的可编程ROM(EEPROM)、闪速存储器或任何其他数字或模拟介质。归属于本文中的电池组管理系统180A的功能可以被实施为软件、固件、硬件或其任何组合。在一个示例中，该电池组管理系统180A可以被嵌入在计算设备中并且感测电路170A被配置成与电池组电池102A外部的计算设备的电池组管理系统180A通信。在该示例中，该感测电路170A被配置成具有与电池组管理系统180A的无线和/或有线通信。例如，感测电路170A和外部设备的电池组管理系统180A被配置成经由网络来彼此通信。在还有的另一示例中，该电池组管理系统180A远程地位于服务器上并且感测电路170A被配置成将电池组电池102A的数据传送至电池组管理系统180A。在上面的示例中，该电池组管理系统180A被配置成接收数据并且将数据发送至电子设备以便显示为人类可读格式。该计算设备可以是蜂窝电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)、膝上型计算机、计算机、可佩戴设备或其他适当的计算设备。该网络可以是云计算网络、服务器、广域网(WAN)、局域网(LAN)、车载式网络、云计算网络或其他适当的网络。
该电池组管理系统180A被配置成从包括电流、电压和/或电阻测量的感测电路170A接收数据。该电池组管理系统180A还被配置成确定电池组电池102A的状况。基于所确定的电池组电池102A的状况，该电池组管理系统180A可以改变电池组电池102A的操作参数以保持电池组电池102A的内部结构。该电池组管理系统180A还可以向用户通知电池组电池102A的状况。
在其他实施例中，可以修改各个部件的物理放置和配置。例如，图1B图示电池组系统100B的另一示例，其中所述电池组系统包括电池组电池102B、阳极片110B、阳极120B、隔板130B、阴极150B、阴极片160B、感测电路170B和电池组管理系统180B。然而，在图1B的示例中，该感测电路170B在电池组电池102B外部并且可以被合并在与电池组管理系统180B相同的外壳内。
在一些实施例中，电池组电池102A、102B可以是封闭系统。在此类系统中，在电池组电池102A、102B被制造之后，壳体被密封以防止外部元素、诸如空气和湿气进入电池组电池102A、102B并潜在地引起部件的降级，其导致降低的性能和更短的寿命。在下面的讨论中，涉及电池组系统100A和电池组系统100B二者中的部件的示例将使用没有A或B指定的参考数字(例如阳极120而不是阳极120A和阳极120B)。
然而，封闭的电池组电池102对电池组管理系统180展现各种挑战。该封闭系统不允许直接观测电池组电池102的部件的状况。作为代替，由感测电路170监测和测量的状况可以被处理或评估，以确定在工作期间或在休息时电池组电池102的各种特性，诸如电压、电流、电阻、功率、温度及其组合，并将那些所测量的特性传递给电池组管理系统180，该电池组管理系统180可以解释所测量的特性以便确定电池组电池102的状况。
各种计算模型已经被开发用来对电池组电池内发生的电化学反应建模。一个示例(Doye-Fuller-Newman(DFN)模型)由Doyle、Fuller和Newman开发(J.Electrochem.Soc，Vol.140，No.6，June 1993，pp.1526-1533)，通过参考其整体将其内容合并于此。该DFN模型提供数学模型，其可以被用来基于所测量的特性来估计在电池组电池102内发生的电化学过程。
阳极120的锂和聚合物电解质之间发生的电荷转移反应可以遵循由如下方程式表示的Butler-Volmer动力学：
Figure BPA0000259066200000061
在这里Θp表示聚合物晶格lattice中的位点site。
于是可以由如下方程式来表示该电池组电池102的电流密度：
I＝io1[exp(αa1Fηs1/RT)-exp(-αc1Fηs1/RT)] (2)
其中I是电池的电流密度，io1是内部交换电流密度，F是法拉第常数，ηs1是超电势，R是理想气体常数，T是温度，并且αa1和αc1是系数。
方程式(2)中的超电势ηs1可以进一步由如下方程式来表示：
ηs1＝Φ1-Φ2-U1 (3)
