CN111812532A - 用于确定蓄电池的老化参数、充电状态参数和温度的方法 - Google Patents

用于确定蓄电池的老化参数、充电状态参数和温度的方法 Download PDF

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CN111812532A CN202010273201.4A CN202010273201A CN111812532A CN 111812532 A CN111812532 A CN 111812532A CN 202010273201 A CN202010273201 A CN 202010273201A CN 111812532 A CN111812532 A CN 111812532A
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Abstract

本发明涉及一种用于确定蓄电池(12)、特别是锂蓄电池的老化参数KSOH的方法，该方法具有以下步骤：(a)检测蓄电池(12)在不同频率f下的阻抗Z，从而获得奈奎斯特曲线和实部曲线，该实部曲线绘制了相对于频率f的阻抗Z的实部，(b)确定以下SOH参数中的至少一个，这些SOH参数可以从预先确定的列表中进行选择，(c)根据SOH参数和pSOH,m·pSOH,n,m＝1,…,11,n＝1,…,m形式的所有混合项建立SOH行向量
Figure DDA0002443848800000011
根据本发明规定(d)将SOH行向量
Figure DDA0002443848800000012
与所存储的校准向量
Figure DDA0002443848800000013
相乘，从而获得老化参数KSOH。

Description

用于确定蓄电池的老化参数、充电状态参数和温度的方法
技术领域
本发明涉及一种用于确定蓄电池的老化参数、充电状态参数和温度的方法。根据第二方面，本发明涉及一种用于确定蓄电池的老化参数的方法。根据第三方面，本发明涉及一种用于确定蓄电池的充电状态参数的方法。
背景技术
锂蓄电池、特别是锂离子蓄电池越来越广泛地应用在电动车辆中。不同于由化石能量载体驱动的车辆，对于蓄电池来说很难确定蓄电池中存在的确切的能量含量。车辆的行驶范围取决于充电状态，这对于用户是非常重要的信息。
蓄电池的容量、即最大可存储的电荷量随着时间推移并且随着充电和放电循环次数的增加而降低。此外，容量下降的速度还取决于对蓄电池充电和放电的方式。因此，希望能够有规律地测量当前的充电状态和当前的老化状态、即特别是蓄电池的当前容量。
对描述蓄电池老化的老化参数的测量可以通过首先至少将蓄电池几乎完全放电并且然后完全充电实现。以这种方式，可以确定可以存储在蓄电池中的电功、即蓄电池的容量。
老化是例如可能由充电和放电和/或贮存引起的容量下降。老化参数例如是蓄电池的标称容量与当前容量的商。
但是，该过程的缺点在于，在该测量期间无法使用蓄电池。换言之，必须确保在此期间不需要蓄电池，然而这是有问题的。由于必须测量蓄电池的容量，因此对于电动车辆的用户来说，长时间、例如两天无法使用车辆是不能忍受的。
因此，已经尝试借助电化学阻抗谱来给出关于蓄电池的当前老化状态的说明。然而，已经证明，迄今的方法仅具有较小的说服力。
US 2012/0 078 552 A1描述了一种用于估计用于存储电能的电化学系统、例如电池的内部状态的方法。针对与所研究的电化学系统相同类型的电化学系统的不同内部状态来确定SoC(State of Charge，电量状态)和电化学阻抗。然后，将电化学阻抗模型定义为SoC和参数的函数。这些参数通过设置针对不同内部状态的电化学阻抗测量进行校准。确定所研究的系统的电化学阻抗Z，并且在使用应用于电化学阻抗Z的模型的情况下估计所研究的系统的SoC。
从US 2013/0 069 660A1已知一种用于估计用于电化学地存储电能的系统、例如电池的内部状态的方法。针对与待分析的电池相同类型的电池的不同内部状态，通过将电信号添加到流经电池的电流中来执行阻抗测量。然后使用RC电路对阻抗建模。接下来，在使用多元统计分析的情况下校准SoC(和/或SoH(State of Health，电池健康状态))与RC电路的参数之间的联系。执行对待分析电池的阻抗的测量，该测量在使用RC电路的情况下进行建模。最后，使用针对待分析的电池定义的等效电路的连接来估计该电池的内部状态。
发明内容
因此，本发明要解决的技术问题是，减少现有技术中的缺陷。
本发明通过确定蓄电池的老化参数KSOH、充电状态参数KSOC和温度T的方法来解决该问题，该方法包括以下步骤：(a)检测蓄电池在不同频率f下的阻抗Z，从而获得奈奎斯特曲线和实部曲线，该实部曲线绘制了相对于频率f的阻抗Z的实部；(b)确定至少一个SOH参数，如其在本发明中提到的那样；(c)根据SOH参数和所有混合项建立SOH行向量；并且(d)将行向量与所存储的校准向量相乘以获得老化参数KSOH。向量的乘积始终意味着形成了标量积。
根据第二方面，本发明通过根据本发明的用于确定蓄电池的充电状态参数KSOC的方法来解决该问题。根据第三方面，本发明通过根据本发明的用于确定温度T的方法来解决该问题。
此外，根据本发明，电动车辆、特别是电动汽车配备有蓄电池、尤其是锂蓄电池，以及控制器，该控制器被设置为用于执行根据本发明的方法。为此，控制器尤其设计为用于将具有不同频率f的电流自动施加到蓄电池上并且用于检测相关联的阻抗。
在本说明书的范围中，特别是将老化参数理解为说明了蓄电池在当前时间点的容量有多高的参数。特别地，老化参数等于蓄电池的标称容量与当前容量的商。
