CN110007247B - 用于估计电池的状态的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

公开了一种电池状态估计方法和装置，该方法包括选择一部分电池的感测数据，将所选择的感测数据发送到估计器中的至少一个估计器，将剩余部分的电池的感测数据发送到估计器中的剩余的估计器，并使用估计器确定电池的状态信息。

Description

用于估计电池的状态的方法和装置
相关申请的交叉引用
本申请要求2017年12月18日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请：编号10-2017-0173823以及2018年10月2日提交的申请：编号10-2018-0117767的优先权，其公开内容通过引入在此整体并入以用于所有目的。
技术领域
以下描述涉及电池状态估计。
背景技术
可以使用各种方法估计电池的状态。例如，可以通过库仑计数或使用诸如例如电路模型和电化学模型的电池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选择的概念，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，提供一种估计电池状态的方法，该方法包括：将电池分类为至少一个电池和剩余电池；基于在切换周期中的第一切换周期期间的所述至少一个电池的感测数据和第一电池模型，确定第一切换周期期间的所述至少一个电池的状态信息；基于在切换周期中的第二切换周期期间的所述至少一个电池的感测数据和第一电池模型，确定第二切换周期期间的所述至少一个电池的状态信息；在第一切换周期内将剩余电池分类为第一目标电池和第一非目标电池；基于第一切换周期期间的目标电池的感测数据和第二电池模型，确定第一切换周期期间的第一目标电池的状态信息；基于第一切换周期期间的非目标电池的第一状态改变量，确定第一切换周期中的第一非目标电池的状态信息；在第二切换周期中将剩余电池分类为第二目标电池和第二非目标电池，其中第一目标电池是第二切换周期的第二非目标电池以及第一非目标电池是第二切换周期的第二目标电池；基于第二切换周期期间的第二目标电池的感测数据和第二电池模型，确定第二目标电池的状态信息；以及基于第二切换周期中的第二非目标电池的第二状态改变量，确定第二非目标电池的状态信息。
所述状态信息可以是充电的状态(SOC)。
第一电池模型和第二电池模型中的每一个可以是电化学模型。
所述至少一个电池可以包括两个电池。
两个电池可以是最大SOC电池和最小SOC电池。
第一状态改变量和第二状态改变量可以对应于每个相应的切换周期的所述至少一个电池的状态信息改变量或者对应于每个相应的切换周期通过库仑计数获得的状态信息改变量。
确定第一切换周期期间的第一目标电池的状态信息包括：校正第一切换周期期间的第一目标电池的第一状态信息。
确定第二切换周期期间的第二目标电池的状态信息包括：校正第二切换周期期间的第二目标电池的第二状态信息。
在另一个总体方面，提供一种估计电池状态的装置，该装置包括：控制器，配置为将电池分类为至少一个电池和剩余电池，基于在切换周期中的第一切换周期期间的所述至少一个电池的感测数据和第一电池模型确定第一切换周期期间的所述至少一个电池的状态信息；基于在切换周期中的第二切换周期期间的所述至少一个电池的感测数据和第一电池模型，确定第二切换周期期间的所述至少一个电池的状态信息；在第一切换周期内将剩余电池分类为第一目标电池和第一非目标电池；基于第一切换周期的目标电池的感测数据和第二电池模型确定第一切换周期期间的第一目标电池的状态信息；基于第一切换周期期间的非目标电池的第一状态改变量确定第一切换周期中的第一非目标电池的状态信息；在第二切换周期中将剩余电池分类为第二目标电池和第二非目标电池；其中，第一目标电池是第二切换周期的第二非目标电池以及第一非目标电池是第二切换周期的第二目标电池；基于第二切换周期期间的第二目标电池的感测数据和第二电池模型确定第二目标电池的状态信息；以及基于第二切换周期中的第二非目标电池的第二状态改变量确定第二非目标电池的状态信息。
所述状态信息可以是充电的状态(SOC)。
第一电池模型和第二电池模型中的每一个可以是电化学模型。
所述至少一个电池可以包括两个电池。
两个电池可以是最大SOC电池和最小SOC电池。
第一状态改变量和第二状态改变量可以对应于每个相应的切换周期的所述至少一个电池的状态信息改变量或者对应于每个相应的切换周期通过库仑计数获得的状态信息改变量。
该控制器可以配置为校正第一切换周期期间的第一目标电池的第一状态信息。
该控制器可以配置为校正第二切换周期期间的第二目标电池的第二状态信息。
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示出电池设备的示例。
图2到图6示出电池状态估计装置的操作的示例。
图7到图10示出切换顺序的示例。
图11示出电池状态估计方法的示例。
图12示出电池状态估计装置的示例。
图13示出车辆的示例。
