CN116324453A - 电池诊断装置、电池系统以及电池诊断方法 - Google Patents
电池诊断装置、电池系统以及电池诊断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116324453A CN116324453A CN202280006790.7A CN202280006790A CN116324453A CN 116324453 A CN116324453 A CN 116324453A CN 202280006790 A CN202280006790 A CN 202280006790A CN 116324453 A CN116324453 A CN 116324453A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time series
- abnormal
- battery
- control unit
- input time
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 35
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 19
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 163
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 17
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 abstract description 17
- 239000000284 extract Substances 0.000 abstract description 3
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 17
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N Lithium Chemical compound [Li] WHXSMMKQMYFTQS-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 229910052744 lithium Inorganic materials 0.000 description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 3
- PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N Nickel Chemical compound [Ni] PXHVJJICTQNCMI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000001747 exhibiting effect Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N Silicon Chemical compound [Si] XUIMIQQOPSSXEZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- OJIJEKBXJYRIBZ-UHFFFAOYSA-N cadmium nickel Chemical compound [Ni].[Cd] OJIJEKBXJYRIBZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000008021 deposition Effects 0.000 description 1
- 238000012631 diagnostic technique Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 239000007772 electrode material Substances 0.000 description 1
- 238000004146 energy storage Methods 0.000 description 1
- 230000005669 field effect Effects 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001257 hydrogen Substances 0.000 description 1
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000003446 memory effect Effects 0.000 description 1
- 229910052759 nickel Inorganic materials 0.000 description 1
