CN109946611B - 估计电池状态的方法和装置 - Google Patents

估计电池状态的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN109946611B
CN109946611B CN201811423991.9A CN201811423991A CN109946611B CN 109946611 B CN109946611 B CN 109946611B CN 201811423991 A CN201811423991 A CN 201811423991A CN 109946611 B CN109946611 B CN 109946611B
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
state information
batteries
switching
group
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201811423991.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN109946611A (zh
Inventor
金振豪
成映勋
宋泰元
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Samsung Electronics Co Ltd
Original Assignee
Samsung Electronics Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from KR1020180037674A external-priority patent/KR20190073236A/ko
Application filed by Samsung Electronics Co Ltd filed Critical Samsung Electronics Co Ltd
Publication of CN109946611A publication Critical patent/CN109946611A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109946611B publication Critical patent/CN109946611B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/48—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte
    • H01M10/482—Accumulators combined with arrangements for measuring, testing or indicating the condition of cells, e.g. the level or density of the electrolyte for several batteries or cells simultaneously or sequentially
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/12—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to state of charge [SoC]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/18—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries of two or more battery modules
    • B60L58/21—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries of two or more battery modules having the same nominal voltage
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3828—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC using current integration
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3835—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC involving only voltage measurements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/425—Structural combination with electronic components, e.g. electronic circuits integrated to the outside of the casing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01M—PROCESSES OR MEANS, e.g. BATTERIES, FOR THE DIRECT CONVERSION OF CHEMICAL ENERGY INTO ELECTRICAL ENERGY
    • H01M10/00—Secondary cells; Manufacture thereof
    • H01M10/42—Methods or arrangements for servicing or maintenance of secondary cells or secondary half-cells
    • H01M10/425—Structural combination with electronic components, e.g. electronic circuits integrated to the outside of the casing
    • H01M2010/4271—Battery management systems including electronic circuits, e.g. control of current or voltage to keep battery in healthy state, cell balancing
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Chemical Kinetics & Catalysis (AREA)
  • Electrochemistry (AREA)
  • General Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)

Abstract

一种处理器实现的电池状态估计方法，包括：在多个切换周期的每一个中确定多个电池的状态信息，并在切换周期的最后切换周期中输出电池的状态信息。该确定包括：针对每个切换周期，基于目标电池的电池模型和感测数据确定目标电池的状态信息，以及基于非目标电池的状态变化来确定非目标电池的状态信息。在多个切换周期的第一切换周期中设置的目标电池在多个切换周期的第二切换周期中被设置为非目标电池，并且在在多个切换周期的第一切换周期中的非目标电池被设置为第二切换周期中的目标电池。