其中Φ1和Φ2分别表示固相和聚合物相的电势。方程式3的U1表示理论开路电势。在一些情况下可以将U1假设成零。
类似地，可以用如下方程式来表示在电池组电池102的阴极150处发生的以锂嵌入进行的电荷转移反应：
Figure BPA0000259066200000071
其中Θp表示聚合物晶格中的位点并且Θs表示阴极150中的嵌入位点。
然后可以用如下方程式来表示电池组电池102的电流密度：
Figure BPA0000259066200000072
其中i是电流密度，k2是速率常数，F是法拉第常数，η是超电势，R是理想气体常数，T是温度，并且αa1和αc1是系数，cmax是聚合物中的最大离子浓度，c是电解质浓度，cT是固相中的最大浓度，并且cS是固相中的浓度，并且U’表示开路电势。
如由电化学模型建模的，在阳极120处的电荷转移反应(方程式(1))和在阴极150处的电荷转移反应(方程式(4))可以被用来描述在电池组电池102的充电和放电二者期间各种电池组电池102状态和参数。准确状态估计需要电池组的物理参数的准确知识，并且这些可以随着电池组年龄而改变。例如，随着时间，每个电极中的活性材料的体积分数可以随着锂在副反应中被消耗而降低。因此，物理参数的估计允许电池组管理系统在当前且贯穿电池组的寿命地得到关于电池组的充电状态和健康状态的准确信息。可能估计各种物理/化学参数，包括例如活性材料的体积分数；阳极颗粒半径；阳极120、阴极150和电解质中的离子扩散速率；嵌层电流和迁移数；阳极120、阴极150和电解质中的溶液传导率；阳极120和阴极150的电池孔隙度；以及阳极120和阴极150的平衡电势。当估计这些物理/化学参数时，它们可以被用来提供关于电池组电池的状态信息。例如，阳极颗粒半径可能由于阴极150的锂化程度而改变，并且因此可以指示电池组电池102的充电状态。
基于物理或基于电化学的模型的计算可以包括用来描述各个参数在电池组电池102内的行为的许多偏微分方程。电池组管理系统180依赖于通过求解模型的方程来有效估计参数的值的计算能力。偏微分方程计算上密集型地被求解。各种实施例通过应用数学方法将偏微分方程转化为计算上较不密集的微分代数(DAE)方程而减少用于求解由偏微分方程所描述的参数的所需的计算时间。
进一步地，采用统计方法来改进电池组电池102的各种参数的估计的准确度。在一个实施例中，统计方法包括扩展的卡尔曼滤波器(EKF)。EKF将过程模型描述为以离散时间方式的非线性时变模型，但是在每个时间步使用局部线性化，诸如由方程式(6)和(7)来表示：
xk+1＝Akxk+Bkuk+Nkwk (6)
yk＝Ckxk+Dkuk+vk (7)
其中xk∈R″是状态，uk∈Rm是输入，yk∈Rp是输出，wk∈Ro是过程噪声，并且vk∈Rp是测量结果噪声。基于电池组电池102的模型，方程式(6A)和(6B)的数量其中的每一个可以是标量scalar或矢量。从在每个时间步处的非线性模型的局部线性化来获得矩阵A、B、C、D；该线性化可以要么分析上地要么数字上地被进行。
经由EKF来自电化学模型的输出集合可以包括对电池组电池102的快速变化状态的估计和对电池组电池102的缓慢变化参数的估计二者。在一些实施例中，电池组电池102的状态与对数学模型的当前输入相结合地允许模型预测电池组电池102的当前输出。电池组电池的状态可以例如包括充电状态(例如对于锂电池组而言的锂化程度)或超电势。该电池组电池102的参数通常在时间上比电池组电池102的状态更缓慢地变化。另外，模型可能不需要参数来预测电池组电池102的当前输出。作为代替，电池组电池的参数的知识(其可能被称为电池组的健康状态)与电池组电池102的长期功能有关。另外，一些实施例包括不能够由当前电池组电池102特性的测量结果来直接确定的参数。该电池组电池102参数的示例包括阳极和阴极中的活性材料的体积分数。电池中的总可循环锂、电解质传导性和电极中颗粒的半径。