在整个附图和详细描述中，除非另外描述或规定，否则相同的附图标记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，可夸大附图中的各元件的相对尺寸、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，这里描述的操作的序列仅仅是示例，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，除了必须按一定的顺序发生的操作外。而且，为了更加清晰和简明，可以省略对本领域中已知的特征的描述。
这里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这里描述的示例。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明了的。
这里使用的术语仅用于描述各种示例，而不是用来限制本公开。除非上下文清楚地指示外，冠词“一”、“一个”和“该”旨在同时包含复数形式。
关于分配给附图中的元件的附图标记，应当注意，尽管可能的话，相同的元件将由相同的附图标记表示，即使它们在不同的附图中示出。此外，当认为这样的描述将不必要地妨碍对本公开的结构或操作的理解时，将省略对公知的相关结构或功能的详细描述。
图1示出电池设备100的示例。
参考图1，电池设备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中的每一个指示例如电池单元、电池模块和电池组。
电池状态估计装置120通过使用一个或多个传感器感测电池110-1至110-n中的每一个来收集电池110-1至110-n的每一个的感测数据。感测数据包括例如电压数据、当前数据和温度数据中的任何一个或任何组合，但不限于该示例。
电池状态估计装置120确定电池110-1至110-n中的每一个的状态信息。例如，状态信息包括充电状态(SOC)和健康状态(SOH)。下文中，将参考图2到图6详细描述确定电池110-1至110-n的状态信息的电池状态估计装置120的各个示例。
图2到图6示出电池状态估计装置的操作的示例。
参考图2，电池状态估计装置120包括选择器210、第一估计器220、第二估计器230、第三估计器240和比较器250。
选择器210将电池110-1到110-n的感测数据发送到第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240。在第N个更新周期中，选择器210选择最大电池的感测数据并且将所述感测数据发送到第一估计器220，选择最小电池的感测数据并将所述感测数据发送到第二估计器230，并将除最大电池和最小电池之外的剩余电池的感测数据发送到第三估计器240。最大电池和最小电池由比较器250在第N更新周期的先前更新周期中确定。具有先前更新周期的电池110-1至110-n的最终状态信息的最大值的电池对应于最大电池，并且具有其最小值的电池对应于最小电池。
第一估计器220基于由比较器250确定的最大电池的感测数据确定最大电池的状态信息。在第N更新周期中，第一估计器220基于最大电池的感测数据和第一电池模型确定最大电池的状态信息。第一估计器220将在第N更新周期中获得的最大电池的最终状态信息发送到比较器250。
第二估计器230基于由比较器250确定的最小电池的感测数据确定最小电池的状态信息。在第N更新周期中，第二估计器230基于最小电池的感测数据和第二电池模型确定最小电池的状态信息。第二估计器230将在第N更新周期中获得的最小电池的最终状态信息发送到比较器250。
第三估计器240确定除最大电池和最小电池之外的电池110-1至110-n的剩余电池的状态信息。在第N更新周期中，第三估计器240针对每个切换周期选择目标电池。相应切换周期的未选择电池被称为非目标电池。在每个切换周期中，第三估计器240使用目标电池的感测数据和第三电池模型来确定相应切换周期的目标电池的状态信息。基于相应切换周期的先前切换周期的非目标电池的状态信息和状态改变量来确定每个切换周期中的非目标电池的状态信息。例如，状态改变量对应于如下状态改变量的任何一个或者其任何组合的平均量：通过对于相应切换周期的库仑计数获得的状态改变量、关于相应切换周期的最大电池的状态改变量和关于相应切换周期的最小电池的状态改变量。状态改变量将在后面进一步描述。
第三估计器240在确定目标电池的状态信息时使用第三电池模型。例如，目标电池还指示在切换周期中使用第三电池模型确定其状态信息的电池，该电池包括在除最大电池和最小电池之外的剩余电池中。在确定非目标电池的状态信息时第三估计器240不使用第三电池模型。第三估计器240将在第N更新周期中获得的剩余电池的最终状态信息发送到比较器250。
第一电池模型、第二电池模型和第三电池模型例如是电路模型和电化学模型，但不限于此。
第三估计器240包括单个电池模型，例如，第三电池模型。根据示例，当电池110-1至110-n的数量超过阈值(例如20)时，第三估计器240还可包括多于一个的电池模型。