Description

估计电池状态的方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请要求2017年12月18日在美国专利商标局提交的美国临时申请No.62/599,856、在2018年3月30日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2018-0037674、在2018年10月2日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2018-0117812的权益，所有这些的全部公开内容出于所有目的通过引用结合于此。
技术领域
以下描述涉及电池状态估计。
背景技术
使用各种方法估计电池的状态。可以通过积分相应电池的电流或通过使用电池模型(例如电路模型或电化学模型)来估计电池的状态。
发明内容
提供本发明内容是为了以简化的形式介绍一些概念，这些概念将在下面的具体实施方式中进一步描述。本发明内容不旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。
在一个总体方面，一种处理器实现的电池状态估计方法，包括：在多个切换周期的每一个中确定多个电池的状态信息，并在切换周期的最后切换周期中输出电池的状态信息。该确定包括：针对每个切换周期，基于目标电池的电池模型和感测数据确定目标电池的状态信息，以及基于非目标电池的状态变化来确定非目标电池的状态信息。在多个切换周期的第一切换周期中设置的目标电池在多个切换周期的第二切换周期中被设置为非目标电池，并且在在多个切换周期的第一切换周期中的非目标电池被设置为第二切换周期中的目标电池。
电池状态估计方法还可包括：基于最后一个切换周期中的多个电池的电压值和多个电池的状态信息中的任何一个或任何组合来更新为电池设置的关系。
所述设置关系表示在所述多个切换周期中的每一个中指示所述多个电池中的哪个是所述目标电池的顺序，或者通过对所述多个电池进行分组来形成哪些组。
电池状态估计方法还可以包括将多个电池的子集进行分组并将各个电池模型分配给这些组。
确定目标电池的状态信息可以包括：基于每组中的相应目标电池的感测数据和分配给每组的相应电池模型，在多个切换周期的每一个中确定每个组中的相应目标电池的状态信息。
每个组的相应总成员数可以相同或不同，并且各组的相应总数可以小于或等于电池的总数。
电池状态估计方法还可以包括：响应于当在最后一个切换周期中电池的状态信息被确定时发生的组更新事件，对电池子集进行重新分组。其中，组更新事件可以基于任何两个或更多个预设间隔、使用多个电池作为电源的车辆的行驶距离和所确定的状态信息中的任何一个或任何组合来发生。
分组和分配可以包括基于所述电池的先前状态信息和电压值中的任何一个或任何组合对所述电池的子集进行分组。
先前状态信息可包括在所述切换周期的第一切换周期之前确定的电池的充电状态信息、健康状态信息和异常状态信息中的任何一个或任何组合。
确定非目标电池的状态信息可以包括通过将各个切换周期中的各个非目标电池的各个状态变化与先前的状态信息相加来确定各个切换周期中的非目标电池的状态信息。
多个电池可以是相应的电池单元、电池模块或电池组。
目标电池的状态信息的确定可以包括在多个切换周期的多个不同切换周期中确定不同目标电池的状态信息，不同的目标电池是在多个切换周期的其他各个切换周期中的相应的非目标电池。
电池模型可以是电化学模型。
在另一个一般方面，一种具有电池状态估计的装置，包括：处理器，用于在多个切换周期的每一个中确定多个电池的状态信息。处理器被配置为针对每个切换周期，基于目标电池的电池模型和感测数据，确定目标电池的状态信息，以及基于非目标电池的状态变化确定非目标电池的状态信息，以及在切换周期的最后一个切换周期内输出电池的状态信息。在多个切换周期的第一切换周期中设置的目标电池在多个切换周期的第二切换周期中被设置为非目标电池，并且在多个切换周期的第一切换周期中的非目标电池被设置为在第二切换周期中的目标电池。
处理器还可以被配置为基于所述最后切换周期中的所述电池的电压值和所述电池的状态信息中的任何一个或任何组合来更新为所述电池设置的关系。
所述关系设置指示在所述多个切换周期中的每一个中指示所述多个电池中的哪个是所述目标电池的顺序，或者通过对所述多个电池进行分组来形成哪些组。
处理器还可以被配置为将多个电池的子集进行分组并将电池模型分配给各个组。
处理器还可以被配置为基于分配给每个组的相应电池模型和每组中相应的目标电池的所述感测数据，确定所述多个切换周期中的每个切换周期中的每个组中的相应目标电池的状态信息。
每个组的相应总成员数可以相同或不同，并且各组的相应总数可以小于或等于电池的总数。
处理器还可以被配置为响应于在所述最后切换周期中的所述电池的状态信息被确定时发生的组更新事件，重新对所述电池的子集进行分组，组更新事件基于任何两个或更多个预设间隔、使用多个电池作为电源的车辆的行驶距离和所确定的状态信息中的任何一个或任何组合来发生。
处理器还可以被配置为基于电池的先前状态信息和电压值中的任何一个或任何组合对电池的子集进行分组。
先前状态信息可包括在切换周期的第一切换周期之前确定的电池的充电状态信息、健康状态信息和异常状态信息中的任何一个或任何组合。
处理器还可以被配置为通过将各个切换周期中的各个非目标电池的各个状态变化与先前的状态信息相加来确定各个切换周期中的非目标电池的状态信息。
电池模型可以是电化学模型。
根据以下详细描述、附图和权利要求，其他特征和方面将是显而易见的。
附图说明
图1示出了电池系统的示例。
图2和3示出了使用电池状态估计装置来确定切换周期中的电池的状态信息的示例。
图4示出了使用电池状态估计装置来更新电池的顺序的示例。
图5至图8示出了使用电池状态估计装置对电池进行分组的示例。
图9A至10B示出了使用电池状态估计装置来确定组中的电池的状态信息的示例。
图11A至11C示出了电池状态估计装置的组更新的示例。
图12示出了电池状态估计装置的示例。
图13示出了电池状态估计方法的示例。
图14示出了车辆的示例。
在整个附图和详细描述中，除非另外描述或提供，否则相同的附图标号将被理解为表示相同的元件、特征和结构。附图可能未按比例绘制，并且为了清楚、说明和方便，可夸大附图中的元件的相对尺寸、比例和描绘。
具体实施方式
提供以下详细描述以帮助读者获得对本文描述的方法、装置和/或系统的全面理解。然而，在理解本申请的公开内容之后，本文描述的方法、装置和/或系统的各种改变、修改和等同物将是显而易见的。例如，除了必须以一定的顺序发生的操作之外，这里描述的操作序列仅仅是示例，并且不限于这里阐述的那些，而是可以在理解本申请的公开内容之后变得明显。而且，为了增加清晰度和简洁性，可以省略对本领域中已知的特征的描述。
本文描述的特征可以以不同的形式体现，并且不应被解释为限于本文描述的示例。而是，提供本文描述的示例仅仅是为了说明实现本文所述的方法、装置和/或系统的许多可能方式中的一些，这些方式在理解本申请的公开内容之后将是显而易见的。
尽管这里可以使用诸如“第一”、“第二”和“第三”的术语来描述各种构件、部件、区域、层或部分，但是这些构件、部件、区域、层或部分不是受这些术语的限制。相反，这些术语仅用于将一个构件、部件、区域、层或部分与另一个构件、部件、区域、层或部分区分开。因此，在不脱离实施例的教导的情况下，本文描述的实施例中提及的第一构件、部件、区域、层或部分也可称为第二构件、部件、区域、层或部分。
这里使用的术语仅用于描述各种示例，并不用于限制本公开。除非上下文另有明确说明，否则冠词“一”、“一个”和“该”也旨在包括复数形式。术语“包括”、“包含”和“具有”指定所述特征、数字、操作、成员、元素和/或其组合的存在，但不排除存在或添加一个或多个其他特征、数字、操作、成员、元素和/或其组合。
本文描述的示例的特征可以以各种方式组合，如在理解本申请的公开内容之后将显而易见的。此外，尽管这里描述的示例具有各种配置，但是在理解本申请的公开之后其他配置将是显而易见的。
除非另外定义，否则本文使用的包括技术和科学术语的所有术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的含义相同的含义。将进一步理解，诸如在常用词典中定义的那些术语应被解释为具有与其在相关领域和本公开的上下文中的含义一致的含义，并且不应解释为理想化或过于正式的意义，除非在此明确定义。
