CN114002604A - 用于可再充电电池的荷电状态和容量估计的系统和方法 - Google Patents

Abstract

电池系统可以包括与电气系统可操作地联接的电池，以及与电池可操作地电联接的电池控制模块。电池控制模块可以读取电池数据，至少部分地基于电池数据估计电池的荷电状态，并且基于荷电状态误差来源的量级估计电池的荷电状态误差。此外，电池控制模块可以在电池的荷电状态误差超过预定的阈值时更新电池的健康状态估计。

Description

用于可再充电电池的荷电状态和容量估计的系统和方法

本申请是申请日为2017年2月22日、国际申请号为PCT/US2017/018909、国家申请号为201780053542.7、发明名称为“用于可再充电电池的荷电状态和容量估计的系统和方法”的中国发明专利申请的分案申请。

交叉引用

本申请要求2016年9月1日提交的名称为“SYSTEMS AND

METHODS FOR STATE OF CHARGE AND CAPACITY ESTIMATION OF A RECHARGEABLEBATTERY”的美国临时申请15/254,645的优先权和权益，所述美国临时申请全文援引并入本文中用于所有目的。

背景技术

本公开大致涉及电池和电池模块领域。更具体地，本公开涉及估计可再充电电池的荷电状态和容量。

该部分旨在向读者介绍可能与以下描述的本公开的各种方面相关的本领域的各个方面。相信这些讨论有助于向读者提供背景信息，以便于更好理解本公开的各种方面。因此，应当理解，应从这个角度来阅读这些描述，而不应将其视为对现有技术的承认。

利用一个或多个电池系统为车辆提供全部或部分原动力的车辆可以被称作xEV，其中术语“xEV”在本文中定义为包括使用电力用作全部或部分车辆原动力的以下所有车辆，或其任何变形或组合。例如，xEV包括利用电力用作全部原动力的电动车辆(EV)。本领域的技术人员将理解的是，混合动力电动车辆(HEV)(也被认为是xEV)将内燃机推进系统和电池供电电推进系统，例如，48伏(V)或130伏系统组合在一起。术语HEV可以包括混合动力电动车辆的任何变形。例如，全混合动力系统(FHEV)可以利用一个或多个电动机，或仅利用内燃机，或利用两者为车辆提供原动力和其他电力。相比之下，轻度混合动力系统(MHEV)在车辆怠速时停用内燃机，并在需要推进时，利用电池系统继续为空调单元、收音机或其他电子设置供电，以及利用电池系统重新启动发动机。轻度混合动力系统还可以在例如加速期间施加某种程度的动力辅助，以对内燃机进行补充。轻度混合动力系统一般为96V至130V，通过皮带式或曲柄式集成启动发电机回收制动能量。另外，微混合动力电动车辆(mHEV)也采用与轻度混合动力系统相似的“启停”系统，但mHEV的微混合动力系统可以向内燃机提供动力辅助，且在低于60V的电压下运行，或者mHEV的微混合动力系统可以不向内燃机提供动力辅助。为了当前讨论目的，应注意，mHEV一般在技术上不使用直接提供给曲柄轴或传动装置的电力用作车辆任何部分的原动力，但mHEV仍可被认为是一种xEV，因为当车辆在内燃机停用的情况下怠速，以及通过集成启动发电机回收制动能量时，其的确利用电力补充车辆的动力需求。另外，插电式电动车辆(PEV)是可以用外部电力源(例如，壁式插座)充电的任何车辆，可再充电的电池包中存储的能量驱动或有助于驱动车轮。插电式电动车辆(PEV)是电动车辆(EV)的一个子类，包括纯电动车辆或电池电动车辆(BEV)、插电式混合动力电动车辆(PHEV)，以及混合动力电动车辆和常规内燃机车辆的电动车辆转换。

与仅使用内燃机和传统电气系统(该传统电气系统一般是由铅酸电池供电的12V系统)的更传统的燃油动力车辆相比，上述xEV可以提供多个优点。例如，与传统的内燃机车辆相比，xEV可以产生更少的不良排放物，并且可以表现出更高的燃料效率，在某些情况下，这种xEV可以完全不使用汽油，如同特定类型的EV或PEV那样。

除了用于车辆(例如，汽车、船只、卡车、摩托车、飞机)之外，电池技术和可再充电电池的进展正被更频繁地用于可被称为固定式电池的应用中。固定式电池常用于备用或补充发电，随着电池在可再充电方面的改进并且随着此种技术价格下降，其应用变得更加普遍。例如，固定式电池可以用于工业应用和/或家庭应用。这些应用可以包括DC发电厂、变电站、备用发电机、输送分配、太阳能收集和电网供应。

随着技术持续进展，需要提供用于此类车辆的电池模块、固定式电池应用或系统，及其他电池系统的改进的状态和容量指示器。例如，由xEV或固定式电池应用使用的电力可以由可再充电的电池提供。在可再充电的电池处于运行中时，可能难以准确地描绘可再充电的电池的荷电状态或容量。本公开大致涉及在可再充电的电池、电池系统和/或xEV的操作期间估计可再充电的电池的实时参数。

发明内容

以下阐述了本文公开的某些实施例的概述。应当理解，呈现这些方面仅仅是为了给读者提供这些实施例的简要概述且这些方面不旨在限制本公开的范围。实际上，本公开可以涵盖下文可能未阐述的各种方面。

本公开涉及电池系统。电池系统可以包括与电气系统可操作地联接的电池，以及与该电池可操作地电联接的电池控制模块。电池控制模块可以读取电池数据，至少部分地基于电池数据估计电池的荷电状态，并且基于荷电状态误差来源的量级估计电池的荷电状态误差。此外，电池控制模块可以在电池的荷电状态误差超过预定的阈值时，更新电池的健康状态估计。