在图2A中示出电池组系统200A的一个实施例。该电池组系统200A包括电池组管理系统205A，其应用用来联合估计电池组电池的物理参数和电池组状态信息二者的组合式的估计结构，该估计结构包括闭环控制模块210A以及状态和参数估计器220A。例如，该闭环控制模块210A包括前馈模块212A和反馈模块214A，其允许电池组管理系统调节电池组290A的运行。该电池组290A与电池组管理系统205A可操作地通信。在一些实施例中，该电池组290A可以包括一个或多个电池组电池102。该电池组系统200A与对电池组系统200A的输入的外部源可操作地通信。可以将通过外部源的期望输出230A输入至电池组管理系统205A。还可以经由电池组管理系统205A将开环命令240A应用于电池组系统200A和/或直接应用于电池组290A。
该电池组管理系统205A可以包括先前针对图1A的电池组管理系统180描述的部件。另外，在电池组系统200A的某些实施例中，该电池组管理系统205A包括闭环控制模块210A，其进一步包括前馈模块212A和反馈模块214A。该前馈模块212A与状态和参数估计器220A以及外部源(其可以将诸如期望的输出230A和/或开环命令240A这样的各种命令作为输入来提供)可操作地通信。该前馈模块212A可以向电池组290A提供至少一个控制信号。该前馈模块212还可以向状态和参数估计器220A提供至少一个控制信号。
该前馈控制模块214A与状态和参数估计器220A可操作地通信。该前馈控制模块214A接收通过状态和参数估计器220A所计算的所估计的状态和参数并且可以向电池组290A提供至少一个控制信号。该前馈控制模块214A还可以向状态和参数估计器220A提供至少一个控制信号。
在图2B中示出电池组系统200B的另一实施例。除了用状态估计器222B和参数估计器224B替换图2A的状态和参数估计器220A之外，图2B与图2A相同。状态估计器222B和参数估计器224B随后以与针对图2A的状态和参数估计器220A所描述的类似方式向反馈控制模块214B提供状态和参数估计。
该闭环控制模块210B包括前馈模块212B和反馈模块214B二者。该闭环控制模块210B还可以包括从开环源、诸如外部源所接收的设定点。该闭环控制模块210B基于前馈模块212B和反馈模块214B供应至少一个控制信号。可以从数学模型或从预定的设定点来导出前馈分量。该反馈分量是在基于物理模型(例如电池组290B的基于电化学的模型)的内部状态和参数估计的基础上。
在图2A的示例中，该状态和参数估计器220A可以是在每个时间步同时估计电池组290A的状态和参数的基于EKF的估计器。为了使总体实现在计算上较不密集，诸如在图2B的示例中，可以采用双估计(即在这种情况下分开估计状态和参数)。通过将估计分成状态估计222和参数估计224，可以降低计算强度。电池组系统200A和200B的状态的变化率通常比电池组系统200A和200B的参数的变化率更快。在一些实施例中，该电池组系统200B的参数的更新频率比电池组系统200B的状态的更新频率更小。
在一些实施例中，状态和参数的估计到分开的估计器222B和224B的分离可以允许状态估计器222B和/或参数估计器224B中的一个或这二者远离电池组290B来定位。在某些实施例中，该状态估计器222B和/或参数估计器224B可通过无线通信与电池组系统200B的其他元件可操作地通信。在图3中示出通过执行时间更新和测量结果更新来使用基于物理的技术估计参数和状态的方法的一个示例。
在第一时间步处，将状态和参数的初始估计限定为电池组模型的时间更新的一部分(步骤310)。评估系统的雅可比行列式(步骤320)并且确定噪声协方差矩阵的初始估计(步骤330)。在时间t，基于最近测量结果给出的当前状态和参数估计，电池组模型的时间更新(步骤310)包括经一个时间步(t+1)来模拟基于物理的电池组模型。
对于该示例，基于微分代数方程(DAE)来执行系统建模/估计，然而在其他实现中可以将估计应用于其他模型形式。可以通过如下方程式来表示DAE模型：
Figure BPA0000259066200000101
Figure BPA0000259066200000102
0＝g(x1，x2，I，P) (10)
y＝h(x1，x2，I，P) (11)
其中x1表示微分状态，x2表示代数状态，P表示参数向量并且I表示用来控制电池组运行的电流输入。
