CN115214424A - 电池热管理系统的温度确定方法、装置及电子设备 - Google Patents

电池热管理系统的温度确定方法、装置及电子设备 Download PDF

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CN115214424A CN202110413270.5A CN202110413270A CN115214424A CN 115214424 A CN115214424 A CN 115214424A CN 202110413270 A CN202110413270 A CN 202110413270A CN 115214424 A CN115214424 A CN 115214424A
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刘峰
黄智信
张兴
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Abstract

本公开提供了一种电池热管理系统的温度确定方法、装置、电子设备及存储介质,电池热管理系统包括单体电池、设置于单体电池上的连接片以及用于对单体电池进行温度调节的冷却液;该电池热管理系统的温度确定方法包括:获取电池热管理系统的实时采样数据;实时采样数据包括环境测量温度、单体电池的测量电流、连接片的测量温度及冷却液的测量温度;建立关于电池热管理系统的热电耦合模型;基于实时采样数据以及热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定单体电池的内部计算温度、连接片的计算温度及冷却液的计算温度。本申请实施例,即使在温度传感器零漂或者损坏的情况下,仍可以计算出热管理系统的温度,提高了电池包的安全性。

Description

电池热管理系统的温度确定方法、装置及电子设备
技术领域
本公开涉及动力电池技术领域,具体而言,涉及一种电池热管理系统的温度确定方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着汽车行业的多元化,环境问题的日益严峻,新能源汽车行业发展迅速,其中电动汽车由于对环境影响相对传统汽车较小,使用范围越来越广泛。电动汽车是指以车载电源为动力,用电机驱动车轮行驶,符合道路交通、安全法规各项要求的车辆,电池作为电动汽车的心脏,是电动汽车产业发展的关键,除了电池的续航里程是电动汽车的发展瓶颈,电池的安全问题更是不容小觑。
电动汽车通常包括电池包以及用于对电池包的状态信息进行监控管理的电池管理系统。其中,电池包通常包括多个串并联的电池模块,每个电池模块包括多个串联的单体电池。电池包是电动汽车的核心部件,其对温度的要求较高,其在低温环境下容量衰减、充放电困难,且容易导致单体电池内部短路而发生安全事故;在高温条件下容易引发热失控问题。
为了实现对电池的热管理,以保证电池的性能,通常采用热管理系统来对电池进行加热或者降温,且通过传感器来检测热管理系统的状态参数(比如电池温度、冷却液温度等),并将所检测到的状态参数发送至电池管理系统,以实现对电池包安全性能的诊断。然而,若传感器发生精度较低(零漂)或者发生故障时,电池管理系统将无法获取到热管理系统的相关状态参数,进而影响对电池包安全性能的诊断,比如电池包可能因过热而引起性能的恶化甚至引起电池包爆炸的严重事故,从而给车辆的运行造成了安全隐患。
发明内容
本公开实施例至少提供一种电池热管理系统的温度确定方法、装置、电子设备及存储介质。
第一方面,本公开实施例提供了一种电池热管理系统的温度确定方法,所述电池热管理系统包括单体电池、设置于所述单体电池上的连接片以及用于对所述单体电池进行温度调节的冷却液;所述方法包括:
获取所述电池热管理系统的实时采样数据;所述实时采样数据包括环境测量温度、所述单体电池的测量电流、所述连接片的测量温度及所述冷却液的测量温度;
建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型;
基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
本公开实施例中,通过建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型,并结合电池热管理系统的实时采样数据及卡尔曼滤波算法,计算所述单体电池内部温度、所述连接片温度及所述冷却液温度,不仅可以计算出单体电池内部的温度,而且即使在温度传感器零漂或者损坏的情况下,仍可以计算出冷却液及连接片的温度,进而可以避免因传感器故障而导致的电池包安全性能的事件发生,提高了电池包的安全性。
根据第一方面,在一种可能的实施方式中,所述建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型,包括:
建立关于所述单体电池、第一物理接触面以及第二物理接触面的热电耦合模型;所述第一物理接触面为所述单体电池与所述连接片之间的物理接触面,所述第二物理接触面为所述单体电池与所述冷却液之间的物理接触面。
本公开实施例中,基于所述单体电池分别与所述连接片以及所述冷却液之间的物理接触面积及热传原理,建立所述热电耦合模型,提高了建立的热电耦合模型的精度。
根据第一方面,在一种可能的实施方式中,所述热电耦合模型包括电池热源、电池热熔、电池内部热阻、电池顶部热阻、电池底部热阻、连接片热源以及冷却液热源;所述电池热源、所述连接片热源以及所述冷却液热源的一端均和外界环境相连,所述电池热源的另一端与所述电池热阻的第一端相连,所述连接片热源的另一端通过所述电池顶部热阻与所述电池热阻的第二端相连,且所述冷却液热源的另一端通过所述电池底部热阻与所述电池热阻的第二端相连,所述电池热熔与所述电池热源并联设置;
其中,所述外界环境等效于参考地,所述电池热源、所述连接片热源以及所述冷却液热源等效于电源,所述电池内部热阻、所述电池顶部热阻及所述电池底部热阻等效于电阻、所述电池热熔等效于电容。
本公开实施例中,通过将热模型和电模型进行等效,可以清楚的了解热管理系统的热能传递及转换关系,方便后续的计算。
根据第一方面,在一种可能的实施方式中,所述基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度,包括:
基于所述实时采样数据,确定所述热管理系统的状态变量、输入变量以及观测变量;所述状态变量包括所述单体电池相对外界环境的温差、所述连接片相对所述外界环境的温差及所述冷却液相对所述外界环境的温差,所述输入变量包括所述单体电池的测量电流的平方值,所述观测变量包括所述连接片相对所述外界环境的温差及所述冷却液相对所述外界环境的温差;
根据所述热电耦合模型建立目标状态方程,并基于所述状态变量、所述输入变量以及所述观测变量,建立目标观测方程;所述目标状态方程用于反映所述状态变量与所述输入变量之间的关联关系,所述目标观测方程用于反映所述观测变量与所述状态变量和所述输入变量的关联关系;
基于所述目标状态方程、目标观测方程、所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
根据第一方面,在一种可能的实施方式中,所述根据所述热电耦合模型建立目标状态方程,并基于所述状态变量、所述输入变量以及所述观测变量,建立目标观测方程之后,所述方法还包括:
根据所述热电耦合模型,分别建立关于所述单体电池、所述连接片及所述冷却液的状态方程;
根据所述单体电池的状态方程、所述连接片的状态方程及所述冷却液的状态方程,确定所述目标状态方程和所述目标观测方程的系数;
所述基于所述目标状态方程、目标观测方程、所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度,包括:
所述基于所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量以及所述目标状态方程和目标观测方程的系数,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
根据第一方面,在一种可能的实施方式中,所述采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度,包括:
采用所述卡尔曼滤波算法中的时间更新方程和状态更新方程,计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
第二方面,本公开实施例提供了一种电池热管理系统的温度确定装置,所述电池热管理系统包括单体电池、设置于所述单体电池上的连接片以及用于对所述单体电池进行温度调节的冷却液;所述装置包括:
数据获取模块,用于获取所述电池热管理系统的实时采样数据;所述实时采样数据包括环境测量温度、所述单体电池的测量电流、所述连接片的测量温度及所述冷却液的测量温度;
模型建立模块,用于建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型;
温度计算模块,用于基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
根据第二方面,在一种可能的实施方式中,所述模型建立模块具体用于:
建立关于所述单体电池、第一物理接触面以及第二物理接触面的热电耦合模型;所述第一物理接触面为所述单体电池与所述连接片之间的物理接触面,所述第二物理接触面为所述单体电池与所述冷却液之间的物理接触面。
根据第二方面,在一种可能的实施方式中,所述热电耦合模型包括电池热源、电池热熔、电池内部热阻、电池顶部热阻、电池底部热阻、连接片热源以及冷却液热源;所述电池热源、所述连接片热源以及所述冷却液热源的一端均和外界环境相连,所述电池热源的另一端与所述电池热阻的第一端相连,所述连接片热源的另一端通过所述电池顶部热阻与所述电池热阻的第二端相连,且所述冷却液热源的另一端通过所述电池底部热阻与所述电池热阻的第二端相连,所述电池热熔与所述电池热源并联设置;
其中,所述外界环境等效于参考地,所述电池热源、所述连接片热源以及所述冷却液热源等效于电源,所述电池内部热阻、所述电池顶部热阻及所述电池底部热阻等效于电阻、所述电池热熔等效于电容。
根据第二方面,在一种可能的实施方式中,所述温度计算模块具体用于:
基于所述实时采样数据,确定所述热管理系统的状态变量、输入变量以及观测变量;所述状态变量包括所述单体电池相对外界环境的温差、所述连接片相对所述外界环境的温差及所述冷却液相对所述外界环境的温差,所述输入变量包括所述单体电池的测量电流的平方值,所述观测变量包括所述连接片相对所述外界环境的温差及所述冷却液相对所述外界环境的温差;
根据所述热电耦合模型建立目标状态方程,并基于所述状态变量、所述输入变量以及所述观测变量,建立目标观测方程;所述目标状态方程用于反映所述状态变量与所述输入变量之间的关联关系,所述目标观测方程用于反映所述观测变量与所述状态变量和所述输入变量的关联关系;
基于所述目标状态方程、目标观测方程、所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
根据第二方面,在一种可能的实施方式中,温度计算模块还具体用于:
根根据所述热电耦合模型,分别建立关于所述单体电池、所述连接片及所述冷却液的状态方程;
根据所述单体电池的状态方程、所述连接片的状态方程及所述冷却液的状态方程,确定所述目标状态方程和所述目标观测方程的系数;
基于所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量以及所述目标状态方程和目标观测方程的系数,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
根据第二方面,在一种可能的实施方式中,所述温度计算模块具体用于:
采用所述卡尔曼滤波算法中的时间更新方程和状态更新方程,计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
第三方面,本公开实施例提供了一种电子设备,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如第一方面所述的电池热管理系统的温度确定方法。
第四方面,本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面所述的电池热管理系统的温度确定方法。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分,这些附图示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解,以下附图仅示出了本公开的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1示出了本公开实施例所提供的一种电动汽车的结构示意图;
图2示出了本公开实施例所提供的一种电池包的结构示意图;
图3示出了本公开实施例所提供的一种热管理系统的温度估算方法的流程图;
图4示出了本公开实施例所提供的一种电动汽车向云端发送实时数据的示意图;
图5示出了本公开实施例所提供的一种关于热管理系统的热电耦合模型的示意图;
图6示出了本公开实施例所提供的一种建立单体电池的热电耦合模型的方法流程图;
图7示出了本公开实施例所提供的一种搭建目标状态方程和目标观测方程的方法流程图;
图8示出了本公开实施例所提供的一种热管理系统的温度估算装置的结构示意图;
图9示出了本公开实施例所提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本公开实施例中附图,对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围,而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例,都属于本公开保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
本文中术语“和/或”,仅仅是描述一种关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合,例如,包括A、B、C中的至少一种,可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
近年来,随着汽车行业的多元化,环境问题的日益严峻,新能源汽车行业发展迅速,其中电动汽车由于对环境影响相对传统汽车较小,使用范围越来越广泛。电动汽车是指以车载电源为动力,用电机驱动车轮行驶,符合道路交通、安全法规各项要求的车辆,电池作为电动汽车的心脏,是电动汽车产业发展的关键,除了电池的续航里程是电动汽车的发展瓶颈,电池的安全问题更是不容小觑。
参见图1所示,电动汽车900通常包括电池包901以及与所述电池包连接的电池管理系统902。电池包901用于为电动汽车提供动力来源,电池管理系统902用于对电池包的状态进行监控管理,防止电池出现过充电和过放电,延长电池的使用寿命。
请参阅图2,为本公开实施例提供的一种电池包的结构示意图,如图2所示,电池包901通常包括箱体9011以及收容于箱体9011内的多个电池模块9012,该多个电池模块9012以串联、并联或者串并联的方式相连接。每个电池模块9012上还设置有连接片(后文也称busbar)9013,该连接片9013用于实现多个电池模块9012之间的电连接,从而构成所需要的串、并联关系。也即,将不同的电池模块9012的连接片进行连接(比如通过导线连接),即可实现不同电池模块9012之间的电连接。
具体地,每个电池模块9012包括多个串联的单体电池(也称电芯,图未示)。本实施方式中,多个单体电池并排组合形成电池模块9012。可以理解,与电池模块9012类似,每个单体电池上也设置有连接片9013,进而使得多个单体电池之间通过连接片9013,实现多个单体电池之间的电性连接。其中,每个单体电池上的连接片9013与单体电池的极耳(正极极耳和/或负极极耳)相连。
需要说明的是,本实施方式中所述的连接片是指单体电池一端的连接片,而并非电池模组的连接片,单体电池的正极极耳和负极极耳设置于所述单体电池的同一端,由于连接片9013与单体电池的极耳连接,该连接片9013又可以作为单体电池的电压和温度的采样点。此外,由于连接片9013并未完全覆盖单体电池的顶部,在检测电池温度时,还需要在单体电池顶部设置有传感器以对电池温度进行全面采样。
由于电池包901是电动汽车900的核心部件,其对温度的要求较高,其在低温环境下容量衰减、充放电困难,且容易导致单体电池内部短路而发生安全事故;在高温条件下容易引发热失控问题。
因此,为了实现对电池包901的热管理,以保证电池的性能,通常采用热管理系统来对电池进行加热或者降温,且通过传感器来检测热管理系统的状态参数(比如电池温度、冷却液温度等),并将所检测到的状态参数发送至电池管理系统902,以实现对电池包901安全性能的诊断。
如图2所示,为了实现对电池模块9012的热管理,可以在箱体9011的底部设置冷却板9014。该冷却板9014内开设有若干通道9015以供冷却液流入及流出。可以理解,在电池模块9012温度较高时,可以控制冷却板9014内的通道9015内流入较低温度的冷却液,进而在冷却液流出冷却板9014时将电池模块9012所产生的热量带走,实现了对电池模块9012的降温;同理,若电池模块9012温度较低时,可以控制冷却板9014内的通道9015内流入较高温度的冷却液,进而对电池模块9012进行加热。如此,实现了对电池模块9012的热管理。
通常情况下,为了实现对电池包901的状态监测,会在电池包901内设置多个传感器以分别对冷却液的温度,设置于单体电池上的连接片9013的温度以及单体电池的温度进行采集,比如图2中的传感器S1用于采集冷却液的温度,传感器S2用于采集连接片9013的温度,然后将采集到的参数发送至电池管理系统902,电池管理系统902根据接收到的参数对电池包进行温度诊断,以防止电池包901热失控或者发生过温的情况。当然,对电池包901所采集的参数并不局限于此,还可以包括单体电池的电流、电压等参数,此处不做限定。
然而,在上述过程中,若传感器发生精度较低(零漂)或者发生故障时,电池管理系统902将无法获取到热管理系统的相关状态参数,进而影响对电池包901安全性能的诊断,比如电池包901可能因过热而引起性能的恶化,甚至引起电池901爆炸的严重事故,从而给车辆的运行造成了安全隐患。
另外,由于传感器只是贴近单体电池表面进行检测,也即,传感器采集的是单体电池的表面温度,而无法监测电池单体内部温度,而内部温度为重要信息,若单体电池内部温度急剧升高时,也会导致安全事故的发生,因此,单体电池内部温度的估算也较为重要。
为解决上述问题,本公开提供了一种电池热管理系统的温度确定方法,包括:获取与所述电池热管理系统的实时采样数据;所述实时采样数据包括环境温度、所述单体电池电流、所述连接片温度及所述冷却液温度;建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型;基于所述实时采样数据、所述热电耦合模型及卡尔曼滤波算法,计算所述单体电池内部温度、所述连接片温度及所述冷却液温度。如此,不仅可以计算出单体电池的内部温度,即使在温度传感器零漂或者损坏的情况下,仍可以计算出热管理系统的温度,提高了电池包的安全性。
下面结合图3对本公开实施例所公开的电池热管理系统的温度确定方法进行详细介绍,本公开实施例所提供的电池热管理系统的温度确定方法的执行主体一般为具有一定计算能力的电子设备,其中电子设备可以包括终端和服务器。例如,该方法可应用于终端中,终端可以是台式计算机、笔记本电脑、智能手机、智能音箱、智能手表、平板电脑等,并不限定。该方法还可应用于服务器,服务器可以是独立的物理服务器,也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统,还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云存储、大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
此外,该电池热管理系统的温度确定方法还可以是运行于终端或服务器中的软体,例如具有电池热管理系统的温度计算功能的应用程序等。在一些可能的实现方式中,该电池热管理系统的温度确定方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
参见图3所示,为本公开实施例所提供的一种电池热管理系统的温度确定方法的流程图,所述电池热管理系统包括单体电池、设置于所述单体电池一端的连接片以及用于对所述单体电池进行温度调节的冷却液,所述冷却液于冷却板中流动,所述冷却板设置于所述单体电池背向所述连接片的一端。该电池热管理系统的温度确定方法包括以下S101~S103:
S101,获取所述电池热管理系统的实时采样数据;所述实时采样数据包括环境测量温度、所述单体电池的测量电流、所述连接片的测量温度及所述冷却液的测量温度。
示例地,参见图4所示,为了实现对每辆电动汽车900的安全监控,每辆电动汽车900会将自身的电池包的各类参数数据实时发送至监管平台的云端系统,如此,监管平台可以通过云端所收到的实时数据对车辆进行安全监管,因此,本实施方式中,获取与所述电池关联的实时采样数据的方式可以通过云端获取,也可以与电动汽车900建立通信连接,直接接收电动汽车900所发送的数据即可,具体的实时采样数据的获取方式此处不做限定。
其中,环境测量温度是指当前车辆运行时所处的外界环境温度。比如,若车辆在夏季运行,所处的环境温度可能为30℃,而若车辆在冬季运行,该环境温度可能为10℃;连接片的测量温度为设置于所述单体电池一端的连接片的温度;所述单体电池的测量电流是指所述单体电池的内部电流;冷却液的测量温度是指图2中冷却板9014内流通的冷却液的温度,其可以是冷却板的入水口的冷却液温度,也可以是冷却板的出水口的冷却液温度,还可以是冷却板的中间的冷却液温度,此处不做限定。
S102,建立关于所述热管理系统的热电耦合模型。
示例性地,可以根据所述单体电池分别与所述连接片以及所述冷却液之间的物理接触面积及热传原理,建立关于所述热管理系统的热电耦合模型。也即,可以建立关于所述单体电池、第一物理接触面以及第二物理接触面的热电耦合模型;所述第一物理接触面为所述单体电池与所述连接片之间的物理接触面,所述第二物理接触面为所述单体电池与所述冷却液之间的物理接触面。其中,单体电池所述冷却液之间的物理接触面积及热传原理包括了单体电池与冷却板之间以及冷却板与冷却液之间的物理接触面积及热传原理。
具体地,考虑单体电池欧姆内阻和极化内阻发热,忽略正常工作温度范围内数量级较小的化学反应热、分解热等,假设单体电池内核区域各处电流密度均匀,生热率一致,通过材料的导热特性换算成温度输出。
参见图5所示,为本公开实施例提供的一种热电耦合模型的示意图,所述热电耦合模型包括电池热源m、电池热熔Cc、电池内部热阻Rcell、电池顶部热阻Rtop、电池底部热阻Rbottom、连接片热源m以及冷却液热源k;所述电池热源m、所述连接片热源m以及所述冷却液热源k的一端均和外界环境Tamb相连,所述电池热源m的另一端与所述电池热阻Rcell的第一端相连,所述连接片热源n的另一端通过所述电池顶部热阻Rtop与所述电池热阻Rcell的第二端相连,且所述冷却液热源k的另一端通过所述电池底部热阻Rbottom与所述电池热阻Rcell的第二端相连,所述电池热熔Cc与所述电池热源m并联设置;
其中,所述外界环境Tamb等效于参考地,所述电池热源m、所述连接片热源n以及所述冷却液热源k等效于电源,所述电池内部热阻Rcell、所述电池顶部热阻Rtop及所述电池底部热阻Rbottom等效于电阻、所述电池热熔Cc等效于电容。
其中,所述电池热源m用于表示所述单体电池的温差,Tcell表示单体电池的温度;电池热熔Cc用于表示所述单体电池的热熔,所述电池内部热阻Rcell用于表示所述单体电池的热交换能力,所述电池顶部热阻Rtop用于表示所述单体电池顶部与所述连接片之间的热交换能力,所述电池顶部热阻与所述第一物理接触面相关,所述电池底部热阻Rbottom用于表示所述单体电池底部与所述冷却液之间的热交换能力,所述电池底部热阻与所述第二物理接触面相关;所述电池顶部为所述单体电池设置有极耳的一端,所述连接片热源n用于表示所述连接片的温差,Tbusbar表示连接片的温度;所述冷却液热源k用于表示所述冷却液的温差,Tcoolant表示冷却液的温度。
本实施方式中,通过将电池热管理系统的热能模型等效于电路模型,如此可以清楚的了解电池热管理系统的热产生及热传递原理,有助于后续的分析与计算。
具体地,热阻R用于表示热交换的能力,R=h*A,h为系统界面对流换热系数,A为换热面积。比如,Rtop用于表示电池顶部与连接片之间的热交换能力,其可以通过单体电池顶部与连接片之间的换热系数h和换热面积(接触面积)确定。
S103,基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
示例性地,参见图6所示,为基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度的方法流程图,步骤S103可以具体包括以下S1031~S1033:
S1031,基于所述实时采样数据,确定所述热管理系统的状态变量、输入变量以及观测变量。
具体地,状态变量是完整描述系统运动的一组变量,它应能确定系统未来的演化行为,本实施方式中,所述状态变量x的表达式如下:
x=(Tca Tba Tcla)T
也即,所述状态变量x包括所述单体电池相对外界环境的温差Tca、所述连接片相对所述外界环境的温差Tba及所述冷却液相对所述外界环境的温差Tcla。其中,外界环境是指前述的电动汽车900所处的环境。
输入变量,亦称外生变量、驱动变量。是指在模型中,只影响其他变量如输出变量,而不受其他变量影响的变量。本实施方式中,所述输入变量U的表达式如下:
u=I2
也即,所述输入变量u包括所述单体电池的电流I的平方值。
所述观测变量y的表达式如下:
y=(0 Tba Tcla)T
也即,所述观测变量y包括所述连接片相对所述外界环境的温差Tba及所述冷却液相对所述外界环境的温差Tcla
S1032,根据所述热电耦合模型建立目标状态方程,并基于所述状态变量、所述输入变量以及所述观测变量,建立目标观测方程。
所述目标观测方程用于反映所述观测变量与所述状态变量和所述输入变量的关联关系。
一些实施方式中,所建立的目标状态方程的表达式如下:
Figure BDA0003024792910000151
其中,x为状态变量,u为输入变量,
Figure BDA0003024792910000152
为状态变量的偏导,所述目标状态方程用于反映所述状态变量与所述输入变量之间的关联关系。
一些实施方式中,所建立的状态方程的表达式如下:
y=Cx+Du
其中,y为观测变量,x为状态变量,u为输入变量,所述目标观测方程用于反映所述观测变量与所述状态变量和所述输入变量的关联关系。
S1033,基于所述目标状态方程、目标观测方程、所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
在上述步骤S1032之后,参见图7所示,该方法还包括如下步骤以对所建立的目标状态方程和目标观测方程中的系数进行求解,具体的,包括以下S1032a~S1032b:
S10321,根据所述热电耦合模型,分别建立关于所述单体电池、所述连接片及所述冷却液的状态方程。
S10322,根据所述单体电池的状态方程、所述连接片的状态方程及所述冷却液的状态方程,确定所述目标状态方程和所述目标观测方程的系数。
示例性地,单体电池的工作电流、荷电状态(State of Charge,SOC)和内阻等均影响单体电池内部生热速率的大小。在充放电过程中,单体电池的工作电流变化不确定,且单体电池内阻等参数随着时间进行变化,因此,单体电池的生热、散热过程是有时变内热源的、典型的非稳态导热过程,在域内其遵守的能量守恒方程如公式(1)所示,在系统边界上遵守的热量传递公式如式(2)所示。
Figure BDA0003024792910000161
Figure BDA0003024792910000162
其中,公式(1)中等号左侧表示单位时间内单体电池微元体热力学能的增量,等号右侧第一项表示微元体界面间在单位时间内传递的能量,等号右侧第二项为单体电池生热速率;公式(2)中等号左侧为系统边界面上电池微元体通过传热效应在单位时间内增加的能量,等号右侧为系统边界面在单位时间内向环境传递的能量。
其中,公式(1)中,
Figure BDA0003024792910000163
为电池的生热速率,ρk为电池单元的密度,CP,k为电池单元的比热容,λk为电池单元在该方向上的导热系数,h为系统界面对流换热系数。
根据上述理论以及所述热电耦合模型,得到所述单体电池的状态方程如下(a)所示:
Figure BDA0003024792910000171
其中,Cc为单体电池的比热容,根据材料属性可以得出,为一常数;Tcell为单体电池的温度,Tamb为环境测量温度,I为单体电池的测量电流,Rcell为电池内部热阻,Tbusbar为连接片的测量温度,Tcoolant为冷却液的测量温度,Rbottom为电池底部热阻,Rtop为电池顶部热阻。
根据上述理论以及所述热电耦合模型,得到所述连接片的状态方程如下(b)所示:
Figure BDA0003024792910000172
其中,Cb为连接片的比热容,根据材料属性可以得出,为一常数;Tbusbar为连接片的测量温度,Tamb为环境测量温度,Rbusbar为连接片的热阻,Tcell为单体电池的温度。
根据上述理论以及所述热电耦合模型,得到所述冷却液的状态方程如下(c)所示:
Figure BDA0003024792910000173
其中,Ccl为冷却液的比热容,根据材料属性可以得出,为一常数;Tcoolant为冷却液的测量温度,Rbottom为电池底部热阻,Tcell为单体电池的温度,Tamb为环境测量温度。
根据所述单体电池的状态方程(a)、所述连接片的状态方程(b)及所述冷却液的状态方程(c),可以得到前述目标状态方程中的系数A和系数B,如下所示:
其中,
Figure BDA0003024792910000174
同理,根据所述单体电池的状态方程(a)、所述连接片的状态方程(b)及所述冷却液的状态方程(c),可以得到前述目标观测方程中的系数C和系数D,如下所示:
其中,
Figure BDA0003024792910000181
D=0
如此,基于所确定的系数A、B、C以及D的值,并结合所述输入变量、所述观测变量以及卡尔曼滤波器的时间更新方程和状态更新方程,可以对所述状态变量进行迭代求解,进而计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
具体地,所述卡尔曼滤波器的时间更新方程和状态更新方程,如下所示:
Figure BDA0003024792910000182
其中,方程①-②为时间更新方程、方程③-⑤为状态更新方程。
其中,
Figure BDA0003024792910000183
分别表示k-1时刻和k时刻的后验状态估计值,是滤波的结果之一,即更新后的结果,也叫最优估计。由于无法知道每时刻状态的确切结果,因此叫估计,是指估计的状态。
Figure BDA0003024792910000184
表示k时刻的先验状态估计值,是滤波的中间计算结果,即根据上一时刻(k-1时刻)的最优估计预测的k时刻的结果,是预测方程的结果。
Figure BDA0003024792910000185
分别表示k-1时刻和k时刻的后验估计协方差(即和的协方差,表示状态的不确定度),是滤波的结果之一。
Figure BDA0003024792910000186
表示k时刻的先验估计协方差(的协方差),是滤波的中间计算结果。
Ck表示是状态变量到测量(观测)的转换矩阵,表示将状态和观测连接起来的关系,卡尔曼滤波里为线性关系,它负责将M维的测量值转换到N维,使之符合状态变量的数学形式,是滤波的前提条件之一。其中,M和N为大于等于1的正整数。
yk表示测量值(观测值),是滤波的输入。
Lk表示滤波增益矩阵,是滤波的中间计算结果,卡尔曼增益,或卡尔曼系数。
Ak-1表示状态转移矩阵,实际上是对目标状态转换的一种猜想模型。例如在机动目标跟踪中,状态转移矩阵常常用来对目标的运动建模,其模型可能为匀速直线运动或者匀加速运动。当状态转移矩阵不符合目标的状态转换模型时,滤波会很快发散。
w表示过程激励噪声协方差(系统过程的协方差),该参数被用来表示状态转换矩阵与实际过程之间的误差;因为无法直接观测到过程信号,所以其取值是很难确定的。另外,该参数是卡尔曼滤波器用于估计离散时间过程的状态变量,也叫预测模型本身带来的噪声,或者状态转移协方差矩阵。
v表示测量噪声协方差。滤波器实际实现时,测量噪声协方差R一般可以观测得到,是滤波器的已知条件。
Bk-1表示将输入转换为状态的矩阵。
Figure BDA0003024792910000191
表示实际观测和预测观测的残差,和卡尔曼增益一起修正先验(预测),得到后验。
本公开实施例中,通过建立关于所述单体电池的热电耦合模型,并结合电池热管理系统的实时采样数据及卡尔曼滤波算法,计算所述单体电池内部的计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度,如此不仅可以计算出单体电池内部的温度,即使在温度传感器零漂或者损坏的情况下,仍可以计算出冷却液及连接片的温度,进而可以避免因传感器故障而导致的电池包安全性能的事件发生,提高了电池包的安全性。
本领域技术人员可以理解,在具体实施方式的上述方法中,各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定,各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
基于同一技术构思,本公开实施例中还提供了与电池热管理系统的温度确定方法对应的电池热管理系统的温度确定装置,由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述电池热管理系统的温度确定方法相似,因此装置的实施可以参见方法的实施,重复之处不再赘述。
参照图8所示,为本公开实施例提供的一种电池热管理系统的温度确定装置500的示意图,所述电池热管理系统包括单体电池、设置于所述单体电池上的连接片以及用于对所述单体电池进行温度调节的冷却液;所述装置包括:
数据获取模块501,用于获取所述电池热管理系统的实时采样数据;所述实时采样数据包括环境测量温度、所述单体电池的测量电流、所述连接片的测量温度及所述冷却液的测量温度;
模型建立模块502,用于建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型;
温度计算模块503,用于基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
在一种可能的实施方式中,所述模型建立模块502具体用于:
建立关于所述单体电池、第一物理接触面以及第二物理接触面的热电耦合模型;所述第一物理接触面为所述单体电池与所述连接片之间的物理接触面,所述第二物理接触面为所述单体电池与所述冷却液之间的物理接触面。
在一种可能的实施方式中,所述热电耦合模型包括电池热源、电池热熔、电池内部热阻、电池顶部热阻、电池底部热阻、连接片热源以及冷却液热源;所述电池热源、所述连接片热源以及所述冷却液热源的一端均和所述环境测量温度相连,所述电池热源的另一端与所述电池热阻的第一端相连,所述连接片热源的另一端通过所述电池顶部热阻与所述电池热阻的第二端相连,且所述冷却液热源的另一端通过所述电池底部热阻与所述电池热阻的第二端相连,所述电池热熔与所述电池热源并联设置;
其中,所述外界环境等效于参考地,所述电池热源、所述连接片热源以及所述冷却液热源等效于电源,所述电池内部热阻、所述电池顶部热阻及所述电池底部热阻等效于电阻、所述电池热熔等效于电容。
在一种可能的实施方式中,所述温度计算模块503具体用于:
基于所述实时采样数据,确定所述热管理系统的状态变量、输入变量以及观测变量;所述状态变量包括所述单体电池相对外界环境的温差、所述连接片相对所述外界环境的温差及所述冷却液相对所述外界环境的温差,所述输入变量包括所述单体电池的测量电流的平方值,所述观测变量包括所述连接片相对所述外界环境的温差及所述冷却液相对所述外界环境的温差;
根据所述热电耦合模型建立目标状态方程,并基于所述状态变量、所述输入变量以及所述观测变量,建立目标观测方程;所述目标状态方程用于反映所述状态变量与所述输入变量之间的关联关系,所述目标观测方程用于反映所述观测变量与所述状态变量和所述输入变量的关联关系;
基于所述目标状态方程、目标观测方程、所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
在一种可能的实施方式中,所述温度计算模块503还具体用于:
根根据所述热电耦合模型,分别建立关于所述单体电池、所述连接片及所述冷却液的状态方程;
根据所述单体电池的状态方程、所述连接片的状态方程及所述冷却液的状态方程,确定所述目标状态方程和所述目标观测方程的系数;
基于所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量以及所述目标状态方程和目标观测方程的系数,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
在一种可能的实施方式中,所述温度计算模块503具体用于:
采用所述卡尔曼滤波算法中的时间更新方程和状态更新方程,计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明,这里不再详述。
基于同一技术构思,本公开实施例还提供了一种电子设备。参照图9所示,为本公开实施例提供的电子设备700的结构示意图,包括处理器701、存储器702、和总线703。其中,存储器702用于存储执行指令,包括内存7021和外部存储器7022;这里的内存7021也称内存储器,用于暂时存放处理器701中的运算数据,以及与硬盘等外部存储器7022交换的数据,处理器701通过内存7021与外部存储器7022进行数据交换。
本申请实施例中,存储器702具体用于存储执行本申请方案的应用程序代码,并由处理器701来控制执行。也即,当电子设备700运行时,处理器701与存储器702之间通过总线703通信,使得处理器701执行存储器702中存储的应用程序代码,进而执行前述任一实施例中所述的方法。
其中,存储器702可以是,但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)等。
处理器701可能是一种集成电路芯片,具有信号的处理能力。上述的处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
可以理解的是,本申请实施例示意的结构并不构成对电子设备700的具体限定。在本申请另一些实施例中,电子设备700可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者拆分某些部件,或者不同的部件布置。图示的部件可以以硬件,软件或软件和硬件的组合实现。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中的电池热管理系统的温度确定方法的步骤。其中,该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
本公开实施例还提供一种计算机程序产品,该计算机程序产品承载有程序代码,所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中的电池热管理系统的温度确定方法的步骤,具体可参见上述方法实施例,在此不再赘述。
其中,上述计算机程序产品可以具体通过硬件、软件或其结合的方式实现。在一个可选实施例中,所述计算机程序产品具体体现为计算机存储介质,在另一个可选实施例中,计算机程序产品具体体现为软件产品,例如软件开发包(Software Development Kit,SDK)等等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统和装置的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统、装置和方法,可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,又例如,多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本公开的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上所述实施例,仅为本公开的具体实施方式,用以说明本公开的技术方案,而非对其限制,本公开的保护范围并不局限于此,尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内,其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改、变化或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围,都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此,本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种电池热管理系统的温度确定方法,所述电池热管理系统包括单体电池、设置于所述单体电池上的连接片以及用于对所述单体电池进行温度调节的冷却液;其特征在于,所述方法包括:
获取所述电池热管理系统的实时采样数据;所述实时采样数据包括环境测量温度、所述单体电池的测量电流、所述连接片的测量温度及所述冷却液的测量温度;
建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型;
基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型,包括:
建立关于所述单体电池、第一物理接触面以及第二物理接触面的热电耦合模型;所述第一物理接触面为所述单体电池与所述连接片之间的物理接触面,所述第二物理接触面为所述单体电池与所述冷却液之间的物理接触面。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述热电耦合模型包括电池热源、电池热熔、电池内部热阻、电池顶部热阻、电池底部热阻、连接片热源以及冷却液热源;所述电池热源、所述连接片热源以及所述冷却液热源的一端均和外界环境相连,所述电池热源的另一端与所述电池热阻的第一端相连,所述连接片热源的另一端通过所述电池顶部热阻与所述电池热阻的第二端相连,且所述冷却液热源的另一端通过所述电池底部热阻与所述电池热阻的第二端相连,所述电池热熔与所述电池热源并联设置;
其中,所述外界环境等效于参考地,所述电池热源、所述连接片热源以及所述冷却液热源等效于电源,所述电池内部热阻、所述电池顶部热阻及所述电池底部热阻等效于电阻、所述电池热熔等效于电容。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度,包括:
基于所述实时采样数据,确定所述热管理系统的状态变量、输入变量以及观测变量;所述状态变量包括所述单体电池相对外界环境的温差、所述连接片相对所述外界环境的温差及所述冷却液相对所述外界环境的温差,所述输入变量包括所述单体电池的测量电流的平方值,所述观测变量包括所述连接片相对所述外界环境的温差及所述冷却液相对所述外界环境的温差;
根据所述热电耦合模型建立目标状态方程,并基于所述状态变量、所述输入变量以及所述观测变量,建立目标观测方程;所述目标状态方程用于反映所述状态变量与所述输入变量之间的关联关系,所述目标观测方程用于反映所述观测变量与所述状态变量和所述输入变量的关联关系;
基于所述目标状态方程、目标观测方程、所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述热电耦合模型建立目标状态方程,并基于所述状态变量、所述输入变量以及所述观测变量,建立目标观测方程之后,所述方法还包括:
根据所述热电耦合模型,分别建立关于所述单体电池、所述连接片及所述冷却液的状态方程;
根据所述单体电池的状态方程、所述连接片的状态方程及所述冷却液的状态方程,确定所述目标状态方程和所述目标观测方程的系数;
所述基于所述目标状态方程、目标观测方程、所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度,包括:
基于所述状态变量、所述输入变量、和所述观测变量以及所述目标状态方程和目标观测方程的系数,采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于,所述采用所述卡尔曼滤波算法计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度,包括:
采用所述卡尔曼滤波算法中的时间更新方程和状态更新方程,计算所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
7.一种电池热管理系统的温度确定装置,所述电池热管理系统包括单体电池、设置于所述单体电池上的连接片以及用于对所述单体电池进行温度调节的冷却液;其特征在于,所述装置包括:
数据获取模块,用于获取所述电池热管理系统的实时采样数据;所述实时采样数据包括环境测量温度、所述单体电池的测量电流、所述连接片的测量温度及所述冷却液的测量温度;
模型建立模块,用于建立关于所述电池热管理系统的热电耦合模型;
温度计算模块,用于基于所述实时采样数据以及所述热电耦合模型,采用卡尔曼滤波算法确定所述单体电池的内部计算温度、所述连接片的计算温度及所述冷却液的计算温度。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述模型建立模块具体用于:
建立关于所述单体电池、第一物理接触面以及第二物理接触面的热电耦合模型;所述第一物理接触面为所述单体电池与所述连接片之间的物理接触面,所述第二物理接触面为所述单体电池与所述冷却液之间的物理接触面。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和总线,所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令,当电子设备运行时,所述处理器与所述存储器之间通过总线通信,所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1-6任一所述的电池热管理系统的温度确定方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1-6任一所述的电池热管理系统的温度确定方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116106771A (zh) * 2023-03-15 2023-05-12 华能澜沧江水电股份有限公司 基于结构分析法的电池组故障检测方法、装置及电子设备
CN116306032A (zh) * 2023-05-17 2023-06-23 宁德时代新能源科技股份有限公司 温度预测方法、装置、设备以及存储介质
CN116400239A (zh) * 2023-06-08 2023-07-07 中能万家能源有限公司 一种铁铬液流电池的储能智能监测方法

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116106771A (zh) * 2023-03-15 2023-05-12 华能澜沧江水电股份有限公司 基于结构分析法的电池组故障检测方法、装置及电子设备
CN116306032A (zh) * 2023-05-17 2023-06-23 宁德时代新能源科技股份有限公司 温度预测方法、装置、设备以及存储介质
CN116306032B (zh) * 2023-05-17 2023-08-25 宁德时代新能源科技股份有限公司 温度预测方法、装置、设备以及存储介质
CN116400239A (zh) * 2023-06-08 2023-07-07 中能万家能源有限公司 一种铁铬液流电池的储能智能监测方法
CN116400239B (zh) * 2023-06-08 2023-08-11 中能万家能源有限公司 一种铁铬液流电池的储能智能监测方法

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