本公开还涉及电池控制模块的有形的、非暂时性的计算机可读介质，其存储可由处理器执行的指令。所述指令可以包括以下指令：使处理器读取可再充电的电池的电池数据，至少部分地基于从可再充电的电池读取的电池数据估计可再充电的电池的荷电状态，以及至少部分地基于荷电状态误差来源的量级确定荷电状态的荷电状态误差。此外，所述指令可以包括当荷电状态误差超过预定的阈值时，更新可再充电的电池的健康状态的指令。

本公开还涉及储能系统。储能系统可以包括车辆或固定式电池的电气系统，以及储能部件，该储能部件与车辆或固定式电池的电气系统电联接。储能系统还可以包括与储能部件联接的至少一个传感器和电池控制模块，所述传感器从储能部件收集储能部件数据。电池模块可以基于由至少一个传感器收集的储能部件数据估计储能部件的荷电状态，至少部分地基于荷电状态误差来源的量级估计电池的荷电状态误差，并且在电池的荷电状态误差超过预定的阈值时更新电池的健康状态估计。

附图说明

一经阅读以下具体实施方式并且参考附图，就可以更好地理解本公开的各种方面，其中：

图1是根据本文实施例的具有电池系统的车辆(xEV)的透视图，该电池系统贡献车辆的全部或部分动力；

图2是根据本文实施例的以混合动力电动车辆(HEV)形式的图1的xEV的剖面示意图；

图3是根据本文实施例的电池系统的示意图，例如，图1的xEV的电池系统，或固定式电池系统；

图4是根据本文实施例的图3的电池系统的控制模块的框图；

图5是根据本公开的方法的实施例SOC估计的误差来源的框图；

图6是根据本文实施例的一组交会图，其呈现了不同的开路电压校正误差和时间下，储能部件在荷电状态运行范围中的荷电状态误差；

图7是根据本文实施例的一组交会图，其呈现了不同的荷电状态误差值和时间下，储能部件在荷电状态运行范围中的估计容量；和

图8是根据本文实施例的过程流程图，其描述了更新储能部件的荷电状态和健康状态的方法。

具体实施方式

以下将描述一个或多个具体实施例。为了提供对这些实施例的简洁描述，在本说明书中未描述实际实施方式的所有特征。应当理解，在任何此类实际实施方式的开发中，如同在任何工程或设计项目中，必须做出许多特定于实施方式的决策以达到开发者的特定目标，诸如兼容系统相关和业务相关约束条件，这些约束条件可能因实施方式而异。而且，应当理解，此类开发工作可能是复杂并且耗时的，然而对于受益于本公开的普通技术人员而言却将是设计、制作和制造的例行任务。

本文中所述的电池系统可以用于给各种类型的电动车辆(xEV)和其他高电压储能/耗能应用(例如，电网电力储存系统)提供电力。此类电池系统可以包括一个或多个电池模块，每个电池模块具有多个电池单元(例如，锂离子(Li离子)电化学电池)，所述电池单元被布置和电连通，以提供用于对例如xEV的一个或多个部件供电的特定电压和/或电流。作为另一个实例，根据本公开实施例的电池模块可以与固定式电力系统(例如，非机动车系统)合并或将电力提供至固定式电力系统(例如，非机动车系统)。

基于相对于传统燃油动力车辆的优点，生产商，其通常生产传统的燃油动力车辆，可能期望在其车辆生产线内采用改进的车辆技术(例如，再生制动技术)。通常，这些生产商可以采用其传统的车辆平台之一作为起始点。相应地，由于传统的燃油动力车辆被设计成采用12伏特电池系统，所以一个12伏特锂离子电池可以用于补充12伏特铅酸电池。更具体地，12伏特锂离子电池可以用于更有效地捕获在再生制动期间产生的电能，并且随后供给电能从而为车辆的电气系统供电。

随着车辆技术进展，还可以在车辆的电气系统中包括高电压电气装置。例如，锂离子电池可以向轻度混合动力车辆中的电动机供给电能。通常，这些高电压电气装置使用大于12伏特的电压，例如高达48伏特的电压。因此，在一些实施例中，对12伏特锂离子电池的输出电压可以利用DC-DC变换器进行升压以便向高电压电气装置供电。附加地或替代地，48伏特锂离子电池可以用于补充12伏特铅酸电池。更具体地，48伏特锂离子电池可以用于更有效地捕获在再生制动期间产生的电能，并且随后供给电能从而为高电压电气装置供电。

因此，关于使用12伏特锂离子电池还是使用48伏特锂离子电池的设计选择可以直接取决于包含在具体车辆中的电气装置。然而，虽然电压特征可能不同，但是12伏特锂离子电池和48伏特锂离子电池的运行原理大致相似。更具体地，如上所述，两者都可以用于捕获在再生制动期间产生的电能，并且随后供给电能从而为车辆中的电气装置供电。

因此，为了简化以下论述，本公开将对关于具有12伏特锂离子电池和12伏特铅酸电池的电池系统的技术进行描述。然而，本领域的普通技术人员能够将本公开的技术适用于其他电池系统，例如具有48伏特锂离子电池和12伏特铅酸电池的电池系统。

本公开涉及电池和电池模块。更具体地，本公开涉及估计可再充电的电池的实时参数。特定的实施例涉及锂离子电池单元，其可以用于车辆环境(例如，混合动力电动车辆)以及其他储能应用/耗能应用(例如，用于电网的储能)。

