CN115038611A - 基于rc模型的电池功率限制估计 - Google Patents

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Abstract

一种使用改进的RC等效电路电池模型并基于电池单元的充电状态(SOC)、温度和健康状态(SOH)来估计电池单元在指定预测时间的最大功率限制的方法。该方法包括确定电池单元的峰值和连续电流限制，基于峰值电流限制在指定预测时间之后预测峰值电压，确定预测的峰值电压的缓冲值和各种电池部件的温度，基于缓冲值设置最大电流限制，基于最大电流限制预测指定预测时间之后的最大电压，以及基于预测的最大电压和最大电流限制确定最大功率限制。

Description

基于RC模型的电池功率限制估计
背景技术
本公开涉及一种电池功率限制估计方法，其中该方法基于电池单元的RC等效电路模型。
锂离子电池被用作许多电气系统的能源，特别是在混合动力电动汽车(HEVs)和电动汽车(EVs)中。在这些车辆中，电池通过电池管理系统(BMS)与其他部件交互，以为车辆提供电力并满足车辆的能源需求，同时保持电气系统的安全。
这些电气系统的可靠性高度依赖于电池的健康和安全，因此关于BMS提供运行数据的容量，这些数据允许在不危及电池健康和安全的情况下实现峰值性能。如果没有BMS使用的快速且准确的电池模型，就不可能控制和监控安装在HEV或EV中的电池。锂离子电池模型已用于估计电池的指标，包括充电状态(SOC)、健康状态(SOH)、能量状态(SOE)和功率状态(SOP)。此外，电池模型用于帮助BMS实现电池控制、实时观察、参数估计和电池优化等功能。
在所有HEV和EV中，BMS都需要将电池组的实时功率容量报告给其他车辆系统，例如混合动力控制单元(HCU)。BMS使用SOP根据电池电流、SOC、温度和SOH来估计功率容量。这种功率容量的准确测量有助于基于驾驶员的需求或不同的环境条件为HEV或EV提供所需的功率，同时确保其他系统不会过度使用电池并危及其健康和安全。
为了准确地估计当前时间的电池功率容量，应该预测和考虑在指定预测时间之后的电池电压和温度。此外，还应考虑其他电池模块和电池组部件的温度，以防止这些部件和系统因电力过度消耗或过度充电而达到临界工作温度。因此，有必要具有一个模型来计算这些变量-尤其是在不同的SOC、电池温度和SOH条件下。然而，目前所有可用的BMS都使用一种简单的结构，在确定功率容量时会忽略这些变量。这导致了不准确的功率计算，特别是在老化的电池、在低温条件下运行的电池和低SOC的电池中。不准确的功率估计可能导致系统性能不佳或运行超出安全参数。
用于计算电池功率容量的传统方法包括新一代汽车合作伙伴关系(PNGV)混合脉冲功率表征(HPPC)方法。该方法使用针对不同SOC和温度值的内阻查找表来预测指定预测时间之后的电池单元电压。然而，这种方法没有考虑电池极化水平对功率计算的影响。因此，传统方法在很多情况下并不准确，尤其是在低SOC和温度的情况下。为了解决这个问题，需要一种基于改进的电池模型的交互估计方法来计算电池极化并在电压和峰值功率预测过程中考虑它。
发明内容
本文公开了一种通过考虑所有电池限制来预测电池组在给定时间能够提供或接收的最大功率的方法，包括但不限于最小电池电压、最小电池电压、最大电池温度、最大模块温度、以及最大电池组部件温度。在一个实施例中，该方法采用电池单元的RC模型来预测电池单元在不同SOC、温度、电流、电压和SOH条件下在指定时间的电压。在一个实施例中，该方法使用缓冲函数来考虑所有上面列出的用于峰值功率计算的电池限制。在一个实施例中，该方法可以被诸如(但不限于)电动汽车、混合动力电动汽车和插电式混合动力电动汽车的车辆用于计算安装在车辆中的电池组上的峰值电流和/或峰值功率。
本文进一步公开了一种用于在指定预测时间估计电池单元的最大功率限制的系统，包括传感器和控制器。在一个实施例中，传感器系统被配置为从多个温度传感器接收多个温度测量值。在一个实施例中，控制器被配置为从传感器系统接收多个电池单元参数和多个温度测量值的数据。在一个实施例中，控制器被配置为使用诸如上述方法的方法来估计电池单元的最大功率限制。
