CN113574764A - 可再充电电池模块的借助于动态编程算法的充电管控方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种可再充电电池模块的充电管控方法,所述充电管控方法应用在机动车辆领域中,尤其是用于所谓超快速再充电桩。所述充电方法明智地实施动态编程优化算法以生成最优充电计划。为此,所述方法包括以下步骤:确定(E01)所述电池模块的充电范围的呈网格形式的划分,计算(E02)所述网格的每个点之间的充电电流,计算(E03,E04)充电计划以达到所述网格的每个点,根据最优化判据选出(E05)最优充电计划以达到每个点,然后向电流设定值表格中记录(E06)能够依据各个最优计划达到每个点的充电电流。
Description
技术领域
本发明的领域涉及一种(特别是用于给电动车辆充电的)可再充电电池系统的充电分布(profil)的计算方法。
背景技术
如今,相对于热力车辆,电动车辆的续航里程仍比较低。对于较长距离的行程,机动车辆制造商力图限制续航里程约束,并为此旨在提供再充电方案,所述再充电方案能够在每两个驾驶小时建议一次休息的二十分钟期间把电池充满电。
为此,已知实施一些恒定充电电流式充电协议。然而,迄今提供的恒定电流式充电分布建立在电池系统的理论内部参数基础上,所述理论内部参数在充电期间保持恒定并且对于预确定的初始状态有效。然而,在实际驾驶情形中,环境条件和车辆条件可能与理论条件有所不同。这些差异可能损害电池的完整性并且加速电池的老化。
从现有技术中已知,文件EP2276139A2提供了一种电池系统的快速充电方法,该快速充电方法使具有恒定直流和恒定电压的连续充电阶段交替,以便增加充电电流从而减小充电时间,同时避免电池状态降级。更确切地,所述电池的数学模型包括根据荷电状态可变的功能组件,该功能组件能够降低充电电压以防止镀锂现象(通常由英文术语“LithiumPlating”表示)。
在文件US2017/0267116A1中描述了一种替代策略,其中,充电控制方法考虑到驾驶员的驾驶习惯以适配目标充电等级。更确切地,根据该方案,在日常行程期间预先记录在存储器中的再生制动阶段可经预测用于在再充电能量数量根据所期待的驾驶分布进行适配的措施下确定经优化的充电分布。此外,电池系统的热调节经执行用于在最优的热条件中操作再充电。
另外,在电气功率为350kW的再充电桩(超快速充电桩)上运行的且发送了可达到400A的充电电流的所谓快速充电协议引起电池单元件的过早老化,该过早老化尤其是由所述单元件的温度上升导致。上文描述的方案设计用于利用超快速充电桩的最大化电流,并因此不利地造成了电池系统的加速老化。
此外,当在高温条件下触发快速充电时,保护机制会限制充电电流,因此由于饱和而增加了再充电时间。特别地,现有技术中已知的充电方法没有考虑到初始条件来在令人满意的时长中达到完全充电。
发明内容
因此存在对于克服上述问题的需要。本发明的目的在于提供一种经改善充电管控方法,该经改善充电管控方法能够根据初始充电条件适配充电分布,以保证在受约束时长中达到预确定的再充电等级。本发明的另一目的在于限制在快速充电期间的过早饱和现象。本发明的另一目的在于提供一种充电方法,该充电方法使用户能够管控由快速充电导致的车辆电池系统老化。
更确切地,本发明涉及一种可再充电电池模块的充电方法,所述充电方法包括确定充电计划并且根据所述充电计划控制充电电流设定值。根据本发明,所述方法还包括以下连续的步骤:
-a)向存储器中记录呈网格形式的使所述电池模块的充电范围离散的划分,所述网格是根据温度步长和充电演变变量步长的二维网格,
-b)对于所述网格的每个点,计算单位充电电流值,所述单位充电电流中的每个对应于所述电池模块根据所述充电演变变量步长向其中每个相邻点的温度状态变化,
-c)对于每个所谓的点,计算至少一个充电计划,所述至少一个充电计划限定了从预确定的初始点向每个所谓的点的一系列单位充电电流值,
-d)计算每个充电计划的最优化判据(critère d’optimisation),所述最优化判据取决于所述充电计划的电池模块的温度变化量,并且所述最优化判据使得能够选出最优充电计划,
-e)对于所述网格的每个点,根据所述最优化判据选出最优充电计划,所述最优充电计划限定了一系列单位充电电流值,
-f)对于所述网格的每个点,向充电电流设定值表格中记录所述最优充电计划的一系列值中的最后一个(dernière)单位充电电流值,
-g)在所述电池模块的充电期间,通过根据与每个所谓的点对应的电池模块的即时(instantané)状态读取所述表格来确定所述充电电流设定值。
根据变型,每个点的最优充电计划的选出e)还根据调节系数,所述调节系数是用于在所述充电计划的充电期间相对于所述电池模块的老化等级调节所述充电计划的充电时长的调节系数。
根据变型,所述调节系数取决于充电计数器,在检测到预确定的所谓快速充电充电模式的激活的情况下,所述充电计数器激活。
根据变型,所述调节系数还取决于所述电池模块的至少一个状态参数,所述至少一个状态参数表征所述电池模块的老化。