鉴于前述，本公开描述用于估计可再充电电池的实时参数的技术。传统上，可再充电电池的额定容量可以通过使可再充电的电池在室温下利用恒定的放电率，从全充电状态完全放电进行测定。对于在车辆环境或固定式电池应用中使用的可再充电的电池而言，这种方法可能不实用。因此，可再充电电池的部分放电可以用来估计可再充电电池的容量。本公开中所述的电池控制模块可以利用以下详述的系统和方法来实时地或接近实时地估计可再充电电池的容量及其他参数。

为了帮助说明，图1是车辆10的实施例的透视图，所述车辆可以利用再生制动系统。尽管关于带有再生制动系统的车辆展开了以下论述，但本文中所述的技术可适应于使用电池捕获/储存电能的其他车辆，可以包括电动车辆和燃油动力车辆。此外，本文中所述的技术还可以适应于其他高电压储能/耗能应用，例如固定式电池系统(例如，电网电力储存系统)。

如上所述，可以期望电池系统12大程度上与传统车辆设计兼容。因此，电池系统12可以放置在车辆10中的原本容纳传统电池系统的位置。例如，如图所示，车辆10可以包括电池系统12，其位置与典型的内燃机车辆的铅酸电池类似(例如，在车辆10的发动机罩下方)。另外，如以下将更详细地描述，电池系统12可以放置为便于管理电池系统12的温度。例如，在一些实施例中，将电池系统12放置在车辆10的发动机罩下方可以使通风管道引导气流经过电池系统12，并冷却电池系统12。

图2中描述了电池系统12的更详细视图。如图所示，电池系统12包括储能部件14，其联接至点火系统16、交流发电机18、车辆中控台20，并任选地联接至电动机22。一般而言，储能部件14可以捕获/储存车辆10中产生的电能并将电能输出以便为车辆10中的电气装置供电。

换言之，电池系统12可以向车辆电气系统的部件供电，这些部件可以包括散热器冷却风扇、气候控制系统、电动转向系统、主动式悬架系统、自动泊车系统、电动油泵、电动增压器/涡轮增压器、电动水泵、加热挡风玻璃/除霜器、车窗升降电机、装饰灯、胎压监测系统、天窗电机控制器、电动座椅、报警系统、资讯娱乐系统、导航特征部、车道偏离警告系统、电动驻车制动器、外灯、或它们的任意组合。示例性地，在图示的实施例中，储能部件14向车辆中控台20、车辆内的显示器21和点火系统16供电，该点火系统可以用于启动(例如，用曲柄启动)内燃机24。

此外，储能部件14可以捕获由交流发电机18和/或电动机22产生的电能。在一些实施例中，交流发电机18可以在内燃机24运转时产生电能。更具体而言，交流发电机18可以将内燃机24的旋转产生的机械能转换成电能。附加地或可替代地，当车辆10包括电动机22时，电动机22可以通过将车辆10的移动(例如，车轮旋转)产生的机械能转换成电能来产生电能。因此，在一些实施例中，储能部件14可以捕获在再生制动期间由交流发电机18和/或电动机22产生的电能。因此，交流发电机18和/或电动机22在本文中通常被称为再生制动系统。

为了帮助捕获和供应电能，储能部件14可以经由总线26电联接至车辆的电气系统。例如，总线26可以使储能部件14能够接收由交流发电机18和/或电动机22产生的电能。此外，总线26可以使储能部件14能够将电能输出至点火系统16和/或车辆中控台20。因此，当使用12伏特电池系统12时，总线26可以携带通常在8-18伏特之间的电力。

此外，如图所示，储能部件14可以包括多种电池模块。例如，在图示的实施例中，储能部件14包括根据本公开实施例的铅酸(例如，第一)电池模块28和锂离子(例如，第二)电池模块30，其中每个电池模块28,30包括一个或多个电池单元。在其他实施例中，储能部件14可以包括任意数量的电池模块。此外，尽管第一电池模块28和第二电池模块30被图示为彼此相邻，但它们可以放置在车辆各处的不同区域中。例如，第二电池模块30可以放置在车辆10内部中或其周围，而第一电池模块28可以放置在车辆10的发动机罩下方。

在一些实施例中，储能部件14可以包括多种电池模块，以利用多种不同的电池的化学性质。第一电池模块28可以利用铅酸电池的化学性质而第二电池模块30可以利用锂离子电池的化学性质。在这种实施例中，可以改进电池系统12的性能，因为与铅酸电池的化学性质相比，锂离子电池的化学性质通常具有更高的库仑效率和/或更高的充电接受率(例如，更高的最大充电电流或充电电压)。因此，可以改进电池系统12的捕获、储存、和/或分配效率。

为了帮助控制对电能的捕获和储存，电池系统12还可以包括控制模块32。更具体而言，控制模块32可以控制电池系统12中的部件的运行，诸如储能部件14、交流发电机18和/或电动机22内的继电器(例如，开关)。例如，控制模块32可以调节每个电池模块28或30捕获/供应的电能量(例如，降低和重定电池系统12的额定值)，在电池模块28与30之间进行负荷平衡，确定每个电池模块28或30的荷电状态，确定每个电池模块28或30的温度，确定电池模块28或30的预测温度轨迹，确定电池模块28或30的预测寿命，确定电池模块28或30的燃料节约贡献，控制由交流发电机18和/或电动机22输出的电压或电流的量级，及诸如此类。

因此，控制模块32可以包括一个或多个处理器34和一个或多个存储器36。更具体而言，一个或多个处理器34可以包括一个或多个专用集成电路(ASIC)、一个或多个现场可编程门阵列(FPGA)、一个或多个通用处理器或其任意组合。通常，处理器34可以执行与本文中所述的处理器相关的计算机可读指令。此外，处理器34可以是固定点处理器或浮点处理器。