在一个实施例中，估计电池单元的最大功率限制的方法包括确定多个电池单元参数；基于该多个电池单元参数中的至少一个确定峰值电流限制和连续电流限制；使用电池单元的RC等效电路模型确定预测的峰值电压，其中，基于指定预测时间、多个电池单元参数中的至少一个、以及峰值电流限制来设置多个RC等效电路模型参数中的至少一个；基于预测的峰值电压确定电压缓冲值；基于多个温度测量值确定温度缓冲值；基于应用于峰值电流限制和连续电流限制的权重函数确定最大电流限制，其中，权重函数值基于电压缓冲值和温度缓冲值确定；基于电池的RC等效电路模型确定预测的最大电压，其中，基于指定预测时间、多个电池单元参数中的至少一个、以及峰值电流限制来设置多个RC等效电路模型参数中的至少一个；基于预测的峰值电压确定电压缓冲值；以及基于最大电流限制和最大电压限制确定最大功率限制。在一个实施例中，基于指定预测时间、多个电池单元参数中的至少一个、以及最大电流限制来设置RC等效电路模型的多个参数中的至少一个。
在一个实施例中，多个电池单元参数包括电池单元的充电状态(SOC)、电池单元的温度以及电池单元的健康状态(SOH)中的至少一个。
在另一个公开的实施例中，最大功率限制是最大放电功率限制，峰值电流限制是峰值放电电流限制，连续电流限制是连续放电电流限制。在另一个公开的实施例中，最大功率限制是最大充电功率限制，峰值电流限制是峰值充电电流限制，连续电流限制是连续充电电流限制。
在另一个公开的实施例中，电池单元是包括在电池模块中的电池单元，该电池模块包括至少一个电池单元。在另一个公开的实施例中，电池模块是包括在电池组中的电池模块，该电池组包括至少一个电池模块。
在另一个公开的实施例中，多个温度测量值包括来自最大电池单元温度、最大电池模块温度和最大电池组部件温度的集合中的至少一个测量值。在另一个公开的实施例中，多个温度测量值包括通过接近电池单元或通过与电池单元的电连接而与电池单元相关的至少一个装置的温度。
在另一个公开的实施例中，作为确定预测的峰值电压和预测的最大电压的一部分，该RC等效电路模型执行充电状态(SOC)计算以预测经过指定预测时间之后的充电状态(SOC)。在另一个公开的实施例中，作为确定预测的测峰值电压和预测的最大电压的一部分，RC等效电路模型执行充电状态(SOC)计算以在较早时间估计充电状态(SOC)。
鉴于以下实施例的详细描述，其他方面、特征和技术对于相关领域的技术人员将是显而易见的。
附图说明
所公开的实施例的特征、目的和优点将在下面结合附图进行详细描述时变得更加明显，附图中相同的附图标记自始至终对应地表示，并且其中：
图1是车辆的示例性实施例的透视图，该车辆包括用于功率限制估计方法的电池组。
图2是用于实现功率限制估计方法的系统的示例性实施例的流程图。
图3是功率限制估计方法的示例性实施例的框图。
图4是用于电池单元的两个分支RC模型等效电路的示例性实施例的电路图。
图5是放电电压缓冲函数和预测的电压之间的关系的示例性实施例的图示。
图6是充电电压缓冲函数和预测的电压之间的关系的示例性实施例的图示。
图7是温度缓冲函数和电池部件的温度之间的关系的示例性实施例的图示。
具体实施方式
本公开的一个方面针对一种功率限制估计方法。
本文件通篇对“一个实施例”、“某些实施例”、“实施例”或类似术语的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在至少一个实施例中。因此，在整个说明书中出现在不同地方的这些短语不一定都指同一实施例。此外，特定特征、结构或特性可以在一个或多个实施例上以任何合适的方式组合而不受限制。例如，本文所述的两种或更多种创新方法可以组合在单个方法中，但本申请不限于本文所述的方法的具体示例性组合。
如本文所用，术语“一个”应表示一个或多个。术语“多个”是指两个或两个以上。术语“另一个”被定义为第二个或更多。术语“包括”和/或“具有”是开放式的(例如，包含)。如本文所用，术语“或”应被解释为包含性或意指任何一个或任何组合。因此，“A、B或C”是指“以下任何一种：A；B；C；A和B；A和C；B和C；A、B和C”。仅当元件、功能、步骤或行为的组合在某种程度上固有地相互排斥时，才会出现此定义的例外情况。
