CN114578248A - 用于预测电池运行的设备中设备电池的老化状态的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及基于电池运行的机器、尤其是可电驱动机动车中相同电池类型的多个设备电池的所观察的或所确定的老化状态值来确定设备电池的老化状态轨迹的方法，具有如下步骤：‑在中央单元中提供电池运行的机器的多个设备电池的运行参量的时间进程；‑通过评估运行参量在评估时间段内、尤其是在充电和/或放电过程期间的相应进程，确定所述多个设备电池中的一个或多个设备电池的一个或多个老化状态值，其中一个或多个老化状态值与相对应的老化时间点分别说明相关设备电池的数据点；通过消除异常值和/或基于系统和领域知识，从确定的数据点中消除数据点，以便获得清除后的数据点集合；根据清除后的数据点集合利用针对每个轨迹点的精度说明来确定老化状态轨迹。

Description

用于预测电池运行的设备中设备电池的老化状态的方法和 装置
技术领域
本发明涉及电池运行的机器，例如可电驱动机动车，尤其是电动车辆或混合动力车辆，还涉及用于确定用于电池运行的机器的设备电池的老化状态（SOH：State of Health（健康状态））的措施。
背景技术
电池运行的机器和设备、例如尤其是可电驱动机动车的供电借助于设备电池、例如车辆电池来进行。设备电池一般包括一个或多个电池单元。这为机器系统的运行提供电能。设备电池的老化状态在其使用寿命的过程中明显恶化，这导致最大存储容量下降。设备电池的老化程度取决于设备电池的个体负载，即用户的使用行为和设备电池的类型。
尽管可以借助于物理老化模型基于历史运行参量进程来确定当前老化状态，但该模型通常非常不精确。传统老化模型的这种不准确性使得难以预测老化状态进程。然而，设备电池的老化状态的进程的预测是重要的技术参量，因为利用其可以对设备电池的剩余值进行经济的评估。
此外，对于在启动前未进行广泛测量的电池类型，没有电池控制设备可用于说明老化状态的老化状态模型可用。尤其是，电池单元化学以及电池结构或其电路连接的细节是未知的，并且因此电池的纯运行参量是唯一可靠的值，据此可以确定老化状态。
发明内容
根据本发明，提供一种根据权利要求1所述的用于确定电池运行的机器、尤其是可电驱动机动车中的设备电池的老化状态轨迹的方法以及根据并列独立权利要求的一种装置和一种电池运行的机器。
在从属权利要求中说明了进一步的构造方案。
根据第一方面，提供了一种用于基于电池运行的机器、尤其是可电驱动机动车中相同电池类型的多个设备电池的老化状态来确定设备电池的老化状态轨迹的方法，具有如下步骤：
-在中央单元中提供电池运行的机器的多个设备电池的运行参量的时间进程；
-通过评估运行参量在评估时间段内、尤其是在充电和/或放电过程期间的相应进程，确定所述多个设备电池中的一个或多个设备电池的一个或多个老化状态值，其中所述一个或多个老化状态值与相对应的老化时间点分别说明相关设备电池的数据点；
- 通过消除异常值和/或基于系统和领域知识，从确定的数据点中消除数据点，以便获得清除后的数据点集合；
- 根据清除后的数据点集合利用针对每个轨迹点的精度说明来确定老化状态轨迹。
在电池运行的机器中设备电池的电池类型未知时，可能无法在电池控制单元之外确定或提供有关相应设备电池的老化状态的说明。在这些情况下，只能读取如电池电压、电池电流、电池温度和充电状态的运行参量。尽管可以通过观察在充电或放电过程期间的电池行为来确定设备电池的相应老化状态，但是这些方法不精确并且不适合估计剩余使用寿命。即使在已知电池类型的电池情况下，也不能以这种方式低于 5% 的精度，因为这在本质上取决于与使用相关的运行状况（Betriebsprofil），例如充电状态的冲程、电池运行的平均温度范围等。