比较器250比较电池110-1至110-n的最终状态信息，并基于比较结果再次确定最大电池和最小电池。
在下文中，将参考图3到图6进一步描述在第N更新周期中操作的选择器210、第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240、以及比较器250。
在图3的示例中，在电池1至12中，电池1是最大电池，电池5是最小电池。在该示例中，第一估计器220在第N更新周期中从选择器210接收电池1的感测数据。此外，第二估计器230在第N更新周期中从选择器210接收电池5的感测数据。例如，SOCN-1#1，SOCN-1#2，...，SOCN-1#12是关于第(N-1)更新周期的电池1至12的状态信息。当在状态信息中SOCN-1#1是最大值并且SOCN-1#5是最小值时，比较器250将电池1确定为第N更新周期的最大电池，将电池5确定为第N更新周期的最小电池，并将电池1的识别信息“1”和电池5的识别信息“5”发送到选择器210。当第(N-1)更新周期结束并且第N更新周期开始时，选择器210将电池1的感测数据发送到第一估计器220，并将电池5的感测数据发送到第二估计器230。
第三估计器240在第N更新周期中从选择器210接收除电池1和5之外的电池1至12中的剩余电池(例如，电池2至4和6至12)的感测数据。
第一估计器220在第N更新周期的第一切换周期中使用电池1的感测数据和第一电池模型来确定电池1的状态信息，SOCN_1#1。SOCN_1#1对应于使用电池1的感测数据由第一电池模型执行的计算的结果。在SOCN_1#1中，下标N表示第N更新周期，下标1表示第一切换周期，并且#1表示电池1。
第二估计器230在第N更新周期的第一切换周期中使用电池5的感测数据和第二电池模型来确定电池5的状态信息，SOCN_1#5。SOCN_1#5对应于使用电池5的感测数据由第二电池模型执行的计算的结果。
第三估计器240基于除电池1和5之外的剩余电池的切换顺序，选择电池2作为第N更新周期的第一切换周期的目标电池。将参考图7进一步描述该切换顺序。在第一切换周期中，电池3,4和6至12对应于非目标电池。
第三估计器240确定关于第一切换周期的目标电池的状态信息。第三估计器240从电池2的感测数据中提取与第一切换周期对应的感测数据，并使用提取的感测数据和第三电池模型确定关于第一切换周期的电池2的状态信息，α1。α1对应于使用提取的感测数据由第三电池模型执行的计算的结果。
第三估计器240确定第一切换周期的非目标电池的状态信息。第三估计器240计算第一切换周期的状态改变量Δ1。在一个示例中，第三估计器240基于状态改变量Δ1和在第(N-1)更新周期中获得的非目标电池的最终状态信息来确定非目标电池的状态信息。例如，状态改变量Δ1是如下状态改变量的任何一个或者其任何组合的平均量：ΔSOCcoulomb counting，其是通过对第一切换周期的库仑计数获得的状态改变量；ΔSOCN_1#1，其是对于是第一切换周期的电池1的状态信息改变量；以及ΔSOCN_1#5，其是对于是第一切换周期的电池5的状态信息改变量。将在后面进一步描述ΔSOCcoulomb counting。
第三估计器240通过将状态改变量Δ1与第(N-1)更新周期的电池3的最终状态信息SOCN-1#3相加获得SOCN-1#3+Δ1，并且将SOCN-1#3+Δ1确定为第一切换周期的电池3的状态信息。同样，第三估计器240通过将状态改变量Δ1与第(N-1)更新周期的剩余非目标电池的状态信息相加确定第一切换周期的剩余非目标电池的状态信息。
表1示出了第一切换周期的电池1至12的状态信息的示例。
[表1]
电池 状态信息
电池1 <![CDATA[SOC<sub>N_1</sub>#1]]>
电池2 <![CDATA[α<sub>1</sub>]]>
电池3 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#3+Δ<sub>1</sub>]]>
电池4 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#4+Δ<sub>1</sub>]]>
电池5 <![CDATA[SOC<sub>N_1</sub>#5]]>
电池6 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#6+Δ<sub>1</sub>]]>
电池7 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#7+Δ<sub>1</sub>]]>
电池8 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#8+Δ<sub>1</sub>]]>
电池9 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#9+Δ<sub>1</sub>]]>
电池10 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#10+Δ<sub>1</sub>]]>