字符“N”在下文中指的是集合的最后一个成员或集合中成员的总数。字符“X”在下文中指的是集合的可变成员。字符“A”、“B”、“C”等表示集合中特定但未定义的成员。
提供了各种实施例的详细描述；然而，应当理解，所公开的实施例仅仅是示例性的并且可以以各种替代形式来体现。这些附图不一定按比例绘制；某些特征可能会被夸大或最小化以显示特定部件的细节。因此，本文公开的具体结构和功能细节不应被解释为限制性的，而仅作为教导本领域技术人员以各种方式采用所公开的实施例的代表性基础。
图1是包括用于功率限制估计方法300的包括电池组210的车辆100的示例性实施例的透视图，其中功率限制是电池组210在给定时间可以提供的连续功率和电池组210在给定时间可以提供的峰值功率的函数。图1所示的车辆100是示例性的。功率限制估计方法300可以与包括电池组的任何车辆或用于电池功率限制估计方法的任何其他系统一起使用。
图2是用于实施功率限制估计方法300的系统200的示例性实施例的流程图。在一个实施例中，系统200包括电池组210、控制器220、传感器系统230和车辆系统240，其中车辆系统240通过电力导管245连接到电池组210。在一个实施例中，系统200接收来自其他估计系统的数据，例如充电状态(SOC)估计系统250和健康状态(SOH)估计系统260。
在一个实施例中，电池组210包括至少一个电池模块212，并且每个至少一个电池模块212还可以包括至少一个电池单元215。在一个实施例中，功率限制估计方法300在每个单元的基础上应用功率限制估计方法300，其为每个单独的电池单元215提供功率限制估计。在另一个实施例中，基于每个模块应用功率限制估计方法300。在另一实施例中，功率限制估计方法300整体应用于电池组210。
在一个实施例中，传感器系统230包括多个传感器，包括但不限于用于电池组210中的每个电池单元215的电池温度传感器235、用于电池组210中的每个电池模块212的模块温度传感器232、以及用于电池组210中的任何多方面的部件211的多方面的温度传感器231。在一个实施例中，传感器系统230将来自多个传感器的传感器数据传递到控制器220，然后控制器220至少部分地基于传感器数据确定电池功率限制估计。在一个实施例中，控制器220可以进一步基于由诸如充电状态(SOC)估计系统250和健康状态(SOH)估计系统260的其他估计系统提供的多个参数来确定电池功率限制估计。
在另一实施例中，电池组210通过电力导管245向车辆系统240释放电力。在一个实施例中，在控制器220确定功率限制估计之后，控制器220向电池组210发送指令以不向车辆系统240提供超过功率限制下允许的功率。在另一个实施例中，在控制器220确定功率限制估计之后，控制器220向车辆系统240发送指令以不从电池组210汲取超过功率限制下允许的功率。
在另一个实施例中，电池组210使用车辆系统240通过电力导管245充电。在该实施例中，车辆系统240可以是专用充电系统，例如太阳能电池板电网或交流充电系统，例如处于再生制动模式的电机。在一个实施例中，在控制器220确定功率限制估计之后，控制器220向电池组210发送指令以不从车辆系统240充电超过功率限制下允许的功率。在另一个实施例中，在控制器220确定功率限制估计之后，控制器220向车辆系统240发送指令以不向电池组210提供超过比功率限制下允许的功率多的功率。
图3是功率限制估计方法300的示例性实施例的框图，其中功率限制估计方法300应用于电池单元215。在一个实施例中，功率限制估计方法300包括连续电流限制块310、峰值电流限制块320、容量块330、峰值电压预测块340、放电/充电电压缓冲函数块350、温度缓冲函数块360、放电/充电电流容量块370、最大电压预测块380以及功率容量计算块390。在一个实施例中，功率限制估计方法300基于多个电池单元参数估计功率限制。在一个实施例中，多个电池单元参数中的参数包括电池单元215的充电状态(SOC)、电池单元215的温度Tcell和电池单元215的健康状态(SOH)。