特别地，将充电状态参数理解为对“蓄电池充电到当前容量的百分之多少”进行编码的参数。这是存储在蓄电池中并且可以从蓄电池中提取的(通常以安培小时测量的)电荷的值。
将温度T理解为可以以任意温标测量的温度。该温度可以但不必须是绝对温度、摄氏温度或华氏温度。特别地，温度T可以涉及自由选择的零点，例如涉及蓄电池的理想运行温度。
将蓄电池的阻抗Z理解为蓄电池的复数值交流电阻。特别地，通过指定预先给定的测试电流或预先给定的测试电压并且通过测量分别形成的电压或形成的电流来测量阻抗。
可以但不必须将奈奎斯特曲线和实部曲线显示为图形。特别地，可以根据依据频率f的、所测量的阻抗Z的值确定指定的SOH参数、SOC参数和T参数。
本发明的优点在于，可以可靠且相对快速地确定老化参数、充电状态参数和/或温度。因此，使用40个不同的频率来确定阻抗Z就足够了。优选地，每十进制频率，即每个间隔[(n-1)*10Hz，...，n*10Hz]至少记录8个不同的频率，其中n是自然数。频率所在的频率范围优选地从10mHz延伸到1kHz。
可以检测根据优选的实施方式安装有蓄电池的电动车辆是否已经停车，并且这是一种优选的实施方式。例如，这可以通过检测已经将点火钥匙拔出和/或检测用于激活的移动电话已经离开电动车辆的检测范围实现。然后自动执行根据本发明的方法，从而自动确定老化参数、充电状态参数和/或温度。
此外有利的是，由于在电动车辆队伍中所使用的参数的简单性，可以评估老化参数、充电状态参数或温度随时间的走向。这使得可以静态评估蓄电池的老化特性并从而改善新型蓄电池的发展。
优选地，第一曲线形状参数通过借助抛物线拟合局部最小值附近的区域进行确定。在现有技术中是已知这种拟合方法，也被称为适配方法(Fit-Verfahren)，因此不再详细说明。
第三曲线形状参数优选地同样基于对偶数的对称的模型函数(尤其是抛物线)的拟合进行确定。
第五曲线形状参数优选地通过与直线拟合进行确定。直线优选地在频率的对数显示的线性范围内延伸，该线性范围从大约0.5Hz延伸到大约2Hz。特别地，该线性范围在局部最小阻抗附近的扩散分支的足点附近延伸。
在确定第六SOH参数pSOH6时，将灵敏度频率与半弧最大频率fHbM相邻的特征理解为，该特征位于fHbM与局部最小频率fLM之间的区间的最外面的五分之一(
Figure BDA0002443848780000041
Quintil)。关于第八SOH参数pSOH8，将阻抗Z的绝对值随着蓄电池的老化而严格单调地变化的特征尤其是理解为，该特征是阻抗的绝对值随着老化而变化最大的频率。扩散表征频率fdiff优选为10±3mHz。
根据优选的实施方式，将局部最小频率fLM确定为第十一SOH参数pSOH11。
在形成行向量的情况下，例如根据本发明的步骤(e)，可以但不必须将该行向量明确地表示为向量。重要的仅仅是所执行的数学运算提供与在本发明中所指出的结果一样的结果。
如果如在优选的实施方式中规定的，使用了11个SOH参数，则当然计算混合项直到m＝11。
根据优选的实施方式，确定至少两个、特别是至少三个、优选至少四个、优选至少五个、优选至少六个、优选至少七个、优选至少八个、优选至少九个、特别优选至少十个SOH参数。
根据优选的实施方式，确定恰好两个、三个、四个、五个、六个、七个、八个、九个或十个SOH参数。
根据优选的实施方式，确定了至少两个、特别是至少三个、优选至少四个、优选至少五个、优选至少六个SOC参数。
根据优选的实施方式，确定恰好两个、特别是恰好三个、优选恰好四个、优选恰好五个、优选恰好六个SOC参数。
根据优选的实施方式，确定至少两个、特别是至少三个、优选至少四个T参数。
根据优选的实施方式，确定恰好两个、特别是恰好三个、优选恰好四个T参数。
根据用于确定老化参数KSOH的方法的优选实施方式，通过以下步骤来计算SOH校准向量：(α)提供新的蓄电池；(β)在室温下测量老化参数KSOH，ist并且测量Q个不同的温度下和M个不同的充电状态下的SOH参数pSOH，i，i＝1，...，11，其中老化参数KSOH，ist是室温下蓄电池的容量；(χ)以一定数量的充电和放电循环的形式或以贮存预先给定的时间的形式将蓄电池老化了预先给定的老化程度；(δ)重复步骤(β)和(x)N-1次，从而获得N·M·Q个老化相关的SOH参数pSOH，i(r)，r＝1，...，N·M·Q，其分别具有相关联的老化参数KSOH，ist(r)，其中相应于步骤(β)，一个老化步骤的所有M·Q个SOH参数pSOH，i(r)的相关联的老化参数KSOH，ist(r)都具有相同的值；以及(ε)计算校准向量
Figure BDA0002443848780000051
特别地，将提供新的蓄电池理解为其容量至少是标称容量的99％。标称容量是制造商规定的蓄电池的属性。
计算SOH校准向量优选包括：(α)根据老化相关的老化参数KSOH,ist(r)建立SOH测量值向量
Figure BDA0002443848780000052
(β)建立SOH参数矩阵
Figure BDA0002443848780000053
在SOH参数矩阵的行中存在行向量
Figure BDA0002443848780000054
r＝1,…,N·M·Q，该行向量由SOH参数和pSOH，m·pSOH，n，m＝1，...，11，n＝1，...，m形式的所有混合项建立；以及(x)计算SOH校准向量
Figure BDA0002443848780000055
在仅保留
Figure BDA0002443848780000056
的重要分量的情况下，方程组
Figure BDA0002443848780000057
最优地求解
Figure BDA0002443848780000058