电池11 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#11+Δ<sub>1</sub>]]>
电池12 <![CDATA[SOC<sub>N-1</sub>#12+Δ<sub>1</sub>]]>
使用等式1计算在状态改变量Δ1中包括的ΔSOCcoulomb counting。
[等式1]
Figure BDA0001900185940000081
在等式1中，t1表示第一切换周期的开始时间点，t2表示第一切换周期的结束时间点，reference capacity(参考容量)是预设值并且表示与电池1至12相同类型的电池的总容量,以及I表示电池1至12的电流。当电池1至12串联连接时，相同的电流在电池1至12中流动。因此，如表1所示，第三估计器240使用相同的ΔSOCcoulomb counting来确定电池3,4和6至12的状态信息。例如，电池1至12可以并联连接。在该示例中，当不同的电流在电池1至12中流动时，第三估计器240基于参考容量和第一切换周期的电池3,4和6至12的电流感测结果计算由于库仑计数而导致的电池3,4和6至12的状态改变量。这里，代替第一切换周期中的每个电流感测结果，可以使用通过将在第一切换周期中并联连接的电池1至12中流动的电流量除以电池的数量而获得的值，例如，可以使用平均电流量。当不存在第一切换周期的电流感测结果时，使用平均电流量来计算由于库仑计数导致的电池3,4和6至12的状态改变量。第三估计器240通过将由于库仑计数导致的电池3,4和6至12的状态改变量添加到第(N-1)个更新周期的电池3,4和6至12的状态信息来确定第一切换周期的电池3,4和6至12的状态信息。
参考图4，在第二切换周期中，第一估计器220使用电池1的感测数据和第一电池模型确定电池1的状态信息SOCN_2#1。此外，在第二切换周期中，第二估计器230使用电池5的感测数据和第二电池模型来确定电池5的状态信息，SOCN_2#5。在第N更新周期中，第一估计器220确定电池1的状态信息，第二估计器230确定电池5的状态信息。
第三估计器240基于切换顺序选择电池3作为第二切换周期的目标电池。在第二切换周期中，在除电池1和5之外的剩余电池中，电池2,4和6至12对应于非目标电池。在一个示例中，在第一切换周期中被选择作为目标电池的电池2对应于其他切换周期中的非目标电池。
第三估计器240从电池3的感测数据中提取与第二切换周期对应的感测数据，并使用提取的感测数据和第三电池模型确定第二切换周期的电池3的状态信息α2。第三估计器240将提取的感测数据输入到第三电池模型。第三电池模型从输入数据获取第二切换周期的电池3的状态信息，并输出所获取的状态信息。在一个示例中，第三估计器240校正α2。
参考图5，执行校正，因为在第二切换周期中目标电池从电池2切换到电池3。因此，第三电池模型接收电池3的感测数据而不是电池2的感测数据。在切换时间点，第三电池模型的输入数据510与输入数据520之间发生不连续。当第三电池模型输出从具有不连续性的输入数据520获取的状态信息时，第三电池模型的输出按时间在切换时间点是不连续的，如曲线530所示。第三估计器240使用校正模型或滤波器(诸如例如卡尔曼滤波器)校正对于每个切换周期的第三电池模型的输出。校正的输出是连续的，如曲线540所示。根据示例，第三电池模型可以具有校正功能，使得第三电池模型的输出是连续的，如曲线540所示。
返回参考图4，第三估计器240计算第二切换周期的状态改变量Δ2。状态改变量Δ1的描述也适用于状态改变量Δ2，状态改变量Δ1的描述通过引用被合并在这里。因此，上述描述可以不在此重复。第三估计器240基于状态变化量Δ2和关于第二切换周期之前的切换周期的非目标电池(例如，电池2,4和6至12)的状态信息确定第二切换周期的非目标电池的状态信息。第三估计器240通过将状态改变量Δ2加到作为第一切换周期的电池2的状态信息的α1来确定电池2的状态信息。此外，第三估计器240通过将状态改变量Δ2加到第一切换周期的电池4的状态信息SOCN-1#4+Δ1来确定电池4的状态信息。同样，第三估计器240确定关于第二切换周期的电池6至12的状态信息。表2示出了关于第二切换周期的电池1至12的状态信息的示例。
[表2]
Figure BDA0001900185940000091
Figure BDA0001900185940000101
在第N更新周期的每个剩余切换周期中，第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240如参考图3到5所述的进行操作。
图6示出了第N更新周期的第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240的操作结果的示例。参考图6，在整个切换周期中第一估计器220使用电池1的感测数据和第一电池模型来确定电池1的状态信息。在整个切换周期中第二估计器230使用电池5的感测数据和第二电池模型来确定电池5的状态信息。第一估计器220的输出SOCN#1对应于在第N更新周期中确定的电池1的最终状态信息。第二估计器230的输出SOCN#5对应于在第N更新周期中确定的电池5的最终状态信息。