一个或多个存储器36可以包括易失性存储器，诸如随机存取存储器(RAM)，和/或非易失性存储器，诸如只读存储器(ROM)、光盘驱动器、硬盘驱动器、或固态驱动器。在一些实施例中，控制模块32可以包括车辆控制单元(VCU)的多个部分和/或单独的电池控制模块。此外，如图所示，可以包括控制模块32，其与储能部件14分开，例如独立式模块。在其他实施例中，电池管理系统36可以被包括在储能部件14内。

在某些实施例中，控制模块32或处理器34可以从设置在储能部件14内和/或周围的各种传感器38接收数据。传感器38可以包括各种传感器，以便对电池模块28或30测量电流、电压、温度和诸如此类。在从传感器38接收数据之后，处理器34可以将原始数据转换成对电池模块28和30的参数的估计。因此，处理器34可以使原始数据成为可向车辆10的操作者提供与电池系统12的运行有关的有价值信息的数据，并且与电池系统12有关的信息可以显示在显示器21上。显示器21可以显示由装置10产生的各种图像，例如用于操作系统的GUI或者图像数据(包括静态图像和视频数据)。显示器21可以是任何适合类型的显示器，例如液晶显示器(LCD)、等离子体显示器或有机发光二极管(OLED)显示器。此外，显示器21可以包括触敏元件，该触敏元件可以提供输入以便调整控制模块32的参数或由处理器34处理的数据。

储能部件14可以具有与典型的铅酸电池相当的尺寸，以限制为容置电池系统12而作出的车辆10设计的改造。例如，储能部件14可以具有与H6电池相似的尺寸，其可以是大约13.9英寸x 6.8英寸x 7.5英寸。如图所示，储能部件14可以被包括在单个连续壳体内。在其他实施例中，储能部件14可以包括联接在一起的多个壳体(例如，包括第一电池28的第一壳体和包括第二电池30的第二壳体)。在另外其他实施例中，如上所述，储能部件14可以包括位于车辆10的发动机罩下方的第一电池模块28，以及可位于车辆10的内部内的第二电池模块30。

更具体地，图3示出电池系统12的部件的示意图。如以上在图2的论述中所述，控制模块32可以调节每个电池模块28或30捕获/供应的电能量(例如，降低和重定电池系统12的额定值)，在电池模块28与30之间进行负荷平衡，确定每个电池模块28或30的荷电状态，确定每个电池模块28或30的温度，确定电池模块28或30的预测温度轨迹，确定电池模块28或30的预测寿命，确定电池模块28或30的燃料节约贡献，控制由交流发电机18和/或电动机22输出的电压或电流的量级，及诸如此类。具体而言，控制模块32可以实现基于由传感器38测量的电池参数来测量荷电状态(SOC)和/或健康状态(SOH)。

在一些实施例中，储能部件14可以包括单个锂离子电池单元或串联联接的多个锂离子电池单元。此外，本公开的实施例可以包括其他可再充电的电池的化学组成。储能部件14可以将储存的能量放电到负载40，该负载可以包括点火系统16、车辆中控台20、显示器21、电动机22，以及车辆10的任何其他电气部件。随着储能部件14将储存的能量放电到负载40，交流发电机18和/或电动机22可以向储能部件14提供能量，以补充先前放电给负载40的储能。传感器38可以测量储能部件14的电池参数，并且传感器38可以将测量值发送到控制模块32。储能部件14的电池参数可以包括端子电压测量值、端子电流测量值以及电池温度测量值。如以下详述，控制模块32处理测得的电池参数，以估计储能部件14的SOC和/或储能部件14的健康状态(SOH)(即，容量)。

另外，可以理解，本文中所述的系统和方法可以用于储能部件14的不同化学组成。例如，储能部件14的SOC和SOH可以代表单电池单元或多电池单元的锂离子电池、单电池单元或多电池单元的铅酸电池、上述电池的某种组合(例如，与铅酸电池并联电联接的锂离子电池)，或者任何其他单电池单元或多电池单元的电池的化学组成。此外，在具有并联电联接的多种电池化学组成的储能部件14中，可以对整个储能部件14确定SOC和SOH，或者可以对多种电池化学组成中的每一个计算SOC和SOH。

储能部件14的SOC可以通过电流积分、通过开路电压(OCV)测量和/或通过递归算法进行估计。例如，电流积分法可以包括对电流-时间的积分，由此测量了储能部件14在特定时间段的荷电量的变化。然而，电流积分法可能易受电流传感器不准确度、容量衰减以及初始SOC估计误差影响。OCV测量可以包括：当储能部件14处于静止状态时测量储能部件14的OCV，以及查阅将储能部件14的OCV与储能部件14的SOC相关联的查找表(例如，基于经验数据)。此外，在一些实施例中，可以在实时使用递归算法期间估计OCV测量。除了受限于储能部件14达到用以测量真实OCV值的弛豫状态的停机时间量，OCV测量方法还可能受限于电压和温度传感器的准确度。另外，递归算法可以利用等效电路模型和卡尔曼滤波来递归地估计SOC。然而，递归算法可能遭受基于模型不准确度和系统噪声的误差。还可以理解，可以利用各种技术，例如，利用卡尔曼滤波和等效电路电池模型对实时电池电流和电压进行线性回归，估计储能部件14的电池容量。此外，储能部件14的电池容量可以通过监测两个操作点(SOC)的储能部件14的开路电压(OCV)，并且监测在这些点之间的实际Ahr通量，并且查阅将OCV与SOH相关联的查找表进行确定。控制模块32可以对储能部件14执行电池单元容量估计。通常，储能部件14的SOH可以通过监测储能部件14的电池单元容量下降或电池单元电阻增高进行计算或表征。