当参考附图描述示例时，相同的附图标记表示相同的组成元件，并且将省略与其相关的重复描述。当确定已知功能或配置的详细描述使其理解不必要地模糊时，也将省略它。
图1示出了电池系统的示例。
参见图1，电池系统100包括电池110-1至110-n和电池状态估计装置120。
电池110-1至110-n中的每一个可以是电池单元、电池模块或电池组。
电池状态估计装置120使用至少一个传感器感测电池110-1至110-n。换句话说，电池状态估计装置120收集电池110-1至110-n的感测数据。感测数据包括例如电压数据、电流数据和温度数据中的任何两个或更多个中的任何一个或任何组合。然而，感测数据不限于上述示例。
电池状态估计装置120设置电池110-1至110-n的关系。该关系表示例如在每个切换周期中指示哪个电池是目标电池的顺序，或者通过对电池110-1到110-n进行分组而形成的组。例如，电池状态估计装置120基于电池110-1至110-n的先前状态信息和电压值的任何一个或任何组合，设置电池110-1至110-n的顺序或将电池110-1至110-n分组。先前状态信息包括在切换周期的第一切换周期之前确定的、电池110-1至110-n的任何两个或更多个充电状态信息(例如，充电状态(SOC))、健康状态信息(例如健康状态(SOH))、以及健康状态信息的异常状态信息中的任何一个或任何组合。顺序和分组将在后面进一步描述。
响应于设置电池110-1至110-n的关系，电池状态估计装置120在每个切换周期中确定电池110-1至110-n的状态信息。例如，电池状态估计装置120基于目标电池的电池模型和感测数据确定单个切换周期中的目标电池的状态信息，并且基于先前切换周期中的状态信息确定单个切换周期中非目标电池的状态信息。此外，将参考图2和图3提供其详细描述。响应于电池110-1到110-n被分成组，电池状态估计装置120基于分配给每个组的电池模型和属于每个组的目标电池的感测数据确定在各个切换周期中属于每个组的目标电池的状态信息，并基于先前切换周期中的状态信息确定属于每个组的非目标电池的状态信息。此外，将参考图9A至10B提供其详细描述。
电池状态估计装置120基于在最后一个切换周期中的电池110-1至110-n的电压值和电池110-1到110-n的状态信息中的任何一个或任何组合来更新为电池110-1至110-n设置的关系。更新改变了电池110-1到110-n的顺序。稍后将参考图4进一步描述该顺序更新。此外，通过该更新改变每个组的成员、每个组的成员数以及组数中的任何一个或任何组合。稍后将参考图11A至11C进一步描述组更新。
图2和3示出了电池状态估计装置在各个切换周期中确定电池的状态信息的示例。
参见图2，在操作210中，电池状态估计装置120在多个切换周期的每一个中确定电池110-1至110-n的状态信息。详细地，电池状态估计装置120基于每个切换周期中目标电池的电池模型和感测数据来确定每个切换周期中的目标电池的状态信息。将要进一步描述的顺序确定与每个切换周期的目标电池相对应的电池。电池模型例如是电路模型或电化学模型。然而，电池模型不限于上述示例。电池状态估计装置120基于每个切换周期中的状态变化来确定每个切换周期中的非目标电池的状态信息。
在图2的示例中，在第N顺序更新周期期间，电池1至96的顺序是电池1，电池2，......，电池96。关于电池1至96的术语“顺序”表示在第N顺序更新周期中每个电池是目标电池的顺序。电池1在第N顺序更新周期中处于第一顺序位置，因此是电池1至96中的第一目标电池。即，电池1在第一切换周期T1中对应于目标电池。电池96在第N顺序更新周期中处于最后的顺序位置，因此是最后的目标电池。也就是说，电池96对应于最后切换周期T96中的目标电池。
电池1至96的顺序周期性地更新，因此顺序更新周期是指用于更新电池1至96的顺序的间隔。
电池状态估计装置120基于目标电池(即，电池1)的电池模型和感测数据在第一切换周期T1中确定目标电池(即，电池1)的状态信息。例如，电池状态估计装置120从电池1的感测数据中提取对应于切换周期T1的感测数据，并将提取的感测数据输入到电池模型中。电池模型基于输入的感测数据导出电池1的状态信息。
电池状态估计装置120基于状态变化△1在切换周期T1中确定非目标电池(即，电池2至96)的状态信息。△1将在后面进一步描述。例如，电池状态估计装置120通过在第(N-1)顺序更新周期中将状态变化△1添加到电池2到96的状态信息来在切换周期T1中确定电池2到96的状态信息。
下面的表1示出了在切换周期T1中电池1至96的状态信息的示例。
表1
电池 状态信息
电池1 <![CDATA[α<sub>1</sub>]]>
电池2 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#2+△<sub>1</sub>]]>
电池3 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#3+△<sub>1</sub>]]>
电池4 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#4+△<sub>1</sub>]]>
… …
电池95 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#95+△<sub>1</sub>]]>
电池96 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#96+△<sub>1</sub>]]>
在上面的表1中，α1表示在切换周期T1中的电池1的SOC，由电池模型确定的SOC，以及SOCN-1#2，SOCN-1#3，......和SOCN-1#96分别表示在第(N-1)顺序更新周期中电池2至96的SOC。
在一个示例中，△1表示在切换周期T1期间的电流积分量。电池状态估计装置120基于在切换周期T1期间在包括电池1至96的电池组中流动的参考容量和电流量来计算△1。例如，电池状态估计装置120使用以下等式1计算△1。
等式1
Figure BDA0001881145580000081
在等式1中，t1表示第一切换周期的开始时间，t2表示第一切换周期的结束时间，并且参考容量是预设值并且表示与电池1至96相同类型的电池的总容量。“I”表示在电池组中流动的电流。
在图2的示例中，电池2处于第二顺序位置，即，对应于第二目标电池的顺序位置。因此，在切换周期T2中，目标电池从电池1切换或改变为电池2。换句话说，就顺序而言，电池状态估计装置120在切换周期T2中选择电池2作为目标电池。在切换周期T2中，电池1和3至96对应于非目标电池。
电池状态估计装置120基于电池2的电池模型和感测数据在切换周期T2中确定目标电池(即，电池2)的状态信息。例如，电池状态估计装置120从电池2的感测数据中提取对应于切换周期T2的感测数据，并将提取的感测数据输入到电池模型中。电池模型从输入感测数据导出切换周期T2中的电池2的状态信息。在该示例中，电池状态估计装置120或电池模型校正电池2的状态信息。
在下文中，将参考图3描述电池2的状态信息的校正。在切换周期T2中，目标电池从电池1切换到电池2，并且电池模型接收电池2的感测数据320的输入，而不是电池1的感测数据310。即，在切换时，在电池模型的输入数据310和输入数据320之间存在不连续性。如果电池模型从输入数据320导出电池2的状态信息并在存在这种不连续的情况下输出导出的状态信息，则电池模型的输出在T1和T2之间是不连续的，如曲线330所示。在该示例中，电池状态估计装置120使用单独建立的校正模型或滤波器(例如，卡尔曼滤波器)来校正每个切换周期中的电池模型的输出。结果，校正的输出是连续的，如曲线340所示。在实现中，校正功能可以内置在电池模型中，并且电池模型的输出可以是连续的，如曲线340所示。
返回参考图2，电池状态估计装置120基于状态变化△2在切换周期T2中确定非目标电池(即，电池1和3至96)的状态信息。例如，电池状态估计装置120通过将状态变化△2添加到在切换周期T1的电池1和3至96的状态信息中来确定电池1和3至96的状态信息。△1的描述适用于△2，因此，将省略对△2的进一步详细描述。
下面的表2示出了在切换周期T2中电池1至96的状态信息的示例。
表2
电池 状态信息