其中将不重要的分量置为零并且借助逐步回归迭代地确定
Figure BDA0002443848780000059
的重要分量。
确定至少所有的SOH参数并且然后执行所提到的步骤，是特别有利的。随后，在再次执行该方法时仅使用尚未被置为零的SOH参数就足够了。
特别地，将不重要的分量置为零并且借助逐步回归迭代地确定
Figure BDA00024438487800000510
的重要分量的特征理解为：作为重要性标准使用F统计的p值，其中根据步骤(1)，根据等式
Figure BDA00024438487800000511
计算出向量
Figure BDA00024438487800000512
的每个分量的p值，其中下标扩展i表明将该参量迭代，在第一迭代步骤中利用
Figure BDA00024438487800000513
和PSOHi＝PSOH。如果存在
Figure BDA00024438487800000514
的不重要项以相关联的p值高于例如0.1的阈值，则从方程组
Figure BDA00024438487800000515
中消去
Figure BDA00024438487800000516
的与最大p值相关联的元素eaSOH，以及PSOHi的相关联的列
Figure BDA00024438487800000517
由此获得新的向量
Figure BDA00024438487800000518
和新的SOH参数矩阵PSOHi-。如果所有的p值低于阈值，则适用
Figure BDA0002443848780000061
和PSOHi-＝PSOHi(向量或SOH参数矩阵不变)。
根据步骤(2)，如果存在消去的分量eaSOH，g，g＝1，...，G(G是消去的分量的数量)，则如下地检查对分量eaSOH，g的重新考虑是否会导致明显更好地拟合方程组：分别将消去的分量eaSOH，g和分别相关联的列向量
Figure BDA0002443848780000062
再次添加到
Figure BDA0002443848780000063
和PSOHi-中，由此获得向量
Figure BDA0002443848780000064
和SOH参数矩阵PSOHi+。根据方程
Figure BDA0002443848780000065
计算向量
Figure BDA0002443848780000066
的每个分量的p值。如果存在属于再次添加的eaSOH，g的p值低于例如0.05的阈值，则将与最小p值相关联的分量eaSOH，g再次添加到
Figure BDA0002443848780000067
并且将相应的列
Figure BDA0002443848780000068
添加到PSOHi-。由此得到新的向量
Figure BDA0002443848780000069
和新的SOH参数矩阵PSOCi，利用其执行下次的迭代。如果属于eaSOH，g分量的所有p值都高于阈值，则适用
Figure BDA00024438487800000610
Figure BDA00024438487800000611
和PSOHi＝PSOHi-(向量以及SOH参数矩阵不变)。对步骤(1)和(2)进行迭代，直到不再消去或添加分量为止。
在SOH参数矩阵中以数字形式包含了由元素pSOH,i和相应的混合项组成的行向量。应该注意的是，可以但不是必须以矩阵形式创建SOH参数矩阵。重要的仅仅是执行了与所给出的、借助矩阵的计算相对应的计算。例如，还可以将矩阵方程表示为关于相应矩阵元素的和。
优选地，计算SOC校准向量包括在本发明中给出的步骤。在此，确定SOC参数并对蓄电池进行放电的步骤优选地执行至少10次、优选地执行至少20次。记录的测量点越多，随后能够达到的精度就越高。前面已经结合对SOH校准向量的计算描述了迭代回归。
优选地，T校准向量的计算包括在本发明中给出的步骤。在此，确定T参数并对蓄电池进行放电的步骤优选地执行至少10次、优选地执行至少20次。记录的测量点越多，随后能够达到的精度就越高。前面已经结合对T校准向量的计算描述了迭代回归。
附图说明
下面参照附图更详细地说明本发明。附图中：
图1示出了根据本发明的车辆的示意图，
图2示出了根据图1的车辆的蓄电池的奈奎斯特曲线，和
图3示出了实部曲线，该实部曲线绘制了相对于频率f的阻抗Z的实部。
具体实施方式
图1示出了根据本发明的电动车辆10，其具有用于驱动电动机14的蓄电池12，该电动机14驱动车轮，从中可以看到车轮16.1和16.2。
电动车辆10可以是混合动力车辆。在这种情况下，电动车辆10具有用于驱动车轮16的内燃发动机18。替换地或附加地，发动机18包括用于对蓄电池12进行充电的发电机。此外，可以将发动机18设计为不直接驱动车轮，而是驱动至少一个电动机，电动机在他那一侧又驱动车轮16。
电动车辆10包括控制器20，该控制器20被设计为用于利用蓄电池12的电能向电动机14供电。优选地，控制器20与认证装置22连接，认证装置22可以是点火锁或用于与移动电话通信的通信装置。在后一种情况下，通信装置被设计为，通过电动车辆10的用户根据移动电话的认证密钥来使电动机14运行。
如果控制器20检测到未使用电动车辆10，例如通过检测到已经将点火钥匙拔出和/或用于认证的移动电话已经离开电动车辆10超过预先给定的距离，则控制器20将频率为f的电流施加到蓄电池12，并测量阻抗Z(f)。
优选地，阻抗Z的测量包括一个以上的交流电压周期。在达到最小数量的电流周期数之后，控制器20将与第一频率不同的第二频率施加到蓄电池12。以这种方式，针对大量的频率f检测了各个相关的阻抗Z(f)。
