CN109153339B - 具有多个观测器的蓄电池管理系统 - Google Patents

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Abstract

一种使用蓄电池管理系统来管理蓄电池系统的方法。该方法包括：接收来自一个或多个传感器的一个或多个蓄电池单元的所测量的特性；接收蓄电池单元的估计参数；通过基于蓄电池单元的所测量的特性和估计参数来应用蓄电池模型来估计蓄电池单元的一个或多个状态；通过应用两个或更多单独的蓄电池模型来至少部分基于蓄电池单元的状态的估计来更新估计参数的至少一部分；至少部分基于蓄电池单元的经更新的估计参数来更新蓄电池单元的一个或多个状态；以及基于蓄电池单元的状态的经更新的估计来调节蓄电池的充电或放电。

Description

具有多个观测器的蓄电池管理系统
技术领域
本发明一般涉及二次蓄电池，并且更特别地涉及管理二次蓄电池的操作的方法。
背景技术
与其它电化学储能设备相比，可再充电锂蓄电池因为其较高比能而是用于便携式电动和电子设备以及电动和混合动力车辆的有吸引力的储能设备。典型的锂电池包含负电极、正电极和位于负电极与正电极之间的分隔件。这两个电极都包含与锂可逆地进行反应的活性物质。在一些情况下，负电极可能包括锂金属，该锂金属可以被电化学溶解和可逆地沉积。
通常，在充电期间，电子通过外部电路从正电极流到负电极。同时地，锂离子从负电极的活性材料脱嵌至电解质并且从电解质嵌入至正电极的活性材料。在放电期间，发生相反的反应。
发明内容
在下面阐述了在本文中公开的某些实施例的总结。应该理解的是，仅呈现这些方面来向读者提供这某些实施例的简短总结，并且这些方面不意图限制本公开的范围。的确，本公开可能涵盖没有在下面阐述的各种各样的方面。
本公开内容的实施例涉及用于管理蓄电池管理系统的操作的系统和方法，该蓄电池管理系统使用多个状态观测器来估计蓄电池的各个状态和参数。
一个实施例包括一种管理蓄电池系统的方法，该蓄电池系统包括：一个或多个蓄电池单元；一个或多个传感器，其耦合至一个或多个蓄电池单元并且被配置成测量该一个或多个蓄电池单元的一个或多个特性；以及蓄电池管理系统，其耦合至一个或多个传感器并且包括微处理器和存储器。该方法包括：由蓄电池管理系统接收来自一个或多个传感器的一个或多个蓄电池单元的一个或多个所测量的特性；由蓄电池管理系统接收一个或多个蓄电池单元的一个或多个估计参数；由蓄电池管理系统通过基于蓄电池的一个或多个所测量的特性和一个或多个估计参数来应用用以计及一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的第一蓄电池模型来估计该一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态；由蓄电池管理系统通过应用用以计及一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的两个或更多个单独的蓄电池模型来至少部分基于该一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计来更新一个或多个估计参数的至少一部分；由蓄电池管理系统至少部分基于该一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数的经更新的估计参数来更新该一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态；以及由蓄电池管理系统基于一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的经更新估计来调节蓄电池的充电或放电中的一个或多个。
另一实施例包括一种蓄电池管理系统。该蓄电池管理系统包括：处理器和存储器，该存储器存储下述指令，该指令当被处理器执行时使该蓄电池管理系统：接收来自一个或多个传感器的一个或多个蓄电池单元的一个或多个所测量的特性，其中该一个或多个蓄电池单元和一个或多个传感器是蓄电池系统的部分；接收该一个或多个蓄电池单元的一个或多个估计参数；通过基于蓄电池的一个或多个所测量的特性和一个或多个估计参数来应用用以计及一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的第一蓄电池模型来估计该一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态；通过应用用以计及该一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的两个或更多个单独的蓄电池模型来至少部分基于该一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计来更新一个或多个估计参数的至少一部分；至少部分基于该一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数的经更新的估计参数来更新该一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态；以及基于一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的经更新估计来调节蓄电池的充电或放电中的一个或多个。
在下面的附图、详细描述以及权利要求中阐述了本公开的一个或多个特征、方面、实现方式和优点的细节。
附图说明
图1是根据一些实施例的蓄电池系统的框图，该蓄电池系统包括蓄电池单元和具有感测电路的蓄电池管理系统。
图2是根据一些实施例的蓄电池系统的框图，该蓄电池系统包括蓄电池和蓄电池管理系统，该蓄电池管理系统具有状态和参数估计器以及控制模块。
图3是根据一些实施例的蓄电池系统的功能框图，该蓄电池系统应用组合估计结构来联合地估计蓄电池单元的物理参数和蓄电池状态信息二者。
