CN109155445A - 阶梯式充电 - Google Patents

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Abstract

一种蓄电池管理系统包括处理器和存储器，该存储器存储如下指令，所述指令当被处理器执行时促使蓄电池管理系统进行以下各项：通过基于蓄电池的一个或多个测得的特性以及蓄电池的一个或多个估计的特性应用用来考虑蓄电池的化学成分的物理参数的蓄电池模型来估计蓄电池的一个或多个状态，以及基于一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计来调节蓄电池的第一充电模式，以及基于蓄电池的一个或多个状态的估计来在第一充电模式和第二充电模式之间切换以允许蓄电池的快速充电。

Description

阶梯式充电
关于联邦资助研究的声明
本发明是在由美国能源部授予的ARPA-E奖No.DE-AR0000278下利用政府支持作出的。美国政府具有本发明中的某些权利。
技术领域
本发明总体上涉及二次蓄电池，并且更特别地涉及对二次蓄电池快速充电的方法。
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高的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和正电极之间的隔板。这两个电极都包含与锂可逆地进行反应的活性物质。在某些情况下，负电极可能包括锂金属，它可以被电化学溶解和可逆地沉积。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障碍，以使得这些电极其中没有电极在电池内被电气连接。
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。
如果蓄电池可以被非常快速地充电，则对消费者来说使用可再充电蓄电池作为电源的应用通常变得更有吸引力。充电率往往受到构成蓄电池的材料的内在的动力学和运输特性的限制。过高的再充电率可导致材料的降级或增加对有害副反应的驱动力。没有内在的过充电保护的蓄电池(例如锂离子蓄电池)在以高速率充电到高充电状态的情况下可能易受降级的影响。
用于对蓄电池充电的常规方法是恒流恒压（CCCV）技术，常常被称为减流式充电技术。在减流式充电期间，以恒定电流对蓄电池充电直到它达到截止电压为止，在该点处，会在该电压下以恒电位的方式对蓄电池充电，其中电流减流式地趋于零。尽管可以在恒电流阶跃期间达到蓄电池充电的很大一部分，但是由于在恒电压阶跃期间平均电流是低的它会花费长得多的时间来接近全充电。因此，存在对于将蓄电池充电到高充电状态的方法的需要，所述方法在最小化或消除快速充电的潜在有害影响的同时允许快速充电。
发明内容
在下面阐述本文中公开的确定的实施例的总结。应该理解，仅给出这些方面来向读者提供这些确定的实施例的简短总结并且这些方面不旨在限制该公开内容的范围。的确，该公开内容可能包括下面没有阐述的各种各样的方面。
该公开内容的实施例涉及用于估计蓄电池的状态和参数并且基于所估计的状态和参数来调节蓄电池的快速充电的系统和方法。
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。该蓄电池管理系统从一个或多个传感器接收一个或多个蓄电池的一个或多个测得的特性并且接收一个或多个蓄电池单元的一个或多个估计的特性。该蓄电池管理系统然后通过基于蓄电池的一个或多个测得的特性以及蓄电池的一个或多个估计的特性应用用来考虑一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数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状态。该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估计来调节一个或多个蓄电池单元在蓄电池的第一充电模式中的充电，并且基于一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计来在第一充电模式和第二充电模式之间切换，其中该第二充电模式与第一充电模式不同。
另一实施例包括一种蓄电池管理系统，其包括处理器和存储器，该存储器存储如下指令，所述指令当被处理器执行时促使蓄电池管理系统进行以下各项：从一个或多个传感器接收一个或多个蓄电池单元的一个或多个测得的特性，其中所述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一部分；以及从蓄电池模型接收一个或多个蓄电池单元的一个或多个估计的特性。该蓄电池管理系统然后通过基于蓄电池的一个或多个测得的特性以及蓄电池的一个或多个估计的特性应用用来考虑一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数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状态。该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估计来调节蓄电池的第一充电模式，并且基于一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计来在第一充电模式和第二充电模式之间切换，其中该第二充电模式与第一充电模式不同。
在下面在所附图、详细的说明书、权利要求中阐述该公开内容的一个或多个特征、方面、实现方案和优点的细节。
附图说明
图1是根据一些实施例的蓄电池系统的框图，其中该蓄电池系统包括蓄电池单元以及蓄电池管理系统，该蓄电池管理系统具有并入蓄电池单元中的感测电路。
图2是根据一些实施例的蓄电池系统的功能框图，其中所述蓄电池系统应用组合的估计结构来联合估计随后被控制器用来调节蓄电池操作的蓄电池状态信息和蓄电池单元的物理参数二者。
图3A是针对常规充电方法对于应用于锂蓄电池的锂蓄电池充电方法的比较示例的电流密度相对于时间的关系的示图。