例如，每十进制频率记录8至10个测量频率。这些十进制频率以对数刻度均匀分布。优选地，在半弧最大值的范围内有至少五个频率。
图2示出了根据由此得到的测量数据获得的奈奎斯特曲线。奈奎斯特曲线示出了半弧最大频率fHbM，其中奈奎斯特曲线N通过该局部最大值。此外，还得到了局部最小频率fLM，其中奈奎斯特曲线N通过该局部最小值。
在灵敏度频率fsens中，阻抗Z的绝对值会随着老化的增加而严格单调变化。灵敏度频率fsens例如为大约10Hz。此外，从奈奎斯特曲线还得到了扩散表征频率fdiff。
在奈奎斯特曲线N的轴相交频率fAS中，阻抗Z的虚部为零。因此，成立：Im(Z)＝0。图2中在奈奎斯特曲线N上方标出的频率取决于蓄电池的老化，即它们随着老化的增加而变化。相反，下面示出的频率是固定的，即它们与老化无关。
图3示出了实部曲线，其中绘制了相对于频率f的对数表示的阻抗Z(f)的实部。
在控制器20记录了阻抗Z(f)并因此记录了奈奎斯特曲线N之后，确定以下SOH参数pSOHi：
(i)pSOH1＝Re(ZHbM)＝Re(Z(f))，其中f＝fHbM,
(ii)pSOH2＝Im(ZHbM),
(iii)pSOH3＝Re(ZLM),
(iv)pSOH4＝Im(ZLM)，
(v)
Figure BDA0002443848780000081
其中，B是实部曲线在较低频率f下的线性区域，该线性区域在图3中示出，例如B＝[0.5Hz,…,2Hz],
(vi)pSOH6＝Re(Zsens)＝Re(Z(f))，其中f＝fsens，
(vii)pSOH7＝Im(Zsens)，
(viii)pSOH8＝Re(Zdiff)＝Re(Z(f))，其中f＝fdiff，
(ix)pSOH9＝Im(Zdiff)，
(x)pSOH10＝fHbM，
(xi)pSOH11＝fLM，
线性区域B是实部曲线在局部最小频率fLM周围的那个部段，在该部段中实部曲线可以非常良好地线性近似。
此外，还确定以下SOC参数：
(i)pSOC1＝pSOH1,
(ii)pSOC2＝pSOH2,
(iii)pSOC3＝pSOH3,
(iv)pSOC4＝Re(Zsens)＝Re(Z(fsens))，
(v)pSOC5＝Im(Zsens)，
(vi)pSOC6＝pSOC4-Re(ZN)，其中ZN＝Z(fN)，其中fN是被称为相邻频率的频率，该频率
大于局部最小频率fLM，
小于中心频率fZ
与局部最小频率fLM相差最大(fZ-fLM)/5，
其中fZ是被称为中心频率的频率，其位于半弧最大频率fHbM与局部最小频率fLM之间的中心三分之一，并且
(vii)pSOC7：阻抗ZZ＝Z(f)的相角
Figure BDA00024438487800000910
其中f＝fZ。
此外，还确定以下T参数t：
(i)pT1＝pSOC4,
(ii)pT2＝pSOC5,
(iii)pT3＝pSOH8,
(iv)pT4＝pSOH9，并且
(v)pT5＝fAS，其中fAS是被称为轴相交频率的频率，在该频率下，阻抗的虚部为零并且大于半弧最大频率(fHbM)。
控制器12通过根据SOH参数和pSOH，m·pSOH，n，m＝1，...，11，n＝1，...，m形式的所有混合项建立SOH行向量
Figure BDA0002443848780000091
并且然后将SOH行向量
Figure BDA0002443848780000092
与控制器12中存储的校准向量
Figure BDA0002443848780000093
相乘，来计算老化参数KSOH。如果老化参数KSOH低于预先给定的额定老化参数，则输出对这一点进行编码的消息。
此外，控制单元12还通过根据SOC参数和pSOC，m·pSOC，n，m＝1，...，7，n＝1，...，m形式的所有混合项建立SOC行向量
Figure BDA0002443848780000094
并且然后将SOC行向量
Figure BDA0002443848780000095
与存储的SOC校准向量
Figure BDA0002443848780000096
相乘，来计算充电状态参数KSOC。该充电状态参数KSOC例如在电动车辆10的驾驶舱中显示。如果充电状态参数KSOC低于预先给定的最小充电状态参数，则输出对这一点进行编码的消息。
此外，控制器12还通过根据T参数和pT，m·pT，n，m＝1，...，5，n＝1，...，m形式的所有混合项建立T行向量
Figure BDA0002443848780000097
并且然后将T行向量
Figure BDA0002443848780000098
与存储的校准向量
Figure BDA0002443848780000099
相乘，来计算蓄电池12的温度T。如果温度T超过预先设置的最大温度值，则输出对这一点进行编码的消息。替换地或附加地，对电动车辆10的功率进行限制。
确定校准向量
为了确定校准向量使用新的蓄电池12。将新的蓄电池理解为最多进行了10次充电放电循环和/或具有标称容量的至少99％容量的蓄电池。
在该蓄电池上确定老化参数KSOH、SOH参数pSOHi、充电状态参数KSOC、SOC参数pSOC，j、温度T和T参数pTk。这例如在室温(23℃)下进行。老化参数KSOH例如是以安培小时为单位的容量或关于标称容量的相对容量。
然后，在室温下设置充电状态SOC，其通过充电状态参数KSOC，ist量化。换言之，对蓄电池进行充电或放电。再次测量所提到的测量参量，从而获得测量值。针对M个充电状态执行这些步骤。例如，将充电状态参数KSOC，ist设置为100％、80％、65％、50％、35％和20％。
然后，改变蓄电池的温度T并再次测量所提到的测量参量。针对Q个不同的温度执行这些步骤，这些温度通过所测量的温度值KT进行量化。也可以在改变充电状态之前执行这些步骤。