使用具有电池类型位置的设备电池的电池运行的机器的车队数据对于确定老化状态提出了更大的挑战，因为运行参量受不同负载状况、用户状况以及受到设备电池的串联控制的影响。
上述方法现在规定，基于多个未知电池类型的设备电池的运行数据在设备外部的中央单元中进行评估，利用该评估相关设备电池类型的老化状态的进程可以根据对运行参量的时间进程的评估来确定以用于确定老化状态。在此，如果各个设备电池本身的老化状态值的单个确定不精确，也可以根据设备电池的老化时间点精确地确定老化状态或老化状态轨迹的进程。通过经由异常值消除和/或基于系统和领域知识来消除数据点，可以不考虑可对老化状态进程的实际进程的建模产生负面影响的数据点。尤其是，可以通过统计方法确定未知类型的设备电池的老化状态的最可能进程。精度说明可以针对不同的老化时间点尤其是根据大数定律来得出。
消除基于系统和领域知识的不具代表性或伪造的观察允许选择相关数据点。因此，例如在过高或过低的温度情况下或在过低的充电冲程情况下，可以挑选出例如在相关设备电池的不希望的运行状态期间检测到的数据点，用于基于剩余容量确定老化状态值。选择数据点的最佳标准以及这些标准的极限值此外可以通过运行时间过程中多个设备电池的大量数据点来学习和不断改进。
在存在足够数量的数据点时，可以通过合并老化状态值来连续确定老化状态轨迹。相对于现有技术的优势在于，该方法还可以使未知电池类型的设备电池（对其没有电化学参数化可用）鉴于其老化状态可连续量化地来评估，并且为此使用关于电池的领域知识和基于数据的知识。一旦为所考虑的电池运行的机器的设备电池确定了新的数据点，该方法还能够在实际老化行为的意义上持续改进老化状态轨迹。
基于老化状态轨迹，此外可以借助于老化状态轨迹预测达到特定老化状态、尤其是设备电池的寿命结束或者设备电池的剩余使用寿命的时间点。
替代地或附加地，可以将在特定老化时间点的设备电池的老化状态的规范值与在特定老化时间点的借助于老化状态轨迹建模的老化状态进行比较，其中偏差被连续观察并且在偏差超过预先给定的阈值情况下作为警报或预警来发信号通知。这使得能够前瞻性地在线监控指定的老化值。
此外，该方法可以完全或部分地在设备外部的中央单元中实施，该中央单元与多个电池运行的机器处于通信连接。
可以规定，在从运行参量的时间进程和/或运行参量的时间进程的异常值中确定针对相应老化时间点的数据点与老化状态之前，所述运行参量的时间进程被过滤和/或所述运行参量的时间进程的异常值被消除。
可以规定，借助于至少一个优选被分段拟合和评估的回归模型基于清除后的数据点对老化状况轨迹进行建模。
尤其是，老化状态轨迹的轨迹点分别被确定，其方式是针对老化时间点选择预先给定的时间段，其中将回归模型的模型函数拟合或参数化到所述时间段内的清除后的数据点，其中将模型函数的模型值在待确定的轨迹点的老化时间点添加到老化状态轨迹。
此外，可以为清除后的数据点分别分配精度说明，其方式尤其是例如在考虑环境条件（温度敏感性）以及使用状况（例如充电冲程）的情况下评估用于确定数据点的相对应的老化状态值的方法，其中基于在所述时间段内所考虑的清除后的数据点中每个数据点的精度说明借助于不确定性量化、尤其是根据大数定律来确定分配给待确定的轨迹点的老化状态的精度说明。
可以规定，在基于剩余容量确定老化状态值时，所输送的或流出的电荷量的经评估的充电冲程越高（并且环境条件越接近老化状态的技术定义），精度说明说明的所确定的老化状态的精度就越高。
尤其是，可以在利用相似性条件的情况下借助最近邻算法来执行通过老化状态进程模型所说明的老化状态轨迹的预测。可替代地，线性或非线性外推也是可能的。
可以规定，数据点被清除，其方式是