图3B是针对常规充电方法对于应用于锂蓄电池的锂蓄电池充电方法的比较示例的电池电压相对于时间的关系的示图。
图3C是针对常规充电方法对于应用于锂蓄电池的锂蓄电池充电方法的比较示例的充电状态与时间的关系的示图。
图4是根据一个实施例的针对锂蓄电池的逐步充电的电池电压与电流密度的关系的示图。
图5A是根据一个实施例的用于锂蓄电池的逐步充电的充电状态与时间的关系的示图。
图5B是根据一个实施例的用于锂蓄电池的逐步充电的电流与时间的关系的示图。
图5C是根据一个实施例的用于锂蓄电池的逐步充电的电池电压与时间的关系的示图。
图5D是根据一个实施例的用于锂蓄电池的逐步充电的在隔板/阳极界面处的电压降与时间的关系的示图。
图6是通过充电模式的逐步切换来向蓄电池提供快速充电的方法的流程图。
具体实施方式
下面将描述一个或多个具体实施例。对所描述实施例的各种修改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实施例的精神和范围的情况下将本文中限定的普遍原理应用于其他实施例和应用。因此，所描述实施例不限于示出的实施例，而是它们应依据与本文中公开的原理和特征一致的最宽的范围。
在图1中示出蓄电池系统100的一个实施例。该蓄电池系统100包括阳极极耳110、阳极120、隔板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，该隔板130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。在一些实施例中，阳极120的厚度可以是约25微米至约150微米。在其他实施例中，阳极120的厚度可以在前一范围之外。在一些实施例中，隔板130的厚度可以是约10微米至约25微米。在其他实施例中，隔板130的厚度可以在前一范围之外。在一些实施例中，阴极150的厚度可以是约10微米至约150微米。在其他实施例中，阴极150的厚度可以在前一范围之外。
在蓄电池单元102的放电期间，锂在阳极120处被氧化以形成锂离子。该锂离子通过蓄电池单元102的隔板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，可以将锂作为锂金属沉积在阳极120上，或者在嵌入材料阳极120（诸如石墨）的情况下，可以将锂嵌入主结构中。该过程随着随后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，锂阳离子与电子和主材料（例如石墨）相结合，导致锂化程度或主材料的“充电状态”的增大。例如。
该阳极120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（例如Na、Mg、或其他适当离子）的嵌入材料。阴极150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））；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)；锂插层材料(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)；与工作离子（working ion）反应的附加材料；以及/或者嵌入工作离子和/或与工作离子反应的若干不同材料的混合物。
粒子可以进一步悬浮在多孔导电基质中，该多孔导电基质包括聚合物粘合剂导电材料，诸如碳(碳黑、石墨、碳纤维等等)。在一些示例中，该阴极可以包括导电材料，其具有大于80%的孔隙率以允许诸如过氧化锂（Li2O2）或硫化锂（Li2S）之类的氧化产物在阴极体积中的形成和沉积/存储。用来沉积氧化产物的能力直接确定可从蓄电池单元获得的最大功率。提供所需孔隙率的材料包括碳黑、石墨、碳纤维、碳纳米管、以及其他非碳材料。阴极150、隔板130和阳极120的孔填充有离子传导的电解质，其包括盐、诸如六氟磷酸锂（LiPF6），该盐提供如下电解质，所述电解质具有降低蓄电池单元的内部电阻的适当传导率。该电解质溶液增强蓄电池单元102内的离子输送。各种类型的电解质溶液都是可用的，包括非水液体电解质、离子液体、固体聚合物、玻璃陶瓷电解质、以及其他适当的电解质溶液。
该隔板130可以包括一种或多种电气绝缘离子传导材料。在一些示例中，用于隔板130的适合的材料可以包括多孔聚合物，所述多孔聚合物填充有液体电解质、陶瓷和/或离子传导聚合物。在某些示例中，该隔板130的孔可以填充有包含锂盐（例如六氟磷酸锂（LiPF6））的离子传导电解质，该锂盐提供电解质，所述电解质具有降低蓄电池单元的内部电阻的适当传导率。
该蓄电池管理系统180通信连接至蓄电池单元102。在一个示例中，该蓄电池管理系统180经由电气链路（例如线）电气连接至蓄电池单元102。在另一示例中，该蓄电池管理系统180可以经由无线通信网络无线地连接至蓄电池单元102。该蓄电池管理系统180可以包括例如微控制器（该微控制器具有电子处理器、存储器以及单个芯片上或单个外壳内的输入/输出部件）。备选地，该蓄电池管理系统180可以包括单独配置的部件，例如电子处理器、存储器和输入/输出部件。该蓄电池管理系统180还可以使用其他部件或部件的组合来实现，所述部件例如包括数字信号处理器（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（level cache memory）、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，并且用于执行本文中没有限定的特征的其他计算机实施的设备可以被并入该系统中。在一些示例中，可以提供接口总线，用于促进各个接口设备、计算实现的设备以及至微处理器的一个或多个外围接口之间的通信。