如上面指出的，更新协方差矩阵(步骤330)需要系统的雅可比行列式关于微分状态和参数的求导(步骤320)。因为模型是根据一组DAE而不是常微分方程(ODE)限定的，所以如由如下方程式表示的那样使用经过修改的雅可比行列式：
Figure BPA0000259066200000111
其中fx1、fx2、fP、gx1、gx2和gP表示f和g关于x1、x2和P的导数。所述导数可以基于f和g的函数形式要么分析上地要么数字上地通过模型的模拟来被获得。
在导出系统的雅可比行列式(步骤320)之后，然后如由如下方程式表示的那样更新噪声协方差矩阵(步骤330)：
Figure BPA0000259066200000112
其中
Figure BPA0000259066200000114
是在t+1的协方差，Jf是f的雅可比行列式，JT f是f的雅可比行列式的转置，
Figure BPA0000259066200000115
是在t的协方差，并且Q是要么固定要么时变的正定矩阵。
时间更新估计进一步在测量结果更新步骤中基于电池组290或电池组电池102的特性的可用测量结果来更新(步骤370)。该特性可以包括但不限于电池组290或电池组电池102的电压、电流、电阻、温度或其组合。当获得后续测量结果时，可以使用模型预测来获得测量结果误差350(即电池组340的所测量的特性与如由DAE模型确定的对应值之间的误差)(步骤350)。然后如下面进一步详细讨论的由系统使用该计算的测量结果误差来更新和细化测量结果更新(步骤370)。
再次地，利用基于DAE的系统，经过修改的雅可比行列式(Jh)关于输出方程式如通过如下方程式表示地被导出(步骤260)：
Figure BPA0000259066200000113
其中hx1、hx2、hP、gx1、gx2和gP表示h和g关于x1、x2和P的导数。可以要么分析上基于h和g的函数形式要么数字上通过模型的模拟来获得这些导数。
在测量结果更新期间，协方差矩阵(在步骤330中获得)和雅可比行列式(Jh)(在步骤360中获得)被用来导出卡尔曼增益(Kk)，其由如下方程式来表示：
Figure BPA0000259066200000121
其中Kk是卡尔曼增益，R是与每个元件相关联的噪声的度量。其他变量如上面针对方程式(13)那样被限定。
测量结果更新(步骤370)促使卡尔曼增益(Kk)作用于测量结果误差以便然后提供如通过如下方程式表示的、最新的、经过误差校正的状态和参数估计：
Figure BPA0000259066200000122
如由如下方程式表示的，然后再次基于在t+1的测量结果更新针对t+1的协方差矩阵(步骤380)：
Figure BPA0000259066200000123
然后，当执行估计的下一迭代时，将经过更新的状态、参数和COV用作针对下一时间更新310的基础(t)。
尽管图3的过程描述了诸如图2A的示例中的状态和参数的联合估计，但是可以将它扩展至图2B的双估计框架，其中以与两个不同EKF类似的方式分开估计状态和参数。在下面的讨论中，涉及电池组系统200A和电池组系统200B这二者中的部件的示例将使用没有A或B指定的参考数字。模拟和试验数据示出：电化学模型的不同参数和状态具有不同的噪声级和对所述输出的不同影响。该噪声和影响级取决于电池组的运行状态。状态/参数敏感性的各种概念可以被用来确定哪些状态/参数对估计最关键，以及确定噪声协方差矩阵，其被用来在每个时间步评估滤波器增益。例如，可以采用的状态和参数的敏感性的不同概念包括a)输出相对于状态和参数的偏导数，以及b)由于状态和参数中的干扰而在一个驱动循环内输出中的变化以评估在每一时间步期间的滤波器增益。
电池组290的状态和参数的准确估计可以允许电池组管理系统205调节电池组290的运行以使得电池组的寿命和性能将被增强。例如，该电池组管理系统205通过最小化电池组290的参数中的变化来允许电池组290可以在置换之前经历增加的充电/放电循环的数目。在一些实施例中，该电池组管理系统205可以调节电池组290的充电以允许可氧化物种的高效插层而不是在电极的表面上的沉积。这可以最小化枝状晶体的形成，由此限制电池组290内形成内部短路的可能性。在其他实施例中，该电池组管理系统205可以调节电池组290的放电以便获得例如来自电池组290的最大总功率输出。