电池1 <![CDATA[α<sub>1</sub>+△<sub>2</sub>]]>
电池2 <![CDATA[α<sub>2</sub>]]>
电池3 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#3+△<sub>1</sub>+△<sub>2</sub>]]>
电池4 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#4+△<sub>1</sub>+△<sub>2</sub>]]>
… …
电池95 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#95+△<sub>1</sub>+△<sub>2</sub>]]>
电池96 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#96+△<sub>1</sub>+△<sub>2</sub>]]>
在上面的表2中，α2表示在切换周期T2中的电池2的SOC，SOC由电池模型确定。
关于切换周期T3至T96，电池状态估计装置120如在上述方法中那样操作。
下面的表3示出了在最后切换周期T96中电池1至96的状态信息的示例。
表3
Figure BDA0001881145580000091
Figure BDA0001881145580000101
电池状态估计装置120如上所述操作，从而快速且准确地确定电池1至96的状态信息。
为了便于描述，用于第N顺序更新的电池1至96的状态信息表示为如下表4中所示。
表4
<![CDATA[SOC<sub>N</sub>#1＝α<sub>1</sub>+△<sub>2</sub>+...+△<sub>96</sub>]]>
<![CDATA[SOC<sub>N</sub>#2＝α<sub>2+</sub>△<sub>3</sub>+...+△<sub>96</sub>]]>
<![CDATA[SOC<sub>N</sub>#3＝α<sub>3+</sub>△<sub>4</sub>+...+△<sub>96</sub>]]>
<![CDATA[SOC<sub>N</sub>#4＝α<sub>4+</sub>△<sub>5</sub>+...+△<sub>96</sub>]]>
…
<![CDATA[SOC<sub>N</sub>#95＝α<sub>95+</sub>△<sub>96</sub>]]>
<![CDATA[SOC<sub>N</sub>#96＝α<sub>96</sub>]]>
图4示出了通过电池状态估计装置更新电池的顺序的示例。
参见图4，在操作410中，电池状态估计装置120基于所提供的顺序更新周期的最后切换周期中的电池110-1至110-n的状态信息来更新电池110-1至110-n的顺序。例如，电池状态估计装置120以SOCN#1到SOCN#96的升序或降序更新或确定电池1到96的顺序。也就是说，电池状态估计装置120以升序或降序排列SOCN#1至SOCN#96，并基于排列结果更新或确定电池1至96的顺序。在另一示例中，电池状态估计装置120以电池1至96的电压值的升序或降序更新或确定电池1至96的顺序。在图4的示例中，在按降序排列SOCN#1到SOCN#96的结果是SOCN#41(最大)，SOCN#22，SOCN#33，SOCN#14，...，SOCN#25，以及SOCN#66(最小值)的情况中，电池状态估计装置120基于布置结果将电池1至96的顺序更新或确定为41,22,33,14，......，26和66。
在操作420中，电池状态估计装置120基于更新的顺序在每个切换周期T97至T192中确定电池1至96的状态信息。
在第(N+1)顺序更新周期之后，电池状态估计装置120重复关于图2和3描述的操作。
图5至图8示出了对电池进行分组的电池状态估计装置的示例。
电池状态估计装置120可以包括多个电池模型，并且将电池110-1至110-n分组以分配给相应的电池模型。例如，在电池组500包括电池模块1至4并且电池模块1至4中的每一个包括多个电池单元的情况下，如图5所示。电池状态估计装置120通过执行基于模块的分组或基于单元的分组来形成组，并将电池模型分配给组。将参考图6A至6D描述基于模块的分组。将参照图7A至7C描述基于单元的分组。
在示例中，电池状态估计装置120可以包括与多个电池模块相同数量的电池模型。也就是说，电池状态估计装置120中的电池模型的数量可以等于电池模块的数量。在该示例中，电池状态估计装置120将属于每个电池模块的电池单元配置为单个组。在图6A的示例中，电池模型的数量是“4”，并且电池模块的数量是“4”。电池状态估计装置120将属于电池模块1的电池单元设置或配置为组1，并将电池模型1分配给组1。电池状态估计装置120设置属于电池模块2的电池单元2设置作为组2，并且将电池模型2分配给组2。此外，电池状态估计装置120将属于电池模块3的电池单元设置为组3，并且将电池模型3分配给组3。电池状态估计装置120将属于电池模块4的电池单元设置为组4，并将电池模型4分配给组4。
在另一示例中，电池状态估计装置120可包括与电池模块数量不同数量的电池模型。也就是说，电池状态估计装置120中的电池模型的数量可以与电池模块的数量不同。
作为示例，电池模型的数量可以小于电池模块的数量。在该示例中，电池状态估计装置120将属于不同电池模块的电池单元形成或解释为单个组。在图6B的示例中，电池模块的数量是“4”，并且电池模型的数量是“3”。在该示例中，电池状态估计装置120将属于电池模块1的电池单元和属于电池模块2或电池模块1和2的电池单元设置为组1，并将电池模型1分配给组1。电池状态估计装置120将属于电池模块3的电池单元设置为组2，并将电池模型2分配给组2。电池状态估计装置120将属于电池模块4的电池单元设置为组3，并将电池模型3分配给组3。在图6C的示例中，电池模块的数量是“4”，并且电池模型的数量是“2”。在该示例中，电池状态估计装置120将属于电池模块1和2的电池单元形成为组1，并且将属于电池模块3和4的电池单元形成为组2。电池状态估计装置120将电池模型1分配给组1，并将电池模型2分配给组2。
作为另一示例，电池状态估计装置120中的电池模型的数量可以大于电池模块的数量。在该示例中，电池状态估计装置120从电池模块中选择至少一个电池模块，并向其分配两个或更多个电池模型。例如，电池状态估计装置120基于电池模块的SOC、SOH或异常状态选择至少一个电池模块，或者随机选择至少一个电池模块。然后，电池状态估计装置120将至少两个电池模型分配给所选择的至少一个电池模块。在图6D的示例中，电池模块的数量是“4”并且电池模型的数量是“5”。在该示例中，电池状态估计装置120选择具有最高SOC的电池模块2。电池状态估计装置120将电池模型2和3分配给所选择的电池模块2。
在示例中，电池状态估计装置120包括N个电池模型，并且电池组500包括M个电池单元。这里，M和N是整数，并且M和N彼此相等或不同。在该示例中，电池状态估计装置120将电池单元划分为N个组。这里，每组的成员数是相等或不同的。
首先，将描述每组的成员数量相等的情况。电池状态估计装置120将电池单元分组为N个组，使得N个组中的每一个包括相同数量的成员。也就是说，属于每个组的电池单元的数量等于M/N。在图7A的示例中，电池模型的数量是“4”，并且电池单元的数量是“40”。在该示例中，电池状态估计装置120将“40”个电池单元划分为“4”个组，使得每个组包括相同的“10”个成员。电池状态估计装置120分别将电池模型1至4分配给“4”个组。
电池状态估计装置120可以对电池单元进行分组，使得每个组包括不同数量的成员。例如，电池状态估计装置120将电池单元划分或分配为N个组，使得相同的组包括更少数量的电池单元。在图7B的示例中，电池状态估计装置120将具有确定的相对高的SOC的“8”个电池单元形成为组1，并且将具有确定的相对低的SOC的“7”个电池单元形成为组4。电池状态估计装置120将剩余的“25”个电池单元中的具有确定的相对高的SOC的“15”个电池单元形成为组2，并且将剩余的“10”个电池单元形成为组3。这里，可以基于预定高或低阈值执行相对高和低的SOC确定。还可以确定中间预定水平。电池状态估计装置120分别将电池模型1至4分配给“4”个组。然而，每组的成员数量仅作为示例提供，因此不限于上述示例。与图7B的示例不同，组1的成员数可以等于组4的成员数，组2的成员数可以等于组3的成员数，以及组1和组4中的每一个的成员数可以小于组2和组3中的每一个的成员的数量。