图4是根据一些实施例的使用多个状态观测器来确定蓄电池的状态和参数的方法的流程图。
具体实施方式
下面将描述一个或多个具体实施例。所描述的实施例的各种修改将对本领域技术人员是容易地显而易见的，并且在不偏离所描述的实施例的精神和范围的情况下，可以将在本文中定义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，而是它们要符合与在本文中公开的原理和特征一致的最宽的范围。
在图1中示出了蓄电池系统100的实施例。该蓄电池系统100包括：阳极极耳110、阳极120、分隔件130、阴极150、阴极极耳160、感测电路170和蓄电池管理系统180。在一些示例中，分隔件130可以是电绝缘的分隔件。在一些实施例中，该电绝缘的分隔件包括多孔聚合物膜。在各种实施例中，蓄电池单元102的部件的厚度尺寸可以是，对于阳极120为大约5至大约110微米，对于分隔件130为小于大约50微米或者在某些实施例中小于大约10微米，以及对于阴极150为大约50至大约110微米。
在蓄电池单元102的放电期间，锂在阳极120处被氧化成形成锂离子。该锂离子穿过蓄电池单元102的分隔件130迁移到阴极150。在充电期间，锂离子返回到阳极120并且被还原成锂。在锂阳极120的情况下，可以作为锂金属将锂沉积在阳极120上，或者在插入材料阳极120（诸如石墨）的情况下，可以将锂插入到主结构中，并且随着随后的充电和放电循环重复该过程。在石墨或其他Li插入电极的情况下，锂阳离子与电子和主材料（例如，石墨）组合，从而导致锂化程度或主材料的“充电状态”的增加。例如，
Figure 561520DEST_PATH_IMAGE002
。
阳极120可以包括可氧化金属，该可氧化金属诸如锂或可以插入Li或某种其他离子（例如，Na、Mg或其他适合的离子）的插入材料。阴极150可以包括各种材料，该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））；钒氧化物（例如，五氧化二钒（V2O5））；金属氟化物(例如，钛、钒、铁、钴、铋、铜的氟化物及其组合)；锂插入材料（例如，锂镍锰钴氧化物（NMC）、富锂NMC、锂镍锰氧化物（LiNi0.5Mn1.5O4）)；过渡金属锂氧化物（例如，锂钴氧化物（LiCoO2）、锂锰氧化物（LiMn2O4）、锂镍钴铝氧化物（NCA）及其组合）；磷酸锂（例如，磷酸铁锂（LiFePO4））。
蓄电池管理系统180通信地连接至蓄电池单元102。在一个示例中，蓄电池管理系统180经由电学链路（例如，导线）电连接至蓄电池单元102。在另一示例中，蓄电池管理系统180可以经由无线通信网络无线地连接至蓄电池单元102。蓄电池管理系统180可以包括例如微控制器（具有存储器和在单个芯片上或在单个外壳内的输入/输出部件），或者可以包括单独配置的部件，该单独配置的部件例如微处理器、存储器和输入/输出部件。蓄电池管理系统180还可以使用其他部件或部件的组合来实现，该部件包括例如数字信号处理器（DSP）、专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）或其他电路。取决于期望的配置，该处理器可以包括一级或多级高速缓存，该一级或多级高速缓存诸如级高速缓存存储器（level cache memory）、一个或多个处理器核、以及寄存器。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。蓄电池管理系统180还可以包括：用户接口、通信接口，并且用于实行没有在本文中限定的特征的其他计算机实现的设备也可以被并入到该系统中。在一些示例中，蓄电池管理系统180可以包括其他计算机实现的设备，该其他计算机实现的设备诸如通信接口、用户接口、网络通信链路、以及用于便于各种接口设备、计算实现的设备与对微处理器的一个或多个外围接口之间的通信的接口总线。
在图1的示例中，蓄电池管理系统180的存储器存储计算机可读指令，该计算机可读指令当由蓄电池管理系统180的电子处理器执行时，使蓄电池管理系统以及更特别地电子处理器实行或控制归因于本文中的蓄电池管理系统180的各种功能或方法的性能（例如，接收所测量的特性、接收估计特性、计算蓄电池系统的状态或参数、应用多个蓄电池模型和观测器、调节蓄电池系统的操作）。该存储器可以包括任何临时性、非临时性、易失性、非易失性、磁性、光学或电学介质，诸如随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、非易失性RAM（NVRAM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）、闪速存储器、或任何其他数字或模拟介质。归因于本文中的蓄电池管理系统180的功能可以被体现为软件、固件、硬件或其任何组合。在一个示例中，蓄电池管理系统180可以被嵌入在计算设备中，并且感测电路170被配置成与在蓄电池单元102的外部的计算设备的蓄电池管理系统180进行通信。在该示例中，感测电路170被配置成具有与蓄电池管理系统180的无线和/或有线通信。例如，该外部设备的蓄电池管理系统180和感测电路170被配置成经由网络彼此通信。在又一示例中，蓄电池管理系统180远程地位于服务器上，并且感测电路170被配置成将蓄电池单元102的数据传输至蓄电池管理系统180。在上文的示例中，蓄电池管理系统180被配置成接收数据并且将数据发送至电子设备以用于按人类可读的格式来显示。该计算设备可以是蜂窝电话、平板设备、个人数字助理（PDA）、膝上型计算机、计算机、可穿戴设备或其他适合的计算设备。网络可以是云计算网络、服务器、无线区域网（WAN）、局域网（LAN）、车内网络、云计算网络或其他适合的网络。