现转向图4，图示了控制模块32的框图。控制模块32可以包括SOC模块50和SOH模块52。此外，SOC模块50和SOH模块52可以表示对存储在控制模块32的存储器36中的指令的操作，所述操作由控制模块32的处理器34执行。例如，SOC模块50可以表示一种操作，其估计储能部件14的SOC，以线54表示。此外，SOC模块50可以表示一种操作，其还估计SOC估计的SOC误差，并且SOC误差可以以线56表示。SOC误差可以对由SOC模块提供的SOC估计中存在多少不确定性提供指示。随着SOC误差百分比增大，SOC估计的准确度可以降低。因为SOC估计可以用作例如储能装置14的燃料量计，SOC估计的准确度可以有助于车辆维持准确的SOC估计。另外，SOH模块52可以提供对储能部件14的SOC的第二估计，其以线58表示，作为占储能部件14的初始SOC值的百分比。此外，SOH模块52还可以包括对SOC的估计，其以线60表示，作为占SOC估计的百分比，并且可以将其与由SOH模块提供的SOC估计(线58)相关联。

由SOC模块50提供的SOC估计(线54)可以通过与由SOH模块52提供的SOC估计(线58)不同的方法获得。例如，由SOC模块50提供的SOC估计可以通过积分估计获得，而由SOH模块提供的SOC估计可以基于开路电压(OCV)测量值进行计算。在此实例中，SOC模块50可以通过计算SOC的当前估计(线54)将积分方法实施为SOC_t^积分＝SOC_t0^积分+∫_t0^t

〖f(I_t)dt〗,即，基于荷电值的初始状态以及自前一计算起测量的电流的函数的积分来估计荷电状态。SOH模块52实施OCV测量方法可以基于弛豫值SOC_t0^OCV(当电池处于平衡时测量的SOC)计算SOC(线58)。在一些实施方式中，此弛豫可以通过卡尔曼滤波来实施。此外，SOH模块52还可以以安培小时(Ah)提供对储能部件14的容量的估计，以线62表示。应注意，可以实施估计储能部件14的SOC的其他方法。此外，注意到，SOH模块52还可以以安培小时(Ah)提供对储能部件14的容量的估计，以线62表示。

可以将以线54、56、58、60和62表示的SOC和容量值全部提供给SOC和容量估计逻辑模块64以获得改进的SOC估计和改进的SOC误差估计(箭头58)。估计逻辑模块64可以基于相关联的误差估计(分别是线56和60)确定它应赋予每个接收到的SOC值(线54和58)多少权重。此外，SOC和容量估计逻辑模块64可以在其计算中考虑设计目标66a、偏离数据66b(例如，储能部件14校准和参数)、SOC和SOH估计的期望的计算复杂性66c，以及车辆10的行驶循环66d。结果可以是估计逻辑模块64基于由线56和60提供的SOC和SOH误差估计确定何时更新SOC和/或SOH的值。

因此，当超过SOC误差估计(线56)的预定的阈值时，估计逻辑模块64可以通过线67将SOC校正容量的指示提供给SOC模块50，以使提供给估计逻辑模块64的SOC误差最小化。例如，当提供给估计逻辑模块64的SOC误差大于阈值百分比5％时，控制模块32可以对SOC模块50执行缩小误差操作，以减小SOC误差的值。在其他实施例中，阈值百分比可以是1％、10％或15％。在一些实施例中，当来自SOC模块(线54)和SOH模块(线58)的荷电状态估计之间的差异高于某一阈值时，估计逻辑模块64的操作可以被触发，该阈值可以是1％、5％、10％或15％。在其他实施例中，当放电深度(SOC的当前估计与SOC的初始估计之间的差异)高于阈值时，估计逻辑模块64的操作可以被触发，该阈值可以是10％、20％、50％、60％或80％。

在一些实施例中，缩小误差操作可以包括通过SOH模块更新储能部件的估计和/或调整SOC估计技术以补偿影响SOC准确度的变量。附加地或替代地，估计逻辑模块64还可以通过线68输出当前SOC估计、容量估计和SOC误差值。例如，控制模块32可以指令显示器21显示以线68表示的输出值。另外，存储器36可以存储以线68表示的输出值作为储能部件14的当前SOC和SOH估计以便潜在地用于确定随后的SOC和SOH估计，和误差。

图5是以上在讨论图4时所述的SOC估计的误差来源的框图。存在着可以影响SOC估计的准确度的许多变量。这种变量可以包括电压输出、电流输出、温度、静止时间、电池单元容量、库仑效率、自动放电、寄生吸取和储能部件14的电池单元平衡电流，及其他变量。SOC估计的误差来源通常可以划分为特定的误差类型，其与特定的现象和传感器误差来源对应。第一组误差类型是开路电压(OCV)校正误差80。OCV校正误差80通常可以以随机分布误差为特征，其基于各种SOC误差来源的量级。例如，OCV校正误差80的量级可能受到SOC弛豫时间82(例如，在进行OCV测量之前，在无附接的负载情况下，储能部件14具有多少时间)、温度传感器误差84、电池单元电压传感器误差86或者可能对储能部件14的OCV的准确度有影响的任何其他误差来源的影响。OCV校正误差80可能影响实施OCV方法来估计SOC的模块。

另一组误差类型是时间依赖性SOC误差88。时间依赖性SOC误差88可能起因于SOC误差来源，例如电流传感器偏置90、电池单元自动放电92或储能部件14的库仑效率94，的量级。随着SOC估计之间经过较大的时间量，这些误差来源可能估计会增大。即，归因于时间依赖性SOC误差88的误差值可能随着时间而累积。因此，为了使时间依赖性SOC误差88最小化，可以频繁地更新SOC估计。