- 将在上次评估的评估时间段中确定的新数据点与相对应时间段内的评估时间点添加到预先给定的时间段内的有效数据点，
- 将可参数化的进程函数拟合到有效的和新的数据点，
- 对在有效和新数据点与进程函数之间的偏差进行静态量化以确定标准偏差，
- 如果新数据点在通过标准偏差所说明的置信区间内，则将所述新数据点添加到有效数据点集合中，或者如果所述新数据点在通过标准偏差所说明的范围之外，则将所述新数据点至少暂时丢弃（直至下一次实施），其中更新后的有效数据点对应于清除后的数据点。
此外，多个设备电池中的一个或多个设备电池的一个或多个老化状态值的确定可以借助于观察或参考模型通过评估运行参量在评估时间段内的相应进程通过库仑计数（Coulomb-Counting）来执行以用于确定基于剩余容量的老化状态值和/或通过测量设备电池的内阻的变化来执行以用于确定基于内阻的增大的老化状态值。
优选地，可以在确定基于剩余容量的老化状态值期间消除温度相关性，例如基于模型或借助于通过特征曲线确定的校正参量，老化状态值与所述校正参量一起被施加，优选相乘或相加。
此外，如果老化状态值的确定基于电池运行的机器中的剩余容量来实施，则可以借助充电状态来确定老化状态值，所述充电状态至少部分地取决于借助于在机器内部实现的充电状态模型预先给定的充电状态。在机配置器外部实现的充电状态模型在此基于多个设备电池的数据来创建和适配。基于剩余容量的测量或观察的老化状态值由充电或放电期间的电流积分和充电状态差的商形成。
根据另一方面，提供一种与多个电池运行的机器处于通信连接的装置、尤其是中央单元，用于基于电池运行的机器、尤其是可电驱动机动车中相同电池类型的多个设备电池的老化状态值来确定设备电池的老化状态轨迹，其中所述装置被构造用于：
-在中央单元中接收电池运行的机器的多个设备电池的运行参量的时间进程；
-通过评估运行参量在评估时间段内、尤其是在充电和/或放电过程期间的相应进程，确定所述多个设备电池中的一个或多个设备电池的一个或多个老化状态值，其中所述一个或多个老化状态值与相对应的老化时间点分别说明相关设备电池的数据点；
-通过消除异常值和/或基于系统和领域知识，从确定的数据点中消除数据点，以便获得清除后的数据点集合；
-根据清除后的数据点集合利用针对每个轨迹点的精度说明来确定老化状态轨迹。
附图说明
下面参考附图更详细地解释实施方式。其中：
图1示出了用于将关于车队中车辆的车辆电池运行的驾驶员和车辆个体的运行参量提供给中央单元的系统的示意图；
图2示出了流程图，用于阐明在未知电池类型的机动车中确定车辆电池的老化状态轨迹的方法；和
图3示出了示例性数据点的老化状态轨迹的图示，其具有以置信区间的形式分配给老化状态轨迹的精度说明的进程。
具体实施方式
下面根据在作为电池运行的设备或电池运行的机器的机动车中的作为设备电池的车辆电池来描述根据本发明的方法。该示例代表了多个具有独立于网络的供电的固定或移动的电池运行的机器和设备，例如车辆（电动车辆、电动助力车等）、设施、机床、家用电器、IOT设备、建筑供电、飞机（尤其是无人机）、自主机器人和娱乐电子设备（尤其是手机等），它们经由相对应的通信连接（例如 LAN、互联网）与中央单元（云）连接。
图1示出了用于在中央单元2中收集车队数据以创建和运行以及评估老化状态模型的系统1，所述老化状态模型构造为参考或观察模型。参考或观察模型用于确定机动车中车辆电池的老化状态值。参考或观察模型可以在机动车 4 中或在技术 (IOT) 设备附近实施或可替代地在中央单元 2 中实施。
图1示出了具有多个机动车4的车队3。在中央单元2中，基于车队数据，应确定车队3的机动车4的车辆电池的老化状态轨迹。