在图1的示例中，该蓄电池管理系统180的存储器存储计算机可读指令，当该计算机可读指令由蓄电池管理系统180的电子处理器执行时，促使蓄电池管理系统180以及更特别地电子处理器执行或控制归因于本文中的蓄电池管理系统180的各个功能或方法的性能（例如接收测得的特性、接收估计的特性、计算蓄电池系统的状态或参数、调节蓄电池系统的操作）。在一个实施例中，该蓄电池管理系统180通过在最小化有害影响的同时执行允许蓄电池的快速充电的多个逐步充电模式来调节蓄电池单元102的充电。该存储器可以包括任何瞬时、非瞬时、易失性、非易失性、磁性、光学或电气介质，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）、闪存存储器、或任何其他数字或模拟介质。归属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，该蓄电池管理系统180可以被嵌入在计算设备中并且感测电路170被配置成与蓄电池单元102外部的计算设备的蓄电池管理系统180通信。在该示例中，该感测电路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。在还有的另一示例中，该蓄电池管理系统180远程位于服务器上并且感测电路170被配置成将蓄电池单元102的数据传送至蓄电池管理系统180。在上面的示例中，该蓄电池管理系统180被配置成接收数据并且将数据发送至计算设备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、平板电脑、个人数字助理（PDA）、膝上型电脑、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、无线局域网（WAN）、局域网（LAN）、车内网络或其他适合的网络。
该蓄电池管理系统180被配置成从感测电路170接收包括电流、电压、温度和/或电阻测量结果的数据。该蓄电池管理系统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，该蓄电池管理系统180可以改变蓄电池单元102的操作参数以便将蓄电池单元102的内部状态（例如内部状态包括阳极表面过电位）保持在预定义的约束内或保持在被适配于蓄电池单元102的估计状况的约束内。该蓄电池管理系统180还可以向用户通知蓄电池单元102的状况。
已经开发了用来对蓄电池单元102内发生的电化学反应建模的各个模型。一个示例是由Fuller、Doyle和Newman开发的（纽曼模型），（J. Electrochem. Soc, Vol. 141,No. 1, 一月 1994, pp. 1-10），通过引用将其内容以它们的整体并入于此。该Newman模型提供一种可以被用来基于测得的特性来估计蓄电池单元102内发生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、诸如纽曼模型来建模，从而提供用来描述在蓄电池单元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，可以在包括阴极粒子半径的各种参数的估计中采用纽曼模型，其可以由于阴极150的锂化程度、阳极粒子半径、阳极120中的离子扩散系数、阴极150、以及电解质、任一电极中的插层交换电流密度、阳离子迁移数和电解质中的离子传导率、隔板130、阳极120和阴极150的孔隙率而变化。
此外，可以使用存储在存储器中并且由处理器执行的状态估计算法来估计与纽曼模型的变量状态相对应的蓄电池单元102的各个内部状态。依据应用，可以将存储器和处理器实施/集成在蓄电池管理系统中或者远程位于蓄电池管理系统外部。该蓄电池管理系统180可以在蓄电池单元102的充电期间连续估计蓄电池单元102的内部状态（例如阳极和阴极表面过电位以及内部温度）。当蓄电池单元102的内部状态超过预定义的阈值（例如阳极表面过电位<1mV相对Li/Li+电位）时，该蓄电池管理系统180通过例如在两个或更多充电模式（例如基本上恒流和基本上恒压）之间切换来控制充电过程。
基于物理学的电化学模型、诸如纽曼模型可以包括用来描述蓄电池单元102内的各个参数的行为的常微分和偏微分方程（PDE）。该纽曼模型是在Li离子蓄电池中发生的实际化学和电气过程的基于电化学的模型。然而，全纽曼模型是极其复杂的并且要求识别大量的不可测量的物理参数。以当前计算能力来对非线性PDE和微分代数方程（DAE）中所涉及的这样大的参数集的识别常常是不切实际的。这就引起近似于纽曼模型的动力学的各种电化学模型。
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,”" American Control Conference(ACC), 2014 , pp.123-128, 4-6 June 2014，通过引用将其内容以它们的整体并入此处）在保留基线电池的完整模型结构的同时允许Li离子电池的纽曼模型的模型降阶。该纽曼模型的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。通过ROM对纽曼模型的简化引入ROM动力学系统的高度非线性偏微分方程和微分代数方程中所涉及的大量状态和参数。这贡献于参数和状态识别过程的复杂性。
在一些实施例中，非电化学蓄电池模型（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的状态和参数建模。在另一实施例中，电化学和非电化学模型二者可以组合使用来描述蓄电池单元102的操作和状况。
各种模型可以被用于状态和参数估计（例如扩展的卡尔曼滤波、滚动时域估计、递推最小二乘估计）。可以单独或组合地使用各种估计方法以估计蓄电池单元102的状态和参数。
扩展的卡尔曼滤波（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。经由扩展的卡尔曼滤波（EKF）来自电化学模型的输出集可以包括蓄电池单元102的快速变化状态的估计以及蓄电池单元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的状态允许模型预测蓄电池单元102的目前输出。蓄电池单元的状态可以例如包括充电状态（例如对于锂蓄电池的锂化程度）或过电位。该蓄电池单元102的参数通常随着时间比蓄电池单元102的状态更缓慢地变化。另外，所述参数可能不是模型用于预测蓄电池单元102的目前输出所要求的。反而蓄电池单元的参数的知识（其可以被称为蓄电池的健康状态）与蓄电池单元102的长期运作有关。另外，一些实施例包括不可直接从当前蓄电池单元102特性（例如活性材料在阳极120和阴极150中的体积分数、蓄电池单元102中的总可循环锂、阳极120和阴极150中的电解质传导率和粒子的半径）的测量结果中确定的参数。