此外，放电深度(DOD)(即，SOC操作范围)有界SOC误差96可以提供另一误差来源。DOD有界SOC误差96可以是SOC误差来源的量级的结果，SOC误差来源为例如电流传感器增益误差98和电池单元容量(SOH)误差100。可以理解，DOD有界SOC误差96和时间依赖性SOC误差88二者加在一起以表示电流积分误差102。电流积分误差可以影响实施积分法来估计SOC的模块。

在可以获得不同的估计SOC的方法的实施例中，可以将每种方法与误差相关联。例如，在一种系统中，其中在一模块中实施OCV方法而在第二模块中实施电流积分法，OCV校正误差80和电流积分误差102可以加在一起而形成SOC误差104，其可以表示储能部件14的SOC估计的整体SOC误差。然而，通过分别获得两个估计，分别地估计误差，如上所述，通过对每个SOC估计根据其相关联的误差进行加权，可以减小整体SOC估计误差。

图6是一组交会图，其呈现对于不同的OCV校正误差和时间，在SOC操作范围中储能部件14的SOC误差，其中具有8Ah实际容量的电池单元被假定成具有估计的10Ah容量。例如，交会图110表示，当OCV校正误差是±1％并且在起始SOC估计和末尾SOC估计之间的持续时间是1小时时，SOC误差111的范围。横坐标118表示在起始SOC估计和末尾SOC估计之间SOC估计的差异与储能部件14的最大SOC成比例关系。即，沿着横坐标118读数为0.5的点表示在起始SOC测量和末尾SOC测量之间储能部件14的SOC的50％增量。此外，交会图110的纵坐标120表示整体SOC误差，其中整体SOC误差1表示100％整体SOC误差。如从SOC误差111的范围显然可见，SOC测量值的范围越大(即，沿着横坐标118越远离零)，整体SOC误差越大。因此，交会图110可以表明，小范围的SOC测量值产生具有较高准确度的SOC估计。

此外，交会图112表示当OCV校正误差是±1％并且起始SOC估计和末尾SOC估计之间的持续时间是24小时时，SOC误差113的范围。横坐标118表示在起始SOC估计和末尾SOC估计之间的SOC估计的差异，其与储能部件14的最大SOC成比例关系。此外，交会图112的纵坐标120表示整体SOC误差。如从SOC误差113的范围显然可见，SOC测量值的范围越大(即，沿着横坐标118越远离零)，整体SOC误差越大。因此，交会图112可以表明，即使在较长时间段中，小范围的SOC测量值产生具有较高准确度的SOC估计。另外，SOC误差113表明在SOC估计之间延长的持续时间期间，电流偏置误差对SOC误差113的影响。例如，间距122表示相对于SOC误差111，电流偏置误差在延长的时间段期间对SOC误差113的影响。

另外，交会图114表示当OCV校正误差是±5％并且起始SOC估计和末尾SOC估计之间的持续时间是1小时时SOC误差115的范围。横坐标118表示在起始SOC估计和末尾SOC估计之间SOC估计的差异，其与储能部件14的最大SOC成比例关系。此外，交会图114的纵坐标120表示整体SOC误差。如从SOC误差115的范围显然可见，SOC测量值的范围越大(即，沿着横坐标118越远离零)，整体SOC误差越大。此外，可以理解，如果OCV校正误差以＝/-5％误差随机分布(正态分布)，SOC误差115的宽度表示所有可能的整体SOC误差。因此，交会图114可以表明，小范围的SOC测量值产生具有较高准确度的SOC估计。

此外，交会图116表示当OCV校正误差是±5％并且起始SOC估计和末尾SOC估计之间的持续时间是24小时时，SOC误差117的范围。横坐标118表示在起始SOC估计和末尾SOC估计之间的SOC估计的差异，其与储能部件14的最大SOC成比例关系。此外，交会图112的纵坐标120表示整体SOC误差。如从SOC误差117的范围显然可见，SOC测量值的范围越大(即，沿着横坐标118越远离零)，整体SOC误差越大。因此，交会图112可以表明，即使在较长时间段期间，小范围的SOC测量值产生具有较高准确度的SOC估计。如果OCV校正误差以＝/-5％误差随机分布(正态分布)，SOC误差117的宽度表明所有可能的整体SOC误差。另外，SOC误差117表明在SOC估计之间延长的持续时间期间，电流偏置误差对SOC误差117的影响。例如，间距124表示相对于SOC误差111，电流偏置误差在延长的时间段期间内对SOC误差117的影响。

鉴于前述，图7是一组交会图，其呈现对于不同的SOC误差值和时间，储能部件14在SOC操作范围中的估计的容量。例如，交会图126表示当SOC误差是±1％并且起始SOC估计和末尾SOC估计之间的持续时间是1小时时，估计的容量。横坐标118表示在起始SOC估计和末尾SOC估计之间SOC估计的差异，其与储能部件14的最大SOC成比例关系。即，沿着横坐标118读数为0.5的点表示：在起始SOC测量和末尾SOC测量之间，储能部件14的SOC有50％增量。此外，交会图126的纵坐标134表示储能部件14的估计的容量(安培小时)。如从交会图126中的数据点的位置显然可见，SOC测量值的范围越大(即，沿着横坐标118越远离零)，估计的容量越可靠。例如，随着SOC估计的差异接近正100％或负100％，数据点收敛于储能部件14的8Ah容量。然而，当SOC估计的差异非常小时，数据点是分散的，表明容量估计中存在着显著误差。因此，交会图126可以表明，大范围的SOC测量值产生具有较高准确度的容量估计。