根据变型,所述调节系数还取决于可由所述电池模块的用户手动配置的可配置参数,所述可配置参数使得能够修改所选出的最优计划的充电时长以及能够修改老化等级。
根据第一实施方式,所述网格的每个点对应于所述电池模块的温度值和所述电池模块的荷电状态值,并且,所述最优化判据是相对于所述充电计划的温度变化量地表征所述充电计划的时长的变量。
根据第一实施方式的变型,所述电流设定值表格是映射,所述映射根据正在充电的电池模块的即时温度和即时荷电状态发送电流设定值的值。
根据第一实施方式的变型,所述网格的每个点的最优充电计划是逆充电计划,其中,所述初始点具有的荷电状态值在所述电池模块的70%荷电状态与100%荷电状态之间,优选地为80%荷电状态。
根据本方法第二实施方式,所述网格的每个点对应于所述电池模块的温度值和所述电池模块的从触发充电的时刻起的充电时长值,并且,所述最优化判据是相对于所述充电计划的温度变化量地表征所述充电计划的能量数量变化量的变量。
根据第二实施方式的变型,所述电流设定值表格是设定值矢量,所述设定值矢量根据正在充电的电池模块的即时荷电状态发送电流设定值的值。
根据变型,在所述电池模块的从每个所谓的点向相邻点的温度状态变化期间,根据所述电池模块的预确定的电气模型并且根据经强加给所述电池模块的充电电流限制来计算从每个点向相邻点的单位充电电流。所述单位充电电流相对于所述充电演变变量步长恒定,相对于依据第一实施方式的荷电状态步长或依据第二实施方式的充电时长步长恒定。
根据变型,所述方法包括向存储器中记录所述网格的每个点的最优充电计划的最优化判据,并且每个点的最优充电计划的选出根据所述最优充电计划的每个所谓的点的在先点的最优化判据。所述方法由此重复使用优化计算,所述优化计算已执行用于所述网格的在先点。
本发明还涉及一种电池模块的充电管控计算机,所述充电管控计算机包括用于实施所谓动态编程递归(récursif)算法的计算模块,所述计算模块配置用于至少执行根据上述实施方式中任一个所述的充电方法的步骤a)至f),以向所述计算机的存储器中记录充电电流设定值表格,并且能够在所述电池模块的充电期间通过根据所述电池模块的即时状态读取所述表格来确定所述充电电流设定值。
本发明还涉及一种包括电池系统的机动车辆,所述电池系统配备有电池系统的电池模块的所述充电管控计算机。
本发明还涉及一种包括电池系统的机动车辆,所述电池系统配备有电池系统中电池模块的充电管控计算机,其中,所述计算机包括存储器(该存储器中记录有通过根据所述方法的所述第一实施方式的其中任一变型所述的方法发送的映射),并且包括与再充电桩接合的通信接口,所述计算机配置用于通过根据所述电池系统的荷电状态和温度的即时参数读取所述映射来向所述再充电桩发送充电电流设定值。
本发明还涉及一种包括指令的电脑程序产品,所述指令在由电池系统控制单元执行程序时使该电池系统控制单元实施根据本发明的电池模块的充电方法的任一实施方式。
实施所谓动态编程优化算法以确定最优充电分布,其有利之处在于能够发送在充电时长约束和/或可接受老化约束方面最优的充电电流设定值。另外,所述充电方法根据所述电池模块的温度和荷电状态的初始条件适配所述充电电流设定值,以便在最优时长中操作所述电池模块的再充电来达到目标荷电状态。由于所述充电方法,所述电池系统明智地操控所述充电电流设定值,以防止由所述电池模块的较大温度上升导致的电流饱和限制现象。
附图说明
通过阅读下文中作为非限制性示例给出的详细说明和附图,本发明的其它特征和优点将更加清楚,在所述附图中:
-图1示出了根据本发明的可再充电电池系统的功能简图。
-图2示出了充电电流管控模块的根据本方法第一实施方式(所谓离线(horsligne)计算模式)的功能简图。
-图3示出了根据本发明的电池模块的充电方法的框图,该充电方法能够发送依据所谓动态编程优化算法确定的充电电流设定值。
-图4示意性地示出了在本方法第一实施方式的执行期间的电池充电范围网格的一部分。
-图5示出了所述电池系统的电气模型,该电气模型经实施用于计算在根据本发明的充电方法的执行期间的充电电流。
-图6示意性地示出了电池充电范围网格,其中示出了在初始点与最终目标点之间的充电计划,该充电计划根据本发明的充电方法的第一实施方式来计算。
-图7示意性地示出了最优充电分布的映射的示例,该映射基于根据本发明第一实施方式来计算。
-图8是示出了电池系统在实施根据本发明的充电方法的测试阶段期间的充电电流操控和温度演变的曲线图。
-图9示出了充电电流管控模块的根据本方法第二实施方式(所谓在线(en ligne)计算模式)的功能简图。
-图10示意性地示出了在本方法第二实施方式的执行期间的电池充电范围网格的一部分。
-图11示意性地示出了作为电池系统荷电状态值的函数的最优充电电流矢量。
具体实施方式
图1示意性地描述了电池系统10,该电池系统装备有由一个电池单元件或由多个电池单元件构成的电池模块。所述系统特定地配置用于实施根据本发明的充电方法。此处,本发明作为示例地描述了可再充电电动机动车辆的应用。当然,本发明应用于包括了在再充电桩处可再充电的可再充电电池系统的任何类型的工业应用。