在一个实施例中，连续电流限制块310基于电池单元215的充电状态(SOC)、电池单元215的温度Tcell以及电池单元215的健健康状态(SOH)确定连续放电电流限制Idischg,cont和连续充电电流限制Ichg,cont。在一个实施例中，Idischg,cont和Ichg,cont接触作为电池单元215的安全操作限制-只要流入和流出电池单元215的充电和放电电流保持在低于Idischg,cont和Ichg,cont的幅度，电池单元215将安全运行。
在一个实施例中，峰值电流限制块320基于电池单元215的充电状态(SOC)、电池单元215的温度Tcell以及电池单元215的健康状态(SOH)确定峰值放电电流限制Idischg,peak和峰值充电电流限制Ichg,peak。与电池连续电流限制一样，所有锂离子电池制造商都会报告电池单元215在不同SOC和温度条件下10秒放电或充电持续时间脉冲的放电峰值电流限制(Idischg,peak)和充电峰值限制(Ichg,peak)。在一个实施例中，报告的峰值电流限制是电池单元215对于不同SOC和温度值的电流容量，假设电池单元215从静止和开路电压放电或充电(即电池不承载负载)。然而，制造商报告的峰值电流限制并未考虑交替启动条件，例如电池单元可能会在充电周期后不久放电。此外，报告的峰值电流限制不考虑电池模块212或电池组210级别的设计限制。在一个实施例中，可以通过使用改进的电流限制来纠正这些疏忽；连续电流限制块310和/或峰值电流限制块320可以使用改进的电流限制估计方法。
在一个实施例中，容量块330基于电池单元215的健康状态(SOH)确定电池单元215的容量。在一个实施例中，容量被定义为电池单元215在25℃、1C恒定放电率和给定SOH值下的可用充电容量，其具有从完全充电到由截止电压定义的最小充电量测量的可用充电容量。
在一个实施例中，峰值电压预测块340基于放电和充电峰值电流限制来预测电池电压。在一个实施例中，在放电/充电电压缓冲函数350中考虑预测的峰值电池电压。在一个实施例中，峰值电压预测块340由两部分组成：SOC计算和电压预测。
为了在从当前时间开始的预测时间tK秒预测电池电压，有必要估计在tK秒的过程中应用Idischg,peak或Ichg,peak对电池进行放电或充电所产生的最终SOC。在一个实施例中，SOCdischg,final被定义为电池单元215在电池单元以Idischg,peak的速率放电指定的预测时间tK之后的SOC值，SOCchg,final被定义为电池单元215在电池单元以Ichg,peak的速率充电指定的预测时间tK之后的SOC值。在一个实施例中，最终SOC的预测计算如下：
Figure BDA0003766802860000081
Figure BDA0003766802860000082
其中，SOC0是当前时间的电池单元215的SOC值，并且tK是功率限制估计方法300报告功率容量的指定预测时间。在一个实施例中，tK可以根据HCU使用的控制策略而变化。在一个实施例中，如果SOCdischg,final小于SOCmin(例如，电池单元215预计在预测时间tK期间完全放电)，则最终SOC值将被设置为SOCmin并且Idischg,peak将被重新计算如下：
Figure BDA0003766802860000083
使得在所报告的放电电流限制下的放电不会从电池单元215放电超过维持最小SOC所需的量。在一个实施例中，如果SOCchg,final高于SOCmax(例如，电池单元215预计在预测时间tK期间被完全充电)，则最终SOC值将被设置为SOCmax并且Ichg,peak将被重新计算如下：
Figure BDA0003766802860000084
使得已报告的充电电流限制充电将不会对电池单元215充电超过基于最大SOC所允许的量。在一个实施例中，基于用于电池单元215操作的设计参数来设置SOCmin和SOCmax。
在一个实施例中，该SOC定义的容量值基于由容量块330确定的容量来更新。在一个实施例中，SOH值由BMS中的SOH块估计。