- QELJHCBNGDEXLD-UHFFFAOYSA-N nickel zinc Chemical compound [Ni].[Zn] QELJHCBNGDEXLD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 229910052710 silicon Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000010703 silicon Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
- G01R31/3835—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC involving only voltage measurements
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/3644—Constructional arrangements
- G01R31/3648—Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/385—Arrangements for measuring battery or accumulator variables
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
- G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
Abstract
根据本发明的电池诊断装置包括：电压测量电路，其用于生成指示多个电池中的每个电池的两个端子的相应电池电压的电压信号；数据库，其用于记录多个异常类型、多个参考时间序列以及所述多个异常类型与所述多个参考时间序列之间的预定对应关系；以及控制单元，其用于基于所述电压信号生成表示所述多个电池中的相应电池电压的变化历史的多个输入时间序列。控制单元通过将多个输入时间序列相互比较来提取表示异常电压行为的异常输入时间序列。控制单元通过逐一比较异常输入时间序列与多个参考时间序列中的每一者来识别异常输入时间序列在多个异常类型中的异常类型。
Description
技术领域
本申请要求于2021年1月8日在韩国提交的韩国专利申请10-2021-0002849的优先权，其公开内容引入于此作为参考。
本公开涉及用于诊断电池中的异常的技术，并且更具体地涉及能够识别引起电池的异常电压行为的异常模式的电池诊断装置、电池系统和电池诊断方法。
背景技术
近来，对便携式电子产品如笔记本电脑、摄像机和便携式电话的需求急剧增加，并且电动车辆、储能电池、机器人、卫星等已得到大力发展。因此，正在积极研究允许重复充电和放电的高性能电池。
目前市售的电池包括镍镉电池、镍氢电池、镍锌电池、锂电池等。其中，锂电池由于与镍基电池相比几乎没有记忆效应并且还具有非常低的自充电速率和高能量密度而备受关注。
随着需要高电压的应用变得普遍，广泛使用采用其中多个电池串联连接的结构的电池系统。随着包括在电池系统中的电池数量的增加，电池异常的频率不可避免地增加。因此，对准确检测电池异常的诊断技术的需求正在增加。
近来，广泛使用基于包括与电池相关的多个参数(例如，电池的电压、电流、温度等)和电池的使用状态(例如，充电、放电、休眠)的电池信息来检测电池异常的方法。
然而，上述检测方法的缺点在于需要大量的计算和长时间来检测每个电池的异常，因为电池诊断装置使用各种传感器来监测电池信息的过程是必要的。
同时，试图通过将在特定时间点或预定时间单位从多个电池获得的多个电池电压相互比较，同时排除电压以外的参数来检测每个电池的异常电压行为。然而，基于电压的异常检测可以仅检测每个电池是否表现出异常电压行为，并且不提供关于为什么出现异常电压行为的信息。
发明内容
技术问题
本公开被设计为解决相关技术的问题，因此本公开旨在提供一种电池诊断装置、电池系统和电池诊断方法，其可在不监测电池电压以外的参数的情况下借助将通过基于电压的异常检测提取为指示异常电压行为的每个电池输入时间序列与和多个不同异常模式一对一关联的多个参考时间序列进行比较来识别引起每个电池的异常电压行为的异常模式。
本公开的这些和其它目的和优点可以从下面的详细描述中理解，并且将从本公开的示例性实施方式中变得更加显而易见。而且，容易理解的是，本公开的目的和优点可以通过所附权利要求及其组合中所示的手段来实现。
技术方案
根据本公开的一个方面的电池诊断装置包括：电压测量电路，所述电压测量电路配置成生成表示电池电压的电压信号，所述电池电压是多个电池中的每个电池的两端的电压；数据库，在所述数据库中记录多个异常模式、多个参考时间序列以及所述多个异常模式与所述多个参考时间序列之间的预定对应关系；以及控制单元，所述控制单元配置成基于所述电压信号生成表示所述多个电池中的每个电池的电池电压的变化历史的多个输入时间序列。所述控制单元被配置成通过将所述多个输入时间序列彼此进行比较来提取所述多个输入时间序列中表示异常电压行为的异常输入时间序列。所述控制单元配置成通过将所述异常输入时间序列与所述多个参考时间序列逐一进行比较来识别所述异常输入时间序列在所述多个异常模式中的异常模式。