典型地,在此处描述的示例中,所述车辆包括电池系统,该电池系统包括电池模块,该电池模块配备有多个例如使用锂离子技术的电气单元件,该电气单元件借助于一个或多个电池子系统电气连接成串联架构和/或并联架构。所述方法有利地应用于可接收(在200V与500V之间,甚至是直到1000V的)充电电压的功率电池系统,特别是应用于本说明书中由“快速充电”所表示的充电。然而,注意到,所述方法并不排除应用于单个电池单元件的充电。
电池系统10包括具有集成电路的计算机类型的控制单元12(通常表示成BMS(即英文“Battery Management System”)),该控制单元包括再充电接口,该再充电接口用于与处在车辆外部的且与电气网络连接的再充电桩13协作。例如,再充电桩13设计用于根据具有从10kW至超过350kW的标准化功率等级(FC10,FC20,FC50,HPC150,HPC250,HPC350)的可兼容再充电电压来运行。更确切地,所述车辆的电池系统10的再充电接口设计用于在至少在200V与1000V之间的电气电压下运行并且可承受大约500A的最大电气电流。所述再充电接口例如与标准DIN SPEC 70121(涉及了电动性-用于调节组合充电系统中的直流式充电的在直流式再充电桩与电动车辆之间的数字通信)和标准ISO15118(涉及了道路车辆-在车辆和电气网络之间的通信接口)可兼容。
如上文所述,本发明提出实施一种充电方法,该充电方法能够发送充电电流设定值CCR,该充电电流设定值依据通过优化算法获得的最优充电分布,该优化算法例如是动态编程优化算法(首字母缩合词为DP,通常用英文表示成“Dynamic Programming AlgorithmOptimalization”)。优化算法DP能够确定在一个或多个经强加最优化判据方面最优的充电电流。所述最优化判据例如是充电时长、要在经确定时长中充电的能量数量又或所述电池模块在充电期间的老化。
该实施可借助于计算模块11实施以操控所述充电电流,该计算模块11配置用于至少根据正在充电的电池模块的即时状态参数PT(该即时状态参数由控制单元12发送)发送充电电流设定值CCR。当然,可考虑到所述车辆的其它固有运行参数,例如所述电池系统的热调节能力。
计算模块11可借助于专用于计算充电电流设定值CCR的计算机安装在电池系统10中,并且与控制单元12协作,如图1上所示。然而,该实施方式并不是必须的。可设想,由计算模块11实施的功能与BMS控制单元12集成,又或进一步地处在电池系统10外部、例如处在所述车辆的控制单元中,在混动车辆的情况下,所述控制单元例如是所述车辆的热力发动机计算机、牵引电机计算机或监控计算机。在后几种实施方式中,电流设定值CCR直接而无需网关(经由所述BMS的控制单元12)地发送到再充电桩13。因此,根据本发明,计算模块11可实施成软件模块(或信息(又或“software”))的形式,又或电子电路(或“hardware”)的形式,又或电子电路与软件模块的组合的形式。
现在,图2更确切地描述了功能块600,该功能块用于实施由计算模块11实施的功能,以操作根据本发明的充电方法的第一实施方式(所谓离线计算模式)。根据该计算模式,充电分布记录在计算机的存储器中且记录成表格、矩阵或映射的形式,该充电分布的最优充电电流值独立于充电触发地且独立于所述电池模块的在充电时刻上的初始条件地计算。例如,所述方法设计了,所述最优充电分布可(在车辆制造期间在工厂中或者在销售之后在车辆使用寿命过程中的任何时刻上)在请求下(以由车载的计算模块11装载的方式)由计算模块11计算。
也并不排除,所述最优分布可由经由通信接口(例如车辆售后管理中心、工厂、在线管理平台、甚至是经销商)可访问的远程计算模块确定。最后一种情况具有的优点在于,避免了使计算资源装载在车辆中来实施优化算法DP。因此,所述方法的步骤中的全部或部分设计用于由所述车辆的计算模块操作或者与处在车辆外部的计算模块协作地操作。
更确切地,功能块600的输入端接收由所述车辆的电池系统发送的标记为605至612的数据。块600包括第一功能块601,该第一功能块操作由所述电池系统执行的快速充电计数器功能。块601计数了在所述电池系统的使用寿命时长过程中由所述电池系统执行的快速充电次数。根据计数器值实施的计数能够估计由与快速充电有关的电气活动(尤其是温度上升和高充电电流)导致的电池单元件老化等级。
功能块600还包括第二功能块602,该第二功能块用于发送调节系数613,该调节系数用于相对于由正在充电的电池模块遭受的老化等级调节充电时长,该调节尤其是根据由快速充电计数器601发送的信息、根据可(经由人机界面,例如车辆的仪表板)由所述电池系统的用户手动配置的可配置参数606(该可配置参数使得能够修改充电时长以及修改在再充电期间由所述电池系统遭受的老化等级)、根据表征所述电池系统的老化状态的一个或多个参数609、610(例如,与所述电池系统的单元件的内阻有关的数据609和/或与所述电池系统的完全充电容量有关的数据610)来进行。所述老化等级理解成在快速充电的执行期间由电池系统的单元件遭受的劣化、由于高充电电流和温度突然上升造成的劣化。所述老化状态参数通过本领域技术人员已知的且装载在BMS系统的控制单元中的分析和诊断功能确定。