第三估计器240基于相应切换周期的目标电池的感测数据和第三电池模型，针对第N更新周期的每个切换周期确定目标电池的状态信息。此外，第三估计器240基于先前切换周期的非目标电池的状态信息和相应切换周期的非目标电池的状态改变量，针对第N更新周期的每个切换周期确定非目标电池的状态信息。例如，第三估计器240基于用于最后切换周期的电池12的感测数据和第三电池模型来确定作为最后切换周期的目标电池的电池12的状态信息。此外，第三估计器240通过将用于最后切换周期的电池2的状态改变量Δ10与作为关于第9切换周期的电池2的状态信息的“α1+Δ2+Δ3+...+Δ9”相加来确定关于最后切换周期的电池2的状态信息。
表3示出在第N更新周期中确定的电池1至12的最终状态信息的示例。
[表3]
Figure BDA0001900185940000102
Figure BDA0001900185940000111
比较器250从第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240接收SOCN#1,...,.SOCN#12。在另一次迭代中，基于SOCN#1,...,.SOCN#12，比较器250确定最大电池和/或最小电池。在一个示例中，当SOCN#3是最大值并且SOCN#8是最小值时，比较器250将电池3确定为最大电池并且将电池8确定为最小电池。
比较器250将关于最大电池和/或最小电池的信息发送到选择器210。比较器250将电池3的识别信息“3”和电池8的识别信息“8”发送到选择器210。在第(N+1)更新周期中，选择器210将电池3的感测数据输入到第一估计器220，将电池8的感测数据输入到第二估计器230，并输入电池1至12中除了电池3和8的剩余电池的感测数据到第三估计器240。第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240在第N更新周期中执行的操作的描述也适用于在第(N+1)更新周期中通过第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240执行的操作，第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240在第N更新周期中执行的操作的描述通过引用被合并在这里。因此，上述描述可以不在此重复。
图7到图10示出切换顺序的示例。
第三估计器240基于剩余电池的切换顺序，针对每个切换周期选择剩余电池之一作为目标电池。
在示例中，切换顺序是剩余电池的识别信息的顺序。参考图7，在示例中，在第N更新周期的第1切换周期中，第三估计器240从电池1和5以外的电池2,3,4和6至12中选择具有最小识别信息的电池2作为第1切换周期的目标电池。在示例中，在第2切换周期中，第三估计器240从电池3,4和6到12中选择具有最小识别信息的电池3作为第二切换周期的目标电池。第三估计器240在第2切换周期中将目标电池从电池2切换到电池3。在示例中，在最后的切换周期中，第三估计器240选择电池12作为最后切换周期的目标电池。在另一示例中，第三估计器240从剩余电池中选择具有最大识别信息的电池12作为第1切换周期的目标电池。在该示例中，第三估计器240选择电池2作为最后切换周期的目标电池。
在示例中，切换顺序是先前更新周期的剩余电池的最终状态信息的顺序。参考图8，在第N更新周期的第1切换周期中，第三估计器240从除了电池1和5之外的电池2,3,4和6到12中选择在第(N-1)个更新周期中具有最大最终状态信息的电池3作为第1切换周期的目标电池。在第2切换周期中，第三估计器240从电池2,4和6到12中选择具有最大最终状态信息的电池4作为第2切换周期的目标电池。此外，在最后的切换周期中，第三估计器240选择电池7作为最后切换周期的目标电池。在另一示例中，第三估计器240从剩余电池中选择在第(N-1)更新周期中具有最小最终状态信息的电池7作为第1切换周期的目标电池。在该示例中，在最后切换周期中第三估计器240选择电池3作为最后切换周期的目标电池。
在示例中，第三估计器240按剩余电池的电压顺序切换目标电池。第三估计器240从选择器210接收剩余电池的电压数据。第三估计器240在第N更新周期期间按剩余电池的电压的升序或降序切换目标电池。
在示例中，第三估计器240随机地切换目标电池。
当在第N更新周期中确定电池110-1到110-n的最终状态信息时，比较器250基于所确定的最终状态信息再次确定最大电池和/或最小电池。此外，比较器250基于前述示例确定第(N+1)更新周期的切换顺序。
