CN116194787A

CN116194787A - 电池容量估计装置和方法

Info

Publication number: CN116194787A
Application number: CN202180060872.5A
Authority: CN
Inventors: 林宝美
Original assignee: LG Energy Solution Ltd
Current assignee: LG Energy Solution Ltd
Priority date: 2020-08-13
Filing date: 2021-08-09
Publication date: 2023-05-30
Also published as: US20230273262A1; EP4170367A4; JP2023534823A; WO2022035153A1; KR20220021248A; EP4170367A1

Abstract

提供了一种电池容量估计装置，包括：电压测量单元，用于测量电池单体的电压；过滤单元，当电池单体的电压数据的记录模式偏离预设参考范围时，将电压数据确定为第一数据；统计分析单元，通过对电池单体的电压数据进行统计分析来确定第二数据；以及容量估计单元，通过将由过滤单元或统计分析单元针对作为测量目标的电池单体分类的数据应用于分别为第一数据和第二数据生成的容量估计模型来估计容量。

Description

电池容量估计装置和方法

技术领域

相关申请的交叉引用

本申请要求2020年8月13日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2020-0101866的优先权，通过引用将其全部内容合并于此。

技术领域

本发明涉及一种用于通过为容易分析的数据和不容易分析的数据分别配置模型来估计电池的容量的装置和方法。

背景技术

近年来，二次电池的研究和开发一直在积极进行。在此，作为可充电/可放电电池的二次电池可包括所有的常规镍(Ni)/镉(Cd)电池、镍/金属氢化物(MH)电池等，以及最近的锂离子电池。在二次电池中，锂离子电池具有比传统的镍/镉电池、镍/MH电池等的能量密度高得多的能量密度。此外，锂离子电池可以制成小而轻，使得锂离子电池已经用作移动设备的电源。此外，随着锂离子电池的使用范围被扩展到电动车的电源，锂离子电池作为下一代储能介质受到关注。

此外，二次电池通常用作包括电池模块的电池组，其中多个电池单体串联和/或并联连接。电池组可由电池管理系统在状态和操作方面管理和控制。

这种二次电池在生产过程中要进行批次组装测试(LAT)，以确定生产中每个单体的质量。通常，可以为每个批次选择一个样品——其是多个单体中的一个单元，以进行LAT。LAT目的是检查即使在通过二次电池加速劣化的300次循环后，二次电池的容量是否大于或等于特定水平。

通过LAT，可以在相同的实验条件下执行完全充电和放电达1到300次循环，并基于300次循环中的健康状态(SOH)寿命来确定单体是否通过测试。但是，LAT中记录的数据可能同时包括容易分析的数据和不容易分析的数据，使得可能难以分析数据值，并且准确性会劣化。

发明内容

[技术问题]

做出本发明来解决上述问题，并且本发明的目的提供一种电池容量估计装置和方法，其中在电池单体的记录数据当中区分容易分析的数据和不容易分析的数据，并对于每个数据应用容量估计模型，从而准确且有效地估计电池单体的容量。

[技术解决方案]

根据本发明实施例的电池容量估计装置包括：电压测量单元，其测量电池单体的电压；过滤单元，当电池单体的电压数据的记录模式偏离预设参考范围时，其将电压数据确定为第一数据；统计分析单元，其通过对电池单体的电压数据进行统计分析来确定第二数据；以及容量估计单元，其通过将由过滤单元或统计分析单元针对作为测量目标的电池单体进行分类的数据应用于分别为第一数据和第二数据生成的容量估计模型来估计容量。

根据本发明实施例的电池容量估计方法包括：测量电池单体的电压；当电池单体的电压数据的记录模式偏离预设参考范围时，将电压数据确定为第一数据；通过对电池单体的电压数据进行统计分析来确定第二数据；以及通过将第一数据和第二数据分别应用于容量估计模型来估计电池单体的容量。

[有利效果]

利用根据本发明的电池容量估计装置和方法，可以在电池单体的记录数据当中区分容易分析的数据和不容易分析的数据，并对于每个数据应用容量估计模型，从而准确且有效地估计电池单体的容量。