参考图7B描述的组1和/或组4的成员的数量可以是“1”。例如，电池状态估计装置120可以形成仅包括具有最高SOC的电池单元作为成员的组1，仅包括具有最低SOC的电池单元作为成员的组4，以及包括基于剩余电池单元的SOC的剩余电池单元的组2和组图3。
如果在图7B的示例中电池模型的数量是“3”，则电池状态估计装置120可以形成包括具有相对高SOC的“10”个电池单元的组1，包括具有相对低SOC的“10”个电池单元的组3，以及包括剩余“20”个电池单元的组2。
在另一示例中，电池状态估计装置120将电池单元划分为N个或更少的组。与参考图7A和7B的描述不同，在图7C的示例中，包括“4”个电池模型的电池状态估计装置120将“40”个电池单元划分为“3”个组而不是“4”个组。在图7C的示例中，组1的成员数是“10”，组2的成员数是“20”，组3的成员数是“10”。然而，每组的成员数量仅作为示例提供，因此不限于上述示例。在该示例中，电池状态估计装置120可以鉴于SOC、SOH和异常状态中的任何一个或任何组合从组1至3中选择组，并且将两个或更多个电池模型分配给所选择的组。当电池状态估计装置120选择具有最高SOC的组1时，电池状态估计装置120可以将电池模型1和4分配给组1。电池状态估计装置120可以将电池模型2分配给组2和将电池模型3分配给组3。
在基于单元的分组的情况下，电池单元被分组而不限于物理结构。也就是说，属于同一电池模块的电池单元属于不同的组，属于不同电池模块的电池单元可属于相同的组。电池状态估计装置120将具有类似性能或特性的电池单元设置为一组，而不限于物理结构，并估计相应组中的电池单元的状态。因此，可以提高估计相应组中的电池单元的状态的准确度。
参考图5描述的电池组500具有多个电池模块，其中多个电池单元被模块化。如图8的示例中所示，多个电池单元形成或分配为单个电池组800。在该示例中，电池状态估计装置120使用上述基于单元的分组对电池组800中的电池单元进行分组。
图9A至10B示出了确定组中电池的状态信息的电池状态估计装置的示例。
在图9A至9C的示例中，电池单元1至10形成或分配为组1，并且电池单元11至20形成或分配为组2。此外，电池单元21至30形成或分配为组3，并且电池单元31至40形成或分配为组4。通过电池状态估计装置120执行上述基于模块的分组或基于单元的分组来执行或分配组1至4。电池状态估计装置120分别将电池模型1至4分配给组1至4。对于组1至4，电池状态估计装置120执行参考图2到4描述的操作。即，对于每一组，电池状态估计装置120执行参照图2到4描述的操作，从而确定属于每个组的电池单元的状态信息。关于每个组电池状态估计装置120执行操作的结果示于图9A至9C中。
图9A至9C的阴影区域表示使用电池模型确定其状态信息的电池单元。换句话说，图9A至9C的阴影区域表示每个切换周期中的目标电池。例如，在切换周期T5中，对应于组1的电池5，组2的电池15，组3的电池25和组4的电池35的区域用阴影线标记。切换周期T5中的阴影表示在切换周期T5中，电池5，电池15，电池25和电池35中的每一个的状态信息由分配给每个组的电池模型确定。换句话说，在切换周期T5中，组1的目标电池是电池单元5，组2的目标电池是电池单元15，组3的目标电池是电池25，以及组4的目标电池是电池单元35。
下面的表5示出了在最后切换周期T37中的电池单元1至40的状态信息的示例。
表5
Figure BDA0001881145580000151
在上面的表5中，αT表示在切换周期中的组1的目标电池的状态信息，并且由在切换周期中分配给组1的电池模型1确定。βT表示在切换周期中的组2的目标电池的状态信息，并且由在切换周期中分配给组2的电池模型2确定。此外，γT表示在切换周期中的组3的目标电池的状态信息，并且由在切换周期中分配给组3的电池模型3确定。δT表示在切换周期中组4的目标电池的状态信息，并且由分配给组4的电池模型4确定。αT，βT，γT和δT中的T表示切换周期。
参考图1至8提供的描述适用于参考图9A至9C提供的描述。为简明起见，这里将省略重复的描述。
在图10A和10B的示例中，电池单元1至10被形成或分配为组1，电池单元11至30被形成或分配为组2，并且电池单元31至40被形成或分配为组3。通过电池状态估计装置120执行上述基于模块的分组或基于单元的分组来形成或分配组1至3。电池状态估计装置120将电池模型1至3分配给组1至3。
组1和组3中的每一组的成员数小于组2的成员数。因此，通过利用电池模型确定组1和组3中的每个组的成员的状态信息的次数大于确定组2的成员的状态信息的次数。即，组1和组3中的每一个的成员变为目标电池的总次数大于组2中的成员变为目标电池的总次数。例如，通过利用分配给组2的电池模型2确定组2的电池单元12的状态信息的次数为“1”。然而，通过利用分配给每个组的电池模型确定组1的电池单元2和组3的电池单元32中的每一个的状态信息的总次数是“4”。也就是说，在图10A和10B的示例中，相对于电池单元2和电池单元32中的每一个的阴影区域的总数是“4”，其大于组2的电池单元12的阴影区域的数量。因此，更准确地估计电池单元2和32的状态。
此外，如果电池1至40被分组使得组的一部分包括更少的成员，则电池状态估计装置120防止包括更少成员的组中的电池的过度放电或过度充电。例如，当电池单元1至40正在充电时，电池状态估计装置120使用分配给组1的电池模型1更准确和频繁地检查属于具有相对高的SOC的组1的电池单元的状态信息。从而控制充电以防止属于组1的电池单元过度充电。当电池单元1至40正在放电时，电池状态估计装置120使用分配给组3的电池模型3更准确和频繁地检查属于具有相对低的SOC的组3的电池单元的状态信息，从而控制放电以防止属于组3的电池单元的过度放电。
参考图1至8提供的描述应用于参考图10A和10B提供的描述。为了简明起见，这里将省略重复描述。
图11A至11C示出了电池状态估计装置的组更新的示例。
电池状态估计装置120响应于在当前组更新周期期间发生的组更新事件来执行组更新。基于例如确定的经过预定时间、车辆的行驶距离和SOH或劣化程度中的任何一个或任何组合来进行组更新。参考图11A的示例，组更新周期的长度对应于第一顺序更新周期至通过第N顺序更新周期。在第一组更新周期期间执行第一到第N顺序更新。当第N顺序更新周期过去时，发生组更新事件。参考图11B的示例，组更新事件基于安装有电池状态估计装置120的车辆的行驶距离发生。例如，当确定车辆的行驶距离大于或等于预定距离(例如，700公里)时，发生组更新事件。在该示例中，尽管与参考图11A描述的组更新周期的长度相对应的时间没有逝去，但，仍可能发生组更新事件。参考图11C的示例，基于电池组500或800的SOH或劣化程度发生组更新事件。例如，当电池组500或800的SOH小于0.91时，发生组更新事件。在该示例中，尽管与参考图11A描述的组更新周期的长度相对应的时间没有逝去，但仍可能发生组更新事件。
通过组更新，属于每个组的成员，每个组的成员数和组的数量的任何一个或任何组合被改变。例如，假设在第一组更新周期期间，电池单元1至10属于组1，电池单元11至20属于组2，电池单元21至30属于组3，并且电池单元31至40属于组4。响应于组更新事件的发生，电池状态估计装置120通过执行上述基于模块的分组或基于单元的分组来重新分组电池单元1至40。通过组更新，可以更改每个组的成员和/或成员数。例如，“9”个电池单元可以属于组1，“11”个电池单元可以属于组2，“13”个电池单元可以属于组3，“7”个电池单元可以属于组4。此外，通过组更新，可以改变组的数量。例如，组的数量可以从“4”减少到“3”或更少，或者增加到“5”或更多。此外，尽管执行了这样的组更新，但是每个组的成员可以保持不变。
图12示出了电池状态估计装置的示例。
参见图12，电池状态估计装置120包括存储器1210和处理器1220。
存储器1210连接到处理器1220，并存储可由处理器1220执行的指令。存储器1210包括非暂时性计算机可读介质，例如，高速随机存取存储器和/或非易失性计算机可读存储介质。