对于所述多个参考时间序列中的每个参考时间序列，所述控制单元可以配置成：通过使用动态时间扭曲来计算表示所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的信号距离的第一相似度值，通过使用动态时间扭曲，将所述异常输入时间序列和每个参考时间序列分别转换为具有相同时间长度的第一排列时间序列和第二排列时间序列，计算表示所述第一排列时间序列与所述第二排列时间序列之间的皮尔逊相关系数的第二相似度值，并且确定所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的匹配指数与将所述第一相似度值除以所述第二相似度值所获得的值相同。所述控制单元可以配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与针对所述多个参考时间序列确定的多个匹配指数中的一个匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
所述控制单元可以配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与所述多个匹配指数中的最小匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
对于所述多个参考时间序列中的每个参考时间序列，所述控制单元可以配置成：通过使用最大-最小归一化，将所述异常输入时间序列和每个参考时间序列分别转换成第一归一化时间序列和第二归一化时间序列，通过使用动态时间扭曲来计算表示所述第一归一化时间序列与所述第二归一化时间序列之间的信号距离的第一相似度值，通过使用动态时间扭曲，将所述第一归一化时间序列和所述第二归一化时间序列分别转换为具有相同时间长度的第一排列时间序列和第二排列时间序列，计算表示所述第一排列时间序列与所述第二排列时间序列之间的皮尔逊相关系数的第二相似度值，并且确定所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的匹配指数与将所述第一相似度值除以所述第二相似度值所获得的值相同。所述控制单元可以配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与针对所述多个参考时间序列确定的多个匹配指数中的一个匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
所述控制单元可以配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与所述多个匹配指数中的最小匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
对于所述多个参考时间序列中的每个参考时间序列，所述控制单元可以配置成：通过使用动态时间扭曲来计算表示所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的信号距离的第一相似度值，通过使用动态时间扭曲，将所述异常输入时间序列和每个参考时间序列分别转换为具有相同时间长度的第一排列时间序列和第二排列时间序列，计算表示所述第一排列时间序列与所述第二排列时间序列之间的皮尔逊相关系数的第二相似度值，通过使用最大-最小归一化，将所述第一排列时间序列和所述第二排列时间序列分别转换成第一归一化时间序列和第二归一化时间序列，通过使用动态时间扭曲来计算表示所述第一归一化时间序列与所述第二归一化时间序列之间的信号距离的第三相似度值，计算表示所述第一归一化时间序列与所述第二归一化时间序列之间的皮尔逊相关系数的第四相似度值，以及通过将所述第一相似度值和所述第三相似度值中的任何一个或其乘积除以所述第二相似度值和所述第四相似度值中的任何一个或其乘积来确定所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的匹配指数。所述控制单元可以配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与针对所述多个参考时间序列确定的多个匹配指数中的一个匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
所述控制单元可以配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与所述多个匹配指数中的最小匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
所述控制单元可以配置成将所述异常输入时间序列作为对应于所识别的异常模式的新的参考时间序列添加到所述数据库。
根据本公开的另一方面的电池系统包括电池诊断装置。