在示例中，在第(N+1)更新周期期间，第三估计器240以与第N更新周期的切换顺序相反的顺序在剩余电池之间切换目标电池。参考图9，当在第N更新周期期间基于如图7所示的切换顺序切换目标电池时，第三估计器240在第(N+1)更新周期期间以与该切换顺序相反的顺序切换目标电池。例如，在第(N+1)更新周期的第1切换周期中，第三估计器240在电池1到12中从除电池1和5之外的剩余电池中选择电池12作为第1切换周期的目标电池，并且在第(N+1)更新周期的第2切换周期中将目标电池从电池12切换到电池11。此外，第三估计器240在第(N+1)更新周期的最后切换周期中将目标电池从电池3切换到电池2。
参考图10，当在第N更新周期期间基于如图8所示的切换顺序切换目标电池时，第三估计器240从电池1至12中的除电池1和5之外的剩余电池中选择电池7作为第(N+1)更新周期的第1切换周期的目标电池，并且在第(N+1)更新周期的第2切换周期中将目标电池从电池7切换到电池10。此外，第三估计器240在第(N+1)更新周期的最后切换周期中将目标电池从电池4切换到电池3。
参考图9和图10描述的示例中关于最大电池和/或最小电池的更新周期可以与参考图7和图8描述的示例中关于最大电池和/或最小电池的更新周期不同。在图7和8的示例中更新周期可以是N而在图9和图10的示例中更新周期可以是2N。
图11示出电池状态估计方法的示例。可以以所示的顺序和方式执行图11所示的操作，但是在不脱离所描述的说明性示例的精神和范围的情况下，可以改变一些操作的顺序或省略一些操作。图11中所示的许多操作可以并行或同时执行。图11的一个或多个块和块组合可以通过基于执行指定功能的专用硬件计算机或专用硬件和计算机指令的组合来实现。除了图11的以下描述之外，图1-10的描述也适用于图11，并被通过参考引用在此。因此，这里可以不重复以上描述。
电池状态估计方法由电池状态估计装置120执行。
参考图11，在操作1110中，电池状态估计装置120选择电池110-1至110-n的一部分的感测数据，将所选择的感测数据发送至至少一个估计器(例如，第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240中的第一估计器220和第二估计器230)。电池状态估计装置120将电池110-1到110-n的剩余部分的感测数据发送到剩余估计器，例如，第三估计器240。在示例中，电池可以对应于一个或多个电池，诸如例如参考图3到图10描述的第N更新周期的电池1和5。在一个示例中，电池110-1至110-n的剩余部分可以对应于除电池1和5之外的电池1至12中的电池2至4和6至12。
在操作1120，电池状态估计装置120使用第一估计器220、第二估计器230和第三估计器240确定电池110-1到110-n的状态信息。电池状态估计装置120基于该部分的感测数据使用第一估计器220和第二估计器230确定该部分的感测数据。电池状态估计装置120基于相应切换周期的目标电池的感测数据使用第三估计器240确定对于每个切换周期的目标电池的状态信息。此外，电池状态估计装置120使用第三估计器240基于先前切换周期的非目标电池的状态信息和相应切换周期的非目标电池的状态改变量来确定对于每个切换周期的非目标电池的状态信息。
电池状态估计装置120将所确定的电池110-1至110-n的状态信息的最大值或最小值确定为包括电池110-1至110-n的电池组的状态信息。例如，当确定包括在电池组中的电池单元的状态信息时，电池状态估计装置120将所确定的电池单元的状态信息的最大值或最小值确定为电池组的状态信息。
图12示出电池状态估计装置的示例。
参考图12，电池状态估计装置120包括存储器1210和控制器1220。
控制器1220与存储器1210耦合。在示例中，控制器1220实现选择器210、第一估计器220、第二估计器230、第三估计器240和比较器250。下面提供控制器1220和存储器1210的进一步细节。
电池状态估计装置120基于上述方法估计电池110-1至110-n中的每一个的SOC，从而与现有SOC估计方案(例如，使用SOC-OCV查找表的估计方案)相比，获得更准确的估计结果并减少计算时间。
由于图1到图11的描述也可以应用于图12，图1到图11的描述通过引用被合并在这里。因此，上述描述可以不在此重复。
电池状态估计装置120包括在使用电池作为电源的各种装置(诸如例如，车辆、步行辅助设备、可穿戴设备，安全设备，机器人和移动终端)以及各种各种物联网(IoT)设备中。电池状态估计装置120执行参考图1到图12描述的操作。这里描述的车辆指的是任何运输、交付或通信模式，例如汽车、卡车、拖拉机、小型摩托车、摩托车、自行车、水陆两用车辆、雪地车、船、公共交通工具、公共汽车、单轨列车、火车、电车、自动或自动驾驶车辆、智能车辆、自动驾驶车辆、无人驾驶飞行器、电动车辆(EV)、混合动力车辆或无人机。
在下文中，将参考图13描述车辆中包括电池状态估计装置120的示例。以下描述也适用于被置于除车辆之外的其他装置的电池状态估计装置120。
图13示出车辆的示例。
参考图13，车辆1300包括电池组1310、电池管理系统1320和显示器1330。车辆1300使用包括电池单元的电池组1310作为电源。车辆1300例如是电动车辆或混合动力车辆。