附图说明

图1是通用电池架的方框图。

图2是示出根据本发明实施例的电池容量估计装置的结构的方框图。

图3是示出根据本发明实施例的通过电池容量估计装置执行的将数据分类的操作的流程图。

图4是示出记录数据与电池单体的容量之间的相关性的示意图。

图5是示出由根据本发明实施例的电池容量估计装置将电池单体的记录数据分类为多个聚类的示意图。

图6是示出由根据本发明实施例的电池容量估计装置将所有电池单体的记录数据分类为多个聚类的图。

图7示出根据本发明实施例的电池容量估计装置的容量估计模型(长短期存储器网络(LSTM))的示例。

图8是示出根据本发明实施例的电池容量估计方法的流程图。

图9是示出根据本发明实施例的电池容量估计装置的硬件结构的方框图。

具体实施方式

下面参照附图详细描述本发明的各种实施例。在本文中，相同的附图标记将用于附图中的相同组件，并且不会对相同组件进行冗余描述。

对于本文公开的本发明的各种实施例，仅为描述本发明的实施例而举例说明具体的结构或功能描述，并且本发明的各种实施例可以以各种形式来实现，并且不应当解释为限于本文所述的实施例。

如在各种实施例中所使用的，术语“第1”、“第2”、“第一”、“第二”等可以修饰各种组件，而不管顺序和/或重要性如何，并且不限制这些组件。例如，在不脱离本公开的正确范围的情况下，可将第一组件命名为第二组件，并且类似地，可将第二组件命名为第一组件。

本文使用的术语仅用于描述本发明的特定示例性实施例，并且不旨在限制本公开其他示例性实施例的范围。应当理解，除非上下文另有明确规定，否则单数表达涵盖复数表达。

本文使用的所有术语，包括技术或科学术语，具有与本领域技术人员通常理解的相同含义。此外应当理解，除非在此明确定义，否则诸如在常用词典中定义的术语应当解释为具有与其在相关技术的背景下的含义一致的含义，并且不会以理想化或过于正式的意义来解释。在一些情况下，本文定义的术语可解释为不包括本发明的实施例。

图1是通用电池架的方框图。

参照图1，示意性地示出根据本发明实施例的电池控制系统，其包括电池架1和包括在上层系统中的上层控制器2。

如图1所示，电池架1可包括：电池模块10，电池模块10包括一个或多个电池单体，并且可充电/可放电；开关单元14，其串联连接到电池模块10的正(+)端子侧或负(-)端子侧，以控制电池模块10的充电/放电电流流动；以及电池管理系统(例如RBMS)20，用于通过监测电池架1的电压、电流、温度等来控制和管理以防止过充电和过放电。电池架1可包括多个电池模块10、传感器12、开关单元14和电池管理系统20。

在此，作为用于控制用于对多个电池模块10充电或放电的电流流动的元件的开关单元14，例如，可以根据电池架1的规范使用至少一个继电器、磁接触器等。

作为用于接收上述各种参数的测量值的接口的电池管理系统20可包括多个端子和与其连接以处理输入值的电路等。电池管理系统20可以控制例如继电器、接触器等的开关单元14的接通/关断，并且可以连接到电池模块10，以监测每个电池模块10的状态。

同时，根据本发明的电池管理系统20可通过单独的程序对电池单体的电压执行回归分析，如下所述。可以使用计算的回归方程对异常类型的电池单体进行分类。

上层控制器2可向电池管理系统20传输用于电池模块10的控制信号。因此，还可以基于从上层控制器2施加的信号，在其操作方面控制电池管理系统20。同时，根据本发明的电池单体可包括在用于能量存储系统(ESS)的电池模块10中。在这种情况下，上层控制器2可以是包括多个架的电池库的控制器(BBMS)，或者是用于控制包括多个库的整个ESS的ESS控制器。但是，电池架1并不限于此目的。