另外，交会图128表示当SOC误差是±1％并且起始SOC估计和末尾SOC估计之间的持续时间是24小时时，估计的容量。横坐标118表示在起始SOC估计和末尾SOC估计之间SOC估计的差异，其与储能部件14的最大SOC成比例关系。此外，交会图126的纵坐标134表示储能部件14的估计的容量(安培小时)。如从交会图128中的数据点的位置显然可见，SOC测量值的范围越大(即，沿着横坐标118越远离零)，估计的容量越可靠。例如，随着SOC估计的差异接近正100％或负100％，数据点收敛于储能部件14的8Ah容量。然而，当SOC估计的差异非常小时，数据点显得发散，表明容量估计中存在着显著误差。因此，交会图128可以表明，大范围的SOC测量值产生具有较高准确度的SOC估计。

此外，交会图130表示当SOC误差是±5％并且起始SOC估计和末尾SOC估计之间的持续时间是1小时时，估计的容量。横坐标118表示在起始SOC估计和末尾SOC估计之间SOC估计的差异，其与储能部件14的最大SOC成比例关系。此外，交会图126的纵坐标134表示储能部件14的估计的容量(安培小时)。如从交会图126中的数据点的位置显然可见，即使当SOC估计的差异接近正100％或负100％时，增大的SOC误差可以导致不准确的容量估计。相似地，交会图132，其表示当SOC误差是±5％并且起始SOC估计和末尾SOC估计之间的持续时间是24小时时，估计的容量，表明SOC估计之间的持续时间并非有益于容量估计的准确度。因此，交会图130和132可以表明：±5％的SOC误差导致估计的容量的准确度不可接受。然而，可以理解，虽然图7将SOC误差±5％示出为超过可接受的准确度阈值，但是具有不同参数的电池可以在SOC误差是或高于±5％时，提供准确的容量估计。

鉴于前述，可以理解，如图6中所示，在较短时间量期间，SOC估计的较小差异可以降低SOC误差，但是，如图7中所示，在任何时间量期间，SOC估计的较大差异可以提高容量估计的准确性。因此，估计逻辑模块64可以利用计算的误差值来确定何时SOC和/或SOH估计是准确的。此外，估计逻辑模块64可以确定何时计算估计的SOC和/或SOH值，以使所得的SOC和/或SOH值的误差最小化。例如，当在短时间量内SOC估计存在大差异时，估计逻辑模块64可以计算估计的SOC和/或SOH值。

现转向图8，示出了更新健康状态和荷电状态估计值的方法140的流程图。首先，在框142处，将控制模块32初始化以执行方法140。在初始化期间，控制模块32可以从包括方法140的存储器36接收指令，并且控制模块32可以使处理器34准备就绪，以执行方法140的指令。

随后，在框144处，控制模块32可以指示与储能部件14联接的传感器38读取电池数据。传感器38可以包括电压传感器、电流传感器、温度传感器，或者可使控制模块32能够准确地估计储能模块14的健康状态和/或荷电状态的任何其他类型的传感器。由传感器38测量的变量可以影响SOC估计准确度。

在框146处，控制模块32可以基于在框144处由传感器测得的电池数据来估计储能部件14的SOC和SOC误差。可以利用电流积分技术、OCV测量技术、递归算法技术，或者可以提供对储能部件14的SOC的准确估计的任何其他技术来测量SOC。另外，SOC误差可以基于构成图5的SOC误差104的计算误差分量进行确定。在一些实施例中，误差可以直接从估计中采用的特定方法进行计算。例如，一些OCV方法可以采用可提供估计误差的递归滤波。在其他实施方式中，SOC误差可以通过计算从两种不同的方法(例如，电流积分技术和OCV测量技术)获得的估计之间的差异来获得。

误差的计算还可以基于外在因素的知识。例如，当储能部件接近于平衡(例如，在储能部件中无电流)时，OCV测量技术可以呈现较小的误差，而当放电深度小时，电流积分技术可以呈现较小的误差。

一经估计SOC和SOC误差，就在决策框148处对SOC误差是否可接受作出判定。即，可以通过控制模块32的估计逻辑64确立预定的误差阈值。当SOC误差没有超过预定的误差阈值时，在框150处，估计逻辑64可以更新并且输出电流SOH和SOC值。

相比之下，如果SOC误差超过预定的阈值，在框152处可以执行缩小误差操作。缩小误差操作可以包括利用不同的技术估计SOC，或者更新储能部件14的SOH以缩小电池单元容量误差100。具体而言，当SOH不准确时，SOC误差可以被SOH误差放大。因此，当SOC误差超过预定的误差阈值时，估计逻辑64可以产生新的SOH估值。一旦在框152处完成缩小误差操作，就可以在框144处重新读取电池数据，并且在框146处可以估计新的SOC估值和SOC误差。此外，可以理解，可以在框152处重复地执行缩小误差操作直至SOC误差达到可接受的范围。在此时，在框150处可以更新当前的SOH和SOC值。

本公开的一个或多个实施例单独地或组合地，可以提供一种或多种技术效果，包括确定电池的荷电状态，以及确定电池的健康状态。本说明书中的技术效果和技术问题是示例性的而非限制性的。应注意，本说明书中描述的实施例可以具有其他技术效果，并且可以解决其他技术问题。