在一个实施例中，为了计算功率容量，如果电池分别以Idischg,peak或Ichg,peak放电或充电，则需要有一个电池模型来预测采样周期Δt之后的电池电压。该模型可以是英制模型或基于物理的模型。在一个实施例中，使用两个分支RC模型400(参见图4)来预测电池电压并对响应于各种条件的电池极化水平进行建模。图4是描绘用于功率限制估计方法300的RC模型400的示例性实施例的电路图。在一个实施例中，所有RC参数(包括但不限于R0、C1、R1、C2、R2和OCV)可以通过使用填充有来自在电池单元215上执行的测试的数据的查找表来估计。在一个实施例中，R0被确定为电池单元215的充电状态(SOC)、电池单元215温度Tcell和电池单元215的健康状态(SOH)的函数。在一个实施例中，OCV被确定为电池单元215的充电状态(SOC)、电池单元215温度Tcell和电池单元200的健康状态(SOH)。在一个实施例中，C1、R1、C2、R2被确定为电池单元215的充电状态(SOC)、等效电路电流I、电池单元215温度Tcell和电池单元200的健康状态(SOH)的函数。在一个实施例中，RC模型400的参数通过无迹卡尔曼滤波方法来预测。
在一个实施例中，通过使用RC模型400，时间tk处的电池端电压(Vt)可以计算如下：
Figure BDA0003766802860000091
其中Δt是电池测量值的增量采样周期，k是采样步数，K是采取的采样步数(使得1≤k≤K且KΔt＝tK)。在一个实施例中，为了预测电池电压，通过假设在指定预测时间tK内在Idischg,peak或Ichg,peak处进行恒定电流放电或充电来求解该方程。U1和U2的初始值也是求解方程所必需的，并且应该在SOC块处与电池SOC一起被估计。在一个实施例中，U1和U2的初始值被视为0。在一个实施例中，如果预测的放电电压小于Vmin，或者预测的充电电压高于Vmax，则可以基于这些最小和最大电池电压限制来修改电池峰值电流限制。
在一个实施例中，放电/充电缓冲函数块350基于由峰值电压预测块340确定的预测电池电压定义放电电压缓冲值或充电电压缓冲值，其中充电/放电电压缓冲值是权重函数，表示对电池单元215充电或放电电流能力的限制。在一个实施例中，放电/充电缓冲函数块350基于由峰值电压预测块340预测的电池峰值放电电压值确定放电缓冲值。放电缓冲功能可以由分段函数确定，例如所表示的函数在图5中。在一个实施例中，放电/充电缓冲函数块350基于由峰值电压预测块340预测的电池峰值充电电压值确定充电缓冲值。充电缓冲函数可以由分段函数确定，例如如图6所示的函数。
在一个实施例中，温度缓冲函数块360确定温度缓冲函数的值，其中温度缓冲函数是表示对电池单元215充电或放电电流的能力的限制的权重函数。在一个实施例中，温度缓冲函数是基于每个电池部件的温度来定义的，并且被表示为诸如图7中表示的函数的分段函数-温度缓冲函数的值在两个温度最大值Tmax,1和Tmax,2之间从1逐渐下降到0。不同的电池可能具有不同的温度缓冲函数；然而，在主要实施例中，需要具有如下三个温度缓冲函数：
电池温度缓冲函数：在确定电池电流容量时应考虑电池组210中所有电池的最高温度。第一Tmax限制可设置为40℃，第二Tmax限制可设置为55℃。
模块温度缓冲函数：在确定电池电流容量时应考虑电池组210中所有模块的最高温度。第一Tmax限制可设置为40℃，第二Tmax限制可设置为70℃。
电池组部件温度缓冲函数：在确定电池电流容量时应考虑电池组210中至少一个电池组部件的最高温度。第一Tmax限制可以设置为40℃，第二Tmax限制可以设置为100℃。
在一个实施例中，电池放电/充电电流容量块370基于Idischg,peak、Ichg,peak、Idischg,cont、Ichg,cont和由充电/放电电压缓冲函数块350和温度缓冲函数块360确定的多个缓冲值确定最大放电电流值Idischg,max和最大充电电流值Ichg,max。
在一个实施例中，电池最大电流容量可以定义为峰值电流限制和连续电流限制之间的值，如下所示：
Idischg,max＝αdischg×Idischg,peak+(1-αdischg)×Idischg,cont