电池架1和电池管理系统20的这种配置是公知配置，因此将不详细描述。

参照图2，根据本发明实施例的电池容量估计装置200可包括电压测量单元210、过滤单元220、静态分析单元230和容量估计单元240。例如，根据本发明实施例的电池容量估计装置200可通过实时分析电池的充电和放电数据来估计电池单体的容量，或者可通过在制造电池单体中安装在模块中之前对故障采样来进行测试。

电压测量单元210可以测量电池单体的电压。在这种情况下，电压测量单元210可以以特定时间间隔测量电池单体的电压。例如，电压测量单元210可以针对电池单体充电或放电之后的休止时段测量电压。此外，电压测量单元210可以测量在电池单体中流动的电流。

当电池单体的电压数据的记录模式偏离预设参考范围时，过滤单元220可将电压数据确定为第一数据。更具体而言，当电池单体的电压数据的记录时间和数量中的至少一个偏离参考范围时，过滤单元220可将电压数据确定为第一数据。

例如，电池单体的电压数据的记录模式可以是旨在以5分钟为单位来提取四个电压数据。在这种情况下，记录时间中可能有错误，例如当电池单体的电压数据的记录时间为(59、10、20、5分钟)时；或者特定的记录数据可能被省略，例如当记录时间为(5、10、20分钟)或(10、15、20分钟)时等等。在这种情况下，过滤单元220可将对应的数据分类为第一数据。

统计分析单元230可通过对电池单体的电压数据进行统计分析来确定第二数据。在这种情况下，统计分析单元230可以对由过滤单元220确定为第一数据的数据之外的数据进行统计分析。对于电池单体，统计分析单元230可以计算电压相对于时间的微分数据dV/dt。如下所述，电压相对于时间的微分数据显示出比记录的电压数据更显著的趋势，使得统计分析单元230可以使用电压相对于时间的微分数据。

更具体而言，统计分析单元230可通过对微分数据执行主成分分析(principalcomponent analysis：PCA)来提取电压数据的主成分数据。

统计分析单元230可通过对主成分数据进行k均值聚类来计算多个聚类，并将包括在特定聚类中的微分数据确定为第二数据，以及将不包括在聚类中的微分数据确定为第一数据。

例如，第一数据可以是电池单体的电压数据呈不连续形式的数据，并且第二数据可以是电池单体的电压数据呈连续形式的数据。也就是说，第一数据可以是不容易分析的数据，并且第二数据可以是容易分析的数据。

因此，根据本发明实施例的电池容量估计装置200可以分别对具有不同一般形状的第一数据和第二数据应用容量估计模型，从而与传统上使用组合第一数据和第二数据的数据时相比，提高准确性。例如，利用根据本发明实施例的电池容量估计装置200，在电池的充电和放电中，当使用关于初始100个循环的数据预测300个循环的容量时，可通过将数据分别应用于容量估计模型来提高准确性。

容量估计单元240可通过将由过滤单元220或统计分析单元230对于作为测量目标的电池单体进行分类的数据应用于分别为第一数据和第二数据生成的容量估计模型来估计容量。例如，容量估计模型可以是长短期存储器网络(LSTM)模型。在这种情况下，为第一数据和第二数据中的每个数据生成的容量估计模型可包括不同的参数值。

同时，虽然图2未示出，根据本发明实施例的电池容量估计装置200可包括存储单元。在这种情况下，存储单元可以存储各种数据——诸如由电压测量单元210测量的电压数据、由过滤单元220和统计分析单元230分类的电压数据，容量估计程序等等。代替包括存储单元，根据本发明实施例的电池容量估计装置200可通过经由通信单元(未示出)与外部服务器通信来发送和接收上述数据以进行操作。

因此，利用根据本发明的电池容量估计装置200，可以从电池单体的记录数据当中区分容易分析的数据和不容易分析的数据，并且可以对每个数据应用容量估计模型，从而准确且有效地估计电池单体的容量。