例如,所述调节系数是在0与1之间的值范围中可配置的,为1的值优化了充电时长,为0的值降低了老化等级(作为交换地,更长的充电时长),中间值操控了在充电时长与老化等级之间的折衷。如将在本说明书的下文中看到的,调节系数613根据每个充电计划的最优化判据的值限定了将在计算所有可能的充电计划之后选出哪个充电计划。该系数不直接影响单位充电电流的计算。
块600还包括第三功能块603,该第三功能块的功能在于根据构成所述电池系统的每个单元件的作为输入量接收到的数据607、608发送电池系统的即时荷电状态SOC值614和即时温度值615。特别地,所述最优充电电流由具有最高荷电状态SOC的单元件、由具有最大化温度的单元件以及由具有最小化温度的单元件限制。
最后,块600还包括第四功能块604,该第四功能块的功能在于依据根据本发明的充电方法发送最优充电电流设定值CCR。为此,块604的输入端接收调节系数值613、荷电状态SOC值614和单元件温度值615、电池系统老化状态值609、610以及与可由所述再充电桩发送的最大化充电电流有关的数据611和与水温有关的数据(该数据例如是固定变量)。
在第一实施方式的优选变型中,块604包含呈电流设定值CCR表格的形式的映射(该映射记录在电池系统控制单元的存储器中),以根据由块603选出的温度614和即时荷电状态615发送电流设定值的值。更确切地,通过以装载在所述车辆中的方式操作所有计算步骤,或者通过由外部计算模块操作所有计算步骤,由块604建立了映射,以如上所述地避免使特定于实施算法DP的特定计算资源集成在所述电池系统中。
补充来说,第一块和第二块601、602并不是必不可少的。所述第一块和所述第二块有利地能够根据老化等级和/或根据由用户决定的配置参数调节所述充电电流设定值,以根据所述快速充电的影响适配所述充电时长。然而,在简化变型中,可设想所述充电方法发送最优设定值CCR而不考虑所述老化。
在图3上,现在描述所述方法的算法,该算法用于执行所述充电方法的第一实施方式(所谓离线模式)。在第一步骤E01中,所述充电方法包括第一记录步骤,该第一记录步骤用于向BMS控制单元的存储器中记录呈网格形式的使所述电池模块的充电范围离散的划分,该网格是根据温度步长和充电演变变量步长的二维网格。在该第一实施方式中,所述网格中所使用的电池模块的充电演变变量是所述电池模块的荷电状态。所述温度步长和所述荷电状态步长在整个充电范围上恒定。
然而,并不排除,所述步长是可变的,以便对于特定的充电区域获得更精细的充电电流管控精度。
所述网格具有的优点在于把所述电池系统的大幅度的充电范围划分为多个小幅度的网眼,对于所述网眼中的每个,计算最优充电电流。每个网眼相对于在两个荷电状态SOC值之间的荷电状态变化量地限定正在充电的电池模块的在两个温度值之间的温度变化量。所述网眼由所述网格的点限界,所述点中的每个与温度值和荷电状态SOC值相关联。所述变化量可由术语“细度”、“分辨率”或“网格步长”表示。接下来,基于优化算法DP和在预确定的最优化判据方面最优的电流值,所述方法对于整个充电范围选出最优充电计划。
在图4上,示意性地且简化地示出了网格100的一部分,其中,荷电状态SOC值显示在横坐标轴上,温度T值显示在纵坐标轴上。每个点Mi,j与正在充电的电池模块的温度范围以及所述电池模块的荷电状态范围相关联。所述网格覆盖所述电池模块的充电范围,该充电范围例如限定在25°与45°之间的温度之间和在电池系统总容量的5%与90%之间的荷电状态SOC之间。根据所寻求的需要,可设想其它充电范围,通常地,在系统总容量的10%与80%之间铺展的荷电状态范围足以覆盖所述车辆的续航里程需求。
所述网格步长可以是十分之几摄氏度,例如在0.5摄氏度与1摄氏度之间,在荷电状态SOC的轴上是十分之几荷电状态SOC百分比,例如在0.5%荷电状态与5%荷电状态之间。理解到,所述网格的经选择分辨率一点也不是限制性的,并且尤其取决于所追求的性能以及可用的计算和存储资源,特别是当优化计算装载在车辆中时。
接下来,在所述充电方法的第二步骤E02中,如图4所示,所述方法包括对于每个点Mi,j,计算单位充电电流值I1、I2、I3,所述单位充电电流值中的每个根据所述荷电状态步长而分别与所述电池模块向其中每个与点Mi,j相邻的相邻点Mi-1,j;Mi-1,j-1;Mi-1,j-3的温度状态变化相关联。
更确切地,对于一个或多个网眼的在温度上的状态变化,单位充电电流值I1、I2、I3在所述网格的荷电状态步长上恒定。
为了简化起见,图4仅示出了对于单位电流值I1至I9的计算,所述单位电流值构成了在初始点Mi,j与目标点Mi-3,j-3之间的三个充电计划PC1、PC2、PC3。然而,对于所有相邻点或对于从所述相邻点中选出的一部分,实施所述计算方法的实施例。
根据优化算法DP,对于单位充电电流(例如I1至I9)的计算从初始点Mi,j起一个网眼接一个网眼重复地操作直到达到预确定的最终目标点Mm,n。对于该第一实施方式,从一个计算回路到另一个计算回路的转换在所述网格的荷电状态SOC变化量上一个步长接一个步长地实施。