根据本公开的另一方面的电池诊断方法包括：收集表示电池电压的电压信号，所述电池电压是多个电池中的每个电池的两端的电压；基于所述电压信号生成表示所述多个电池中的每个电池的电池电压的变化历史的多个输入时间序列；通过将所述多个输入时间序列彼此进行比较，提取所述多个输入时间序列中表示异常电压行为的异常输入时间序列；以及通过将所述异常输入时间序列与多个参考时间序列逐一比较，识别所述异常输入时间序列在与所述多个参考时间序列具有预定对应关系的多个异常模式中的异常模式。
有利效果
根据本公开的至少一个实施方式，可以通过将通过基于电压的异常检测提取为指示异常电压行为的每个电池的输入时间序列与和多个不同异常模式一一关联的多个参考时间序列进行比较来识别引起每个电池的异常电压行为的异常模式，而无需监测除电池电压之外的参数。
此外，根据本公开的至少一个实施方式，对于成对的输入时间序列和每个参考时间序列，可以通过组合通过动态时间扭曲和皮尔逊相关系数确定的两个相似度值来确定输入时间序列和每个参考时间序列之间的匹配指数。然后，可以根据多个参考时间序列、多个匹配指数和多个异常模式之间的一对一对应关系来识别表现出异常电压行为的电池的异常模式。
本公开的效果不限于上述效果，并且根据权利要求的描述，本领域技术人员将清楚地理解未提及的其它效果。
附图说明
附图示出了本公开的优选实施方式，并且与前述公开一起用于提供对本公开的技术特征的进一步理解，因此本公开不被解释为限于附图。
图1是示例性地示出根据本公开的电池系统的配置的图。
图2是示例性地示出在具有相同使用条件的时间区域上获得的正常电池的电池电压和异常电池的电池电压的结果的图。
图3和图4是用于解释异常输入时间序列与多个参考时间序列之间的比较过程而参考的示例性曲线图。
图5是示例性地示出根据本公开的电池诊断方法的流程图。
具体实施方式
在下文中，将参考附图详细描述本公开的优选实施方式。在描述之前，应当理解，说明书和所附权利要求中使用的术语不应被解释为限于一般和字典含义，而是基于允许发明人为了最佳解释而适当地定义术语的原理，基于与本公开的技术方面相对应的含义和概念来解释。
因此，在此提出的描述仅仅是用于说明目的的优选示例，并不旨在限制本公开的范围，因此应当理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可以对其进行其它等效和修改。
包括诸如“第一”、“第二”等的序数的术语可用于在各种元件中区分一个元件与另一个元件，但不旨在通过这些术语来限制这些元件。
在整个说明书中，当一部分被称为“包含”或“包括”任何要素时，其意指该部分可进一步包括其它要素，而不排除其它要素，除非另外具体说明。此外，在说明书中使用的诸如“控制单元”的术语是指处理至少一个功能或操作的单元，并且可以被实现为硬件、软件或硬件和软件的组合。
此外，在整个说明书中，当一部分被称为“连接”到另一部分时，不限于它们“直接连接”的情况，而是还包括它们与插入在它们之间的另一元件“间接连接”的情况。
图1是示例性地示出根据本公开的电池系统的配置的图。
参见图1，电池系统1可以是包括使用电池的放电电力驱动的电负载的电力装置，例如电动车辆。可替代地，电池系统1可以是用于制造电池并且被提供用于在制造过程中测试电池性能的充放电测试装置。
电池系统1包括电池组件10、开关20、充放电电路30、上位控制器2和电池诊断装置100。上位控制器2负责电池组件10的整个充电和放电过程。即，上位控制器2根据预定的充电和放电时间表通过电池诊断装置100直接或间接地控制充放电电路30。
电池组件10包括多个电池B1至Bn(n是等于或大于2的自然数)。
多个电池B1至Bn可以作为单个组彼此串联电连接。可替换地，多个电池B1至Bn可以被分为两个或更多个组以使得能够彼此独立地充电和放电。在下文中，在描述多个电池B1至Bn的共同内容时，将使用参考符号“B”来指代电池。电池B的类型没有特别限制，只要其可以重复充电和放电即可，例如锂离子电池。
开关20安装在连接电池组件10的电力输入/输出端子和充放电电路30的电力输入/输出端子的电力线PL上。当开关20接通时，电力可以从电池组件10和充放电电路30中的一个传递到另一个。开关20可以通过使用诸如继电器、FET(场效应晶体管)等的已知开关器件中的任何一种来实现，或者通过组合其中的两种或更多种来实现。控制单元130可以根据电池组件10的状态接通/断开开关20。
充放电电路30经由上位控制器2可操作地联接到电池诊断装置100。当两个部件可操作地联接时，这意味着两个部件被连接以在一个方向或两个方向上发送和接收信号。充放电电路30可以从由外部电源提供的AC电力产生用于对电池组件10的每个组充电的DC电力。充放电电路30可将来自电池组件10的每一组的DC电力转换成具有不同电压电平的AC电力和/或DC电力，并将转换的电力传输到电负载(未示出)。
电池诊断装置100包括彼此可操作地联接的电压测量电路110、数据库120和控制单元130。电池诊断装置100还可包括接口单元140。
