CN115703379A - 电池组多单元状态估计 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了“电池组多单元状态估计”。一种控制器根据由指示牵引电池的荷电状态并由条形Δ滤波器根据平衡电流进行更新的输出限定的功率限制对所述牵引电池进行放电。所述平衡电流与所述牵引电池的串联连接单元串中的每个单元相关联并且表示通过所述单元的估计电流与所述串的总电流的偏差。

Description

电池组多单元状态估计
技术领域
本公开涉及车辆电池的电气参数的监测。
背景技术
一些车辆使用电池作为推进的能量源。在电动车辆中，最大行程的估计通常是系统效率、剩余可用能量和电池荷电状态(SOC)的函数。然而，基于此类的最大行程可能仅在理想条件下是准确的。另一种估计是可用功率，也称为功率容量或功率状态(SOP)。此估计量化了在给定时间范围内可从电池插入(充电)或提取(放电)的功率量。电池SOC和SOP的准确估计依赖于在单元水平估计这些量的能力，虽然许多电动车辆同时估计电池组的SOP和SOC，但它们可能缺乏对电池单元的必要见解。
发明内容
一个实施例是一种汽车电池系统。所述电池系统包括牵引电池和控制器。所述牵引电池包括串联连接单元串。所述控制器被编程为实现条形Δ滤波器。所述条形Δ滤波器被配置为根据与所述单元中的每个单元相关联的平衡电流，更新来自所述牵引电池的模型的指示所述牵引电池的荷电状态的输出，所述平衡电流表示通过所述单元的估计电流与所述串的总电流的偏差。所述控制器还被编程为根据由所更新输出限定的功率限制对电池进行充电和放电中的一者。
一种方法包括：经由条形Δ滤波器，根据与牵引电池的每个单元相关联的平衡电流，更新来自所述牵引电池的模型的指示所述牵引电池的荷电状态的输出，所述平衡电流表示通过所述电池单元的估计电流与所述单元的串的总电流的偏差，以及根据由所更新输出限定的功率限制对所述牵引电池进行放电(或充电)。
一种汽车控制系统具有控制器，所述控制器根据由指示牵引电池的荷电状态并由条形Δ滤波器根据与牵引电池的串联连接单元串中的每个单元相关联的平衡电流进行更新的输出限定的功率限制对所述牵引电池进行充电或放电，所述平衡电流表示通过所述单元的估计电流与所述串的总电流的偏差。
附图说明
图1示出了电池参数估计方案。
图2示出了功率估计算法。
图3示出了低估功率估计算法。
图4示出了复杂功率估计算法。
具体实施方式
本文描述了实施例。然而，应理解，所公开的实施例仅是示例并且其他实施例可以采用不同和替代的形式。附图不一定按比例绘制。一些特征可能会被放大或最小化以示出特定部件的细节。因此，本文所公开的具体结构细节和功能细节不应被解释为是限制性的，而是仅仅作为教导本领域技术人员的代表性基础。
任何一个附图示出并参考任何一个附图描述的各个特征可以结合一个或多个其他附图中示出的特征以产生未明确示出或描述的实施例。所示特征的组合提供用于典型应用的代表性实施例。然而，对于特定的应用或实现方式，可能期望与本公开的教导一致的对特征的各种组合和修改。
一般来讲，车辆电池可用于向车辆内的推进系统提供扭矩。车辆电池可以是牵引电池。车辆电池可用于存储电能。此外，车辆电池可用于将存储的电能转换成机械能以推进车辆。在一些实施例中，电池可被建模为具有第一RC电路和第二RC电路。电池可具有与第一RC电路相对应的第一电容器，以及与第二RC电路相对应的第二电容器。
车辆电池可包括多个电池段。电池段可至少部分地由电池单元限定。因此，车辆电池可包括多个电池单元。在一些实施例中，多个电池单元中的至少两个电池单元是串联的。在此类实施例中，可对两个电池单元的电势求和。替代地或另外地，多个电池单元中的至少两个电池单元是并联的。在此类实施例中，可对电流求和。车辆电池可具有多个传感器。传感器中的一个可确定与电池有关的量度(诸如输入电流、电压和温度)并将其提供给车辆控制器。另外地或替代地，电池段可至少部分地由电池单元阵列限定。阵列可为一组电池单元。阵列可包括与另一电池单元串联设置或与另一电池单元并联设置中的至少一者的电池单元。在一些实施例中，车辆可具有多个电池阵列。