滚动时域估计（MHE）方法是一种模型预测估计器，其中所述模型预测估计器可以被控制器（例如作为蓄电池管理系统来运行的控制器）用来通过将已建模系统的当前状态和参数用作在下一离散时间间隔的已建模系统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）方法使用大多数最近的信息的滚动窗口并且将最后估计持续到下一时刻。滚动时域估计（MHE）使用随着时间的一系列连续采样的测量结果来估计系统的状态和参数。所述测量结果可以包含除了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。
该MHE方法试图最小化在预定时间时域内收集的一系列离散时间测量结果中的特性的实际测得的值与特性的估计值之间的差异(误差)。也就是说，MHE方法的成本函数由估计的输出与测得的输出的偏差（例如测得的特性和估计的特性之间的误差）以及假设对先前估计的状态和参数的权重的到达成本组成。
该到达成本概述先前测得的以及估计的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线性化并去除约束，并且然后卡尔曼滤波可被采用用于近似系统。卡尔曼滤波对近似系统的该应用被定义为扩展的卡尔曼滤波（EKF）。
为了将MHE方法应用于ROM动力学系统，蓄电池管理系统（例如如上所述的蓄电池管理系统180）可以基于其估计鲁棒性来为每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。另外，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估计在低激励下的暂停。
为了为每个参数确定达到成本增益，该蓄电池管理系统可以使用基于卡尔曼滤波的方法。在基于卡尔曼滤波的方法在MHE方法的到达成本中的实施中，该蓄电池管理系统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，因为车辆在操作期间加速、减速和停止，所以蓄电池单元在相对短的时段期间经历不同的放电、充电和空闲操作。从模拟和经验数据来看，锂离子蓄电池的降阶模型(ROM)的不同参数和状态具有不同的噪声水平以及对输出的不同影响，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状态和参数的估计中的噪声协方差矩阵是如下时变矩阵，所述时变矩阵取决于在每个时域输出对状态和参数的灵敏度。因此，由于状态和参数中的扰动，该蓄电池管理系统可以采用状态和参数的灵敏度的不同概念，诸如输出相对状态和参数的偏导数以及输出在一个驱动循环上的变化。
另外，该蓄电池管理系统还可以限定噪声协方差矩阵以及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在驱动或充电循环内逐渐减小，那么与该参数或状态相关联的噪声协方差矩阵中的项也将减小，这导致相关联的到达成本增益的增大。如果到达成本增益增大，那么该参数或状态在预测阶段期间的变化率会减小并且因此参数或状态将具有用于保持其当前值的更高趋势。该蓄电池管理系统可以使用该反比关系来创建自动估计暂停机制，其平滑地将焦点从一个或多个参数和/或状态的估计移开。
为了识别状态和参数，该蓄电池管理系统可以采用各种方法。例如，该蓄电池管理系统使估计过程暂停，即该蓄电池管理系统根据在低输入持续激励下的系统动力学将所述参数设置为等于最后识别的值以及预测的状态。在该示例中，该蓄电池管理系统可以将输入持续激励限定成电流在估计时间时域内的功率增益的积分。在另一示例中，该蓄电池管理系统可以在输出或状态函数相对这些参数的低梯度下暂停一个或多个参数的估计。
递推最小二乘（RLS）估计将系统近似为在给定操作点周围有效的线性模型。在一个示例中，该操作点包括在当前时间以及参数的当前估计下所观察到的状态。各种蓄电池模型、诸如基于纽曼模型的蓄电池模型包括偏微分方程（PDE）和/或偏代数方程（DAE）。蓄电池模型的非线性方程相对于参数被线性化以便提供线性化的蓄电池模型表示。在某些实施例中，这通过编写一组线性方程来完成，该组线性方程采用在PDE和DAE中出现的更大数目的参数以及系统的具有物理含义的实参数之间的对数非线性变换。在一个实施例中，通过使用纽曼模型的ROM的非线性动力学系统的泰勒级数展开来实现线性化。
在某些实施例中，该蓄电池模型的PDE和DAE被线性化并且以线性参数模型格式来编写，在这里回归向量和参数集的点积给出了标量输出。该回归向量和标量输出是系统的所监测的输入和输出、所观察到的状态、以及在前一时间步中所估计的参数的函数。根据ROM的动力学，我们可以采用线性参数模型的输出和回归向量的高通或低通滤波来增大系统对要被估计的参数的灵敏度。
递推最小二乘（RLS）成本函数包括遗忘因子，所述遗忘因子减小较旧数据相对于较新数据的贡献。在一些实施例中，时变遗忘因子可以保证估计的恒定成本并且防止估计增益无边际地增长。
递推最小二乘（RLS）估计器最小化与输入信号有关的成本函数并且为参数计算自适应增益。为了提高估计的灵敏度，可以生成灵敏度协方差矩阵，其量化两个参数或状态在系统的动力学内如何高度耦合。灵敏度系数取决于输出被测得的时间。如果确定输出与参数和状态之间的关系的这些系数是线性无关的，那么仅存在一组唯一的参数值。另一方面，如果用灵敏度协方差矩阵中的更大的（更接近1的）非对角值来表示这些系数之间的线性相关，则这些参数或状态可能是不可识别的。对于这样的高度耦合的参数或状态，我们要么估计每个高度耦合的集合中的一个项要么找出在系统的动力学中出现的并且估计为新的参数或状态的组合的在它们之间的数学关系。