在图1中更详细地示出了机动车4之一。机动车4分别具有作为设备电池的车辆电池41、电驱动马达42和控制单元43。控制单元43与通信模块44连接，该通信模块适合于在相应的机动车4和中央单元2（所谓的云）之间传输数据。控制单元43与传感器单元45连接，该传感器单元45具有一个或多个传感器以便连续检测运行参量。
机动车4将运行参量F发送到中央单元2，所述运行参量至少说明如下参量，车辆电池的老化状态依赖于所述参量或者经由所述参量可以确定老化状态。在车辆电池41的情况下，运行参量F可以说明当前电池电流、当前电池电压、当前电池温度和当前充电状态（SOC：State of Charge（充电状态）），以及封装级、模块级和/或电池单元级。运行参量F根据信号类型以0.1Hz到100Hz的快速的时间栅格被检测并且可以以未压缩和/或压缩的形式有规律地传输到中央单元2。例如，时间序列可以以10分钟到几小时的间隔成块地传输到中央单元2。
中央单元2具有数据处理单元21和数据库22，在该数据处理单元中可以实施下面描述的方法，并且该数据库用于存储车队3的多个车辆4的车辆电池41的老化状态与分别所属的老化时间点。
健康状态 （SOH: State of Health）是说明剩余电池容量或剩余电池电荷的关键参量。老化状态表示车辆电池或电池模块或电池单元的老化的量度并且可以作为剩余容量（SOH-C）或作为内阻（SOH-R）增加来给出。与剩余容量（SOH-C）有关的老化状态作为所测量的当前容量与完全充电的电池的初始容量的比例来给出。内阻 SOH-R 的相对变化随着电池老化的增加而增加。
在中央单元2中，应借助尤其是完全或部分基于数据的方法确定老化状态轨迹。老化状态轨迹应当表征未知电池类型的车辆电池，以便能够针对车辆电池的老化时间点分别说明或预测老化状态。通过评估充电和/或放电过程期间的电池行为，例如通过已知的库仑计数方法，基于相对应的运行参量的时间进程来确定未知电池类型的车辆电池的老化状态值。在此上下文中，未知是指能量存储器的电化学特性和参数。
老化状态值被分配给相关车辆电池41的老化时间点并且因此确定用于创建老化状态进程模型的数据点。
在图2中示出了阐明用于在中央单元2中确定老化状态轨迹的方法的流程图。老化状态轨迹确定了相同电池类型的车辆电池的老化的车辆个体的真实（最可能）老化进程连同置信区间的所属进程，以确定老化状态轨迹的模型值的准确性。
在步骤S1中，由车队3的车辆4将运行参量F（如上所述）以规则的时间间隔传输到中央单元2。因此，在中央单元2中，有多个车辆电池41的运行参量F的时间进程可用于评估。根据预先给定的评估时间段有规律地进行评估，使得不会重复评估运行参量F的已经评估过的时间进程，除非相关评估时间段中存在新信息。评估时间段的常用值为一周。
在步骤S2中，针对车辆电池41中的每一个车辆电池过滤过去的评估时间段中的运行参量F的时间进程。尤其是，可以检查运行参量F的时间进程以确定是否存在测量异常值。此外，可以过滤时间进程以消除测量异常值。运行参量的这种数据处理用于滤除例如由于干扰影响（EMC）出现的短期测量误差，以便改善老化状态值的后续确定的质量。低通滤波器、平滑方法等以及合适的异常值消除方法被考虑作为过滤方法。
例如，合理性检查基于领域知识的规则（例如，在正电流情况下， SOC 不运行减少）来进行。此外，可以利用以前的典型状态参量和有用模式进行平衡（Abgleich）和评估，以便执行异常评估。此外，如果超过极限值，尤其是在计算出例如关于非线性函数（例如关于 ARIMA 模型）的趋势函数之后，可以借助于Sigma-Clipping评估或校正残差。这导致运行参量的时间进程的平滑，因为异常值被消除。然后也可以使用PT1 元件或巴特沃斯（Butterworth）滤波器来用于进程的信号技术上的平滑。