车辆电池可设置在车辆电力网络中。电力网络可被配置为促进车辆内的电力电子器件之间的电气连通。电力网络可使用多种电气总线网络来促进连通。电气总线网络中的一者可以是高压总线网络。高压总线网络可被配置为向需要高压的电气部件提供DC电力。例如，高压总线网络可被配置为具有500伏的电势差。高压总线网络可被配置为与车辆电池直接电气连通。电气总线网络中的另一者可以是低压总线网络。低压总线网络可被配置为向需要低压的电气部件提供DC电力。例如，低压总线网络可被配置为具有12伏的电势差。低压总线网络可与补充电池直接电气连通。电力网络可具有转换器。转换器可被配置为将具有第一组电气参数的电力转换成具有第二组电气参数的电。例如，转换器可被配置为将具有500伏的电力转换为具有12伏的电力。电力网络可包括公共接地。接地可被配置为充当低电势源以促进电流的流动。在一些实施例中，高压总线网络与低压总线网络共享公共接地。替代地，电力网络可具有多个电气接地。
电力网络还可包括多个电气参数传感器。多个电气参数传感器可与车辆电池电连通。多个电气参数传感器可被配置为确定电池段的电气参数。例如，电气参数传感器可被配置为确定电池单元的电气参数。多个电气参数传感器可被配置为确定电势、电流、电容、电感、电相或频率等中的一者控制器可使用来自多个电气参数传感器的确定来确定电力网络的其他电气参数。例如，控制器可使用电势确定和电流确定来估计电力网络内的电力。
控制器可具有存储器系统和处理器。存储器系统可被配置为存储诸如程序、算法、方法等指令集。存储器系统还可被配置为接收、监测和存储呈现给控制器的值。此外，存储器可用作数据库。因此，存储器可创建、存储和编辑存储在数据库中的数据。数据库可定义时间表。替代地或另外地，数据库可定义多个时间表。时间表可包括用作用于操作装置的参考的条目。处理器可被配置为执行指令集。控制器可被配置为从外部源接收指示信息的信号，所述外部源包括但不限于传感器、装置和其他控制器。控制器可被配置为通过各种方式(包括电连通和电磁连通)接收信息。此外，车辆可包括多个控制器。
控制器可以是车辆控制器。因此，控制器可与车辆的发动机、车辆电池、传动系、排气系统、发电机和马达连通。控制器还可与包括再生制动系统和摩擦制动系统的制动系统连通。控制器可被配置为从车辆的部件中的每一个检索值，诸如发动机转速、电池荷电状态、车辆扭矩、排气流量和车辆电力网络的状况。
图1示出了电池参数估计方案100。电池单元估计算法100可包括多个子例程。电池单元估计算法100可具有平均单元估计例程103和目标单元估计例程118。
平均单元估计例程103可部分地由卡尔曼滤波器算法组成。平均单元估计例程103可被配置为接收电池组电流值106和电池温度值109。平均单元估计例程103可使用电池组电流值106和电池温度值109中的一者来计算平均单元电压值121和平均单元状态向量115。为了计算平均单元电压值121和平均单元状态向量115，平均单元估计例程103可采用条形滤波器功能。除了电池组电流值106和电池温度值109之外，条形滤波器功能还可使用电池的平均荷电状态、电池单元的平均极化电压、电池组的滞后电压、平均单元电阻、电池组容量和电气参数传感器的偏差。
平均电池单元估计例程103可被配置为接收以下各项中的一者：电池电流值106(i)、电流偏置值(ib)、平衡电流值(ibal)、经调整的电池电流值(ia)、电池组中的单元数量(N)、平均单元电压值108(vavg)、电池组开路电压值(OCV)、平均单元极化电压值
Figure BDA0003773719300000051
平均电池单元荷电状态
Figure BDA0003773719300000052
平均单元内阻值
Figure BDA0003773719300000053
和噪声项(ω)，所述噪声项考虑了其他未建模的干扰。
平均单元估计例程103确定估计电压112。可从所提供的平均电压中减去估计电压，得到估计误差，所述估计误差被提供给平均单元估计例程103。因此，估计电压可用作具有所提供的平均电压和平均单元估计例程103的反馈回路。在此类情况下，平均单元估计例程103可使用以下表达式来确定估计电压