蓄电池管理系统180被配置成接收来自感测电路170的数据，该数据包括电流、电压、温度和/或电阻测量结果。蓄电池管理系统180还被配置成确定蓄电池单元102的状况。基于所确定的蓄电池单元102的状况，蓄电池管理系统180可以更改蓄电池单元102的操作参数以维持蓄电池单元102的内部结构。蓄电池管理系统180还可以通知用户蓄电池单元102的状况。
在一些实施例中，蓄电池单元102可以是封闭系统。在这样的系统中，在生产蓄电池单元102之后，壳体被密封以防止外部元素（诸如，空气和湿气）进入蓄电池单元102并且潜在地引起部件的退化，从而导致下降的性能和更短的寿命。
然而，封闭的蓄电池单元102对蓄电池管理系统180提出了各种挑战。该封闭系统不允许直接观测蓄电池单元102的部件的状况。替代地，可以处理或估计如由感测电路170监控并测量的状况以确定蓄电池单元102在操作期间或在休息时的各种特性（该特性诸如电压、电流、电阻、功率、温度及其组合），并且将这些所测量的特性传递至蓄电池管理系统180，该蓄电池管理系统180可以解释所测量的特性以便确定蓄电池单元102的状况。
状态观测器是一种根据系统的输入端和输出端的测量结果来提供系统的内部状态的估计的系统。状态观测器通常包括系统的模型和用于基于外部观测来确定内部状态的估计算法。该系统模型的复杂性和估计算法与实现状态观测器的计算复杂性直接有关。
在图2中示出了蓄电池系统200的实施例。蓄电池系统200包括蓄电池管理系统205，该蓄电池管理系统205接收来自感测电路170的蓄电池210的状况的输入。蓄电池管理系统205的状态和参数估计器220基于来自感测电路170的输入来估计蓄电池210的一个或多个状态和/或参数。蓄电池210的状态和参数的估计被发送至控制模块230，该控制模块230然后调节蓄电池210的操作。在一些实施例中，蓄电池210包括如上文所描述的一个或多个蓄电池单元102。
图3是图示了图2的状态和参数估计系统220的实施例的框图。在一些实施例中，状态和参数估计器220包括：第一状态观测器310、第二状态观测器320和第三状态观测器330。
第一状态观测器310（在图3中被图示为
Figure 478660DEST_PATH_IMAGE004
）包括：估计蓄电池210的内部状态的详细蓄电池模型
Figure 258397DEST_PATH_IMAGE006
。在一些实施例中，蓄电池模型
Figure 388027DEST_PATH_IMAGE006
包括蓄电池单元102的电化学模型。在状态向量W中概述
Figure 61454DEST_PATH_IMAGE006
蓄电池模型的内部状态（例如，电解质中的锂浓度分布、固相中的锂浓度分布、电解质中的电位分布、固相中的电位分布、电解质中的离子电流分布、固相中的电流分布、电解质与固相之间的摩尔通量分布、内部温度）。至第一状态观测器310的模型
Figure 883917DEST_PATH_IMAGE006
的输入包括所施加的电流I和环境温度Tamb。蓄电池模型
Figure 619792DEST_PATH_IMAGE006
的所测量的输出包括电压V，该电压V是内部状态W的简单线性代数表达式。蓄电池模型
Figure 412167DEST_PATH_IMAGE006
具有参数P，其在使用之初就被假设是已知的。然而，由于与蓄电池单元102相关联的各种老化现象，这些参数在蓄电池单元102的使用期限期间进行变化。
在某些实施例中，第一状态观测器310被设计成使用在本文中所描述的方法来实时运行。例如，所测量的输出与预测输出之间的输出误差在适当的位置处被往回注入到第一状态观测器310中，以使得估计状态快速地收敛至蓄电池210的真实内部状态。用于获得内部状态估计的替换方法也可以基于卡尔曼滤波理论（扩展KF、无迹KF、西格玛点KF、迭代KF等等）、滚动时域估计器理论或其他适用的方法。第一状态观测器310的一个重要特征是其关于不确定动力学参数的鲁棒性。
上文描述的蓄电池模型假设自始至终了解模型参数。该模型参数会由于发生在蓄电池单元102内的不期望过程而不断变化。为了跟踪随时间推移的变化参数，可以采用一种或多种参数估计算法。在图3的示例中，基于内部状态估计关于参数不确定性的敏感性，第一状态观测器310的参数被分成组。例如，蓄电池模型
Figure 549887DEST_PATH_IMAGE006
参数可以被分组成动力学参数Pk和热力学参数Pt。热力学参数Pt描述蓄电池模型
Figure 543251DEST_PATH_IMAGE006
的平衡结构。热力学参数可能由于在蓄电池210的操作期间的变化状况（例如，由于蓄电池210的内部温度上的变化）而改变。因此，第一状态观测器310将对热力学参数Pt中的不确定性敏感。如在图3中图示的，第一状态观测器310分别接收所测量的信号（例如，所测量的电压信号VM、所测量的电流信号IM和所测量的温度信号TM）以及来自第二状态观测器320和第三状态观测器330的热力学和动力学参数的估计，并且估计内部状态向量
Figure 297581DEST_PATH_IMAGE008
。
第二状态观测器320（在图3中被图示为
Figure 34592DEST_PATH_IMAGE010
）接收如上文所描述的所测量的信号、来自第一状态观测器310的状态向量
Figure 557978DEST_PATH_IMAGE008
和来自第三状态观测器330的动力学参数Pk，并且使用用以描述蓄电池单元102的不那么复杂的第二蓄电池模型
Figure 593016DEST_PATH_IMAGE012
（例如，如在本文中描述的单粒子模型）来估计热力学参数Pt。第二蓄电池模型
Figure 834642DEST_PATH_IMAGE012
的主要要求在于其具有与第一蓄电池模型
Figure 109765DEST_PATH_IMAGE014
完全相同的平衡结构，并且因此第二蓄电池模型
Figure DEST_PATH_IMAGE015
共享相同的热力学参数Pt。第二状态观测器320与第一状态观测器310同时操作，并且除了参数Pt之外还估计平均内部状态（其也在