在图2中示出蓄电池系统200的一个实施例。该蓄电池系统200包括蓄电池管理系统205，其包括闭环控制模块210、状态估计器222和参数估计器224。该闭环控制模块210包括前馈模块212和反馈模块214。该蓄电池系统200另外包括与蓄电池管理系统205可操作地通信的蓄电池290。在一些实施例中，该蓄电池290可以包括一个或多个蓄电池单元102。该蓄电池系统200可以与至蓄电池系统200的输入的外部源可操作地通信。通过外部源的期望输出230可以被输入到蓄电池管理系统205。还可以经由蓄电池管理系统205将开环命令240应用于蓄电池系统200和/或将开环命令240直接应用于蓄电池290。
该蓄电池管理系统205可以包括先前针对图1的蓄电池管理系统180描述的部件。另外，在蓄电池系统200的某些实施例中，该蓄电池管理系统205包括闭环控制模块210，其进一步包括前馈模块212和反馈模块214。该前馈模块212与状态估计器222和参数估计器224以及外部源可操作地通信，该外部源可以将各种命令、诸如期望的输出230和/或开环命令240作为输入来提供。该前馈模块212可以向蓄电池290提供至少一个控制信号。该前馈模块212还可以向状态估计器222和/或参数估计器224提供至少一个控制信号。
该前馈模块214与状态估计器222和参数估计器224可操作地通信。该反馈模块214接收由状态估计器222和/或参数估计器224计算的所估计的状态和参数并且可以向蓄电池290提供至少一个控制信号。该反馈模块214还可以向状态估计器222和/或参数估计器224提供至少一个控制信号。
该闭环控制模块210包括前馈模块212和反馈模块214。该闭环控制模块210还可以包括从开环源、诸如外部源接收的设置点。该闭环控制模块210基于前馈模块212和反馈模块214来供应至少一个控制信号。该前馈部件可以从数学模型或者从预定设置点导出。该反馈部件基于内部状态并且参数估计基于物理模型、诸如来自于蓄电池290的电化学模型。在一些实施例中，该蓄电池管理系统205可以包括单独的开环控制模块或与闭环控制模块210组合的开环控制模块。
在图2的示例中，该状态估计器222和/或参数估计器224可以包括基于EKF的估计器、基于滚动时域的估计器、基于递推最小二乘的估计器以及估计蓄电池290的状态和/或参数的其组合。诸如在图2的示例中的二元估计（即在这种情况下分开估计状态和参数）可以使整个实现较不计算密集。该蓄电池系统200的状态的改变速率通常比蓄电池系统200的参数的改变速率更快。在一些实施例中，该蓄电池系统200的参数的更新频率低于蓄电池系统200的状态的更新频率。在一些实施例中，由该状态估计器222所使用的估计器与由参数估计器224所使用的估计器不同。在某些实施例中，该状态估计器222包括基于EKF的估计器并且参数估计器224包括基于滚动时域的估计器和/或基于递推最小二乘的估计器。在一个实施例中，该状态估计器222包括基于EKF的估计器并且参数估计器224包括基于滚动时域的估计器。在另一实施例中，该状态估计器222包括基于EKF的估计器并且参数估计器224包括基于递推最小二乘的估计器。
在一些实施例中，状态和参数估计至单独估计器222和224的分离可以允许状态估计器222和/或参数估计器224中的一个或二者远离蓄电池290定位。在某些实施例中，该状态估计器222和/或参数估计器224可以通过无线通信与蓄电池系统200的其他元件可操作地通信。
在图2的示例中，该蓄电池管理系统205基于一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计来调节一个或多个蓄电池单元的充电或放电。在充电期间，该蓄电池管理系统205实现一个或多个充电模型（例如基本上恒定电流、基本上恒定电压、基本上恒定功率、电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）、电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI））。通过“基本上恒定”，意思是围绕中间值的小于约百分之一的变化。该蓄电池管理系统205调节充电过程，以使得要么在阳极处要么在阴极处在电极-电解质界面处的电位降在不驱动过充副反应的情况下允许快速充电（例如当界面处相对于Li/Li+的电压小于0伏特时对锂沉积在热力学上是有利的）。经历不驱动过充副反应的约束的连续变化充电率将在防止由于过充的有害影响的同时提供快速充电。在防止有害影响的同时连续变化充电率的实现是计算密集的。
在一些实施例中，该蓄电池管理系统205通过使用交替充电模式的“阶梯”（例如基本上恒定电流、基本上恒定电压或基本上恒定功率中的一个）来基于一个或多个估计的状态调节蓄电池的充电，其中所述充电模式凭借防止有害影响的约束来近似地追踪边界设置。在某些实施例中，该蓄电池管理系统205在第一充电模式和第二充电模式之间切换。例如，该蓄电池管理系统205在基本上恒定电流和基本上恒定电压充电模式之间切换以接近充电路径。在另一示例中，该蓄电池管理系统205在基本上恒定功率和基本上恒定电流之间切换。在另一实施例中，该蓄电池管理系统205通过使用至少三个充电模式（例如选自基本上恒定电流、基本上恒定电压、基本上恒定功率、电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）、或电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI）之一）来基于一个或多个所估计的状态调节蓄电池的充电，所述模式凭借防止有害影响的约束来近似地追踪边界设置。例如，该管理系统205在基本上恒定功率充电模式、基本上恒定电流充电模式和基本上恒定电压充电模式之间切换。
在一些实施例中，当内部状态达到阈值时，该蓄电池管理系统205切换到充电序列中的下一充电模式（例如从基本上恒定电流到基本上恒定电压，或反过来）。在一些实施例中，在充电模式之间存在连续过渡（例如基本上恒定电流步的电压被选择为在下一步期间施加的基本上恒定电压）。在一些实施例中，在充电模式之间可以存在不连续的过渡（例如基本上恒定电压可以比在前一基本上恒定电流步的结束处的电压更高或更低）。在某些实施例中，该蓄电池管理系统205可以通过从基本上恒定电流步过渡到更高或更低电流的第二基本上恒定电流步来调节蓄电池290的充电。在某些实施例中，该蓄电池管理系统205可以通过从基本上恒定电压步过渡到更高或更低电压的第二基本上恒定电压步来调节蓄电池290的充电。在某些实施例中，该蓄电池管理系统205可以通过从基本上恒定功率步过渡到更高或更低功率的第二基本上恒定功率步来调节蓄电池的充电。