Figure BDA0003773719300000054
Figure BDA0003773719300000055
Figure BDA0003773719300000056
这里，示出可通过将电池组开路电压值减去内部电容器两端电压的总和以及电池内阻值与经调整的电池电流值106的乘积来确定估计电压。还示出可通过将电池电流值106和平均单元平衡电流值的总和减去偏置电流值来确定经调整的电池电流值106。可从平均单元电压值121减去估计电压值并将其返回到平均单元估计例程103，以更准确地确定平均单元电压值121。
平均单元估计例程103可被配置为确定平均单元状态向量115。平均单元状态向量115可由多个电容器电压分量、电池荷电状态分量、电池内阻分量和偏置电流分量组成，如下所示：
Figure BDA0003773719300000061
每个分量可被配置为在平均单元估计例程开始时以预定值开始。另外，平均单元状态向量115的每个分量均可通过对应的等式来更新。例如，对应于第一内部电池电容器两端的电压的更新分量可通过以下等式求解，其中τ1为与第一RC对相关联的时间常数，并且c1为第一内部电池电容器的电容：
Figure BDA0003773719300000062
可通过以下等式提供电池荷电状态分量的更新示例，其中Δt为条形滤波器的迭代之间的时间：
Figure BDA0003773719300000063
目标单元估计例程118可被配置为产生单元荷电状态值124。为了产生单元荷电状态值124，目标单元估计例程118可被配置为接收电池温度109、平均单元电压值121、电池组电流值106和平均单元状态向量115。更进一步，目标单元估计例程118可被配置为接收单元状态123，所述单元状态指示每个电池单元的历史性能和参数。如图所示，单元j在时间步m的状态向量
Figure BDA0003773719300000064
可由单元荷电状态分量
Figure BDA0003773719300000065
单元内阻分量
Figure BDA0003773719300000066
和单元容量分量
Figure BDA0003773719300000067
组成，如下所示：
Figure BDA0003773719300000068
如图所示，单元状态向量内的每个分量均包含Δ部分。每个Δ部分可被配置为在目标单元估计例程103开始时以预定值开始。每个Δ部分可用可能不同于Δt的时间步ΔtΔ进行更新。另外，每个Δ部分可通过对应的等式来更新。电池荷电状态Δ部分可通过以下等式来更新：
Figure BDA0003773719300000071
目标单元估计例程118可被配置为产生每个电池单元的单元电压估计值。目标单元估计例程118可通过以下等式来确定：
Figure BDA0003773719300000072
电池单元估计算法可包括健康状态计算例程131。健康状态计算例程131可被配置为接收由目标单元估计例程118产生的单元电压估计值。健康状态计算131可被配置为产生健康状态值132。健康状态值132可包括对车辆电池内的单元的评估。例如，健康状态值132可包括各个单元的最小和最大电压值和电流值的差值。另外地或替代地，健康状态值132可包括总体电池健康评估。因此，健康状态值132可访问电池历史值。
电池单元估计算法可包括功率计算例程127。功率计算例程127可用于确定车辆电池可分配或接收的准确功率量。在进行确定时，功率计算例程127可依赖于电流范围向量110和电压范围向量111。电流范围向量110可包括多个单元中的一个单元的最大电流值和多个单元中的一个单元的最小电流值。类似地，电压范围向量111可包括多个单元中的一个单元的最大电压值和多个单元中的一个单元的最小电压值。功率计算例程127可被配置为接收单元荷电状态值124。功率计算例程127可被配置为执行多个子例程中的一个。功率计算例程127可被配置为执行简单子例程、低估子例程和复杂子例程中的一者。另外，电池单元估计算法可包括功率值函数130。功率值函数130可在简单子例程、高估子例程、低估子例程和复杂子例程中的至少一者内使用。功率值函数130可用于确定功率值。功率值函数130可用于单个单元或多个单元。功率值函数130可通过将一个或多个单元的电流容量乘以一个或多个单元的电势来确定功率值。功率值函数130可被配置为接收一个或多个单元的电流容量值。电池单元估计算法可被配置为从车辆控制器接收基于车辆电池的电气参数来选择性地执行多个子例程中的一个的命令。