另外,依据该第一实施方式(所谓离线模式),如图4上可见,注意到,单位充电电流I1至I9的一个点接一个点的重复计算回路按照逆路径相对于通常发生在所述电池系统的充电期间的充电变化量和温度变化量地发生(通常表示成“backward”计算,英语中的DP算法)。事实上,依据对于递归优化算法DP的优化追求的执行,实施了对于单位充电电流的计算(伴随着充电变化量和温度变化量的下降)。因此,所述初始点具有的荷电状态值在所述电池系统的70%荷电状态与100%荷电状态之间,优选地为80%荷电状态。预确定的最终目标点Mm,n具有的荷电状态值在所述电池的0%荷电状态与20%荷电状态之间,优选地为5%荷电状态。
对于单位电流I1、I2,I3的计算基于所述电池系统的电气模型和所述系统的电气约束来实施。在图5上,示出了可用作示例的n阶Foster电气模型。此外,用于限制单位电流值的经强加电气约束尤其是可接受温度、可接受最大电流、最大化电压以及再充电桩的功率值。这些数据作为输入信息而被接收,以操作如图2上所示的方法。注意到,通常地,所述可接受最大化电流受单元件的最大化电流值(该最大化电流值取决于所述电池系统的荷电状态SOC)约束,并且受所述充电桩的最大化电流值(例如在350kW的充电桩上,400A)约束。后两个值中的一个或另一个强加了最大化限制。
参考图4,规定了单位充电电流I1对应于恒定充电电流,以使所述电池系统的状态能够从(与温度状态j和荷电状态SOCi相关联的)点Mi,j向(与具有相同值的温度状态j相关联的但与依据网格分辨率具有低值i-1的荷电状态SOC相关联的)相邻点Mi-1,j变化。所述单位充电电流I2对应于恒定充电电流,以使所述电池系统的状态能够从(与温度状态j和荷电状态SOCi相关联的)点Mi,j向(与依据网格分辨率具有低值j-1的温度状态和具有低值i-1的荷电状态SOC相关联的)相邻点Mi-1,j-1变化。
单位充电电流值是借助于提供二次方程的以下两个方程计算的,所述二次方程的解答能够获得允许从一个点到相邻点的转换的充电电流。温度变化量和SOC变化量取决于网眼数量,所述网眼数量对应于所述电池模块的状态变化。
-M.cp.dTbat/dt=R.i2+hs(Teau-Tbat),
-以及,dSOC/dt=I/C,
其中,dSOC/dt是网眼的荷电状态变化量,M是电池系统的质量,Cp是热容量,dTbat/dt是从一个点向相邻点的温度变化量,R是电池系统的电阻,该电阻是荷电状态和即时温度的函数,i是单位充电电流,H.S是热交换系数乘以交换截面,Tbat是电池系统的即时温度,Teau是固定变量(例如30℃)。
基于所述单位充电电流的用于从一个点到相邻点转换的值,所述方法确定单位时长,以操作在一个点接一个点地转换时在所述单位充电电流的作用下的充电变化量。该单位时长将在随后被利用用于计算所述充电计划的最优化判据的值以达到目标点。
接下来,在所述充电方法的第三步骤E03中,所述方法包括确定充电计划PCn,该充电计划限定了一系列具有恒定值的单位充电电流值,以能够从初始点穿过多个中间网眼达到目标点。
参考图4,所提起的初始点Mi,j和目标点Mi-3,j-3是重复计算回路的点,这些点限界了多个充电计划的在荷电状态SOC方面的变化量。在点Mi,j与Mi-3,j-3之间的充电计划PC1、PC2、PC3分别由电流设定值[I1,I4,I7]、[I2,I5,I8]和[I3,I6,I9]构成。
接下来,在第四步骤E04中,所述方法包括计算每个充电计划PCn的最优化判据COPn,所述最优化判据取决于所述充电计划的温度T变化量和荷电状态SOC变化量,并且所述最优化判据使得能够选择出最优充电计划。在离线的该第一实施方式中,所述最优化判据是充电计划的时长。所述充电时长并不是必须的判据。可看出,对于第二实施方式,所述最优化判据是SOC充电变化量的变量。此外,注意到,只要未达到预确定的最终目标点Mm,n,对于优化算法DP的每个计算回路,执行对于所述最优化判据的计算。
参考图4,注意到,PC1和PC3具有所有两个充电计划,其中,温度变化量在所述充电计划的一部分上(对于PC1,I1,对于PC3,I6、I9)是停滞的。因此,这表示充电时长COP1、COP3(分别对于PC1和PC3,可能过高),而PC2示出了具有相等的SOC充电变化量的恒定温度变化量。在充电计划的区段上的微弱温度变化量或零温度变化量可能表示充电电流的饱和因此高时长。
接下来,对于每个目标点,所述方法包括第五步骤E05,该第五步骤用于根据每个充电计划PCn的最优化判据COPn选出最优充电计划。为此,所述方法比较每个充电计划的充电时长并且选出具有最小时长的充电计划。仍然参考图4,假设充电计划PC2具有低于计划PC1和PC3的充电时长COP2。所述方法因此选出通过考虑所述充电时长的最优化判据而被视作最优计划的计划PC2,以从初始点Mi,j达到目标点Mi-3,j-3。
再次地,注意到,只要未达到预确定的最终目标点Mm,n,对于优化算法DP的每个计算回路,一个步长接一个步长重复地执行步骤E01至E05(伴随着根据所述网格的荷电状态变化量的下降)。在第一实施方式的优选变型中,所述初始点可以是与所述电池模块的(例如80%的)荷电状态SOC相关联的点中的一个,所述最终目标点可以是与5%的荷电状态SOC相关联的点中的一个。