处理器1220执行用于执行参考图1到11C描述的至少一个操作的指令。例如，处理器1220在每个切换周期中确定电池110-1到110-n的状态信息。这里，处理器1220基于每个切换周期中的目标电池的电池模型和感测数据确定每个切换周期中的目标电池的状态信息，并且基于每个切换周期内非目标电池的状态变化确定每个切换周期中的非目标电池的状态信息。处理器1220在切换周期的最后切换周期中输出电池110-1到110-n的状态信息。
在最后一个切换期间，处理器1220基于电池110-1至110-n的电压值和电池110-1至110-n的状态信息中的任何一个或任何组合来更新为电池110-1至110-n设置的关系。该关系表示例如上述顺序或组。
参考图1至11C提供的描述适用于参考图12提供的描述。因此，为了简明起见，这里将省略重复的描述。
图13示出了电池状态估计方法的示例。
电池状态估计方法由电池状态估计装置120执行。
参见图13，在操作1310中，电池状态估计装置120在每个切换周期中确定电池110-1至110-n的状态信息。详细地，电池状态估计装置120在操作1311中基于每个切换周期中的目标电池的电池模型和感测数据确定每个切换周期中的目标电池的状态信息，并在操作1312中基于每个切换周期中的非目标电池的状态变化确定在每个切换周期中的非目标电池的状态信息。
在操作1320中，电池状态估计装置120在切换周期的最后切换周期中输出电池110-1至110-n的状态信息。
参考图1至11C提供的描述适用于参考图13提供的描述。因此，为了简明起见，这里将省略重复的描述。
电池状态估计装置120可以安装在例如车辆、步行辅助装置、无人机和移动终端的各种电子装置上，使用电池作为电源，并且执行参考图1至13描述的操作。在下文中，将参考图14描述电池状态估计装置120安装在车辆上的情况。图14的描述也适用于其他电子装置。
图14示出了车辆的示例。
参见图14，车辆1400包括电池组500或800、以及电池管理系统(BMS)1410。车辆1400例如是电动车辆或混合动力车辆。
BMS 1410监视电池组500或800中是否发生异常，并防止电池组500或800过度充电或过度放电。此外，响应于电池组500或800的测量温度超过第一温度(例如，40℃)，或小于第二温度，(例如-10℃)，BMS 1410对电池组500或800执行热控制。另外，BMS 1410执行单元平衡，使得包括在电池组500或800中的电池单元的充电状态均衡。
在一个示例中，BMS 1410包括电池状态估计装置120，并且通过电池状态估计装置120确定电池组500或800中的电池单元的状态信息。BMS 1410可以确定电池单元的状态信息的最大值、最小值或平均值，作为电池组500或800的状态信息。
BMS 1410将电池组500或800的状态信息发送到车辆1400的电子控制单元(ECU)或车辆控制单元(VCU)。车辆1400的ECU或VCU在车辆1400的显示器上输出电池组500或800的状态信息。
电池状态估计装置120、BMS 1410以及本文中关于图1，图12和图14描述的其他装置、单元、模块、设备和其他组件由硬件组件实现，该硬件组件被配置为执行由硬件组件执行的本申请中描述的操作。可用于执行本申请中描述的操作的硬件组件的示例包括控制器、传感器、发生器、驱动器、存储器、比较器、算术逻辑单元、加法器、减法器、乘法器、分频器、积分器和任何其他电子组件。配置为执行本申请中描述的操作。在其他示例中，执行本申请中描述的操作的一个或多个硬件组件由计算硬件实现，例如，由一个或多个处理器或计算机实现。处理器或计算机可以由一个或多个处理元件实现，例如逻辑门阵列、控制器和算术逻辑单元、数字信号处理器、微计算机、可编程逻辑控制器、现场可编程门阵列、可编程逻辑阵列、微处理器或任何其他设备或设备组合，其被配置为以限定的方式响应和执行指令以实现期望的结果。在一个示例中，处理器或计算机包括或连接到存储由处理器或计算机执行的指令或软件的一个或多个存储器。由处理器或计算机实现的硬件组件可以执行指令或软件，例如操作系统(OS)和在OS上运行的一个或多个软件应用程序，以执行本申请中描述的操作。硬件组件还可以响应于指令或软件的执行来访问、操纵、处理、创建和存储数据。为简单起见，单数术语“处理器”或“计算机”可用于本申请中描述的示例的描述中，但是在其他示例中，可以使用多个处理器或计算机，或者处理器或计算机可以包括多个处理元件，或多种类型的处理元素，或两者。例如，单个硬件组件或两个或更多个硬件组件可以由单个处理器、或两个或更多个处理器、或处理器和控制器实现。一个或多个硬件组件可以由一个或多个处理器或处理器和控制器实现，并且一个或多个其他硬件组件可以由一个或多个其他处理器或另一个处理器和另一个控制器实现。一个或多个处理器或处理器和控制器可以实现单个硬件组件、或两个或更多个硬件组件。硬件组件可以具有任何一种或多种不同的处理配置，其示例包括单个处理器、独立处理器、并行处理器、单指令单数据(SISD)多处理、单指令多数据(SIMD)多处理、多指令单数据(MISD)多处理和多指令多数据(MIMD)多处理。
执行本申请中描述的操作的图13中所示的方法由计算硬件执行，例如，由一个或多个处理器或计算机执行，如上所述实现执行指令或软件以执行由该方法执行的本申请中描述的操作。例如，单个操作或两个或更多个操作可以由单个处理器、或两个或更多个处理器、或处理器和控制器执行。一个或多个操作可以由一个或多个处理器或处理器和控制器执行，并且一个或多个其他操作可以由一个或多个其他处理器或另一个处理器和另一个控制器执行。一个或多个处理器或处理器和控制器可以执行单个操作、或者两个或更多个操作。
用于控制计算硬件(例如，一个或多个处理器或计算机)以实现硬件组件并执行如上所述的方法的指令或软件可被写为计算机程序、代码段、指令或其任何组合，用于单独地或共同地指示或配置一个或多个处理器或计算机以作为机器或专用计算机操作以执行由如上所述的硬件组件和方法执行的操作。在一个示例中，指令或软件包括由一个或多个处理器或计算机直接执行的机器代码，例如由编译器产生的机器代码。在另一示例中，指令或软件包括由一个或多个处理器或计算机使用解释器执行的更高级代码。可以使用任何编程语言基于附图中所示的框图和流程图以及说明书中的相应描述来编写指令或软件，其公开了如上所述的用于执行由硬件组件和方法执行的操作的算法。
可以在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质中或上记录、存储或固定用于控制计算硬件(例如，一个或多个处理器或计算机)以实现硬件组件并执行如上所述的方法的指令或软件、以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构。非暂时性计算机可读存储介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、闪存、CD-ROM、CD-R、CD+R、CD-RW、CD+RW、DVD-ROM、DVD-R、DVD+R、DVD-RW、DVD+RW、DVD-RAM、BD-ROM、BD-R、BD-R LTH、BD-RE、磁带、软盘、磁电机光学数据存储装置、光学数据存储装置、硬盘、固态盘、以及被配置为以非暂时方式存储指令或软件以及任何相关数据、数据文件和数据结构的任何其他装置并提供指令或软件以及任何相关数据、数据文件和数据结构到一个或多个处理器或计算机，以便一个或多个处理器或计算机可以执行指令。在一个示例中，指令或软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构分布在网络耦合的计算机系统上，以便存储、访问指令和软件以及任何相关联的数据、数据文件和数据结构，以及由一个或多个处理器或计算机以分布式方式执行。
虽然本公开包括具体示例，但是在理解本申请的公开内容之后将显而易见的是：在不脱离权利要求及其等同物的精神和范围的情况下，可以在这些示例中进行形式和细节上的各种改变。这里描述的示例仅被认为是描述性的，而不是为了限制的目的。每个示例中的特征或方面的描述被认为适用于其他示例中的类似特征或方面。如果所描述的技术以不同的顺序执行，和/或如果所描述的系统、架构、装置或电路中的组件以不同的方式组合，和/或由其他组件或其他组件替换或补充，则可以实现合适的结果。因此，本公开的范围不是由详细描述限定，而是由权利要求及其等同物限定，并且权利要求及其等同物的范围内的所有变化应被解释为包括在本公开中。