参照图3，在操作S310中，根据本发明实施例的电池容量估计装置可以确定电池单体当前是否处于休止状态(即，电流＝0)。当电池单体处于休止状态时，在操作S320中，可以确定电压数据是否根据预设方案被记录。例如，记录方案可以是以5分钟的间隔记录四个电压数据。

当电压数据在预设记录方案之外(否)时，在操作S330中，可将电压数据分类为第一数据。另一方面，当根据预设方案(是)正常记录电压数据时，在操作S340中，可以计算电压数据相对于时间的微分数据dV/dt。

然后，可通过PCA相对于电压的微分数据提取特征(主成分)数据。在这种情况下，通过对微分数据执行PCA，可以降低数据的维度。在操作S360中，通过对主成分数据应用k均值聚类，可以将数据分类为多个聚类。

当分类的数据不包括在特定聚类(例如聚类2)中(否)时，在操作S370中，可将数据分类为第一数据。另一方面，当数据包括在特定聚类中(是)时，在操作S380中，可将数据分类为第二数据。

因此，利用根据本发明实施例的电池容量估计装置，可通过检查记录数据的时间单位并使用PCA和k均值聚类算法来识别电压数据。因此，可以对具有类似特征的数据进行分类，从而准确且有效地执行电池容量估计。

在图4中，左曲线图可以指示在充电和放电之后，电压相对于时间的微分数据中的每个(dV1、dV2、dV3和dV4)(x轴)相对于电池容量(例如，SOH)(y轴)的相关性，右表可以指示在电池的充电和放电之后电压的记录数据。

参照图4，x轴可指示充电之后的电压微分数据dV1、dV2、dV3和dV4，以及放电之后的电压微分数据dV1、dV2、dV3和dV4。在这种情况下，在图4的曲线图中，当y轴值接近1或-1并且垂直条的长度短时，与电池容量的相关性可以较高。也就是说，可以看出，紧接在充电和放电之后的数据(25和29)与电池容量值的相关性高于其他数据。这是因为紧接在充电和放电之后的电压变化相比于之后的电压变化更明显。

参照图5，x轴可以指示电池单体的充电和放电循环数，并且y轴可以指示在电池单体的充电和放电之后的休止时段中电压相对于时间的微分数据dV1至dV4。聚类1可以指示上述第一数据，聚类2可以指示上述第二数据。

如图5所示，属于聚类1的第一数据可以指示数据相对不连续。也就是说，第一数据本质上可能是不规则的，并且因此可能不容易对其执行电池容量分析。

同时，当与第一数据相比时，属于聚类2的第二数据可以是连续的，并且具有平缓的曲线。也就是说，第二数据可以比第一数据具有更恒定的趋势，并且容易分析。

参照图6，x轴可以指示电池单体的充电和放电循环数，y轴可以指示在整个电池单体的充电和放电之后的休止时段中电压相对于时间的微分数据dV2。

与图5中类似，即使在对整个电池单体的数据求和时，属于聚类1的数据也可能经常不规则地从上端或下端突出。另一方面，当与聚类1相比时，属于聚类2的数据可以具有平缓的形式。因此，可以在电池的容量估计中更准确地计算结果。

图7示出根据本发明实施例的电池容量估计装置的LSTM的示例。

图7所示的容量估计模型可以指示LSTM。在图7中，C可以指示长期信息，h可以指示前一步骤中的信息，σ和tanh可以指示激活函数，W可以指示权重值，b可以指示噪声。图7的LSTM可包括忘记门层、决定层、新状态值更新操作和输出值决定操作。

更具体而言，忘记门层可通过具有0和1之间的输出值的h_t-1和X_t的输入来确定是保留(1)还是丢弃(0)某些信息。此外，在决定层中，可以确定用于存储新状态的待更新值。在这种情况下，可以在输入门层中确定待更新值，并且可以在tanh层中生成要新添加到单体状态的新候选值的向量C。

此外，在新单体状态更新操作中，可将旧单体状态C_t-1更新为新单体状态C_t。在输出值确定操作中，可以确定待输出值，并且可通过tanh函数提取单体状态的-1和1之间的值，之后可将输出值乘以忘记门层的输出值。