已经通过示例的方式示出了上面描述的实施例，但是应该被理解为，这些实施例可能易受到各种修改和备选形式的影响。应该进一步理解到，权利要求不意图限于所公开的特定形式，而是相反意图覆盖落入该公开内容的精神和范围的所有修改方案、等价方案和备选方案。
应该相信，将通过前面提到的描述来理解本文中描述的实施例以及许多它们的附带优势，并且将显而易见的是，可以在不偏离所公开的主题或不牺牲所有其材料优势的情况下在部件的形式、构造和布置上作出各种改变。所描述的形式仅仅是解释性的，并且以下权利要求的意图涵盖并包括此类改变。

Claims (18)

1.一种管理电池组系统的方法，所述电池组系统包括：至少一个电池组电池；至少一个传感器，所述传感器被配置成测量所述电池组电池的至少一个特性；以及电池组管理系统，所述电池组管理系统包括微处理器和存储器，所述方法包括：
由所述电池组管理系统通过应用电化学电池组模型来估计所述至少一个电池组电池在第一时间的充电状态，
其中应用所述电化学电池组模型包括使用微分代数方程来至少部分地基于先前确定的充电状态和缓慢变化参数的先前确定的值来估计所述至少一个电池组电池在第一时间的充电状态，所述缓慢变化参数指示所述至少一个电池组电池的电池组电池材料的化学成分的物理变化，
其中应用所述电化学电池组模型提供缓慢变化参数在第一时间的估计值；
由所述电池组管理系统从所述至少一个传感器接收所述电池组在第一时间的至少一个所测量的特性的测量值；
由所述电池组管理系统基于所述电池组在所述第一时间的所述至少一个所测量的特性来更新所述至少一个电池组电池在第一时间的充电状态；以及
由所述电池组管理系统基于所述至少一个电池组电池的所更新的充电状态来调节所述电池组的充电或放电中的至少一个。
2.根据权利要求1所述的方法，其中估计所述至少一个电池组电池的充电状态包括：应用扩展的卡尔曼滤波器。
3.根据权利要求2所述的方法，其中更新所述至少一个电池组电池的所述充电状态进一步包括：
确定噪声协方差；以及
基于所确定的噪声协方差来调整所述扩展的卡尔曼滤波器的增益。
4.根据权利要求3所述的方法，进一步包括：
使用所述电化学电池组模型估计所述电池组在第一时间的至少一个所测量的特性的值；和
基于所述电池组在所述第一时间的所述至少一个所测量的特性的测量值和所述电池组在第一时间的所述至少一个所测量的特性的估计值来计算测量结果误差，以及
其中更新所述至少一个电池组电池的所述充电状态进一步包括：基于所述扩展的卡尔曼滤波器的经过调整的增益以及所计算的测量结果误差来更新所述至少一个电池组电池的所述充电状态。
5.根据权利要求4所述的方法，其中对所述扩展的卡尔曼滤波器的增益的调整包括：基于如下方程式来计算经过调整的增益：
Figure FSB0000194782630000021
其中Kk是所述扩展的卡尔曼滤波器的所述增益，R是与所述卡尔曼滤波器的每个元件相关联的噪声的度量，Jh是基于所述测量结果误差计算的雅可比行列式，并且COV是电化学电池组模型的所计算的协方差矩阵。
6.根据权利要求2所述的方法，其中应用所述扩展的卡尔曼滤波器包括：使用单个扩展的卡尔曼滤波器来联合估计所述至少一个电池组电池的所述充电状态和所述至少一个电池组电池的缓慢变化参数。
7.根据权利要求2所述的方法，其中应用所述扩展的卡尔曼滤波器包括使用第一扩展的卡尔曼滤波器来估计所述至少一个电池组电池的充电状态并且使用第二扩展的卡尔曼滤波器来分开估计所述至少一个电池组电池的缓慢变化参数。
8.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述充电状态来对所述电池组的充电或放电中的至少一个进行调节包括：调节充电或放电的速率。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个电池组电池的缓慢变化参数包括选自以下组中的至少一项，所述组包括：阴极颗粒半径、阳极颗粒半径、离子扩散速率、嵌层电流和迁移数、溶液传导率、电池孔隙度以及阳极和阴极的平衡电势。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个电池组电池的缓慢变化参数包括选自以下组中的至少一项，所述组包括：