图2示出了功率估计算法。简单子例程可由多个步骤限定。第一功率步骤136可以是确定平均单元的最大功率。下一个功率步骤139可以是将此值乘以车辆电池内的单元数量以计算电池组功率。
图3示出了低估功率估计算法。低估子例程可由多个步骤组成。第一低估步骤142可以是使用功率值函数130来确定每个单元的最大功率值。第二低估步骤145可以是找到具有最小(smallest)(最小(minimum))最大功率值的单元。最后，最后一次低估步骤151可以是将最大功率值中的最小者乘以多个单元中的单元数量以计算电池组功率。
图4示出了复杂功率估计算法。复杂子例程可由多个步骤组成。第一复杂步骤154可以是确定每个单元的最大功率值。第二复杂步骤157可以是找到与最大功率值和最小功率值相关的单元。在此步骤中，功率值函数130可被配置为基于所确定的最大功率值而不是单元的电流容量值来确定每个单元的最大功率。第三复杂步骤160可以是找到与所确定的功率值相对应的电流值。电流值可基于电池的SOC而变化。第四复杂步骤161可以是基于电流值来计算电池组功率。
在一个实施例中，可选择三种不同算法中的一种来持续使用。另外地或替代地，根据电池SOC、单元不平衡等，可能会在整个行驶过程中使用三种不同算法中的多种算法。
在完成此算法之后，车辆可将驾驶时间表应用于车辆的推进系统。具体地，可根据对应功率估计算法的功率限制对车辆电池进行放电或充电。在一些实施例中，这可改善车辆的功率使用。在其他实施例中，功率估计算法的应用可改善车辆性能。在一个示例中，车辆控制器可被配置为确定以期望的加速度推进车辆所需的总功率。在这样的实施例中，控制器可被配置为将功率调整时间表应用于车辆输入。车辆输入可以是加速踏板。功率调整时间表可由期望扭矩条目、加速踏板位置和电池功率条目组成。在一些实施例中，期望扭矩条目可部分地取决于加速踏板位置和电池功率条目。因此，控制器可被配置为响应于电池功率容量的变化而基于功率调整时间表来更新车辆电池的输出功率。
本文公开的算法、方法或过程可被输送到计算机、控制器或处理装置或由所述计算机、控制器或处理装置实现，所述计算机、控制器或处理装置可包括任何专用电子控制单元或可编程电子控制单元。类似地，算法、方法或过程可以多种形式存储为可由计算机或控制器执行的数据和指令，包括但不限于永久存储在诸如只读存储器装置的不可写存储介质上的信息和可改地存储在诸如光盘、随机存取存储器装置或其他磁性和光学介质的可写存储介质上的信息。算法、方法或过程也可以软件可执行对象实现。替代地，可使用合适的硬件部件(诸如专用集成电路、现场可编程门阵列、状态机或其他硬件部件或装置)或固件、硬件和软件部件的组合来整体或部分实现所述算法、方法或过程。
尽管上文描述了示例性实施例，但这些实施例并不意图描述权利要求所涵盖的所有可能形式。在说明书中使用的词语是描述性词语而非限制性词语，并且应理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下可做出各种改变。例如，可使用本领域已知的常规技术来基于荷电状态数据生成功率限制。并且根据这种限制手段对牵引电池充电或放电，例如，与充电或放电相关联的功率不会超过或低于所建立的限制。