参考图6,其中,为了更好地理解,以简化的方式示意性地示出了在初始点Mi,j(例如对于80%的荷电状态SOC和45摄氏度)与最终目标点Mm,n(例如对于5%的SOC和25摄氏度)之间的网格100。所述方法示出在该附图中在最后一个计算回路处,其中示出了三个充电计划101、102、103。此处,计划102是具有最小充电时长的最优计划。在该实施方式中,所述初始点优选地选择成具有最大化荷电状态且具有电池模块温度的最大化限制,以便允许由电池模块容许的最高电流值。还可设想其它值。
另外,依据优化算法DP的实施例,对于所述网格的每个点,所述方法包括向BMS控制单元的存储器中记录所述最优充电计划的最优化判据,此处,该最优化判据是根据第一实施方式的充电计划的时长。然后,所述方法包括根据(集成了最终目标点Mm,n的充电计划的)每个中间点的最优化判据选出在初始点Mi,j与预确定的最终目标点Mm,n之间的最优充电计划。以该方式,所述方法通过再使用(在达到最终回路之前已经计算的)每个中间计算回路的最优化判据的值节省了计算资源。
接下来,一旦达到所述网格的最终目标点Mm,n,所述方法包括记录步骤E06,该记录步骤用于向BMS系统控制单元的存储器中记录充电电流设定值表格,所述表格用于对于每个点存储能够达到每个所谓的点的最优充电计划的一系列单位充电电流中的最后一个值。在离线计算的该第一实施方式中,所述设定值表格是映射,该映射用于根据荷电状态SOC和温度的即时值发送充电电流设定值CCR。
仍然参考图4,其中,目标点是点Mi-3,j-3,对于该点,所选出的最优计划是计划PC2,因为该计划具有最小的时长以在可接受温度范围中经历由所述计划限定的充电变化量。由此,对于点Mi-3,j-3,被记录在设定值表格中的单位充电电流是单位充电电流值I8。注意到,在该示例的情况下,点Mi-3,j-3是在初始点Mi,j与预确定的最终目标点之间的中间点。
最后,对于网格100的点中的全部(或部分),所述电流设定值表格记录了能够达到这些所谓的点的最优计划的一系列单位充电电流中的最后一个值。
当对于映射的确定(例如在工厂中)由处在车辆外部的计算机执行时,该表格记录在电池系统的配置平台中并且在接下来在车辆制造期间配置在BMS控制单元的存储器中。所述映射可在车辆的使用寿命过程中更新,所述更新或是当车辆装载有配置用于实施整个充电方法的程序时由所述车辆实施,或是由更新模块实施。
在图7上,示意性地示出了映射300的示例,该映射能够发送最优充电电流设定值,所述最优充电电流设定值记录在车辆电池系统的存储器中。该映射索引了荷电状态SOC范围和温度T范围,此处,例如从0%至100%的SOC,从25℃至45℃的温度。所述映射根据车辆电池系统的荷电状态SOC和温度T的即时值发送充电电流值CCR。映射300的细度与网格100的细度直接相关。
为了简化所述映射的计算,可设想,表格格子可包含默认值,例如在整个行或整个列上。事实上,可设想,SOC值和温度值的范围由单个最优单位充电电流值配置,无论电池的老化状态或最优化判据如何。
注意到,或是在投入使用之前在工厂中,或是在所述车辆的使用寿命过程中,在充电触发之前执行步骤E01至E06。一旦所述车辆被引到再充电桩,在所述车辆与所述充电桩之间通信信息,尤其是可兼容的充电电流。一旦再充电经触发,所述充电方法包括通过根据由电池系统BMS发送的荷电状态SOC和温度的即时值读取映射来确定E07充电电流设定值CCR。该充电电流设定值CCR接下来根据电池系统的荷电状态SOC和温度的即时值实时地传输到充电桩。
另外,根据所述方法的优选变型,在步骤E05期间,对于在初始点与预确定的最终目标点Mm,n之间的最优充电计划的选出根据调节系数613,该系数在图2上提到过。基于最优化判据COPn的值,所述方法选出充电计划,该充电计划的时长是调节系数的值的函数,该调节系数用于配置所述充电时长与所遭受的老化等级之间的折衷。
根据所述方法,调节系数值613与快速充电计数器601的增量成比例地演变,以便伴随着经计数的快速充电次数增加而减小老化等级。在所述方法的变型中,调节系数值613与老化状态参数值609、610成比例地演变,以便伴随着电池系统状态的降级而减小老化等级。
为了说明根据本发明的充电方法的实施测试,在图8上,示出了两个曲线图,这两个曲线图示出了对于所述充电电流的一序列操控。在上部部分中示出了在再充电过程中传输到再充电桩的充电电流设定值CCR。值Imax表示根据即时条件允许的最大电流限制值。在下部部分中示出了电池系统在同一再充电过程中的温度演变。这些曲线图证实了电流约束和温度约束得到遵循。已发现,所述充电电流的值根据在温度和荷电状态SOC方面的初始再充电条件值进行适配。
另外,通过修改所述调节系数的值,所述测试表明了,所述充电方法能够尤其是通过增加对于快速充电数量的接受性来增加电池系统的使用寿命时长。
图9现在描述了用于实施所述充电方法的功能块600的第二实施方式,其中,全部步骤都在所述车辆的充电操作触发时执行。该第二模式表示成“在线”计算模式。因此,所述方法的用于发送充电电流设定值表格的计算取决于所述电池系统在再充电时刻上的在温度、荷电状态SOC和老化状态方面的初始条件,并且旨在提供仅用于当前再充电操作的最优充电电流设定值。