Claims (24)

1.一种处理器实现的电池状态估计方法，该方法包括：
在多个切换周期的每一个中确定多个电池的状态信息，该确定包括针对每个切换周期，基于目标电池的电池模型和感测数据确定目标电池的状态信息，以及基于非目标电池的状态变化确定非目标电池的状态信息，其中所述目标电池在每个切换周期中被改变，所述状态信息包括充电状态信息，并且基于参考容量和在所述多个电池中流动的电流量来确定所述状态变化;和
在切换周期的最后一个切换周期内输出电池的状态信息，
其中，在多个切换周期的第一切换周期中设置的目标电池在多个切换周期的第二切换周期中被设置为非目标电池，并且第一切换周期中的非目标电池被设置为在多个切换周期的第二切换周期中的目标电池。
2.如权利要求1所述的电池状态估计方法，还包括：
基于最后一个切换周期中的多个电池的电压值和多个电池的状态信息中的任何一个或任何组合来更新为电池设置的关系。
3.如权利要求2所述的电池状态估计方法，其中，所述设置关系表示在所述多个切换周期中的每一个中指示所述多个电池中的哪个是所述目标电池的顺序，或者通过对所述多个电池进行分组来形成哪些组。
4.如权利要求1所述的电池状态估计方法，还包括：
将多个电池的子集进行分组并将各个电池模型分配给这些组。
5.如权利要求4所述的电池状态估计方法，其中，确定目标电池的状态信息包括：基于每组中的相应目标电池的感测数据和分配给每组的相应电池模型，在多个切换周期的每一个中确定每个组中的相应目标电池的状态信息。
6.如权利要求4所述的电池状态估计方法，其中每个组的相应总成员数相等或不同，并且所述组的相应总数小于或等于电池的总数。
7.如权利要求4所述的电池状态估计方法，还包括：
响应于当在最后一个切换周期中电池的状态信息被确定时发生的组更新事件，对电池子集进行重新分组，
其中，组更新事件基于任何两个或更多个预设间隔、使用多个电池作为电源的车辆的行驶距离和所确定的状态信息中的任何一个或任何组合来发生。
8.如权利要求4所述的电池状态估计方法，其中，所述分组和分配包括基于所述电池的先前状态信息和电压值中的任何一个或任何组合对所述电池的子集进行分组。
9.如权利要求8所述的电池状态估计方法，其中，所述先前状态信息包括在所述切换周期的第一切换周期之前确定的电池的充电状态信息、健康状态信息和异常状态信息中的任何一个或任何组合。
10.如权利要求1所述的电池状态估计方法，其中，确定非目标电池的状态信息包括通过将各个切换周期中的各个非目标电池的各个状态变化与先前状态信息相加来确定各个切换周期中的非目标电池的状态信息。
11.如权利要求1所述的电池状态估计方法，其中，所述多个电池是相应的电池单元、电池模块或电池组。
12.如权利要求1所述的电池状态估计方法，其中，确定目标电池的状态信息包括：在多个切换周期的多个不同切换周期中确定不同目标电池的状态信息，不同的目标电池是在多个切换周期的其他各个切换周期中的相应的非目标电池。
13.如权利要求1所述的电池状态估计方法，其中，所述电池模型是电化学模型。
14.一种用于电池状态估计的装置，所述装置包括：
处理器，用于在多个切换周期的每一个中确定多个电池的状态信息，被配置为：
针对每个切换周期，基于目标电池的电池模型和感测数据，确定目标电池的状态信息，以及基于非目标电池的状态变化确定非目标电池的状态信息，其中所述目标电池在每个切换周期中被改变，所述状态信息包括充电状态信息，并且基于参考容量和在所述多个电池中流动的电流量来确定所述状态变化，以及
在切换周期的最后一个切换周期内输出电池的状态信息，
其中，在多个切换周期的第一切换周期中设置的目标电池在多个切换周期的第二切换周期中被设置为非目标电池，并且在多个切换周期的第一切换周期中的非目标电池被设置为在第二切换周期中的目标电池。
15.如权利要求14所述的装置，其中，所述处理器还被配置为基于所述最后切换周期中的所述电池的电压值和所述电池的状态信息中的任何一个或任何组合来更新为所述电池设置的关系。
16.如权利要求15所述的装置，其中，所述关系设置指示在所述多个切换周期中的每一个中指示所述多个电池中的哪个是所述目标电池的顺序，或者通过对所述多个电池进行分组来形成哪些组。
17.如权利要求14所述的装置，其中，所述处理器还被配置为将所述多个电池的子集进行分组，并将电池模型分配给各个组。
18.如权利要求17所述的装置，其中，所述处理器还被配置为：基于分配给每个组的相应电池模型和每组中相应的目标电池的所述感测数据，确定所述多个切换周期中的每个切换周期中的每个组中的相应目标电池的状态信息。
19.如权利要求17所述的装置，其中每个组的成员的相应总数相等或不同，并且所述组的相应总数小于或等于所述电池的总数。
20.如权利要求17所述的装置，其中，所述处理器还被配置为：响应于在所述最后切换周期中的所述电池的状态信息被确定时发生的组更新事件，重新对所述电池的子集进行分组，
其中，组更新事件基于任何两个或更多个预设间隔、使用多个电池作为电源的车辆的行驶距离和所确定的状态信息中的任何一个或任何组合来发生。
21.如权利要求17所述的装置，其中，所述处理器还被配置为基于所述电池的先前状态信息和电压值中的任何一个或任何组合来对所述电池的子集进行分组。
22.如权利要求21所述的装置，其中，所述先前状态信息包括在所述切换周期的第一切换周期之前确定的电池的充电状态信息、健康状态信息和异常状态信息中的任何一个或任何组合。
23.如权利要求20所述的装置，其中，所述处理器还被配置为：通过将各个切换周期中的各个非目标电池的各个状态变化与先前状态信息相加来确定各个切换周期中的非目标电池的状态信息。
24.如权利要求14所述的装置，其中所述电池模型是电化学模型。
CN201811423991.9A 2017-12-18 2018-11-27 估计电池状态的方法和装置 Active CN109946611B (zh)