如前所描述的，各个实施例的特征可被组合以形成本发明的可能未被明确描述或示出的另外的实施例。虽然各种实施例可能已被描述为就一个或多个期望的特性而言相较其他实施例或现有技术实施方式提供了优点或是优选的，但本领域普通技术人员应认识到，一个或多个特征或特性可被折衷以实现期望的总体系统属性，这取决于具体的应用和实现方式。这些属性可包括但不限于：成本、强度、耐久性、生命周期成本、可销售性、外观、包装、大小、可服务性、重量、可制造性、易组装性等。这样，描述为就一个或多个特性而言相较其他实施例或现有技术实现方式不太可取的实施例不在本公开的范围外，并且对于特定应用可能是期望的。
根据本发明，提供了一种汽车电池系统，所述汽车电池系统具有：牵引电池，所述牵引电池包括串联连接单元串；以及控制器，所述控制器被编程为实现条形Δ滤波器，所述条形Δ滤波器被配置为根据与所述单元中的每个单元相关联的平衡电流，更新来自所述牵引电池的模型的指示所述牵引电池的荷电状态的输出，所述平衡电流表示通过所述电池单元的估计电流与所述串的总电流的偏差，以及根据至少部分地由所更新输出限定的功率限制对所述牵引电池进行充电和放电中的一者。
根据实施例，所述更新包括将所述串的测量平均电压与来自所述模型的所述串的估计平均电压进行比较，并且其中响应于所述测量平均电压和所述估计平均电压之间的差值，根据所述差值更新所述条形Δ滤波器的条形滤波器部分的参数。
根据实施例，所述更新包括将所述单元中的一个单元的测量电压与来自所述模型的所述单元中的所述一个单元的估计电压进行比较，并且其中响应于所述测量电压和所述估计电压之间的差值，根据所述差值更新所述条形Δ滤波器的Δ滤波器部分的参数。
根据实施例，所述估计电压取决于所述条形滤波器部分的输出。
根据实施例，所述单元中的每个单元具有与其相关联的对应Δ滤波器部分。
根据实施例，输入到所述条形Δ滤波器的电流包括平均平衡值，所述平均平衡值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的平均偏差。
根据实施例，输入到所述条形Δ滤波器的电流包括Δ平衡值，对于所述单元中的每个单元，所述Δ平衡值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的偏差。
根据本发明，一种方法包括：经由条形Δ滤波器，根据与牵引电池的每个单元相关联的平衡电流，更新来自所述牵引电池的模型的指示所述牵引电池的荷电状态的输出，所述平衡电流表示通过所述单元的估计电流与所述电池单元的串的总电流的偏差，以及根据至少部分地由所更新输出限定的功率限制对所述牵引电池进行充电或放电。
在本发明的一个方面，所述更新包括将所述串的测量平均电压与来自所述模型的所述串的估计平均电压进行比较，并且响应于所述测量平均电压和所述估计平均电压之间的差值，根据所述差值更新所述条形Δ滤波器的条形滤波器部分的参数。
在本发明的一个方面，所述更新包括将所述单元中的一个单元的测量电压与来自所述模型的所述单元中的所述一个单元的估计电压进行比较，并且响应于所述测量电压和所述估计电压之间的差值，根据所述差值更新所述条形Δ滤波器的Δ滤波器部分的参数。
在本发明的一个方面，所述估计电压取决于所述条形滤波器部分的输出。
在本发明的一个方面，所述单元中的每个单元具有与其相关联的对应Δ滤波器部分。
在本发明的一个方面，所述平衡电流包括平均值，所述平均值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的平均偏差。
在本发明的一个方面，所述平衡电流包括Δ值，对于所述单元中的每个单元，所述Δ值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的偏差。
根据本发明，提供了一种汽车控制系统，所述汽车控制系统具有：控制器，所述控制器被编程为根据至少部分地由指示牵引电池的荷电状态并由条形Δ滤波器根据与所述牵引电池的串联连接单元串中的每个单元相关联的平衡电流进行更新的输出限定的功率限制对所述牵引电池进行充电或放电，所述平衡电流表示通过所述单元的估计电流与所述串的总电流的偏差。
根据实施例，所述单元中的每个单元具有与其相关联的对应Δ滤波器部分。
根据实施例，所述平衡电流包括平均值，所述平均值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的平均偏差。