电池管理系统1320监视电池组1310中是否发生异常并防止电池组1310过度充电或过度放电。当电池组1310的温度高于第一温度(例如，40℃)或低于第二温度(例如-10℃)时，电池管理系统1320对电池组1310执行热控制。电池管理系统1320执行单元平衡，使得电池组1310中的电池单元的充电状态均衡。
电池管理系统1310执行与电池状态估计装置120的操作类似的操作，以确定电池组1310中的电池单元的状态信息。图1至图12的描述也适用于确定电池单元的状态信息的电池管理系统1320。图1至图12的描述通过引用合并于此。因此，这里可以不重复以上描述。
电池管理系统1320将电池单元的状态信息的最大值或最小值确定为电池组1310的状态信息。电池管理系统1320将电池组1310的状态信息发送到车辆1300的电子控制单元(ECU)或车辆控制单元(VCU)。ECU或VCU在车辆1300的显示器1330上显示电池组1310的状态信息。在示例中，显示器1330是包括一个或多个硬件组件的物理结构，所述硬件组件提供呈现用户界面和/或接收用户输入的能力。在示例中，电池组1310的状态信息使用平视显示器(head-up display HUD)显示在挡风玻璃或车辆的单独屏幕上，或者显示在增强现实平视显示器(AR HUD)上。然而，物体的显示不限于上述示例，并且任何其他仪表组、车辆信息娱乐系统、车辆中的屏幕或车辆中的显示面板都可以执行显示功能。可以使用其他显示器，可以使用诸如例如可操作地连接到电池管理系统1320的智能电话和眼镜显示器(EGD)，而不脱离所描述的说明性示例的精神和范围。
在一个示例中，电池状态估计装置120使用三个电池模型来顺序地估计所有电池单元的SOC，从而克服基于电压的SOC估计方法的不准确性并减少计算SOC的时间。
电池状态估计装置120、选择器210、第一估计器220、第二估计器230、第三估计器240、电池管理系统1320和其他装置、单元、模块、设备和其他组件由硬件组件实现。可用于执行本申请中描述的操作的硬件组件的示例在适当情况下包括：控制器、传感器、发电机、驱动器、存储器、比较器、算术逻辑单元、加法器、减法器、乘法器、除法器、积分器和配置为执行本申请中描述的操作的任何其他电子组件。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件、或包括两者。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。
用于控制处理器或计算机以实现硬件组件并执行上述方法的指令或软件被写为计算机程序、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处理器或计算机以作为机器或专用计算机操作来执行由硬件组件和如上所述的方法执行的操作。在示例中，指令或软件包括applet、动态链接库(DLL)、中间件、固件、设备驱动程序、存储防止冲突的方法的应用程序中的至少一个。在一个示例中，指令或软件包括由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，指令或软件包括由处理器或计算机使用解释器执行的更高级代码。本领域普通技术的程序员可以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容易地编写指令或软件，该说明书公开了用于执行由硬件组件和上述方法执行的操作的算法。
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可以被记录、存储或固定在一个或多个非暂时性计算机可读存储介质中或上。非暂时性计算机可读存储介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取可编程只读存储器(PROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、闪存、非易失性存储器、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、蓝光或光盘存储、硬盘驱动器(HDD)、固态硬盘(SSD)、闪存、卡式存储器(如多媒体卡micro或卡(例如，安全数字(SD)或极限数字(XD)))、磁带、软盘、磁光数据存储设备、光学数据存储设备、硬盘、固态磁盘、以及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处理器或计算机以便处理器或计算机可以执行指令的任何其他设备。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)、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、磁光数据存储设备、光学数据存储设备、硬盘、固态磁盘、以及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并提供指令或软件和任何相关数据、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的任何其他设备。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之后显而易见的是，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。每个示例中的各特征或各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、设备或电路中的组件以不同的方式组合，和/或由其他组件或其等同物替换或补充，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 (17)