Figure 222078DEST_PATH_IMAGE016
中出现）的子集。在这种情况下，与作为针对第一状态观测器310的参数向量的部分形成对比，该热力学参数Pt是针对第二状态观测器320的状态向量的部分。第二状态观测器320与第一状态观测器310和第三状态观测器330形成环路，并且向第一状态观测器310和第三状态观测器330提供估计热力学参数Pt。
第三状态观测器330（在图3中被图示为
Figure 557244DEST_PATH_IMAGE018
）接收如上文所描述的所测量的信号、来自第一状态观测器310的状态向量
Figure 879641DEST_PATH_IMAGE008
和来自第二状态观测器320的热力学参数Pt，并且估计动力学参数Pk。第三状态观测器330的基础是第三蓄电池模型
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，其结构得自第一蓄电池模型
Figure 427297DEST_PATH_IMAGE021
的输入-输出行为。第三状态观测器330与第一状态观测器310和第二状态观测器320形成环路，并且向第一状态观测器310和第二状态观测器320提供估计动力学参数。
调谐该三个状态观测器310、320和330以使得针对第一状态观测器310的收敛速度最快，接着是第二状态观测器320，以及最后是第三状态观测器330。在一些实施例中，第二状态观测器320和第三状态观测器330可以合并基于第一原理老化模型的参数变化的知识。
如在图3中图示的，第一状态观测器310向蓄电池管理系统205的控制模块230提供基于模型
Figure DEST_PATH_IMAGE022
、所测量的信号（例如，所测量的电压信号Vm、所测量的电流信号Im和所测量的温度信号Tm）和如上文所描述的估计参数值
Figure DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure 518750DEST_PATH_IMAGE026
的内部状态
Figure DEST_PATH_IMAGE027
的最新估计。第二状态观测器320和第三状态观测器330使用所测量的信号Vm、Im和Tm来更新
Figure DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 759238DEST_PATH_IMAGE030
中的估计参数值，并且相应地基于第二和第三蓄电池模型
Figure 709877DEST_PATH_IMAGE031
和
Figure DEST_PATH_IMAGE032
来更新估计内部状态
Figure 592382DEST_PATH_IMAGE033
。
第一状态观测器310包括：一个或多个蓄电池单元102的第一蓄电池模型
Figure 538341DEST_PATH_IMAGE022
（例如，电化学模型、热力学模型、动力学模型、平衡电路模型）、以及可以被用来估计蓄电池单元102的一个或多个状态和/或参数的估计算法（例如，卡尔曼滤波、滚动时域估计、最小二乘估计）。第一状态观测器310表现出基于第一蓄电池模型
Figure 480889DEST_PATH_IMAGE022
和估计算法的第一计算复杂性。
第二状态观测器320包括：一个或多个蓄电池单元102的第二蓄电池模型
Figure 918824DEST_PATH_IMAGE035
（例如，电化学模型、热力学模型、动力学模型、平衡电路模型）、以及可以被用来估计蓄电池单元102的一个或多个状态和/或参数的估计算法（例如，卡尔曼滤波、滚动时域估计、最小二乘估计）。第二状态观测器320表现出基于第二蓄电池模型
Figure DEST_PATH_IMAGE036
和估计算法的第二计算复杂性。
第三状态观测器330包括：一个或多个蓄电池单元102的第三蓄电池模型
Figure DEST_PATH_IMAGE038
（例如，电化学模型、热力学模型、动力学模型、平衡电路模型）、以及可以被用来估计蓄电池单元102的一个或多个状态和/或参数的估计算法（例如，卡尔曼滤波、滚动时域估计、最小二乘估计）。第三状态观测器330表现出基于第三蓄电池模型
Figure 808283DEST_PATH_IMAGE038
和估计算法的第三计算复杂性。
为了减小蓄电池管理系统205上的总体计算负荷，可以选择状态观测器310-330的蓄电池模型和/或估计算法，以便减小状态和/或参数估计的总体计算复杂性。在一些实施例中，第一计算复杂性大于第二计算复杂性。在一些实施例中，第二计算复杂性大于第三计算复杂性。在某些实施例中，第一计算复杂性大于第二计算复杂性，并且第二计算复杂性大于第三计算复杂性。
在某些实施例中，调谐该三个状态观测器以使得针对第一状态观测器310的收敛速度最快，接着是第二状态观测器320，以及最后是第三状态观测器330。如上文所描述的，状态观测器310-330接收来自一个或多个蓄电池单元102的一个或多个所测量的电压Vm、一个或多个所测量的电流Im和/或一个或多个所测量的Tm。第一状态观测器310估计状态向量
Figure 280852DEST_PATH_IMAGE027
，并且将
Figure 394302DEST_PATH_IMAGE027
的估计发送至第二状态观测器320和第三状态观测器330。第二状态观测器320估计被包括在第一状态观测器310的蓄电池模型中的热力学参数中的一个或多个，并且将该估计发送至第一状态观测器310和第三状态观测器330。第三状态观测器330估计被包括在第一状态观测器310的蓄电池模型中的动力学参数中的一个或多个，并且将该估计发送至第一状态观测器310和第二状态观测器320。使用来自第二状态观测器320和第三状态观测器330的所测量的输入和输出的第一状态观测器310向控制模块230提供经更新的状态估计