该蓄电池管理系统205可以使用各种准则来确定是否切换充电模式（例如预定的时间长度已过去、已经施加了预定量的电荷、电流下降到预定值、达到预定电极-电解质电位降、获得预定电解质或电极浓度、达到预定内部温度、以及其组合）。在一些实施例中，该蓄电池管理系统205基于从状态估计器222和/或参数估计器224接收到的估计来确定一个或多个准则。
该蓄电池管理系统205可以基于存储在蓄电池管理系统205的存储器中的蓄电池模型和/或诊断测试来确定充电何时完成。该蓄电池管理系统205可以使用库仑计数器和/或诊断技术来确定是否一旦蓄电池290达到特定充电状态(例如完全充电)就终止蓄电池290的充电。在一个实施例中，该蓄电池管理系统205可以控制库仑计数器来跟踪蓄电池290在所有时间（例如放电时段、充电时段、休息时段）的充电状态，以便一旦蓄电池290达到特定充电状态、或对应于期望充电状态的特定截止电压就可以使充电过程停止。
在一些实施例中，该蓄电池管理系统205可以适配充电序列以考虑随着蓄电池290的老化在蓄电池290中的变化。例如，因为蓄电池290的特性会随着时间变化，所以这些变化可以在蓄电池管理系统205在蓄电池290的估计和控制算法中所使用的蓄电池290的蓄电池模型中得以体现。该参数估计器224可以被用来在参数随着时间变化时准确地估计蓄电池290的这些参数。
图3A、3B和3C是基于针对锂蓄电池的常规充电方法的比较示例的针对锂蓄电池的充电方法的比较示例。在图3A、3B和3C中图示的比较示例的每一个中表示的蓄电池是相同的。图3A针对于锂蓄电池的恒定电压（CV）充电310、恒定电流-恒定电压高（CCCV）充电320和恒定电流-恒定电压低（CCCV）充电330图示出电流密度相对于时间的关系。图3B针对于锂蓄电池的恒定电压（CV）充电340和恒定电压-恒定电流高（CVCC）充电350和恒定电压-恒定电流低（CVCC）充电360图示出电池电压相对于时间的关系。图3C针对于锂蓄电池的恒定电压（CV）充电370和恒定电流-恒定电压高（CCCV）充电380和恒定电流-恒定电压低（CCCV）充电390图示充电状态相对于时间的关系。
在图3A的示例中，恒定电压充电（CV）310和恒定电流-恒定电压（CCCV）高充电320二者沿着充电路径在大约相同的时间向蓄电池（例如蓄电池290）提供大约相同的电流密度。该恒定电流-恒定电压（CCCV）低充电330导致在沿着充电路径的对应时间的更低电流密度。类似的电流密度导致在沿着充电路径的对应时间应将类似的电荷量存储在蓄电池（例如蓄电池290）中。在图3B的示例中，恒定电压充电（CV）340和恒定电压-恒定电流（CVCC）高充电350二者导致在大约6至7分钟之后蓄电池电位达到大约相同的值。恒定电压-恒定电流（CVCC）低充电360导致蓄电池（例如蓄电池290）的更慢充电。该蓄电池电位在大约28分钟前不会达到基本上恒定电压。类似的电池电压导致对于蓄电池的类似充电速率。在图3C的示例中，对于恒定电压（CV）充电370和恒定电流-恒定电压（CCCV）高充电380二者来说，达到98%充电状态（SOC）所需的时间是大约相同的。恒定电压（CV）充电370和恒定电流-恒定电压（CCCV）高充电380二者在大约28分钟内达到98%充电状态。恒定电流-恒定电压（CCCV）低充电390不会在大约38分钟以前达到98%充电状态。通过常规技术对锂蓄电池充电的状况导致达到与（一个或多个）充电模式无关的基本上完全充电状态所需的类似的时间。
图4图示根据一些实施例的锂蓄电池的逐步充电。蓄电池管理系统205发起第一充电模式410（例如恒定电流、CC1、CC2、CC3、CC4、CC5）直到电池电压达到由蓄电池管理系统205经由蓄电池模型和状态估计器222所确定的值为止。该蓄电池管理系统205然后在达到允许有害副反应的状况（例如锂沉积）之前在第一充电模式410（例如CC1、CC2、CC3、CC4、CC5）和第二充电模式420（例如恒定电压、CV1、CV2、CV3、CV4、CV5）之间切换。在该示例中，曲线430表示在对锂沉积热力学上有利时的电池电压（例如相对于Li/Li+小于0伏特）。
在图4的示例中，该蓄电池管理系统205可以使用附加的准则来确定是否在第一充电模式410和第二充电模式420之间切换（例如内部温度超过预定阈值、阴极过电位超过预定阈值、蓄电池被充电到预定容量、和/或蓄电池被充电达预定时间）。在一些实施例中，该蓄电池管理系统205可以使用附加的准则来选择第二充电模式（例如恒定电压到恒定电流、或恒定功率到恒定电流）。
在图4的示例中，该充电路径被描述为作为第一充电模式410的恒定电流和作为第二充电模式420的恒定电压。要理解，可以使用如上面描述的充电模式的其他组合，包括作为第一充电模式的恒定电压和作为第二充电模式的恒定电流。
图4的示例可以进一步包括第三充电模式（例如基本上恒定功率）。该附加充电模式可以替换上面描述的第一和/或第二充电模式或者被用来与上面描述的第一和/或第二充电模式组合。另外，在一些实施例中，该示例可以进一步包括第四充电模式。在第四充电模式中，电流逐步减小以使得斜率dV/dI（电压关于电流的变化）基本上恒定，由此允许充电路径更紧密遵循图4中的曲线430。可以通过调节与蓄电池串联的电阻元件的电阻来实施第四充电模式。
图5A、5B、5C和5D是针对锂蓄电池的阶梯式充电轮廓的示例。图5A、5B、5C和5D的蓄电池与图4的蓄电池相同。比较而言的恒定电流-恒定电压充电（CCCV1 520和CCCV2 530）被包括在示例5A、5B、5C和5D的每一个中。选取恒定电压（CV）和恒定电流（CC）参数以使得在蓄电池的充电期间在一些点处感兴趣的电位降下降到0V。