Ichg,max＝αchg×Ichg,peak+(1-αchg)×Ichg,cont
其中α是缓冲函数，一个权重函数，其值介于0和1之间。在一个实施例中，该函数表示电池提供放电或充电峰值电流的容量。在一个实施例中，如果缓冲值为1，则电池100％能够在峰值放电电流值下放电(或以峰值充电电流值充电)，如果缓冲值为0，则为0％。在一个实施例中，为了量化缓冲函数，需要量化阻止电池使用100％峰值电流的电池限制。
在一个实施例中，αdischg和αchg从由放电/充电电压缓冲函数块350和温度缓冲函数块360确定的对应值的集合中确定为最小值，使得如果由两个块350和360中的任何一个产生的任何一个缓冲值指示将限制或阻止电池单元提供峰值放电功率或接收峰值充电功率的条件，则αdischg和αchg降低并且电池放电/充电电流容量块370在确定当前最大放电/充电电流值时更重地加权连续电流值。
在一个实施例中，最大电压预测块380基于由电池放电/充电电流容量块370确定的放电和充电最大电流限制来预测电池电压。最大电压预测块380可以使用相同的函数和RC模型400作为峰值电压预测块340，除了以Idischg,max和Ichg,max作为输入而不是以Idischg,peak和Ichg,peak作为输入。
在一个实施例中，功率容量计算块390基于Idischg,max、Ichg,max和在最大电压预测块380处预测的电池电压确定最大放电功率和最大充电功率。在一个实施例中，最大放电功率和最大充电功率可以确定如下：
Pdischg,max＝Idischg,max×Vdischg,predict
Pchg,max＝Ichg,max×Vchg,predict
尽管本公开参考了示例性实施例，但本领域技术人员将理解，在不脱离要求保护的实施例的范围的情况下，可以在其中进行形式和细节上的各种改变。

Claims (20)

1.一种在指定预测时间估计电池单元的最大功率限制的方法，包括：
确定多个电池单元参数；
基于所述多个电池单元参数中的至少一个确定峰值电流限制和连续电流限制；
使用所述电池单元的RC等效电路模型确定预测的峰值电压，其中，基于所述指定预测时间、所述多个电池单元参数中的至少一个、以及所述峰值电流限制来设置多个RC等效电路模型参数中的至少一个；
基于所述预测的峰值电压确定电压缓冲值；
基于多个温度测量值确定温度缓冲值；
基于应用于所述峰值电流限制和所述连续电流限制的权重函数确定最大电流限制，其中，权重函数值基于所述电压缓冲值和所述温度缓冲值确定；
基于电池的所述RC等效电路模型确定预测的最大电压，其中，基于所述指定预测时间、所述多个电池单元参数中的至少一个、以及所述最大电流限制来设置所述多个RC等效电路模型参数中的至少一个；以及
基于所述最大电流限制和最大电压限制确定所述最大功率限制。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个电池单元参数包括所述电池单元的充电状态(SOC)、所述电池单元的温度以及所述电池单元的健康状态(SOH)中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最大功率限制是最大放电功率限制，所述峰值电流限制是峰值放电电流限制，所述连续电流限制是连续放电电流限制。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最大功率限制是最大充电功率限制，所述峰值电流限制是峰值充电电流限制，所述连续电流限制是连续充电电流限制。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电池单元是包括在电池模块中的电池单元，所述电池模块包括至少一个电池单元。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述电池模块是包括在电池组中的电池模块，所述电池组包括至少一个电池模块。