Figure 319532DEST_PATH_IMAGE027
。在某些实施例中，状态观测器310-330可以进一步包括基于第一原理老化模型的参数变化的信息。
在一些实施例中，状态和参数估计器220可以包括状态和参数估计系统300。如在图3中图示的，状态和参数估计系统300向控制模块230发送估计状态和/或参数。如上文在图2中描述的控制模块230至少部分基于从状态和参数估计系统300接收到的估计状态和/或参数以如上文在图2中描述的那样调节蓄电池210的操作。
已经开发了各种模型来对发生在蓄电池单元102内的电化学反应进行建模。一个示例是由Fuller、Doyle和Newman开发的（纽曼模型），（J. Electrochem. Soc, Vol. 141,No. 1, 1994年一月，1-10页），其内容通过引用以其整体并入于此。该纽曼模型提供一种可以被用来基于所测量的特性而估计发生在蓄电池单元102内的电化学过程的数学模型。
在阳极120和阴极150处的电荷转移反应可以通过电化学模型（诸如纽曼模型）建模，从而提供用以描述在蓄电池单元102的充电和放电二者期间的各种蓄电池单元102参数的基础。例如，该纽曼模型可以允许包括阴极粒子半径的各种参数的估计，该参数可能由于下述各项而更改：阴极150的锂化程度（其也可以被称为蓄电池单元102的充电状态），阳极粒子半径，阳极120、阴极150和电解质中的离子扩散率，嵌入电流和迁移数，阳极120、阴极150和电解质中的溶液电导率，阳极120和阴极150的单元孔隙率，以及阳极120和阴极150的平衡电位。
基于物理学的电化学模型（诸如纽曼模型）可以包括：用以描述蓄电池单元102内的各种参数的行为的常微分和偏微分方程（PDE）。该纽曼模型是发生在Li离子蓄电池中的实际化学和电学过程的基于电化学的模型。然而，完整的纽曼模型是极其复杂的，并且要求要被识别的大量不可测量的物理参数。利用当前的计算能力来识别被牵涉在非线性PDE和微分代数方程（DAE）中的这样大的参数集是不切实际的。这就引起了使纽曼模型的动力学进行近似的各种电化学模型。
例如，降阶模型（ROM）（Mayhew, C、Wei He、Kroener, C、Klein, R.、Chaturvedi,N.、Kojic, A.的“Investigation of projection-based model-reduction techniquesfor solid-phase diffusion in Li-ion batteries,”美国控制会议（ACC），2014年，123-128页，2014年六月4-6日，其内容通过引用以其整体并入于此）允许Li离子电池的纽曼模型的模型降阶，同时保留基线电池的完整模型结构。纽曼模型的ROM能够准确预测真实模型的行为，同时降低计算时间和存储器要求。这有助于参数和状态识别过程的复杂性。
在一些实施例中，计算上不那么复杂的蓄电池模型（例如，等效电路模型、单粒子模型）可以被用来对蓄电池单元102的状态和参数进行建模。在另一实施例中，电化学和非电化学模型二者都可以被组合使用以描述蓄电池单元102的操作和状况。
例如，Chaturvedi等人的单粒子模型（“Modeling, estimation, and controlchallenges for Li-ion batteries”2010美国控制会议，美国马里兰州巴尔的摩万豪海滨酒店，2010年六月30日-七月2日，其内容通过引用以其整体并入于此）通过下述方式描述了电化学模型（诸如纽曼模型）的计算复杂性上的降低，该方式为允许多孔电极被建模为体验均匀状况的单粒子的集合来假设跨电极的均匀局部参数。该单粒子模型包括与更复杂电化学模型相同的平衡结构，同时减小了计算时间和存储器要求。
各种方法可以被用于状态和参数估计（例如，扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、西格玛点卡尔曼滤波、迭代卡尔曼滤波、滚动时域估计、简约最小二乘估计、普通最小二乘估计、非线性最小二乘估计、多项式最小二乘估计或其他适用的方法）。可以单独或以组合形式使用各种估计方法以估计蓄电池单元102的状态和参数。
在一个示例中，扩展卡尔曼滤波（EKF）将过程模型描述为在离散时间中的非线性时变模型，但在每个时间步处使用局部线性化。经由扩展卡尔曼滤波（EKF）的来自电化学模型的输出集可以包括：对蓄电池单元102的快速变化的状态的估计以及对蓄电池单元102的缓慢变化的参数的估计二者。在一些实施例中，与至数学模型的目前输入组合的蓄电池单元102的状态允许该模型来预测蓄电池单元102的目前输出。蓄电池单元的状态可以例如包括：充电状态（例如，针对锂蓄电池为锂化程度）或过电位。蓄电池单元102的参数通常随时间推移比蓄电池单元102的状态更缓慢地变化。蓄电池单元的参数的信息（其可以被称为蓄电池的健康状态）与蓄电池单元102的长期运行有关。附加地，一些实施例包括根据当前蓄电池单元102特性（例如，在阳极120和阴极150中的活性材料的体积分数、蓄电池单元102中的总可循环锂、阳极120和阴极150中的电解质电导率和粒子半径）的测量结果不是直接可确定的参数。
附加地，滚动时域估计（MHE）方法是一种模型预测估计器，其可以被控制器（例如，作为蓄电池管理系统操作的控制器）用来通过将已建模系统的当前状态和参数用作该已建模系统在下一个离散的时间间隔处的初始状态来解决开环控制问题。预测估计器（诸如滚动时域估计（MHE）方法）使用最新信息的滚动窗口并且将最后估计留到下一个时刻处理。滚动时域估计（MHE）使用一系列随时间推移连续采样的测量结果来估计系统的状态和参数。该测量结果可能包含除了该测量结果之外的噪声。可以通过在约束集内求解数学模型来估计状态、参数和噪声。
MHE方法试图使在预先确定的时间时域（time horizon）内收集的一系列离散的时间测量结果的特性的实际所测量的值与该特性的估计值之间的差异（误差）最小化。即，MHE方法的成本函数由估计输出与所测量的输出的偏差（例如，所测量的特性与估计特性之间的误差）以及假设了对先前估计的状态和参数的权重的到达成本（arrival cost）组成。