在步骤S3中，基于时间序列，根据参考或观察模型确定老化状态值。该参考或观察模型规定：根据对运行参量的观察或测量来确定与剩余容量（SOH-C）有关的老化状态值，或者在寿命开始或启动（SOH-R）时确定老化状态值作为内阻与参考值有关的变化。
例如，可以基于库仑计数方法基于剩余容量（SOH-C）来确定老化状态值。为此，根据运行参量的时间进程识别出执行充电过程。例如，可以根据状态信号（车辆状态信号）或者当基于车辆电池 41 的完全放电状态或足够低的充电状态（这可以在已达到放电结束电压时识别到）进行恒定电流的输送时识别出充电过程。因此可以根据流入车辆电池 41 的正电流来确定充电过程。当充电过程进行到直至完全充电时，可以通过对流入车辆电池的电流进行积分来确定输送给车辆电池的总电荷量。通过与车辆电池41的标称充电容量相比较，可以将该最大电荷量分配给老化状态值。还可以评估具有特定电荷输送的部分充电以及部分充电之前和之后的电池单元电压的相对应的测量，以便基于剩余容量确定老化状态值。
此外，库仑计数也可以在放电过程时、例如在驾驶循环期间执行，所通过的方式是确定流出的电荷量并评估部分充电之前和之后的电池单元电压。如果以此方式确定了通过剩余容量所确定的老化状态值SOH-C，则为该剩余电容分配与相关车辆电池的老化时间点相对应的时间戳，以便形成相对应的数据点。
可替换地，老化状态值也可以被确定为基于内阻的老化状态SOH-R。在此在充电过程开始时，ΔU/ΔI被确定为电池电压变化与电池电流变化的商，并且以本身已知的方式为其分配老化状态SOH-R。这样确定的老化状态值可以分配给相关车辆电池41的老化时间点，以便形成相对应的数据点。
基于剩余容量的老化状态值 SOH-C 以及基于内阻变化的老化状态值 SOH-R 都可以相对应地共同或单独地用于所有车辆电池作为新的数据点以用于确定老化状态轨迹。此外，对于 SOHC 以及对于 SOHR，在借助于分析使用行为（例如测量期间的充电冲程）以及环境状态（例如测量期间的温度）的情况下，为每个老化状态值都分配了测量或观察置信度。
优选地，例如借助于通过特征曲线确定的校正参量，可以在确定基于剩余容量的老化状态值期间消除温度相关性，老化状态值与所述校正参量一起被施加。也就是说，在库仑计数方法的流程期间测量有代表性的电池温度并为其分配校正参量。所确定的老化状态值然后与校正参量一起被施加，例如相乘或相加。
此外，如果基于电池运行的机器中的剩余容量来实施老化状态值的确定，则可以借助充电状态来确定老化状态值，所述充电状态至少部分地取决于借助在机器外部实现的充电状态模型被预先给定的充电状态。以这种方式，可以利用在机器外部实现的充电状态模型的充电状态来对由电池控制设备确定的充电状态进行核实。可替代地，可以视SOC模型的置信度而定合并两种充电状态。在机器外部实现的充电状态模型在此基于多个设备电池的数据来创建和适配。基于剩余容量的老化状态值由充电或放电期间的电流积分与充电状态差的商形成。
在步骤S4中，可以根据异常识别消除上次评估的评估时间段中老化状态值的异常数据点。异常识别基于有效的数据点、即在先前的评估时间段中分类为正常的数据点评估每个新数据点，以确定该新数据点是正常还是异常。新数据点对应于在当前或过去的评估时间段中根据运行参量的时间进程所确定的数据点。因此，异常识别能够实现从在上次评估的评估时间段中所确定的数据点集合中消除被识别为异常的老化状态值（数据点）。在算法实施的前一个时间点被评估为异常的老化状态值也可以在新信息存在的新时间点再次被归类为正常（反之亦然）。
在步骤 S5 中，消除由于系统和域而证实为不具有代表性或伪造的数据点。例如，可以移除在自上次平衡（Balancing）过程以来的持续时间之后所确定的数据点，该持续时间超过阈值持续时间。如果在非代表性条件、例如环境条件下检测数据点，则也可以不加考虑地保留数据点。例如，充电过程必须在定义的温度窗口内进行。这允许选择相关数据点。可以通过多个的车队数据学习条件的最佳标准及其极限值。