因此，当前述时序电压数据输入到图7所示的容量估计模型时，可通过前述处理来输出电池单体的容量值(例如，百分比容量)。同时，图7的LSTM模型具有公知配置，因此不详细描述。

但是，图7的LSTM只是示例，因此根据本发明的容量估计模型不限于此，并且可以使用各种估计模型。

图8是示出根据本发明实施例的电池容量估计方法的流程图。

参照图8，根据本发明实施例的电池容量估计方法在操作S810中测量电池单体的电压。在这种情况下，在操作S810中，可以以特定时间间隔测量电池单体的电压。例如，可以在电池单体的充电或放电之后的休止时段中测量电压。

在操作S820中，当电池单体的电压数据的记录模式偏离预设参考范围时，可将电压数据确定为第一数据。更具体而言，当电池单体的电压数据的记录时间和数量中的至少一个偏离参考范围时，可将电压数据确定为第一数据。例如，电池单体的电压数据的记录模式可以旨在以5分钟为单位提取四个电压数据。

接下来，在操作S830中，可通过对电池单体的电压数据的统计分析来确定第二数据。在操作S830中，可以对于电池单体计算电压相对于时间的微分数据dV/dt。更具体而言，在操作S830中，可通过对微分数据执行PCA来提取电压数据的主成分数据。可通过对主成分数据执行k均值聚类来计算多个聚类，并且可将包括在特定聚类中的微分数据确定为第二数据，将不包括在聚类中的微分数据确定为第一数据。

最后，可将在操作S820和S830中提取的第一数据和第二数据分别应用于容量估计模型，从而在操作S840中估计电池单体的容量。例如，容量估计模型可以是LSTM模型。在这种情况下，第一数据和第二数据的容量估计模型可能相同，但是输入到容量估计模型的参数值可能不同。

因此，利用根据本发明的电池容量估计方法，可以从电池单体的记录数据当中区分容易分析的数据和不容易分析的数据，并且可将容量估计模型应用于每个数据，从而准确且有效地估计电池单体的容量。

参照图9，根据本发明实施例的电池容量估计装置900可包括微控制器单元(MCU)910、存储器920、输入/输出接口(I/F)930和通信I/F 940。

MCU 910可以是执行存储在存储器920中的各种程序(例如，电池容量估计程序、主成分分析程序、k均值聚类程序等)，通过这些程序处理用于电池单体的数据分类、容量估计等的各种数据，并执行图2的上述功能的处理器。

存储器920可以存储关于电池单体的统计分析、容量估计等的各种程序。此外，存储器920可以存储各种数据，诸如电池单体的电压数据、电池单体的电压的微分数据等。

存储器920可根据需要以复数形式提供。存储器920可以是易失性或非易失性存储器。对于作为易失性存储器的存储器920，可以使用随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、静态RAM(SRAM)等。对于作为非易失性存储器的存储器920，可以使用只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可更改ROM(EAROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、闪存等。存储器720的上述示例只是示例，并且不限于此。

输入/输出I/F 930可通过将诸如键盘、鼠标、触摸面板等的输入设备(未示出)和诸如显示器(未示出)等的输出设备与MCU 710连接来提供用于发送和接收数据的接口。

通信I/F 940是能够往来于服务器发送和接收各种数据的组件，可以是能够支持有线或无线通信的各种类型的设备。例如，可通过通信I/F940往来于单独提供的外部服务器发送和接收用于统计分析和容量估计的程序或各种数据。

因此，根据本发明实施例的计算机程序可以记录在存储器920中并由MCU 910处理，从而被实现为执行图2所示功能块的模块。

虽然构成本发明实施例的所有组件在上文中描述为组合成一个或相结合操作，但是本发明不一定限于该实施例。也就是说，在本发明的目的范围内，所有组件可以通过选择性地组合成一个或多个来操作。