该到达成本概述了先前所测量和估计数据对当前估计的影响。对于一个或多个线性无约束系统，卡尔曼滤波协方差更新公式可以显式计算到达成本。然而，非线性无约束系统可以在当前估计的点处被线性化并且去除约束，以及然后卡尔曼滤波可被采用于近似系统。卡尔曼滤波对近似系统的该应用被定义为扩展卡尔曼滤波（EKF）。
为了将MHE方法应用于ROM动力学系统，蓄电池管理系统（例如，如上文所描述的蓄电池管理系统180或205）可以基于其估计鲁棒性来为每一个参数确定到达成本增益。该到达成本增益可以被建模为时变的或时不变的。附加地，蓄电池管理系统可以表征参数可识别性在估计过程中的影响以及在低激发（excitation）下的估计的暂停。
为了为每一个参数确定达到成本增益，蓄电池管理系统180可以使用基于卡尔曼滤波的方法。在MHE方法的到达成本中的基于卡尔曼滤波的方法的实现方式中，蓄电池管理系统180可以假设噪声在状态、参数和输出中的概率密度函数是形状不变的高斯分布，即，具有时不变协方差矩阵的高斯分布。然而，由于车辆在操作期间加速、减速和停止，蓄电池单元102在相对较短的时间段期间经历变化的放电、充电和空闲操作。根据模拟和经验数据，锂离子蓄电池的降阶模型（ROM）的不同参数和状态具有不同噪声水平和对输出的不同影响，并且它们的噪声和影响水平取决于蓄电池的操作状态。因此，该蓄电池管理系统可以假设在状态和参数的估计中的噪声协方差矩阵是下述时变矩阵，该时变矩阵取决于输出对在每一个时域处的状态和参数的灵敏度。因此，蓄电池管理系统180可以采用状态和参数的灵敏度的不同概念（notion），诸如输出对比状态和参数的偏导数，以及由于状态和参数上的扰动所导致的在一个驱动循环输出内的变化。
附加地，蓄电池管理系统180还可以定义在噪声协方差矩阵与输出对参数和状态的灵敏度之间的直接关系。该噪声协方差矩阵具有与到达成本增益的反比关系。例如，如果参数或状态的灵敏度经过一个驱动或充电周期逐渐下降，那么在与该参数或状态相关联的噪声协方差矩阵中的条目也将下降，这导致了相关联的到达成本增益上的增加。如果到达成本增益增加，则在预测阶段期间该参数或状态上变化率下降，并且因此该参数或状态将具有用以保持其当前值的更高倾向。蓄电池管理系统180可以使用该反比关系来创建自动估计暂停机制，其将焦点从一个或多个参数和/或状态的估计平滑地带走。
为了识别状态和参数，蓄电池管理系统180可以采用各种方法。例如，蓄电池管理系统180使估计过程暂停，即，蓄电池管理系统根据在激发的低输入持续性下的系统动力学，将参数设置为等于最后识别的值和预测的状态。在该示例中，蓄电池管理系统可以将激发的输入持续性限定成电流的功率增益在估计时间时域内的积分。在另一示例中，该蓄电池管理系统可以在输出或状态函数对比这些参数的低梯度下暂停估计一个或多个参数。
图4是使用多个状态观测器来管理蓄电池系统的操作的方法400的流程图。在图4的示例中，在框410处，蓄电池管理系统180接收来自一个或多个传感器170的数据，该一个或多个传感器170测量一个或多个蓄电池单元102的一个或多个特性。在框420处，蓄电池管理系统180接收一个或多个蓄电池单元102的一个或多个估计参数。在框430处，蓄电池管理系统180通过基于蓄电池210的一个或多个所测量的特性和蓄电池210的一个或多个估计参数来应用用以计及一个或多个蓄电池单元102的化学成分的物理参数的第一蓄电池模型来估计一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态。在框440处，蓄电池管理系统180通过应用用以计及一个或多个蓄电池单元102的化学成分的物理参数的两个或更多单独的蓄电池模型来至少部分基于一个或多个蓄电池单元102的一个或多个状态的估计来更新一个或多个估计参数的至少一部分。在框450处，蓄电池管理系统180至少部分基于一个或多个蓄电池单元102的一个或多个参数的经更新的估计参数来更新一个或多个蓄电池单元102的一个或多个状态。在框460处，蓄电池管理系统180基于一个或多个蓄电池单元102的一个或多个状态的经更新估计来调节蓄电池的充电或放电中的一个或多个。
在一些实施例中，该第一蓄电池模型包括基于微分代数方程的基于电化学的蓄电池模型。在一些实施例中，由该蓄电池管理系统通过应用基于电化学的蓄电池模型（其应用用以计及一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的微分代数方程）来估计一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态包括：应用卡尔曼滤波、滚动时域估计或最小二乘估计。在某些实施例中，卡尔曼滤波选自由扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、西格玛点卡尔曼滤波和迭代卡尔曼滤波组成的列表。在某些实施例中，最小二乘估计选自由简约最小二乘估计、普通最小二乘估计、非线性最小二乘估计和多项式最小二乘估计组成的列表。在一些实施例中，该第一蓄电池模型包括纽曼模型的基于电化学的降阶模型。在一些实施例中，该两个或更多个单独的蓄电池模型包括基于微分代数方程的等效电路模型、单粒子模型或基于电化学的蓄电池模型。在一些实施例中，由蓄电池管理系统更新一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态应用卡尔曼滤波、滚动时域估计或最小二乘估计。在一些实施例中，该一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态包括：一个或多个蓄电池单元的充电状态或健康状态中的一个或多个。