根据实施例，所述平衡电流包括Δ值，对于所述单元中的每个单元，所述Δ值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的偏差。

Claims (15)

1.一种汽车电池系统，其包括：
牵引电池，所述牵引电池包括串联连接单元串；以及
控制器，所述控制器被编程为
实现条形Δ滤波器，所述条形Δ滤波器被配置为根据与所述单元中的每个单元相关联的平衡电流，更新来自所述牵引电池的模型的指示所述牵引电池的荷电状态的输出，所述平衡电流表示通过所述单元的估计电流与所述串的总电流的偏差，以及
根据至少部分地由所更新输出限定的功率限制对所述牵引电池进行充电和放电中的一者。
2.如权利要求1所述的汽车电池系统，其中所述更新包括将所述串的测量平均电压与来自所述模型的所述串的估计平均电压进行比较，并且其中响应于所述测量平均电压和所述估计平均电压之间的差值，根据所述差值更新所述条形Δ滤波器的条形滤波器部分的参数。
3.如权利要求2所述的汽车电池系统，其中所述更新包括将所述单元中的一个单元的测量电压与来自所述模型的所述单元中的所述一个单元的估计电压进行比较，并且其中响应于所述测量电压和所述估计电压之间的差值，根据所述差值更新所述条形Δ滤波器的Δ滤波器部分的参数。
4.如权利要求3所述的汽车电池系统，其中所述估计电压取决于所述条形滤波器部分的输出。
5.如权利要求1所述的汽车电池系统，其中所述单元中的每个单元具有与其相关联的对应Δ滤波器部分。
6.如权利要求1所述的汽车电池系统，其中输入到所述条形Δ滤波器的电流包括平均平衡值，所述平均平衡值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的平均偏差。
7.如权利要求1所述的汽车电池系统，其中输入到所述条形Δ滤波器的电流包括Δ平衡值，对于所述单元中的每个单元，所述Δ平衡值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的偏差。
8.一种方法，其包括：
经由条形Δ滤波器，根据与牵引电池的每个单元相关联的平衡电流，更新来自所述牵引电池的模型的指示所述牵引电池的荷电状态的输出，所述平衡电流表示通过所述单元的估计电流与所述单元的串的总电流的偏差，以及
根据至少部分地由所更新输出限定的功率限制对所述牵引电池进行充电或放电。
9.如权利要求8所述的方法，其中所述更新包括将所述串的测量平均电压与来自所述模型的所述串的估计平均电压进行比较，并且响应于所述测量平均电压和所述估计平均电压之间的差值，根据所述差值更新所述条形Δ滤波器的条形滤波器部分的参数。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述更新包括将所述单元中的一个单元的测量电压与来自所述模型的所述单元中的所述一个单元的估计电压进行比较，并且响应于所述测量电压和所述估计电压之间的差值，根据所述差值更新所述条形Δ滤波器的Δ滤波器部分的参数。
11.如权利要求10所述的方法，其中所述估计电压取决于所述条形滤波器部分的输出。
12.如权利要求8所述的方法，其中所述单元中的每个单元具有与其相关联的对应Δ滤波器部分。
13.一种汽车控制系统，其包括：
控制器，所述控制器被编程为根据至少部分地由指示牵引电池的荷电状态并由条形Δ滤波器根据与所述牵引电池的串联连接单元串中的每个单元相关联的平衡电流进行更新的输出限定的功率限制对所述牵引电池进行充电或放电，所述平衡电流表示通过所述单元的估计电流与所述串的总电流的偏差。
14.如权利要求13所述的汽车控制系统，其中所述单元中的每个单元具有与其相关联的对应Δ滤波器部分。
15.如权利要求13所述的汽车控制系统，其中所述平衡电流包括平均值，所述平均值表示通过所述单元的所述估计电流与所述串的总电流的平均偏差。
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