可替代地，也可以仅实施方法步骤S4和S5中的一个或以相反的顺序实施。在步骤S4和/或S5中没有丢弃的数据点随后被提供为清除后的数据点。
为了确定老化状态轨迹，在步骤S6中分别选择用于选择老化时间点（数据点）的时间段。相应时间段的持续时间基于老化状态进程。例如，可以通过梯度监控来选择时间段，其中根据由相关时间段内的老化状态的轨迹得出的梯度来选择时间段。例如，当梯度高时，该时间段短，以便抵消滤波器惯性，反之亦然。对于传统的设备电池来说，该时间段可以基于领域知识和预期退化来选择，例如在1个月至3个月之间，优选2个月。
现在可以基于可能已经存在的数据点和清除过的新数据点借助于至少一个回归模型从步骤S7开始对老化状态轨迹进行建模。回归模型可以通过可参数化的线性或非线性模型函数来预先给定。该模型函数将所选时间段内的老化状态轨迹拟合到所有可能已经存在的数据点和清除过的数据点，所通过的方式是将模型函数的参数适配为使得该模型函数以最小的或最小化的偏差映射老化状态轨迹的进程或其中包含的数据点。
在步骤S8中，确定在模型函数的模型值与所选时间段内的清除后的数据点之间的残差形式的差轨迹。这通过使用S7中拟合之后的残差来完成。
在步骤S9中，计算差轨迹的标准偏差和期望值。这优选地通过确定每个数据点与模型函数的偏差并且优选地假设偏差的正态分布来执行。可替代地，也可以考虑任意的、尤其是也是非参数的概率分布。因此可以在 S9 中确定置信分位数，例如 90% 的分位数。
在步骤S10中，丢弃位于通过步骤S9确定的标准偏差所定义的置信区间或一般地置信分位数的置信区间之外的所有新数据点。剩余的新数据点被添加到已经存在的数据点，并在下面称为清除后的数据点。为了先前算法实施而丢弃的数据点可以在稍后的时间点（当例如新的老化状态值的新数据点存在时）在该方法的重新运行中用于更新老化状态轨迹，如果所述新数据点在重新运行中位于所定义的置信带内的话。
然后，在步骤S11中，将时间段的最新老化时间点（即模型函数的“较旧”端）确定为轨迹点，作为参数化模型函数的模型值。可替换地，如果在步骤 S10 中已经丢弃了新数据点，则可以为此重新拟合模型函数。
因此，老化状态通过回归模型投影到轨迹点的当前老化状态上（没有后续滤波）。通过选择不同的时间段，尤其是在自车辆电池启动以来的定期老化时间点，得出平滑的老化状态轨迹，其通过如上所述确定的轨迹点确定。
在步骤S12中，可以将精度说明分配给所添加的轨迹点。为此，清除后的数据点可以配备有精度说明，所述精度说明在考虑到用于确定数据点的相对应老化状态值的方法的情况下从在S8中计算的残差中得出。分配给待确定的轨迹点的老化状态的精度说明为此基于在该时间段内考虑的每个清除后的数据点的精度说明借助于不确定性量化尤其是根据大数定律来确定。例如，在基于剩余容量确定老化状态值时，所输送的或流出的电荷量的经评估的充电冲程越高，精度说明可以说明的所确定的老化状态值的精度就越高。
轨迹点的精度
Figure DEST_PATH_IMAGE002
然后可以根据大数定律通过
Figure DEST_PATH_IMAGE004
来确定，其中n 对应于集群中数据点的数量，并且σ对应于数据点的相同精度。为此有假设：所有数据点都具有相同置信度。但是，也可以通过加权方法考虑具有不同置信度的数据点，其中不确定性较高的数据点被较弱地加权，并且不确定性较低的数据点被较强地加权，以便以标准偏差的形式在老化状态轨迹的当前时间点（即模型函数的“较旧”端）确定结果得到的不确定性。