在一些实施例中，该一个或多个传感器进一步被配置成测量一个或多个蓄电池单元的电压和电流，该方法进一步包括：由蓄电池管理系统接收来自一个或多个传感器的一个或多个蓄电池单元的电压的测量结果以及一个或多个蓄电池单元的电流的临时对应的测量结果。在一些实施例中，由蓄电池管理系统通过应用第一蓄电池模型来估计一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态至少部分基于由蓄电池管理系统通过应用两个或更多个单独的蓄电池模型而估计的经更新的参数。在一些实施例中，该两个或更多个单独的蓄电池模型包括：基于微分代数方程的等效电路模型、单粒子模型或基于电化学的蓄电池模型中的一个或多个。在一些实施例中，该两个或更多个单独的蓄电池模型包括：第二蓄电池模型和第三蓄电池模型，并且由蓄电池管理系统通过应用两个或更多个单独的蓄电池模型来估计一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数包括：由蓄电池管理系统通过基于由蓄电池管理系统通过应用第三蓄电池模型而估计的参数来应用第二蓄电池模型来估计一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数。在某些实施例中，由蓄电池管理系统通过应用第一蓄电池模型来估计一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态基于由蓄电池管理系统通过应用第二蓄电池模型而估计的参数以及由蓄电池管理系统通过应用第三蓄电池模型而估计的参数。在一些实施例中，应用用以计及一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的两个或更多个单独的蓄电池模型包括：应用卡尔曼滤波、滚动时域估计或最小二乘估计。
已经作为示例示出了上文所描述的实施例，并且应当理解的是，这些实施例可能会受到各种修改和替换形式的影响。应当进一步理解的是，不意图将权利要求限于所公开的特定形式，而是覆盖落入本公开的精神和范围内的全部修改、等效方案和替换方案。

Claims (20)

1.一种管理蓄电池系统的方法，所述蓄电池系统包括：一个或多个蓄电池单元；一个或多个传感器，其耦合至所述一个或多个蓄电池单元并且被配置成测量所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个特性；以及蓄电池管理系统，其耦合至所述一个或多个传感器并且包括微处理器和存储器，所述方法包括：
由所述蓄电池管理系统接收来自所述一个或多个传感器的一个或多个蓄电池单元的一个或多个所测量的特性；
由所述蓄电池管理系统接收所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个估计参数；
由所述蓄电池管理系统通过基于所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个所测量的特性和一个或多个估计参数来应用用以计及所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的第一蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态；
由所述蓄电池管理系统通过应用用以计及所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的两个或更多个单独的蓄电池模型来至少部分基于所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计来更新所述一个或多个估计参数的至少一部分；
由所述蓄电池管理系统至少部分基于所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数的经更新的估计参数来更新所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态；以及
由所述蓄电池管理系统基于所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的经更新估计来调节所述蓄电池的充电或放电中的一个或多个。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一蓄电池模型包括：基于微分代数方程的基于电化学的蓄电池模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其中由所述蓄电池管理系统通过应用基于电化学的蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态包括：应用卡尔曼滤波、滚动时域估计或最小二乘估计，所述基于电化学的蓄电池模型应用用以计及所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的微分代数方程。
4.根据权利要求3所述的方法，其中所述卡尔曼滤波选自由扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、西格玛点卡尔曼滤波和迭代卡尔曼滤波组成的组。
5.根据权利要求3所述的方法，其中所述最小二乘估计选自由简约最小二乘估计、普通最小二乘估计、非线性最小二乘估计和多项式最小二乘估计组成的组。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一蓄电池模型包括：纽曼模型的基于电化学的降阶模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述两个或更多个单独的蓄电池模型包括：基于微分代数方程的等效电路模型、单粒子模型或基于电化学的蓄电池模型。