然后，通过对蓄电池12进行多次完全或部分的充电和放电来改变蓄电池12的老化。替换地或附加地，将蓄电池贮存在比室温高至少20开尔文的贮存温度下，蓄电池因此老化。在每个老化步骤之后记录测量参量，即老化参数KSOH、SOH参数pSOHi、充电状态参数KSOC、SOC参数pSOC，j、温度KT和T参数pTk。
针对每个老化阶段多次重复设置充电状态和温度的步骤，以便分别获得N·M·Q个测量值，这些测量值以老化相关的SOH参数pSOH，i、充电状态相关的SOC参数pSOC，j和温度相关的温度参数PTk的形式分别具有相关联的SOH参数KSOH，ist、相关联的SOC参数KSOC，ist和相关联的温度KT，ist。
然后，根据老化相关的老化参数KSOH,ist(r),r＝1,…,N·M·Q建立SOH测量值向量
Figure BDA0002443848780000101
以及建立SOH参数矩阵
Figure BDA0002443848780000102
在SOH参数矩阵的行中存在行向量
Figure BDA0002443848780000103
r＝1,…,N·M·Q。行向量包含测量的SOH参数和pSOH，m·pSOH，n，m＝1，...，11，n＝1，...，m形式的所有混合项。
然后，计算以最小的误差(误差平方和)求解方程组
Figure BDA0002443848780000104
Figure BDA0002443848780000105
的向量。如上面描述的，这借助逐步回归进行。解向量是SOH校准向量
Figure BDA0002443848780000106
以相同的方式计算SOC校准向量
Figure BDA0002443848780000107
和校准向量
Figure BDA0002443848780000108
Figure BDA0002443848780000111
Figure BDA0002443848780000121

Claims (10)

1.一种用于确定蓄电池(12)的老化参数KSOH的方法，具有以下步骤：
(a)检测所述蓄电池(12)在不同频率f下的阻抗Z，从而获得奈奎斯特曲线和实部曲线，所述实部曲线绘制了相对于频率f的阻抗Z的实部，
(b)确定以下SOH参数中的至少一个：
(i)以在半弧最大频率(fHbM)下的半弧最大阻抗的实部(Re(ZHbM))形式的第一曲线形状参数(pSOH1)，其中奈奎斯特曲线通过局部最大值，
(ii)以半弧最大阻抗的虚部(Im(ZHbM))形式的第二曲线形状参数(pSOH2)，
(iii)以在局部最小频率fLM下的阻抗的局部最小阻抗的实部(Re(ZLM))形式的第三曲线形状参数(pSOH3)，其中奈奎斯特曲线通过半弧最大频率fHbM与扩散分支之间的最小值，
(iv)以局部最小阻抗的虚部(Re(ZLM))形式的第四曲线形状参数(pSOH4)，
(v)以在实部走向的线性区域B中的阻抗的实部的斜率s形式的第五曲线形状参数(pSOH5)，
(vi)以在灵敏度频率fsens下的阻抗Z的实部形式的第六SOH参数(pSOH6)，对于所述灵敏度频率fsens适用：
-所述灵敏度频率fsens小于半弧最大频率fHbM，
-与半弧最大频率fHbM相邻，并且
-在某个温度和电荷状态下，阻抗Z的绝对值|Z|随着老化a的增加而严格单调变化，
(vii)以在敏感度频率fsens下的阻抗Z的虚部形式的第七SOH参数(pSOH7)，
(viii)以在扩散表征频率fdiff下的阻抗Z的实部形式的第八SOH参数(pSOH8)，对于所述扩散表征频率fdiff适用：
-所述扩散表征频率fdiff小于局部最小频率fLM，并且
-在某个温度和电荷状态下，阻抗Z的绝对值|Z|随着蓄电池(12)的老化a严格单调变化，
(ix)以在扩散表征频率fdiff下的阻抗Z的虚部形式的第九SOH参数(pSOH9)，
(x)以半弧最大频率(fHbM)形式的第十SOH参数(pSOH10)和
(xi)以局部最小频率fLM的形式的第十一SOH参数(pSOH11)，
(c)根据SOH参数和pSOH,m·pSOH,n，m＝1,…,11,n＝1,…,m形式的所有混合项建立SOH行向量
Figure FDA0002443848770000021
并且
(d)将所述SOH行向量
Figure FDA0002443848770000022
与所存储的校准向量
Figure FDA0002443848770000023
相乘以获得老化参数KSOH。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所有的SOH参数。
3.一种用于确定蓄电池(12)的充电状态参数KSOC的方法，具有以下步骤：
(a)检测所述蓄电池(12)在不同频率f下的阻抗Z，从而获得奈奎斯特曲线，
(b)确定以下SOC参数中的至少一个：
(i)以第一曲线形状参数(pSOH1)形式的第一SOC参数(pSOC1)，
(ii)以第二曲线形状参数(pSOH2)形式的第二SOC参数(pSOC2)，
(iii)以第三曲线形状参数(pSOH3)形式的第三SOC参数(pSOC3)，
(iv)以在灵敏度频率fsens下的阻抗的实部形式的第四SOC参数(pSOC4)，
(v)以在灵敏度频率fsens下的阻抗的虚部形式的第五SOC参数(pSOC5)，
(vi)以如下两者的差的形式的第六SOC参数(pSOC6)，
-第四SOC参数(pSOC4)(＝在灵敏度频率fsens下的阻抗的实部)与
-在固定的相邻频率fN下的阻抗的实部，对于所述固定的相邻频率fN适用：