图5A针对于阶梯式充电510与比较而言的恒定电流-恒定电压充电（CCCV1 520和CCCV2 530）图示出蓄电池的充电状态相对于时间的关系。该阶梯式充电510导致在充电期间蓄电池具有更大的充电状态。因此，说明：对于经由阶梯式充电510而充电的蓄电池来说，蓄电池的充电应该在达到可用功率量将为最大的基本完全充电的状态之前中断。阶梯式充电510另外导致蓄电池在大约17分钟内达到基本上完全充电的状态，而比较而言的恒定电流-恒定电压充电（CCCV1 520和CCCV2 530）则分别需要超过30分钟和大约20分钟来达到基本上完全充电的状态。
图5B针对于图5A中图示的充电循环针对于阶梯式充电510与比较而言的恒定电流-恒定电压充电（CCCV1 520和CCCV2 530）来图示出电流相对于时间的关系。类似地，图5C针对图5A中图示的充电循环来图示出阶梯式充电510与比较而言的恒定电流-恒定电压充电（CCCV1 520和CCCV2 530）的电池电压与时间的关系。
图5D图示在充电期间在阳极隔板界面处的电压降。当界面电压为负时可能在蓄电池中发生有害过程。阶梯式充电510允许在更接近边界状况的状况下进行充电而仍避免有害影响，其中在所述边界状况中有害影响（例如锂沉积）可能发生。因此，该阶梯式充电510导致蓄电池的更快速充电。
图6是管理蓄电池系统100的充电的方法600的流程图。在图6的示例中，在框610处，蓄电池管理系统180从测量一个或多个蓄电池单元102的一个或多个特性的感测电路170的一个或多个传感器接收数据。在框620处，该蓄电池管理系统180从状态估计器222和/或参数估计器224接收一个或多个蓄电池单元102的一个或多个估计的特性。在框630处，该蓄电池管理系统180通过基于蓄电池290的一个或多个测得的特性以及蓄电池290的一个或多个估计的特性应用用来考虑一个或多个蓄电池单元102的化学成分的物理参数的蓄电池模型来估计一个或多个蓄电池单元102的一个或多个状态。在框640处，该蓄电池管理系统180确定蓄电池单元102的充电状态是否是完全充电。如果蓄电池单元102没有被完全充电，则在框650处，该蓄电池管理系统180调节蓄电池单元102在第一充电模式中的充电。在框660处，该蓄电池管理系统180基于来自状态估计器222和/或参数估计器224的估计从第一充电模式切换到第二充电模式。如果电池单元102应被完全充电，则在框670处，该蓄电池管理系统180不继续蓄电池单元102的充电（例如蓄电池被完全充电）。在一些实施例中，该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，该蓄电池管理系统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。在一些实施例中，该蓄电池模型包括纽曼模型的基于电化学的降阶模型、等效电路模型或单粒子模型中的至少一个。在一些实施例中，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。在一些实施例中，该第一充电模式包括基本上恒定电流、基本上恒定电压、基本上恒定功率、电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）或电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI）中的一个。在一些实施例中，该第二充电模式包括基本上恒定电流、基本上恒定电压、基本上恒定功率、电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）或电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI）中的一个。在某些实施例中，该第一充电模式包括基本上恒定电流并且第二充电模式包括基本上恒定电压。在某些实施例中，该第一充电模式包括基本上恒定电压并且第二充电模式包括基本上恒定功率。在某些实施例中，该第一充电模式包括基本上恒定电流并且第二充电模式包括基本上恒定功率。在某些实施例中，该第一充电模式包括基本上恒定电流并且第二充电模式包括电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）。在某些实施例中，该第一充电模式包括基本上恒定电流并且第二充电模式包括电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI）。在一些实施例中，在第二充电模式和第三充电模式之间进行的切换基于一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计。在一些实施例中，基于一个或多个蓄电池单元的一个或多个状态的估计在第一充电模式和第二充电模式之间进行切换发生在相对于Li/Li+的大于或等于0伏特的电压处。
已经通过示例示出了上面描述的实施例，并且应该理解这些实施例可能会受到各种修改和备选形式的影响。应该进一步理解的是，不旨在将权利要求限于所公开的特定形式，而在于覆盖落入该公开内容的精神和范围内的所有修改方案、等效方案和备选方案。

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，所述一个或多个传感器耦合至一个或多个蓄电池单元并且被配置成测量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，所述蓄电池管理系统耦合至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从所述一个或多个传感器接收所述一个或多个蓄电池单元的一个或多个测得的特性；
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的特性；
由所述蓄电池管理系统通过基于所述蓄电池的所述一个或多个测得的特性以及所述蓄电池的所述一个或多个估计的特性应用用来考虑所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数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；