在步骤S13中检查：是否应评估另外的时间段以用于确定轨迹点。如果是这种情况（二选一：是），则该方法继续步骤S6。否则（二选一：否）该方法继续步骤S14。
通过选择不同的时间段，尤其是在自车辆电池启动以来的定期老化时间点，得出通过如上所述所确定的轨迹点确定的老化状态轨迹。
在图3中示出了由老化状态SOHR [%]的清除后的数据点（显示为十字）组成的具有相应的置信区间（点划线）的平滑老化状态轨迹的示例性时间进程（以天为单位）。
可替代地，数据点也可用于训练基于数据的回归模型，例如高斯过程模型，该回归模型提供老化状态轨迹作为期望值并且提供轨迹点的精度作为模型不精确性（Modellungenauigkeit）。
在步骤S15中，老化状态轨迹现在可以被用信号通知并且用于下游功能，例如用于确定剩余使用寿命、预测老化状态等。精度说明可用于支持电池系统的主动保障和 TCO 管理。由于车辆值在很大程度上取决于车辆电池41的老化状态，因此可以借助精度说明来进行改进的剩余值估计。
此外，精度说明可被用于对系统行为做出电池整体的陈述，例如作为封装中各个电池单元的串联分布的度量。在考虑到平衡策略的情况下，非常小的置信区间例如表明封装中的电池单元可类比地老化。突然增大的置信区间可以指示车辆中的运行策略（如 BMS中的较早降额（Derating））或指示异常情况。
数据点可以作为整体使用，或者可以根据车辆电池的运行类别经分类地被考虑。因此根据车辆电池的负荷程度，例如测量为平均 Ah 吞吐量、行驶的公里数等，数据点可以单独使用以确定老化轨迹和所属的精度信息。

Claims (15)

1.一种用于基于电池运行的机器、尤其是可电驱动机动车中相同电池类型的多个设备电池的所观察的或所确定的老化状态值来确定设备电池的老化状态轨迹的计算机实现的方法，具有如下步骤：
-在中央单元（2）中提供（S1）电池运行的机器（4）的多个设备电池（41）的运行参量（F）的时间进程；
-通过评估运行参量（F）在评估时间段内、尤其是在充电和/或放电过程期间的相应进程，确定（S3）所述多个设备电池（41）中的一个或多个设备电池的一个或多个老化状态值，其中所述一个或多个老化状态值与相对应的老化时间点分别说明相关设备电池（41）的数据点；
-通过消除异常值和/或基于系统和领域知识，从确定的数据点中消除（S4、S5、S6-S10）数据点，以便获得清除后的数据点集合；
-根据清除后的数据点集合利用针对每个轨迹点的精度说明来确定（S11）老化状态轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于老化状态轨迹，借助于老化状态轨迹预测达到特定老化状态、尤其是设备电池（41）的寿命结束或设备电池（41）的剩余使用寿命的时间点。
3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其中所述方法完全或部分地在与多个电池运行的机器（4）处于通信连接的设备外部的中央单元（2）中实施。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中在从运行参量（F）的时间进程和/或运行参量的时间进程的异常值中确定针对相应老化时间点的数据点与老化状态值之前，所述运行参量（F）的时间进程被过滤和/或运行参量的时间进程的异常值借助于预先给定的异常值消除方法来被消除（S2）。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其中借助于至少一个回归模型基于清除后的数据点对老化状况轨迹进行建模。