此外，诸如上述“包括”、“构成”或“具有”的术语可以意味着，除非另有说明，否则对应的组件可能是固有的，因此应当解释为进一步包括其他组件，而不是排除其他组件。除非另有定义，否则包括技术或科学术语在内的所有术语具有与本领域技术人员通常理解的相同含义。通常使用的术语，如词典中定义的术语，应当解释为具有与相关技术的上下文含义相同的含义，并且不应当解释为具有理想或过于正式的含义，除非它们在本发明中明确定义。

上述描述仅说明本发明的技术构思，本发明所属领域的普通技术人员可以在不偏离本发明基本特征的情况下进行各种修改和变化。因此，本发明中公开的实施例目的是描述而非限制本发明的技术精神，并且本发明的技术精神范围不受这些实施例限制。本发明的保护范围应当由以下权利要求来解释，相同范围内的所有技术精神应当理解为包括在本发明的范围内。

Claims

1.一种电池容量估计装置，包括：

电压测量单元，所述电压测量单元测量电池单体的电压；

过滤单元，当所述电池单体的电压数据的记录模式偏离预设参考范围时，所述过滤单元将所述电压数据确定为第一数据；

统计分析单元，所述统计分析单元通过对所述电池单体的所述电压数据进行统计分析来确定第二数据；以及

容量估计单元，所述容量估计单元通过将由所述过滤单元或所述统计分析单元针对作为测量目标的电池单体进行分类的数据应用于分别为所述第一数据和所述第二数据生成的容量估计模型来估计容量。

2.根据权利要求1所述的电池容量估计装置，其中，所述统计分析单元对于由所述过滤单元确定为所述第一数据的数据之外的数据执行统计分析。

3.根据权利要求1所述的电池容量估计装置，其中，所述统计分析单元计算所述电池单体的电压相对于时间的微分数据。

4.根据权利要求3所述的电池容量估计装置，其中，所述统计分析单元通过对多个微分数据执行主成分分析(PCA)来提取所述多个微分数据作为一个主成分数据。

5.根据权利要求4所述的电池容量估计装置，其中，所述统计分析单元通过对所述主成分数据进行k均值聚类来计算多个聚类，并且当所述微分数据包括在预设聚类中时，将所述微分数据确定为所述第二数据。

6.根据权利要求5所述的电池容量估计装置，其中，所述统计分析单元将未包括在所述聚类中的微分数据确定为所述第一数据。

7.根据权利要求1所述的电池容量估计装置，其中，所述容量估计模型是长短期存储器网络(LSTM)模型。

8.根据权利要求1所述的电池容量估算装置，其中，所述电压测量单元对于所述电池单体的充电或放电之后的休止时段测量电压。

9.根据权利要求1所述的电池容量估计装置，其中，当所述电池单体的电压数据的记录时间和数量中的至少一个偏离所述参考范围时，所述过滤单元将所述电压数据确定为所述第一数据。

10.根据权利要求1所述的电池容量估计装置，其中，所述第一数据是所述电池单体的电压数据呈不连续形式的数据，并且所述第二数据是所述电池单体的电压数据呈连续形式的数据。

11.一种电池容量估计方法，包括：

测量电池单体的电压；

当所述电池单体的电压数据的记录模式偏离预设参考范围时，将所述电压数据确定为第一数据；

通过对所述电池单体的电压数据进行统计分析来确定第二数据；以及

通过将所述第一数据和所述第二数据分别应用于容量估计模型来估计所述电池单体的容量。

12.根据权利要求11所述的电池容量估计方法，进一步包括对于所述电池单体计算电压相对于时间的微分数据。

13.根据权利要求12所述的电池容量估计方法，进一步包括通过对多个微分数据执行主成分分析(PCA)来提取所述多个微分数据作为一个主成分数据。

14.根据权利要求13所述的电池容量估计方法，其中，确定所述第二数据包括：通过对所述主成分数据进行k均值聚类来计算多个聚类，并且当所述微分数据包括在预设聚类中时，将所述微分数据确定为所述第二数据。

15.根据权利要求14所述的电池容量估计方法，进一步包括：将未包括在所述聚类中的微分数据确定为所述第一数据。