第二实施方式与图2的不同之处在于,该第二实施方式首先包括功能块701,该功能块的功能在于发送充电电流设定值CCR表格,所述充电电流设定值表格此次仅取决于所述电池系统的荷电状态SOC的即时值。一旦触发了所述充电,就必须实施所述计算,并且所述计数可任选地在充电期间更新。需指出与第一实施方式的几个较大区别。该计算模式避免了记录充电分布映射(该充电分布映射旨在响应于所述车辆可能遇到的所有再充电情况),但作为交换地,所述车辆需集成优化算法DP的执行所需的计算资源。
在该第二实施方式中,模块600包括用于规划再充电的第五功能块702,该第五功能块的功能在于激活对于充电电流设定值表格的计算。
模块600还包括第六功能块703,该第六功能块的功能在于根据所述电池系统的荷电状态SOC的即时值读取所述充电电流设定值表格。
图3还能够示出所述方法的根据该第二实施方式的流程图。在步骤E01期间,功能块701向BMS控制单元的存储器中记录呈第二网格形式的使所述电池系统的充电范围离散的划分,所述第二网格是根据温度步长和充电演变变量步长的二维网格。在该第二实施方式中,所述演变变量表征在再充电的触发时刻之后的充电时长。所述触发时刻是所述电池系统的充电桩上的充电电流应用的经规划起始时刻。网眼限定了正在充电的电池模块的在两个温度值之间的温度变化量,并且限定了在所述触发时刻之后的在两个充电时刻之间的充电时长变化量。
在图10上,以简化的方式示意性地示出了第二网格200的一部分,其中,充电时长t值示出在横坐标轴上,温度T值示出在纵坐标轴上。每个点Mi,j与正在充电的电池模块的温度值以及时长值相关联。第二网格200覆盖所述电池模块的温度充电范围,该温度充电范围例如限定在25°与45°之间的温度以及充电时长之间,例如对于快速充电,所述充电时长可为大约20分钟。由网格200限定的充电时长的值一点也不限制本发明。
所述网格在温度轴上的步长可以是十分之几摄氏度,例如在0.5摄氏度与1摄氏度之间,并且所述网格在时间轴上可以是大约数秒或数分钟。理解到,所述网格的经选择分辨率一点也不是限制性的,并且尤其取决于所追求的性能以及车辆中可用的计算和存储资源。
在步骤E02期间,与第一实施方式(对于方程、所使用的电气模型以及经强加电气约束)相同地,执行对于单位充电电流的计算,所述单位充电电流在所述网格的充电时长步长上具有恒定值,不同之处在于,对于触发充电的经规划时刻,在与所述电池系统的温度的即时值相关联的初始点处发起一个点接一个点的转换,预确定的最终目标点Mm,n具有从几秒至几十分钟的充电时长值(优选地大约二十分钟的充电时长值),并且对应于所述电池模块的在80%荷电状态与90%荷电状态之间的经规划荷电状态(在电池系统的再完全充电的情况下,所谓快速充电)。当然,所述方法还可应用于具有短时长的不完全充电。
与第一实施方式相同地,所述优化算法是动态编程算法DP。所述算法是递归的,并且对于重复的计算回路(此次相对于温度和充电时长沿着充电的上升方向)一个网眼接一个网眼地执行。注意到,从一个计算回路到另一个计算回路的转换一个步长接一个步长地实施,伴随着由所述网格限定的时长变化量。
参考图10,观察到,从点Mi,j至点Mi+3,j+3的充电计划此次在温度和时长方面上升。图10仅示出了对于单位电流值I1至I9的计算,所述单位电流值构成了在初始点Mi,j与目标点Mi-3,j-3之间的三个充电计划PC1、PC2、PC3。然而,对于所有相邻点或对于从所述相邻点中选出的一部分,实施所述计算方法的实施例。
在该第二实施方式中,所述方法还包括用于确定充电计划PCn的确定步骤E03,所述充电计划限定了一系列单位充电电流值,以能够从初始点穿过多个中间网眼达到每个目标点。
接下来,在第四步骤E04中,根据该第二实施方式,所述方法包括计算每个充电计划PCn的最优化判据COPn,其中,所述最优化判据是经再充电能量数量,所述经再充电能量数量经规划用于由初始点和目标点限定的充电时长和温度的变化量。(对于经规划充电时长的)充电计划的经规划能量变化量或经规划荷电状态记录在电池系统BMS的存储器中,以便建立充电电流设定值表格。
接下来,对于每个点,在第五步骤E05期间,功能块701根据每个充电计划PCn的经再充电能量数量选出所述点的最优充电计划。所述最优计划将是具有最大荷电状态增加量的充电计划。
与第一实施方式相同地,所述最优计划的选出可可选地取决于调节系数613,由此能够有利于在由所述网格的充电计划限定的时长中的经充电能量数量而损害所述电池系统所遭受的老化等级,又或能够减小所述再充电在所述老化等级上的影响而损害所述能量数量并因此损害整体的充电时长。所述调节系数还可取决于所述快速充电计数器、所述电池模块的一个或多个老化状态参数又或可由用户手动配置的可配置参数(以有利于充电时长或在再充电期间遭受的老化等级)。