所述至少一个电池组电池的阳极中的活性材料的体积分数，
所述至少一个电池组电池的阴极中的活性材料的体积分数，
所述至少一个电池组电池中的总可循环锂，和
所述至少一个电池组电池中的一个或多个电极中的颗粒的半径。
11.一种电池组管理系统，所述电池组管理系统包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，当被所述处理器执行时所述指令促使所述电池组管理系统：
通过应用电化学电池组模型来估计至少一个电池组电池在第一时间的充电状态，
其中应用所述电化学电池组模型包括使用微分代数方程来至少部分地基于先前确定的充电状态和缓慢变化参数的先前确定的值来估计所述至少一个电池组电池在第一时间的充电状态，所述缓慢变化参数指示所述至少一个电池组电池的电池组电池材料的化学成分的物理变化，
其中应用所述电化学电池组模型提供缓慢变化参数在第一时间的估计值；
接收来自与所述至少一个电池组电池相关联的传感器的所述电池组在第一时间的至少一个所测量的特性的测量值；
基于所述电池组在所述第一时间的所述至少一个所测量的特性来更新所述至少一个电池组电池在第一时间的所述充电状态；以及
基于所述至少一个电池组电池的更新的充电状态来调节所述电池组的充电或放电中的至少一个。
12.根据权利要求11所述的电池组管理系统，其中所述存储器存储如下指令：当被所述处理器执行时所述指令促使所述电池组管理系统通过应用扩展的卡尔曼滤波器来估计所述至少一个电池组电池在第一时间的充电状态。
13.根据权利要求12所述的电池组管理系统，其中所述存储器存储如下指令：当被所述处理器执行时，所述指令促使所述电池组管理系统通过以下各项来更新所述至少一个电池组电池的所述充电状态：
确定噪声协方差；以及
基于所确定的噪声协方差来调整所述扩展的卡尔曼滤波器的增益。
14.根据权利要求13所述的电池组管理系统，其中所述存储器存储如下指令：当被所述处理器执行时所述指令进一步促使所述电池组管理系统使用电化学电池组模型估计所述电池组在第一时间的至少一个所测量的特性的值；和
基于所述电池组在所述第一时间的所述至少一个所测量的特性的测量值和所述电池组在所述第一时间的所述至少一个所测量的特性的估计值来计算测量结果误差，以及
其中当被所述处理器执行时所述指令促使所述电池组系统通过如下方式来更新所述至少一个电池组电池的所述充电状态：基于所述扩展的卡尔曼滤波器的经过调整的增益以及所计算的测量结果误差来更新所述至少一个电池组电池的所述充电状态。
15.根据权利要求14所述的电池组管理系统，其中所述存储器存储以下指令：当被所述处理器执行时，所述指令促使所述电池组管理系统通过基于如下方程式计算经过调整的增益来调整所述扩展的卡尔曼滤波器的所述增益：
Figure FSB0000194782630000041
其中Kk是所述扩展的卡尔曼滤波器的增益，R是与所述卡尔曼滤波器的每个元件相关联的噪声的度量，Jh是基于所述测量结果误差计算的雅可比行列式，并且COV是基于电化学电池组模型的所计算的协方差矩阵。
16.根据权利要求12所述的电池组管理系统，其中所述存储器存储如下指令：当被所述处理器执行时，所述指令促使所述电池组管理系统通过使用单个扩展的卡尔曼滤波器来联合估计所述至少一个电池组电池的所述充电状态和所述至少一个电池组电池的缓慢变化参数来应用所述扩展的卡尔曼滤波器。
17.根据权利要求12所述的电池组管理系统，其中所述存储器存储如下指令：当被所述处理器执行时，所述指令进一步促使所述电池组管理系统通过使用第一扩展的卡尔曼滤波器来估计所述至少一个电池组电池的充电状态并且使用第二扩展的卡尔曼滤波器来分开估计所述至少一个电池组电池的缓慢变化参数来应用所述扩展的卡尔曼滤波器。
18.根据权利要求11所述的电池组管理系统，其中所述存储器存储如下指令：当被所述处理器执行时，所述指令促使所述电池组管理系统基于所述充电状态来调节所述电池组的充电或放电中的至少一个，所述调节包括调节充电或放电的速率。
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