虽然仅图示说明和描述了某些特征和实施例，但在实质上不脱离本公开的主题的新颖教导与优点的情况下，本领域的技术人员可以想到许多修改和改变(例如，各种元件的大小、尺寸、结构、形状和比例、参数值(例如，温度、压力等)、安装布置、材料使用、颜色、取向等的变化)。任何过程或方法步骤的顺序或次序可以根据可选的实施例而改变或重新排序。因此，应理解，随附权利要求书旨在涵盖落入本公开的真实精神范围内的所有这种修改和改变。另外，为了提供这些示例性实施例的简洁描述，可能未描述实际实施方式的所有特征。应理解，在任何这类实际实施方式的开发中，如同在任何工程或设计项目中，可以做出许多特定于实施方式的决策。此类开发工作可能是复杂并且耗时的，然而对于受益于本公开的普通技术人员而言却将是设计、制作和制造的例行任务，而无需过度实验。

Claims (23)

1.一种电池系统，包括：

电池，所述电池被配置成与电气系统联接；以及

电池控制模块，所述电池控制模块被配置成与所述电池电联接，其中所述电池控制模块被配置成：

读取电池数据；

至少部分地基于所述电池数据估计所述电池的荷电状态；

基于荷电状态误差来源的量级估计所述电池的荷电状态误差；以及

当所述电池的所述荷电状态误差超过预定的阈值时更新所述电池的健康状态估计。

2.根据权利要求1所述的电池系统，其中所述电池控制模块被配置成当所述电池的所述荷电状态误差超过所述预定的阈值时基于所述电池的所更新的健康状态估计来重新估计所述电池的所述荷电状态。

3.根据权利要求1所述的电池系统，其中所述电池控制模块被配置成通过电流积分法、开路电压测量或递归算法来估计所述电池的所述荷电状态。

4.根据权利要求1所述的电池系统，其中所述预定的阈值包括所述荷电状态误差为约5％。

5.根据权利要求1所述的电池系统，其中所述电池控制模块的估计逻辑模块被配置成确定所述荷电状态误差何时超过所述预定的阈值。

6.根据权利要求1所述的电池系统，其中当所述荷电状态误差超过所述预定的阈值时，所述电池控制模块被配置成执行缩小误差操作。

7.根据权利要求6所述的电池系统，其中所述缩小误差操作包括限制荷电状态估计之间的持续时间。

8.根据权利要求1所述的电池系统，其中所述电池控制模块被配置成重复地执行所述缩小误差操作直至所述荷电状态误差低于所述预定的阈值。

9.根据权利要求1所述的电池系统，其中至少部分地基于开路电压校正误差、电流积分误差和荷电状态操作范围来确定所述荷电状态误差。

10.根据权利要求1所述的电池系统，其中所述电池数据包括电池电压、电池电流和电池温度。

11.根据权利要求1所述的电池系统，其中所述电池控制模块被配置成当所述电池控制模块确定所述荷电状态误差未超过所述预定的阈值时更新所述荷电状态和所述健康状态的当前值。

12.根据权利要求11所述的电池系统，其中所述电池控制模块被配置成通过在与所述电气系统联接的显示器上显示所述电池的所述荷电状态和所述健康状态的所述当前值来更新所述荷电状态和所述健康状态的所述当前值。

13.一种电池控制模块的有形的非暂时性计算机可读介质，所述计算机可读介质被配置成存储可由处理器执行的指令，其中所述指令包括使所述处理器执行以下操作的指令：

读取可再充电电池的电池数据；

至少部分地基于从所述可再充电电池读取的所述电池数据来估计所述可再充电电池的荷电状态；

至少部分地基于荷电状态误差来源的量级确定所述荷电状态的荷电状态误差；和

当所述荷电状态误差超过预定的阈值时更新所述可再充电电池的健康状态。

14.根据权利要求13所述的计算机可读介质，其中所述指令使所述处理器利用所述电池控制模块基于递归算法方法、开路电压方法或电流积分法计算所估计的荷电状态。

15.根据权利要求13所述的计算机可读介质，其中所述荷电状态误差来源包括开路电压校正误差和电流积分误差。

16.根据权利要求15所述的计算机可读介质，其中所述开路电压校正误差包括随机分布的误差来源，并且所述电流积分误差包括时间依赖性荷电状态误差来源和放电深度有界荷电状态误差来源。

17.根据权利要求13所述的计算机可读介质，其中利用包括实时电流和电压的所述电池数据的线性回归来更新所述健康状态，或者通过监测所述可再充电电池的开路电压并且查阅查找表来更新所述健康状态。

18.根据权利要求13所述的计算机可读介质，包括指令以使所述处理器控制所述可再充电电池的电池控制模块的估计逻辑模块以确定所述荷电状态误差何时超过所述预定的阈值。

19.根据权利要求13所述的计算机可读介质，其中所述电池数据包括电池电压、电池电流和电池温度。

20.一种储能系统，包括：

车辆或固定式电池的电气系统；

储能部件，所述储能部件被配置成与所述车辆或所述固定式电池的所述电气系统电联接；

至少一个传感器，所述至少一个传感器联接到所述储能部件并且被配置成从所述储能部件收集储能部件数据；以及

电池控制模块，所述电池控制模块被配置成：

基于由所述至少一个传感器收集的所述储能部件数据来估计所述储能部件的荷电状态；

至少部分地基于荷电状态误差来源的量级来估计所述电池的荷电状态误差；以及

当所述电池的所述荷电状态误差超过预定的阈值时更新所述电池的健康状态估计。

21.根据权利要求20所述的储能系统，其中所述储能部件数据包括电压、电流和温度。

22.根据权利要求20所述的储能系统，其中所述荷电状态误差来源包括开路电压校正误差和电流积分误差。

23.根据权利要求20所述的储能系统，其中所述电池控制模块包括估计逻辑模块，所述估计逻辑模块被配置成确定所述荷电状态误差何时超过所述预定的阈值。

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