接下来,一旦达到所述网格的预确定的最终目标点Mm,n(例如所述网格的对应于所述电池模块的大约80%的经规划荷电状态的点),在步骤E06中,电池系统BMS控制单元向BMS的存储器中记录充电电流设定值表格,所述记录充电电流设定值表格对于每个点存储了(作为每个点的最优充电计划的组成部分的)单位充电电流的最后一个值以及对于所述充电时长的经设置用于再充电的经规划能量变化量的值。预确定的最终目标点Mm,n具有例如在15分钟与25分钟之间的充电时长值,优选地,当该充电涉及所述电池模块的完全再充电时,该充电时长值为大约20分钟。
在该第二实施方式中,所述设定值表格是最优充电电流矢量,相对于初始荷电状态SOC等级,该最优充电电流矢量根据从触发再充电的时刻起的经规划能量变化量的值发送充电电流设定值CCR。
如由图11示意性所示,功能块701向块703传输充电电流CCR的矢量400,该块703的功能在于在再充电E07期间根据从所述再充电的触发起测量的能量变化量或者根据所述电池系统的即时荷电状态SOC向再充电桩传递充电电流值CCR。该矢量400自所述再充电的触发起计算,并且可在充电操作期间更新。
Claims (10)
1.一种可再充电电池模块的充电方法,所述充电方法包括确定充电计划并且根据所述充电计划控制充电电流设定值,其特征在于,所述充电方法还包括以下连续的步骤:
-a)向存储器中记录(E01)呈网格(100)形式的使所述可再充电电池模块的充电范围离散的划分,所述网格是根据温度步长和充电演变变量步长的二维网格,
-b)对于所述网格的每个点,计算(E02)单位充电电流值(I1-I3),所述单位充电电流值中的每个对应于所述可再充电电池模块根据所述充电演变变量步长向其中每个相邻点(Mi-1,j;Mi-1,j-1;Mi-1,j-3)的温度状态变化,
-c)对于每个所谓的点,计算(E03)至少一个充电计划(PC1,PC2,PC3),所述至少一个充电计划限定了从预确定的初始点(Mi,j)向每个所谓的点的一系列单位充电电流值,
-d)计算(E04)每个充电计划(PC1,PC2,PC3)的最优化判据,所述最优化判据取决于所述充电计划的可再充电电池模块的温度变化量,并且所述最优化判据使得能够选出最优充电计划,
-e)对于所述网格的每个点,根据所述最优化判据选出(E05)最优充电计划(PC2),所述最优充电计划限定了一系列单位充电电流值(I2,I5,I8),
-f)对于所述网格的每个点,向充电电流设定值表格(300)中记录(E06)所述最优充电计划(PC2)的一系列单位充电电流值中的最后一个单位充电电流值(I8),
-g)在所述可再充电电池模块的充电期间,通过根据与每个所谓的点对应的可再充电电池模块的即时状态读取所述充电电流设定值表格来确定(E07)所述充电电流设定值。
2.根据权利要求1所述的充电方法,其特征在于,每个点的最优充电计划的选出e)还根据调节系数(613),所述调节系数是在所述充电计划的充电期间相对于所述可再充电电池模块的老化等级调节所述充电计划的充电时长的调节系数。
3.根据权利要求2所述的充电方法,其特征在于,所述调节系数(613)取决于充电计数器(601),当检测到预确定的所谓快速充电充电模式的激活时,所述充电计数器激活。
4.根据权利要求2或3所述的充电方法,其特征在于,所述调节系数(613)还取决于所述可再充电电池模块的至少一个状态参数(609;610),所述至少一个状态参数表征所述可再充电电池模块的老化。
5.根据权利要求2至4中任一项所述的充电方法,其特征在于,所述调节系数(613)还取决于能够由所述可再充电电池模块的用户手动配置的可配置参数(606),所述可配置参数使得能够修改所选出的最优计划的充电时长以及能够修改老化等级。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的充电方法,其特征在于,所述网格(100)的每个点对应于所述可再充电电池模块的温度(T)值和所述可再充电电池模块的荷电状态(SOC)值,并且,所述最优化判据是相对于所述充电计划的温度变化量地表征所述充电计划的充电时长的变量。
7.根据权利要求6所述的充电方法,其特征在于,所述充电电流设定值表格是映射(300),所述映射根据正在充电的可再充电电池模块的即时温度(T)和即时荷电状态(SOC)发送所述充电电流设定值(CCR)的值。
8.根据权利要求6或7所述的充电方法,其特征在于,所述网格的每个点的最优充电计划是逆充电计划,其中,所述初始点(Mi,j)具有的荷电状态值在所述可再充电电池模块的70%荷电状态与100%荷电状态之间,优选地为80%荷电状态。
9.根据权利要求1至5中任一项所述的充电方法,其特征在于,所述网格(200)的每个点对应于所述可再充电电池模块的温度(T)值和所述可再充电电池模块的从触发充电的时刻起的充电时长(t)值,并且,所述最优化判据是相对于所述充电计划的温度变化量地表征所述充电计划的能量数量变化量的变量。
10.根据权利要求9所述的充电方法,其特征在于,所述充电电流设定值表格是设定值矢量(400),所述设定值矢量根据正在充电的可再充电电池模块的即时荷电状态(SOC)发送所述充电电流设定值(CCR)的值。
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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