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所述一个或多个状态的估计来调节所述一个或多个蓄电池单元在所述蓄电池的第一充电模式中的充电；以及
基于所述一个或多个蓄电池单元的所述一个或多个状态的估计来在所述第一充电模式和第二充电模式之间切换，其中所述第二充电模式与所述第一充电模式不同。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述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。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述蓄电池模型包括纽曼模型的基于电化学的降阶模型、等效电路模型或单粒子模型中的至少一个。
5.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所述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。
6.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一充电模式包括基本上恒定电流、基本上恒定电压、基本上恒定功率、电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）或电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI）中的一个。
7.根据权利要求6所述的方法，其中所述第二充电模式包括基本上恒定电流、基本上恒定电压、基本上恒定功率、电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）或电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI）中的一个。
8.根据权利要求7所述的方法，其中所述第一充电模式包括基本上恒定电流并且所述第二充电模式包括基本上恒定电压。
9.根据权利要求7所述的方法，其中所述第一充电模式包括基本上恒定电压并且所述第二充电模式包括基本上恒定功率。
10.根据权利要求7所述的方法，其中所述第一充电模式包括基本上恒定电流并且所述第二充电模式包括基本上恒定功率。
11.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括：基于所述一个或多个蓄电池单元的所述一个或多个状态的估计来在所述第二充电模式和第三充电模式之间进行切换。
12.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述一个或多个蓄电池单元的所述一个或多个状态的估计在所述第一充电模式和所述第二充电模式之间进行的切换发生在相对于Li/Li+的大于或等于0伏特的电压处。
13.一种蓄电池管理系统，所述蓄电池管理系统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促使所述蓄电池管理系统进行以下各项：
从一个或多个传感器接收一个或多个蓄电池单元的一个或多个测得的特性，其中所述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一部分；
从蓄电池模型接收一个或多个蓄电池单元的一个或多个估计的特性；
通过基于所述蓄电池的所述一个或多个测得的特性以及所述蓄电池的所述一个或多个估计的特性应用用来考虑所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数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；
基于所述一个或多个蓄电池单元的所述一个或多个状态的估计来调节所述蓄电池的第一充电模式；以及
基于所述一个或多个蓄电池单元的所述一个或多个状态的估计来在所述第一充电模式和第二充电模式之间切换，其中所述第二充电模式与所述第一充电模式不同。
14.根据权利要求13所述的蓄电池管理系统，其中所述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。
15.根据权利要求14所述的蓄电池管理系统，其中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，其中所述基于电化学的蓄电池模型应用微分代数方程来考虑所述一个或多个蓄电池单元的化学成分的物理参数。
16.根据权利要求14所述的蓄电池管理系统，其中所述基于电化学的蓄电池模型包括纽曼模型的降阶模型。
17.根据权利要求13所述的蓄电池管理系统，其中所述第一充电模式包括基本上恒定电流、基本上恒定电压、基本上恒定功率、电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）或电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI）；
所述第二充电模式包括基本上恒定电流、基本上恒定电压、基本上恒定功率、电压关于时间的基本上恒定变化（dV/dt）或电压关于电流的基本上恒定变化（dV/dI）；以及
所述第二充电模式与所述第一充电模式不同。
18.根据权利要求17所述的蓄电池管理系统，其中所述第一充电模式包括所述基本上恒定电流并且所述第二充电模式包括所述基本上恒定功率。
19.根据权利要求17所述的蓄电池管理系统，其中所述第一充电模式包括所述基本上恒定电压并且所述第二充电模式包括所述基本上恒定功率。
20.根据权利要求13所述的蓄电池管理系统，其中基于所述一个或多个蓄电池单元的所述一个或多个状态的估计在所述第一充电模式和所述第二充电模式之间进行的切换发生在相对于Li/Li+的大于或等于0伏特的电压处。
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