1.一种估计电池状态的方法，该方法包括：
将电池分类为至少一个电池和剩余电池；
基于在切换周期中的第一切换周期期间的所述至少一个电池的感测数据和第一电池模型，确定第一切换周期期间的所述至少一个电池的状态信息；
基于在切换周期中的第二切换周期期间的所述至少一个电池的感测数据和第一电池模型，确定第二切换周期期间的所述至少一个电池的状态信息；
在第一切换周期内将剩余电池分类为第一目标电池和第一非目标电池；
基于第一切换周期期间的第一目标电池的感测数据和第二电池模型，确定第一切换周期期间的第一目标电池的状态信息；
基于第一切换周期期间的第一非目标电池的第一状态改变量，确定第一切换周期中的第一非目标电池的状态信息；
在第二切换周期中将剩余电池分类为第二目标电池和第二非目标电池，其中第一目标电池是第二切换周期的第二非目标电池以及第一非目标电池是第二切换周期的第二目标电池；
基于第二切换周期期间的第二目标电池的感测数据和第二电池模型，确定第二目标电池的状态信息；以及
基于第二切换周期中的第二非目标电池的第二状态改变量，确定第二非目标电池的状态信息。
2.如权利要求1所述的方法，其中所述状态信息是充电的状态(SOC)。
3.如权利要求1所述的方法，其中第一电池模型和第二电池模型中的每一个是电化学模型。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述至少一个电池包括两个电池。
5.如权利要求4所述的方法，其中两个电池是最大SOC电池和最小SOC电池。
6.如权利要求1所述的方法，其中，第一状态改变量和第二状态改变量对应于每个相应的切换周期的所述至少一个电池的状态信息改变量或者对应于每个相应的切换周期通过库仑计数获得的状态信息改变量。
7.如权利要求1所述的方法，其中确定第一切换周期期间的第一目标电池的状态信息包括：
校正第一切换周期期间的第一目标电池的状态信息。
8.如权利要求1所述的方法，其中，确定第二切换周期期间的第二目标电池的状态信息包括：
校正第二切换周期期间的第二目标电池的状态信息。
9.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令在由处理器执行时使得该处理器执行权利要求1的方法。
10.一种估计电池状态的装置，该装置包括：
控制器，配置为
将电池分类为至少一个电池和剩余电池，基于在切换周期中的第一切换周期期间的所述至少一个电池的感测数据和第一电池模型确定第一切换周期期间的所述至少一个电池的状态信息，
基于在切换周期中的第二切换周期期间的所述至少一个电池的感测数据和第一电池模型，确定第二切换周期期间的所述至少一个电池的状态信息，
在第一切换周期内将剩余电池分类为第一目标电池和第一非目标电池，
基于第一切换周期的第一目标电池的感测数据和第二电池模型确定第一切换周期期间的第一目标电池的状态信息，
基于第一切换周期期间的第一非目标电池的第一状态改变量确定第一切换周期中的第一非目标电池的状态信息，
在第二切换周期中将剩余电池分类为第二目标电池和第二非目标电池，其中，第一目标电池是第二切换周期的第二非目标电池以及第一非目标电池是第二切换周期的第二目标电池，
基于第二切换周期期间的第二目标电池的感测数据和第二电池模型确定第二目标电池的状态信息，以及
基于第二切换周期中的第二非目标电池的第二状态改变量确定第二非目标电池的状态信息。
11.如权利要求10所述的装置，其中所述状态信息是充电的状态(SOC)。
12.如权利要求10所述的装置，其中第一电池模型和第二电池模型中的每一个是电化学模型。
13.如权利要求10所述的装置，其中所述至少一个电池包括两个电池。
14.如权利要求13所述的装置，其中两个电池是最大SOC电池和最小SOC电池。
15.如权利要求10所述的装置，其中，第一状态改变量和第二状态改变量对应于每个相应的切换周期的所述至少一个电池的状态信息改变量或者对应于每个相应的切换周期通过库仑计数获得的状态信息改变量。
16.如权利要求10所述的装置，其中该控制器配置为校正第一切换周期期间的第一目标电池的状态信息。
17.如权利要求10所述的装置，其中该控制器配置为校正第二切换周期期间的第二目标电池的状态信息。
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