大于未老化的蓄电池的局部最低频率fLM，并且
与局部最低频率fLM相邻，并且
小于中心频率fZ，和
(vii)以在中心频率fZ下的阻抗的相角
Figure FDA0002443848770000024
形式的第七SOC参数(pSOC7)，
所述中心频率fZ位于半弧最大频率fHbM与局部最小频率fLM之间的中间三分之一，
(c)根据SOC参数和pSOC,m·pSOC,n，m＝1,…,7,n＝1,…,m形式的所有混合项建立SOC行向量
Figure FDA0002443848770000031
并且
(d)将所述SOC行向量
Figure FDA0002443848770000032
与所存储的SOC校准向量
Figure FDA0002443848770000033
相乘以获得充电状态参数KSOC。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所有的SOC参数。
5.一种用于确定蓄电池(12)的温度T的方法，具有以下步骤：
(a)检测所述蓄电池在不同频率f下的阻抗Z，从而获得奈奎斯特曲线，
(b)确定以下T参数中的至少一个：
(i)以第四SOC参数(pSOC4)形式的第一T参数(pT1)，
(ii)以第五SOC参数(pSOC5)形式的第二T参数(pT2)，
(iii)以第八SOH参数(pSOH8)形式的第三T参数(pT3)，
(iv)以第九SOH参数(pSOH9)形式的第四T参数(pT4)，以及
(v)以轴相交频率(fAS)形式的第五T参数(pT5)，
-在所述轴相交频率(fAS)下阻抗Z的虚部为零，并且
-所述轴相交频率(fAS)大于半弧最大频率(fHbM)，
(c)根据T参数和pT,m·pT,n，m＝1,…,5,n＝1,…,m形式的所有混合项建立T行向量
Figure FDA0002443848770000034
并且
(d)将所述T行向量
Figure FDA0002443848770000035
与所存储的校准向量
Figure FDA0002443848770000036
相乘以获得温度T。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，确定所有的T参数。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，校准向量
Figure FDA0002443848770000037
和/或
Figure FDA0002443848770000038
的计算包括以下步骤：
(α)提供新的蓄电池(12)，
(β)在所述蓄电池(12)的室温下测量容量KSOH，ist，
(χ)创建室温下的充电状态SOC，其由充电状态参数KSOC，ist量化，
(δ)创建蓄电池(12)的温度，其由温度KT量化，
(ε)确定SOH参数pSOH，ist，i，其中i＝1，...，11、SOC参数pSOC，ist，j，其中j＝1，...，7和温度参数pT，k，其中k＝1，...，5，
(φ)以Q个温度重复步骤(δ)和(ε)，其中4<Q<1000，
(γ)以M个充电状态重复步骤(x)至(φ)，
(η)蓄电池老化，
(τ)重复步骤(β)至(η)(N-1)次直至预先给定的容量，从而获得N·M·Q个测量值，这些测量值以老化相关的SOH参数pSOH,ist,i、充电状态相关的SOC参数pSOC,ist,j和温度相关的T参数PTK的形式分别具有相关联的老化参数KSOH,ist、相关联的充电状态参数KSOC,ist和相关联的温度KT，ist，并且
Figure FDA0002443848770000041
根据所述测量值计算SOH校准向量
Figure FDA0002443848770000042
SOC校准向量
Figure FDA0002443848770000043
和T校准向量
Figure FDA0002443848770000044
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，计算SOH校准向量
Figure FDA0002443848770000045
具有以下步骤：
(α)根据老化相关的老化参数KSOH,ist(r)，r＝1,…,N·M·Q，建立SOH测量值向量
Figure FDA0002443848770000046
(β)建立SOH参数矩阵
Figure FDA0002443848770000047
Figure FDA0002443848770000048
在SOH参数矩阵的行中存在行向量
Figure FDA0002443848770000049
其中所述行向量
Figure FDA00024438487700000410
由SOH参数和pSOH,ist,m·pSOH,ist,n，m＝1，...，11，n＝1，...，m形式的所有混合项建立，以及
(δ)计算SOH校准向量
Figure FDA00024438487700000411
在仅保留
Figure FDA00024438487700000412
的重要分量的情况下，方程组
Figure FDA00024438487700000413
最优地近似所述SOH校准向量
Figure FDA00024438487700000414
其中将不重要的分量置为零并且借助逐步回归迭代地确定
Figure FDA00024438487700000415
的重要分量。
9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算SOC校准向量
Figure FDA00024438487700000416
具有以下步骤：