6.根据权利要求5所述的方法，其中老化状态轨迹的轨迹点分别被确定，其方式是针对老化时间点选择预先给定的时间段，其中将回归模型的模型函数拟合或参数化到所述时间段内的清除后的数据点，其中将模型函数的模型值在待确定的轨迹点的老化时间点添加到老化状态轨迹。
7.根据权利要求6所述的方法，其中为了创建模型函数，仅在所述时间段内使用位于模型函数周围的通过标准偏差确定的置信区间内的那些数据点，其中所述标准偏差从关于模型函数的进程的数据点的残差中得出。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其中为清除后的数据点分别分配精度说明，其方式尤其是评估用于确定数据点的相对应的老化状态值的方法，其中基于在所述时间段内所考虑的清除后的数据点内每个数据点的精度说明借助于不确定性量化、尤其是根据大数定律来确定分配给待确定的轨迹点的老化状态的精度说明。
9.根据权利要求8所述的方法，其中在基于剩余容量确定老化状态时，所输送的或流出的电荷量的经评估的充电冲程越高，精度说明说明的所确定的老化状态的精度就越高。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中借助最近邻算法或借助线性外推来执行老化状态轨迹的预测。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其中所述数据点此外被清除，其方式是
- 将在上次评估的评估时间段中确定的新数据点与相对应时间段内的评估时间点添加到预先给定的时间段内的有效数据点，
- 将可参数化的模型函数拟合到有效的和新的数据点，
- 对在有效和新数据点与模型函数之间的偏差进行静态量化以确定标准偏差，
- 如果新数据点在通过标准偏差所说明的范围内，则将所述新数据点添加到有效数据点集合中，或者如果所述新数据点在通过标准偏差所说明的范围之外，则将所述新数据点丢弃，其中更新后的有效数据点对应于清除后的数据点。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其中多个设备电池中的一个或多个设备电池的一个或多个老化状态值的确定通过评估运行参量在评估时间段内的相应进程通过库仑计数来执行以用于确定基于剩余容量的老化状态值和/或通过测量设备电池的内阻的变化来执行以用于确定基于内阻变化的老化状态值。
13.与多个电池运行的机器（4）处于通信连接的装置、尤其是中央单元（2），用于基于电池运行的机器（4）、尤其是可电驱动机动车中相同电池类型的多个设备电池（41）的所观察的或所确定的老化状态值来确定设备电池（41）的老化状态轨迹，其中所述装置被构造用于：
-在中央单元（2）中接收电池运行的机器（4）的多个设备电池（41）的运行参量的时间进程；
-通过评估运行参量（F）在评估时间段内、尤其是在充电和/或放电过程期间的相应进程，确定所述多个设备电池（41）中的一个或多个设备电池的一个或多个老化状态值，其中所述一个或多个老化状态值与相对应的老化时间点分别说明相关设备电池（41）的数据点；
- 通过消除异常值和/或基于系统和领域知识，从确定的数据点中消除数据点，以便获得清除后的数据点集合；
- 根据清除后的数据点集合利用针对每个轨迹点的精度说明来确定老化状态轨迹。
14.包括指令的计算机程序产品，在程序由至少一个数据处理装置实施时，所述指令促使所述数据处理装置实施根据权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。
15.机器可读存储介质，包括指令，所述指令在由至少一个数据处理装置实施时促使所述数据处理装置来实施根据权利要求1至12中任一项所述的方法的步骤。
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