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述多个温度测量值包括来自最大电池单元温度、最大电池模块温度和最大电池组部件温度的集合中的至少一个测量值。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个温度测量值包括通过接近所述电池单元或通过与所述电池单元的电连接而与所述电池单元相关的至少一个装置的温度。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，作为确定所述预测的峰值电压和所述预测的最大电压的一部分，所述RC等效电路模型执行充电状态(SOC)计算以确定经过所述指定预测时间之后的预测的充电状态(SOC)。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，作为确定所述预测的测峰值电压和所述预测的最大电压的一部分，所述RC等效电路模型执行充电状态(SOC)计算以确定较早时间的估计的充电状态(SOC)。
11.一种用于估计电池单元在指定预测时间的最大功率限制的系统，包括：
传感器系统，其中，所述传感器系统被配置为从多个温度传感器接收多个温度测量值；以及
控制器，其中，所述控制器被配置为从所述传感器系统接收多个电池单元参数和所述多个温度测量值的数据，并且其中，所述控制器被配置为使用一种方法来估计所述电池单元的最大功率限制，所述方法包括：
基于所述多个电池单元参数中的至少一个确定峰值电流限制和连续电流限制；
使用所述电池单元的RC等效电路模型确定预测的峰值电压，其中，基于所述指定预测时间、所述多个电池单元参数中的至少一个、以及所述峰值电流限制来设置多个RC等效电路模型参数中的至少一个；
基于所述预测的峰值电压确定电压缓冲值；
基于多个温度测量值确定温度缓冲值；
基于应用于所述峰值电流限制和所述连续电流限制的权重函数确定最大电流限制，其中，权重函数值基于所述电压缓冲值和所述温度缓冲值确定；
基于电池的所述RC等效电路模型确定预测的最大电压，其中，基于所述指定预测时间、所述多个电池单元参数中的至少一个、以及所述最大电流限制来设置所述多个RC等效电路模型参数中的至少一个；以及
基于所述最大电流限制和最大电压限制确定所述最大功率限制。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述多个电池单元参数包括所述电池单元的充电状态(SOC)、所述电池单元的温度以及所述电池单元的健康状态(SOH)中的至少一个。
13.根据权利要求11所述的系统，其中，所述最大功率限制是最大放电功率限制，所述峰值电流限制是峰值放电电流限制，所述连续电流限制是连续放电电流限制。
14.根据权利要求11所述的系统，其中，所述最大功率限制是最大充电功率限制，所述峰值电流限制是峰值充电电流限制，所述连续电流限制是连续充电电流限制。
15.根据权利要求11所述的系统，其中，所述电池单元是包括在电池模块中的电池单元，所述电池模块包括至少一个电池单元。
16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述电池模块是包括在电池组中的电池模块，所述电池组包括至少一个电池模块。
17.根据权利要求16所述的系统，其中，所述多个温度测量值包括来自最大电池单元温度、最大电池模块温度和最大电池组部件温度的集合中的至少一个测量值。
18.根据权利要求11所述的系统，其中，所述多个温度测量值包括通过接近所述电池单元或通过与所述电池单元的电连接而与所述电池单元相关的至少一个装置的温度。
19.根据权利要求11所述的系统，其中，作为确定所述预测的峰值电压和所述预测的最大电压的一部分，所述RC等效电路模型执行充电状态(SOC)计算以确定经过所述指定预测时间之后的预测的充电状态(SOC)。
20.根据权利要求11所述的系统，其中，作为确定所述预测的峰值电压和所述预测的最大电压的一部分，所述RC等效电路模型执行充电状态(SOC)计算以确定较早时间的估计的充电状态(SOC)。
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