(α)根据SOC参数KSOC,ist(r)，r＝1,…,N·M·Q，
建立SOC向量
Figure FDA0002443848770000051
(β)建立SOC参数矩阵
Figure FDA0002443848770000052
在SOC参数矩阵的行中存在行向量
Figure FDA0002443848770000053
其中所述行向量
Figure FDA0002443848770000054
由SOC参数和pSOC,ist,m·pSOC,ist,n形式的所有混合项建立，
Figure FDA0002443848770000055
计算SOC校准向量
Figure FDA0002443848770000056
在仅保留
Figure FDA0002443848770000057
的重要分量的情况下，方程组
Figure FDA0002443848770000058
最优地近似所述SOC校准向量
Figure FDA0002443848770000059
其中将不重要的分量置为零并且借助逐步回归迭代地确定
Figure FDA00024438487700000510
的重要分量。
10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，计算T校准向量
Figure FDA00024438487700000511
具有以下步骤：
(α)根据温度KT,ist(r),r＝1,…,N·M·Q，
建立T向量
Figure FDA00024438487700000512
(β)建立T参数矩阵
Figure FDA00024438487700000513
在T参数矩阵的行中存在行向量
Figure FDA00024438487700000514
其中所述行向量
Figure FDA00024438487700000515
由T参数和pT,ist,m·pT,ist,n，m＝1,…,5,n＝1,…,m形式的所有混合项建立，以及
Figure FDA00024438487700000516
计算T校准向量
Figure FDA00024438487700000517
在仅保留
Figure FDA00024438487700000518
的重要分量的情况下，方程组
Figure FDA00024438487700000519
最优地近似所述T校准向量
Figure FDA00024438487700000520
其中将不重要的分量置为零并且借助逐步回归迭代地确定
Figure FDA00024438487700000521
的重要分量。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113484784A (zh) * 2021-06-24 2021-10-08 浙江大学 一种基于两点阻抗老化特征的锂电池在线老化诊断方法
CN113945302A (zh) * 2021-12-20 2022-01-18 中创新航科技股份有限公司 一种电池内部温度的确定方法及其确定装置

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200122903A (ko) * 2019-04-19 2020-10-28 주식회사 엘지화학 비파괴 저항 분석을 이용한 배터리 관리 장치 및 방법
SE545121C2 (en) * 2020-03-24 2023-04-04 Batixt IP AB Measuring device and method for determining an electrical property
CN112649737A (zh) * 2020-12-24 2021-04-13 湖北亿纬动力有限公司 一种锂离子动力电池的电化学阻抗分析方法与应用
US20220334185A1 (en) * 2021-04-14 2022-10-20 Analog Devices, Inc. Technique for estimation of internal battery temperature
CN113759250B (zh) * 2021-07-12 2022-05-13 清华大学 燃料电池的寿命预测方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003071617A2 (en) * 2002-02-19 2003-08-28 The Penn State Research Foundation Model-based predictive diagnostic tool for primary and secondary batteries
JP2011232075A (ja) * 2010-04-26 2011-11-17 Yokogawa Electric Corp 電池特性評価装置および電池特性評価方法
CN102859378A (zh) * 2010-02-17 2013-01-02 Ifp新能源公司 藉由电化学阻抗频谱的电池原位诊断方法
DE102016201026A1 (de) * 2016-01-25 2017-07-27 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung einer Restkapazität einer Batterie
US20170219660A1 (en) * 2014-07-25 2017-08-03 Lithium Balance A/S Electrochemical impedance spectroscopy in battery management systems