Applications Claiming Priority (6)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762599856P 2017-12-18 2017-12-18
US62/599,856 2017-12-18
KR1020180037674A KR20190073236A (ko) 2017-12-18 2018-03-30 배터리 상태 추정 방법 및 장치
KR10-2018-0037674 2018-03-30
KR10-2018-0117812 2018-10-02
KR1020180117812A KR20190073254A (ko) 2017-12-18 2018-10-02 배터리 상태 추정 방법 및 장치

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109946611A CN109946611A (zh) 2019-06-28
CN109946611B true CN109946611B (zh) 2023-05-16

Family

ID=64426753

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811423991.9A Active CN109946611B (zh) 2017-12-18 2018-11-27 估计电池状态的方法和装置

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20190190091A1 (zh)
EP (1) EP3517987B1 (zh)
CN (1) CN109946611B (zh)

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106855612B (zh) * 2017-02-21 2019-09-24 山东大学 计及非线性容量特性的分数阶KiBaM电池模型及参数辨识方法
KR20210047682A (ko) 2019-10-22 2021-04-30 삼성전자주식회사 배터리 상태 추정 방법 및 장치
KR20210049338A (ko) * 2019-10-25 2021-05-06 주식회사 엘지화학 배터리의 soc를 추정하기 위한 장치, 그것을 포함하는 전기 차량 및 그 방법
CN111060822B (zh) * 2019-12-24 2021-08-06 南京航空航天大学 一种基于模型切换及融合的荷电状态估计方法
EP3958005B1 (en) * 2020-07-02 2023-04-05 Contemporary Amperex Technology Co., Limited Battery state estimation method and apparatus, and device, battery system and storage medium
CN111993954A (zh) * 2020-08-27 2020-11-27 北京三快在线科技有限公司 车辆电池控制方法、装置、存储介质及车辆

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1998022830A2 (en) * 1996-11-21 1998-05-28 Philips Electronics N.V. Battery management system and battery simulator
JP4400536B2 (ja) * 2004-12-27 2010-01-20 日産自動車株式会社 組電池の容量調整装置および容量調整方法
JP4623448B2 (ja) * 2005-04-20 2011-02-02 株式会社デンソー 二次電池の残存容量演算方法
JP5221468B2 (ja) * 2009-02-27 2013-06-26 株式会社日立製作所 電池監視装置
DE102010030491A1 (de) * 2010-06-24 2011-12-29 Sb Limotive Company Ltd. Verfahren zur Feststellung wenigstens eines Zustandes einer Mehrzahl von Batteriezellen, Computerprogramm, Batterie und Kraftfahrzeug
WO2014185163A1 (ja) * 2013-05-16 2014-11-20 日本電気株式会社 電池状態推定装置、電池状態管理システム、電池、電池状態推定方法、及び、プログラム
DE102014208316A1 (de) * 2014-05-05 2015-11-05 Siemens Aktiengesellschaft Erfassen der Betriebsführung eines Batteriespeichers
US20160099593A1 (en) * 2014-10-03 2016-04-07 Infineon Technologies Austria Ag Battery charge state evaluation coincident with constant current charging
JP6471463B2 (ja) * 2014-11-06 2019-02-20 日立化成株式会社 蓄電池状態監視システム、蓄電池状態監視方法、および蓄電池状態監視プログラム
EP3045925B1 (en) * 2015-01-14 2023-03-01 Corvus Energy Ltd. Method and system for iteratively determining state of charge of a battery cell
JP6400182B2 (ja) * 2015-04-03 2018-10-03 三菱電機株式会社 電池の充電率推定装置及び充電率推定方法
KR102424528B1 (ko) * 2015-06-11 2022-07-25 삼성전자주식회사 배터리의 상태를 추정하는 장치 및 방법
KR102441335B1 (ko) * 2015-08-13 2022-09-06 삼성전자주식회사 배터리의 soc 추정 장치 및 방법
US10118500B2 (en) * 2016-03-09 2018-11-06 Ford Global Technologies, Llc Battery capacity estimation based on open-loop and closed-loop models
US11073563B2 (en) * 2017-12-18 2021-07-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for estimating state of battery

Also Published As

Publication number Publication date
US20190190091A1 (en) 2019-06-20
EP3517987A3 (en) 2019-08-07
EP3517987B1 (en) 2022-12-28
EP3517987A2 (en) 2019-07-31
CN109946611A (zh) 2019-06-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109946611B (zh) 估计电池状态的方法和装置
CN108075200B (zh) 电池充电方法、电池充电信息产生方法、非暂时性计算机可读介质和电池充电设备
CN108089130B (zh) 基于误差校正的用于估计电池的状态的方法和设备
CN106899055B (zh) 电池控制方法和设备以及电池包
CN106941270B (zh) 电池控制设备和电池控制系统
CN106249152B (zh) 用于估计电池状态的方法和设备
US11293988B2 (en) Method and apparatus with battery state estimation
CN107919503B (zh) 电池管理方法、装置和系统
US20150349550A1 (en) Method and apparatus for cell balancing of battery management system
EP3961232B1 (en) Method and apparatus for battery state estimation
CN110927588A (zh) 估计电池状态的装置和方法
US20170192061A1 (en) Battery management method and battery management apparatus
US11422191B2 (en) Method and apparatus with battery management
KR102608468B1 (ko) 배터리 상태 추정 방법 및 장치
CN112448055A (zh) 对电池进行充电的方法及设备
EP3490098B1 (en) Battery management method and apparatus
US11549988B2 (en) Method and apparatus for estimating state of battery
US10404077B2 (en) Method and apparatus for balancing battery
KR20190073254A (ko) 배터리 상태 추정 방법 및 장치
CN109541487B (zh) 电池控制方法和装置
CN110007247B (zh) 用于估计电池的状态的方法和装置
CN116184208A (zh) 电池健康状态预测模型训练方法、装置和计算机设备
CN111082170A (zh) 用于为电池充电的方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant