CN115616429A - 电池单元接片温度的热管理 - Google Patents

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CN115616429A CN202210505718.0A CN202210505718A CN115616429A CN 115616429 A CN115616429 A CN 115616429A CN 202210505718 A CN202210505718 A CN 202210505718A CN 115616429 A CN115616429 A CN 115616429A
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Abstract

一种车辆包括运行控制车辆单元温度的方法的系统。该系统包括电池单元、温度传感器和处理器。电池单元具有用于电流流入和流出电池单元的接片。温度传感器被配置为在远离接片的位置测量电池单元的单元温度。该处理器被配置为根据单元温度预测接片温度，并基于接片温度控制从电池单元提供给负载的功率。

Description

电池单元接片温度的热管理
技术领域
本文涉及控制电池单元的温度，并且具体涉及基于电池单元的接片处的计算温度来控制电池单元的操作的系统和方法。
背景技术
电动车辆从容纳多个电池单元的电池包获得电力。电池单元包括接片，电流通过该接片流入和流出电池单元。经过电池单元的电流或功率会使电池单元或电池单元的部件的温度升高到安全工作温度以上。由于接片的尺寸，接片最有可能在任何其他组件之前达到这一安全阈值温度。不幸的是，由于设计和封装方面的考虑，很难将传感器放置接片上直接测量接片温度。因此，期望提供一种根据可从电池单元获得的其他温度测量结果来确定接片温度的方法。
发明内容
在一个示例性实施例中，公开了一种控制单元温度的方法。在电池单元处测量单元温度，电池单元包括用于电流流入和流出电池单元的接片，其中在远离接片的位置处获得单元温度。根据单元温度预测接片的接片温度。基于接片温度控制从电池单元供应给负载的功率。
除了这里描述的一个或多个特征之外，电池单元包括在电池模组中，并且获得单元温度还包括获得以下之一：在电池模组的与电池单元分离的位置处的电池单元的最高温度和最低温度，以及电池单元的平均温度。该方法还包括基于电池单元处的电流和单元温度使用单元接片和电流汇流条周围的热交换过程的动态热力学模型预测接片温度。在一个实施例中，接片与汇流条热接触，并且汇流条与散热器热接触，并且动态热力学模型基于由于流过接片的电流引起的接片、汇流条和散热器的加热来确定电池单元的状态。卡尔曼滤波器被应用于使用动态热力学模型确定的电池单元的状态，以确定接片温度。该方法还包括当接片温度大于或等于温度极限时，降低提供给负载的功率。负载是车辆的电动机和车辆的电气部件中的至少一个。
在另一示例性实施例中，公开了一种用于控制电池单元温度的系统。该系统包括温度传感器和处理器。温度传感器被配置成测量电池单元处的单元温度，电池单元包括用于电流流入和流出电池单元的接片，其中温度传感器位于远离接片的位置。该处理器被配置为根据单元温度预测接片的接片温度，并基于接片温度控制从电池单元提供给负载的功率。
除了这里描述的一个或多个特征之外，电池单元包括在电池模组中，并且温度传感器还包括以下之一：用于测量电池模组的最高温度的最高温度传感器和用于测量电池模组的最低温度的最低温度传感器，和用于测量电池单元的平均温度的平均温度传感器。处理器还被配置为基于电池单元的电流和单元温度，使用电池单元的动态热力学模型来预测接片温度。在一个实施例中，接片与汇流条热接触，并且汇流条与散热器热接触，并且处理器还被配置成使用动态热力学模型来确定电池单元的状态，该动态热力学模型基于由于通过接片的电流引起的接片、汇流条和散热器的加热。处理器还被配置为将卡尔曼滤波器应用于使用动态热力学模型确定的电池单元的状态，以确定接片温度。所述处理器还被配置为当所述接片温度大于或等于温度极限时，降低提供给所述负载的功率。所述处理器还被配置为基于最大允许电池电流限制来降低功率，所述电池电流限制基于温度限制和电池单元的动态热力学模型。
在又一示例性实施例中，公开了一种车辆。该车辆包括电池单元、温度传感器和处理器。电池单元具有用于电流流入和流出电池单元的接片。温度传感器被配置为在远离接片的位置测量电池单元的单元温度。该处理器被配置为根据单元温度预测接片温度，并基于接片温度控制从电池单元提供给负载的功率。
除了这里描述的一个或多个特征之外，电池单元包括在电池模组中，并且温度传感器还包括以下之一：用于测量电池模组或电池包的最高温度的最高温度传感器和用于测量电池模组或电池包的最低温度的最低温度传感器，以及用于测量电池模组或电池包的平均温度的平均温度传感器之一。处理器还被配置为基于电池单元的电流和单元温度，使用电池单元的动态热力学模型来预测接片温度。在一个实施例中，接片与汇流条热接触，并且汇流条与散热器热接触，并且处理器还被配置成使用动态热力学模型来确定电池单元的状态，该动态热力学模型包括由于通过接片的电流而对接片、汇流条和散热器的加热。处理器还被配置为将卡尔曼滤波器应用于使用动态热力学模型确定的电池单元的状态以确定接片温度。所述处理器还被配置为当所述接片温度大于或等于温度极限时，降低提供给所述负载的功率。
当结合附图时，从以下详细描述中，本公开的上述特征和优点以及其他特征和优点将变得显而易见。
附图说明
其他特征、优点和细节仅通过示例的方式出现在以下详细描述中，详细描述参考附图，其中：
图1示出了使用本文公开可使用电池包操作的车辆；
图2示出了图1的可使用电池包操作的车辆的电气系统的详细示意图；
图3示出了电池包的电池模组的俯视图；
图4示出了沿着图3的线4-4截取的电池模组的接片连接部的侧视图；
图5示出了另一实施例的电池模组的俯视图；
图6示出了沿着图5的线6-6截取的图5的电池模组的接片连接部的侧视图；
图7示出了为以每小时80英里的速度操作车辆的电动机供电的电池包的接片温度值随时间变化的曲线图；
图8示出了为在高功率驾驶操作期间操作车辆的电动机供电的电池包的接片温度值随时间变化的曲线图；
图9示出了在一个实施例中使用卡尔曼滤波器估计接片温度的方法的框图；
图10示出了在另一个实施例中使用卡尔曼滤波器估计接片温度的方法的框图；
图11示出了图10的卡尔曼滤波器的输出与实际温度测量值的模拟响应比较；
图12示出了电池包的功率余量图；
图13示出了基于接片温度管理电池包的功率输出的方法的流程图；
图14示出了使用神经网络预测单元温度的方法的示意图。
具体实施方式
以下描述本质上仅是示例性的，并不旨在限制本公开、其应用或用途。应当理解，在所有附图中，相应的附图标记表示相同或相应的部件和特征。
根据示例性实施例，图1示出了可使用本文公开的电池包102操作的车辆100。车辆100包括电池包102和电气负载104，电气负载104依靠电池包102提供的电力运行。车辆100还包括用于控制电池包102的工作的控制系统106。控制系统106包括处理器108和存储各种程序112或指令的存储设备110。处理器108从存储设备110访问程序或指令，并运行程序或指令来执行这里公开的各种操作。处理器108确定或计算电池包102或电池包102的部件的温度，并控制电池包的工作，以将温度保持在选定的温度阈值以下。
图2示出了图1的车辆100的电气系统的详图200。电气系统包括电池包102和电气负载104。电气负载104可以包括车辆100的电动机202和/或其他电气部件204，例如仪表灯、外部灯、娱乐系统等。
电池包102包括由多个总线208a-208n串联的多个电池模组206a-206n。总线温度传感器210被示出为设置在总线208a上，用于在电池包102运行期间测量总线208a的温度。尽管仅示出了一个总线温度传感器(即，总线温度传感器210)，但是在各种实施例中，可以在多个总线208a-208n中的任何一个总线上布置其他的总线温度传感器。
电池断路开关214设置在电池包102和电气负载104之间的电线上。电池断开开关214允许车辆的操作者将电池包102连接到电气负载104以及从电气负载104断开。电池断开单元212(这里也称为“BDU”)设置在电池包102和电气负载104之间的另一电线上。电池断开单元212基于电池包102处的测量温度，例如电池包的单元的接片温度，控制从电池包102到负载的电力流动。电池断开单元212包括测量电池断开单元212处的温度(TBDU)的BDU传感器216。
图3示出了一个实施例的图2的电池模组(例如电池模组206a)的俯视图300。电池模组206a包括电池单元302和设置在接片连接部305处的接片304。图4中详细示出了接片连接部的剖面线4-4。冷却剂管线306允许冷却剂沿着电池模组206a的轴线流动，以冷却电池模组。在各个方面，冷却剂产生较冷温度的区域和较热温度的区域。第一温度传感器308位于冷却剂管线附近，并测量电池模组206a的最低或大致最低温度(Tmin)。第二温度传感器310位于远离冷却剂管线的位置(靠近电池单元的外边缘)，并测量电池单元的最高或大致最高温度(Tmax)。
在各种实施例中，接片304是电池模组206a的组件，其由于电流流动而发热最快，并且最容易由于电流流动引起的高温而失效或烧坏。此外，接片处产生的高温会加热电池单元并使电池单元快速老化。本文公开的方法基于在不同位置获得的温度测量值(即，Tmax、Tmin等)以及电池电流测量值来预测接片304的温度。在各种实施例中，通过求解使用温度测量值和电流测量值的动态模型或热力学模型来确定接片温度。然后，所预测的接片温度可用于计算允许车辆安全运行的电池单元或电池包的功率输出。
图4示出了沿剖面线4-4截取的图3的电池模组206a的接片305的侧视图400。侧视图400示出了电池单元302的一端、接片304、汇流条402和散热器408。汇流条402包括电汇流条404和热汇流条406。接片304在电池单元302和热汇流条406之间延伸。来自电池单元302的电流流过接片304并进入电汇流条404。
热量可以在接片304和电池单元302之间以及接片304和热汇流条406之间流动。热汇流条406与接片冷却物质或散热器408热接触。电池单元302、接片304、热汇流条406和散热器408之间的热交换由热力学模型给出。热力学模型由等式(1)-(3)所示的动态热力学方程组给出：
CtabdTtab/dt＝I2Rtab-K1(Ttab-Tmax)-K3(Tbus-Ttab) 等式(1)
CbusdTbus/dt＝I2Rbus+K3(Tbus-Ttab)+K2(Tsink-Tbus) 等式(2)
CsinkdTsink/dt＝K2(Tsink-Tbus)-K4(Tsink-Tcool) 等式(3)
其中，Ctab是接片304的热容量，Cbus是热汇流条406的热容量，Csink是散热器408的热容量，I是从电池单元302流过接片304和热汇流条406的电流，Rtab是接片304的电阻，Rbus是电汇流条404的电阻。Ttab是接片304的温度，Tmax是在第一温度传感器308处测量的温度，Tmin是在第二温度传感器310处测量的温度，Tbus是汇流条温度，Tsink是散热器408的温度。Tcool是周围环境的温度。在等式(3)中，Tcool可以用Tmin代替。等式(1)-(3)可以使用温度测量值来求解，以便确定接片温度Ttab。
图5示出了另一实施例中的电池模组206a的俯视图500。电池模组206a包括电池单元502和接片504。平均温度传感器506测量电池模组206a的平均温度(Tavg)。截面线6-6示出为沿着电池单元502的轴线。
图6示出了沿剖面线6-6截取的图5的电池模组206a的接片连接部的侧视图。接片504提供电流I的流动，并且与汇流条602热接触，汇流条602与散热器604的冷却板热接触。电池单元502、接片504、汇流条602和散热器604之间的热交换由热力学模型给出，其包括等式(4)-(6)所示的一组动态热力学方程：
CtabdTtab/dt＝I2Rtab-K1(Ttab-Tavg)-K3(Tbus-Ttab) 等式(4)
CbusdTbus/dt＝I2Rbus+K3(Tbus-Ttab)-K4(Tbus-Tsink) 等式(5)
Csink dTsink/dt＝K2(Tsink-Tbus)-K4(Tsink-Tcool) 等式(6)
其中，Tavg是在平均温度传感器506处测量的平均温度。和等式(3)一样，Tcool可以用Tmin代替。
在各种实施例中，当散热器604的热质低到可以忽略不计时，可以简化等式(4)-(6)。在这种情况下，接片504的冷却更多地取决于散热器604的温度。简化的方程组如等式(7)和(8)所示：
CtabdTtab/dt＝I2Rtab-K1(Ttab-Tavg)-K3(Tbus-Ttab) 等式(7)
Cbus dTbus/dt＝I2Rbus+K3(Tbus-Ttab)-K4(Tbus-Tcool) 等式(8)
图7示出了电池包的Ttab值随时间变化的曲线图700，该电池包向操作车辆以80英里/小时速度行使的电动机202供电。x轴表示时间(t)，y轴表示温度(T)。曲线702示出了实际的接片温度，而曲线704示出了使用等式(4)-(6)计算的接片温度。曲线704以95％的准确度与曲线702一致。温度阈值706示出了电池单元接片的最高工作温度。
图8示出了电池包的Ttab值随时间变化的曲线图800，该电池包向操作车辆100处于高功率驾驶操纵的电动机202供电。时间(t)以秒为单位沿x轴显示，温度(T)沿y轴显示。曲线802示出了实际的接片温度，而曲线804示出了使用等式(4)-(6)计算的接片温度。曲线804以83％的准确度与曲线802一致。温度阈值806示出了电池单元接片的最高工作温度。
图9示出了在一个实施例中使用卡尔曼滤波器(Kalman filter)来估计接片温度Ttab的方法的框图900。由本文公开的动态热力学方程提供的预测温度可以通过使用卡尔曼滤波器来改进。框图900示出了动态模型估计器902和卡尔曼滤波器904。动态模型估计器902接收输入变量906，包括电流(I)、最大温度(Tmax)和最小温度(Tmin)，并使用方程计算电池单元的热力学状态。基于状态变量Ttab、Tmin和Tmax的线性组合确定观测参数y，如等式(9)所示：
y＝a1Ttab+a2 T min+a3Tmax 等式(9)
输入变量I、Tmax和Tmin也被发送到卡尔曼滤波器904。卡尔曼滤波器904接收状态变量、观测参数y和基于电池断开单元212的温度(TBDU)的滤波温度值908，如等式(10)所示：
y＝Tbdu/(τ(Tmax)s+1) 等式(10)
其中τ是Tmax的函数，并且(τs+1)-1是应用于电池断开单元212的温度Tbdu的滤波器。卡尔曼滤波器904输出接片温度Ttab的预测值910。
图10示出了在另一个实施例中使用卡尔曼滤波器估计接片温度的方法的框图1000。框图1000示出了动态模型估计器1002和卡尔曼滤波器1004。动态模型估计器1002接收电流(I)和最低温度(Tmin)的输入变量1006，并使用等式(11)-(13)计算电池单元的热力学状态。：
ctabdTtab/dt＝I2Rtab-K1(Ttab-Tmax)-K2(Tsink-Ttab) 等式(11)
CbusdTbus/dt＝I2Rbus+K2(Tsink-Ttab)-K3(Tsink-Tmin) 等式(12)
CmaxdTmax/dt＝I2Rmax+K1(Ttab-Tmax)-K4(Tmax-Tmin) 等式(13)
观测参数y由这两个值组成：Ttab和Tmax。如等式(14)所示：
y＝[y1，y2]＝[Ttab，Tmax] 等式(14)
输入变量1006(I和Tmin)以及电池模组的最大温度Tmax的测量值参数1008也被发送到卡尔曼滤波器1004。卡尔曼滤波器1004输出接片温度Ttab的预测值1010。
图11示出了图10的卡尔曼滤波器的输出(Y1，Y2)与实际温度测量值的模拟响应比较。图1100示出的Ttab的预测值(曲线1104)与Ttab的测量值(曲线1102)的比较。曲线1102以93.88％的准确度与曲线1104一致。曲线图1110示出了Tmax的预测值(曲线1114)与Tmax的测量值(曲线1112)的比较。曲线1112以94.68％的准确度与曲线1114一致。
图12示出了电池包的功率余量图1200。x轴表示温度，y轴表示电池功率。因此，基于功率余量图1200，可以使用本文公开的方法预测或计算的接片温度来控制或选择电池包的功率。温度限制将图表分为多个工作区域。温度T1标记接片的全功率工作区域1202。温度T1和温度T2标记功率下降区域1204。温度T2和温度T3标记最小功率工作区域1206。在全功率工作区域1202中，电池包可以全功率(100％功率)工作，而不会对接片或电池单元造成热损害或热损伤。不需要采取任何功率调节步骤。在功率下降区域1204中，电池单元的功率降低或减少，以防止通过接片的功率超过电池单元的功率极限。功率下降将电池接片的温度降低回其温度极限T1以下。功率下降区域1204中的下降过程可以如下降线1208所示与温度成线性关系，或者如下降曲线1210所示与温度成非线性关系。下降过程可以持续直到接片温度达到T2。线1212表示对于大于温度T2的温度，负载处所允许的最小功率(例如，电动机202的最小推进功率)。将功率降低到这条线以下会关停车辆。因此，在最小功率工作区域1206中功率不再降低。
图13示出了基于接片温度管理电池包的功率输出的方法的流程图1300。该方法开始于框1302。在框1304中，进行检查以查看接触器是否对于高压主线或直流快速充电线是闭合的。如果接触器没有闭合，则该方法循环至框1304，直到它闭合。如果接触器闭合，则该方法进行到框1306。在框1306，使用本文公开的动态模型或替代性建模方法，例如使用神经网络模型或其他非线性函数模型和查找表，来预测接片温度Ttab。
在框1308，限定极限接片温度。在框1310，预测的接片温度与极限接片温度进行比较。如果预测的接片温度低于极限接片温度，则该方法循环至框1310。如果预测的接片温度大于或等于极限接片温度，该方法进行到框1312。在框1312，基于极限接片温度和动态模型计算电池单元的最大电流极限。在框1314，基于计算出的电池单元允许的最大电流限制来预测允许的电池功率。该过程可以从框1314循环回到框1306以重复。否则，该过程在框1316结束。
图14示出了使用神经网络来预测单元温度的方法的示意图1400。在各种实施例中，神经网络1402可以是递归神经网络。神经网络包含多层互连的节点。每个节点执行类似于多元线性回归的算法。递归神经网络包括递归层。递归层包括循环功能，因此其输入既包括要分析的数据，也包括该层先前执行的计算的输出。节点之间的连接形成按照时间顺序的定向图。神经网络1402可以接收多个测量值u(t)作为输入1404，例如电池电流、最低温度、最高温度和BDU温度。神经网络1402生成接片温度Ttab作为输出1406。在神经网络的后续时间步骤中，可以将接片温度Ttab重新引入作为神经网络1402的输入，以提高神经网络的精度。
电动车辆中使用的电池包包括电池模组和电池单元，电池单元具有用于电流流动的接片。由于电流流过接片，接片会产生热量，当接片温度过高时，可能会对电池造成热损坏。由于接片的尺寸和位置，直接在接片上设置温度传感器用于监控目的通常是不切实际的。因此，本发明通过使用在电池模组的非接片位置处获得的温度来计算电池包的电池单元或电池模组的接片温度，而不直接测量接片温度。所计算出的接片温度可用于控制电池包的功率使用。控制功率使用在安全温度范围内操作电池单元，使得电池单元和电池包不会过热，从而延长电池包的寿命。
虽然已经参考示例性实施例描述了上述公开，但是本领域技术人员将理解，在不脱离其范围的情况下，可以进行各种改变并且等同可以替代其要素。此外，在不脱离本公开的实质范围的情况下，可以进行许多修改以使特定的情况或材料适应本公开的教导。因此，意图是本公开不限于所公开的特定实施例，而是将包括落入其范围内的所有实施例。

Claims (10)

1.一种控制电池单元的温度的方法，包括：
测量电池单元处的单元温度，电池单元包括用于电流流入和流出电池单元的接片，其中，单元温度在远离接片的位置处获得；
根据单元温度预测接片的接片温度；和
基于接片温度控制从电池单元供应给负载的功率。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电池单元包括在电池模组中，并且，获得所述单元温度还包括获得以下之一:
(i)在电池模组的与电池单元分离的位置处的电池单元的最高温度和最低温度；以及
(ii)电池单元的平均温度。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括基于电池单元处的电流和单元温度，使用在单元接片和汇流条周围的热交换过程的动态热力学模型预测所述接片温度。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述接片与汇流条热接触，并且所述汇流条与散热器热接触，所述动态热力学模型基于由于通过所述接片的电流引起的对所述接片、所述汇流条和所述散热器的加热来确定所述电池单元的状态。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括当所述接片温度大于或等于温度极限时，降低提供给所述负载的功率。
6.一种用于控制电池单元的温度的系统，包括：
温度传感器，被配置为测量电池单元处的单元温度，电池单元包括用于电流流入和流出电池单元的接片，其中温度传感器位于远离接片的位置；和
处理器，被配置为:
根据单元温度预测接片的接片温度；和
基于所述接片温度来控制从所述电池单元供应给负载的功率。
7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述电池单元包括在电池模组中，并且，所述温度传感器还包括以下之一:
(i)用于测量电池模组的最高温度的最高温度传感器和用于测量电池模组的最低温度的最低温度传感器；以及
(ii)平均温度传感器，用于测量电池单元的平均温度。
8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述处理器还被配置为基于所述电池单元的电流和所述单元温度，使用所述电池单元的动态热力学模型来预测所述接片温度。
9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述接片与汇流条热接触，并且所述汇流条与散热器热接触，并且所述处理器还被配置为使用动态热力学模型确定所述电池单元的状态，所述动态热力学模型基于由于通过所述接片的电流对所述接片、所述汇流条和所述散热器的加热。
10.根据权利要求6所述的系统，其中，所述处理器还被配置为当所述接片温度大于或等于温度极限时，降低供应给所述负载的功率。
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