CN107192952A (zh) * 2017-03-31 2017-09-22 中国电力科学研究院 一种电池内部温度检测方法和装置
CN108957323A (zh) * 2017-05-18 2018-12-07 中信国安盟固利动力科技有限公司 一种电池健康状态的判断方法及装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR2965360B1 (fr) * 2010-09-27 2013-03-29 IFP Energies Nouvelles Procede de diagnostic in situ de batteries par spectroscopie d'impedance electrochimique
US10180460B1 (en) * 2012-04-20 2019-01-15 Motiv Power Systems, Inc. Performing active interrogation of battery packs in situ to obtain precise SOC and SOH estimates
FR2994745B1 (fr) * 2012-08-21 2016-07-01 Centre Nat D' Etudes Spatiales (Cnes) Procede d'estimation du vieillissement d'une batterie
DE102013214821A1 (de) * 2013-07-30 2015-02-05 Robert Bosch Gmbh Elektrochemisches Speichermodul und Verfahren zur Untersuchung einer elektrochemischen Speicherzelle in einem Modul
US10393813B2 (en) * 2013-08-27 2019-08-27 The Regents Of The University Of Michigan On-board state of health monitoring of batteries using incremental capacity analysis
GB2537406B (en) * 2015-04-16 2017-10-18 Oxis Energy Ltd Method and apparatus for determining the state of health and state of charge of lithium sulfur batteries
US10209314B2 (en) * 2016-11-21 2019-02-19 Battelle Energy Alliance, Llc Systems and methods for estimation and prediction of battery health and performance

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2003071617A2 (en) * 2002-02-19 2003-08-28 The Penn State Research Foundation Model-based predictive diagnostic tool for primary and secondary batteries
CN102859378A (zh) * 2010-02-17 2013-01-02 Ifp新能源公司 藉由电化学阻抗频谱的电池原位诊断方法
JP2011232075A (ja) * 2010-04-26 2011-11-17 Yokogawa Electric Corp 電池特性評価装置および電池特性評価方法
US20170219660A1 (en) * 2014-07-25 2017-08-03 Lithium Balance A/S Electrochemical impedance spectroscopy in battery management systems
DE102016201026A1 (de) * 2016-01-25 2017-07-27 Volkswagen Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zur Bestimmung einer Restkapazität einer Batterie
CN107192952A (zh) * 2017-03-31 2017-09-22 中国电力科学研究院 一种电池内部温度检测方法和装置
CN108957323A (zh) * 2017-05-18 2018-12-07 中信国安盟固利动力科技有限公司 一种电池健康状态的判断方法及装置

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113484784A (zh) * 2021-06-24 2021-10-08 浙江大学 一种基于两点阻抗老化特征的锂电池在线老化诊断方法
CN113945302A (zh) * 2021-12-20 2022-01-18 中创新航科技股份有限公司 一种电池内部温度的确定方法及其确定装置

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