8.根据权利要求1所述的方法，其中由所述蓄电池管理系统更新所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态包括：应用卡尔曼滤波、滚动时域估计或最小二乘估计。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态包括：所述一个或多个蓄电池单元的充电状态或健康状态中的一个或多个。
10.根据权利要求1所述的方法，其中所述一个或多个传感器进一步被配置成测量所述一个或多个蓄电池单元的电压和电流，所述方法进一步包括：由所述蓄电池管理系统接收来自所述一个或多个传感器的所述一个或多个蓄电池单元的电压的测量结果以及所述一个或多个蓄电池单元的电流的临时对应的测量结果。
11.根据权利要求1所述的方法，其中由所述蓄电池管理系统通过应用所述第一蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态至少部分基于由所述蓄电池管理系统通过应用所述两个或更多个单独的蓄电池模型而估计的经更新的参数。
12.根据权利要求1所述的方法，其中所述两个或更多个单独的蓄电池模型包括：基于微分代数方程的等效电路模型、单粒子模型或基于电化学的蓄电池模型中的一个或多个。
13.根据权利要求1所述的方法，其中所述两个或更多个单独的蓄电池模型包括：第二蓄电池模型和第三蓄电池模型，并且由所述蓄电池管理系统通过应用所述两个或更多个单独的蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数包括：由所述蓄电池管理系统通过基于由所述蓄电池管理系统通过应用所述第三蓄电池模型而估计的参数来应用所述第二蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数。
14.根据权利要求13所述的方法，其中由所述蓄电池管理系统通过应用所述第一蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态基于由所述蓄电池管理系统通过应用所述第二蓄电池模型而估计的参数以及由所述蓄电池管理系统通过应用所述第三蓄电池模型而估计的参数。
15.根据权利要求1所述的方法，其中应用用以计及所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的两个或更多个单独的蓄电池模型包括：应用卡尔曼滤波、滚动时域估计或最小二乘估计。
16.一种蓄电池管理系统，其包括处理器和存储器，所述存储器存储指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述蓄电池管理系统：
接收来自一个或多个传感器的一个或多个蓄电池单元的一个或多个所测量的特性，其中所述一个或多个蓄电池单元和所述一个或多个传感器是蓄电池系统的部分；
接收所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个估计参数；
通过基于所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个所测量的特性和一个或多个估计参数来应用用以计及所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的第一蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态；
通过应用用以计及所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的两个或更多个单独的蓄电池模型来至少部分基于所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计来更新所述一个或多个估计参数的至少一部分；
至少部分基于所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数的经更新的估计参数来更新所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态；以及
基于所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的经更新估计来调节所述蓄电池的充电或放电中的一个或多个。
17.根据权利要求16所述的蓄电池管理系统，其中所述第一蓄电池模型包括：基于微分代数方程的基于电化学的蓄电池模型；以及其中通过应用所述第一蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态包括：应用卡尔曼滤波、滚动时域估计或最小二乘估计。
18.根据权利要求16所述的蓄电池管理系统，其中应用用以计及所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数的两个或更多个单独的蓄电池模型包括：应用卡尔曼滤波、滚动时域估计或最小二乘估计。
19.根据权利要求16所述的蓄电池管理系统，其中通过应用所述第一蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态至少部分基于由所述蓄电池管理系统通过应用所述两个或更多个单独的蓄电池模型而估计的经更新的参数。
20.根据权利要求16所述的蓄电池管理系统，其中所述两个或更多个单独的蓄电池模型包括：第二蓄电池模型和第三蓄电池模型，并且通过应用所述两个或更多个单独的蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数包括：通过基于通过应用所述第三蓄电池模型而估计的参数来应用所述第二蓄电池模型来估计所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个参数。
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