电压测量电路110设置为可电连接到每个电池B的正极端子和负极端子。电压测量电路110配置成测量作为每个电池B两端的电压的电池电压，并且生成表示所测量的电池电压的电压信号。
数据库120记录多个异常模式、多个参考时间序列以及多个异常模式和多个参考时间序列之间的预定对应关系。所述多个参考时间序列与多个不同的异常模式一对一关联或多对一关联。
多个异常模式引起电池B的异常电压行为，并且可能取决于电池B的内部结构、制造方法、电极材料等。例如，负极表面上的金属锂沉积、正极接头的部分撕裂、正极接头和/或负极接头的断开、负极接头的弯曲、正极极板和负极极板之间通过隔膜短路等可分别设置为异常模式。
每个参考时间序列是从具有相应异常模式的电池预先获得的电池电压的时间变化的数据集。
在数据库120中，可以预先存储用于执行根据稍后描述的实施方式的电池诊断方法所需的程序和各种数据。数据库120可以包括至少一种类型的存储介质，例如闪存类型、硬盘类型、SSD(固态盘)类型、SDD(硅盘驱动器)类型、多媒体卡微型、RAM(随机存取存储器)、SRAM(静态随机存取存储器)、ROM(只读存储器)、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)和PROM(可编程只读存储器)。
硬件形式的控制单元130可使用ASIC(专用集成电路)、DSP(数字信号处理器)、DSPD(数字信号处理装置)、PLD(可编程逻辑装置)、FPGA(现场可编程门阵列)、微处理器和用于执行其它功能的电单元中的至少一者来实施。
控制单元130可以另外可操作地联接到开关20和/或接口单元140。
接口单元140可通信联接到电池系统1的上位控制器2。接口单元140可以从上位控制器2向控制单元130发送消息，并且可以从控制单元130向上位控制器2发送消息。来自控制单元130的消息可以包括用于通知每个电池B的异常的信息。对于接口单元140和上位控制器2之间的通信，例如，可以使用诸如LAN(局域网)、CAN(控制器区域网络)、菊花链、以及/或者诸如蓝牙、Zigbee、Wi-Fi等的近距离无线网络。接口单元140可以包括以用户可识别的形式提供从控制单元130和/或上位控制器2接收的信息的输出设备(例如，显示器、扬声器)。上位控制器2可以基于通过与电池诊断装置100通信而收集的电池信息(例如，异常电压行为)来控制充放电电路30。
控制单元130可以在操作期间始终或根据来自上位控制器2的请求执行诊断模式以检测多个电池B1至Bn的异常。
现在，将参照图2至图5描述在执行诊断模式期间控制单元130的操作。
图2是示例性地示出在具有相同使用条件的时间区域上获得的正常电池的电池电压和异常电池的电池电压的结果的图。
控制单元130在每个单位时间从电压测量电路110收集电压信号。单位时间是预定的，并且可以是例如由电压测量电路110产生电压信号的时间间隔的整数倍。
控制单元130基于从电压测量电路110收集的电压信号生成与多个电池B1至Bn相关联的多个输入时间序列。多个输入时间序列的生成可以在每个预定单位时间重复。
控制单元130可以基于在多个电池B1至Bn在相同使用条件(例如，充电电流、充电电压、放电电流、放电电压、温度等)下被充电、放电或空闲的时间区域上收集的电压信号来生成多个输入时间序列。
在多个电池B1至Bn串联连接而形成单个组的情况下，也可以将多个电池B1至Bn全部视为具有相同使用条件。
当多个电池B1至Bn被划分为多个组时，可以基于多个组中的每个组的使用条件的历史来识别多个组具有相同使用条件的多个时间区域，并且可以基于在每个识别的时间区域上收集的电压信号来生成多个输入时间序列。作为示例，当充放电电路30已经在特定日的从10：00到10：03的第一时间区域内针对具有特定使用条件的第一组进行了充电和放电事件，并且充放电电路30已经在相同特定日的从10：00到10：03的第二时间区域内针对具有相同使用条件的第二组进行了充电和放电事件时，控制单元130可以为第一组的每个电池B生成与第一时间区域相关联的输入时间序列，并且为第二组的每个电池B生成与第二时间区域相关联的输入时间序列。控制单元130可以收集在第一时间区域上从第一组的每个电池B获得的输入时间序列和在第二时间区域上从第二组的每个电池B获得的输入时间序列作为同一控制组。
可以使用移动窗口生成输入时间序列。移动窗口具有预定时间大小，开始点可以是在特定时间点之前预定时间大小的时间点，结束点可以是特定时间点。输入时间序列的信号长度对应于移动窗口的时间大小。例如，当单位时间是0.1秒并且移动窗口是10秒时，输入时间序列的信号长度可以是10秒/0.1秒＝100。即，输入时间序列可以是其中在时间轴上排列表示顺序测量的电池电压的变化的100个电压值的向量。在每个单位时间，移动窗口的每个起点和终点可以以单位时间增加。每个输入时间序列是表示与其相关联的电池B的电池电压的时间变化的数据集。
在图2中，横轴是时间，纵轴是电池电压，t0和tA分别是提取为具有相同使用条件的时间区域的起点和终点。曲线220对应于正常电池的输入时间序列，而曲线210对应于异常电池的输入时间序列。通常，在多个电池B1至Bn中，正常电池B的数量将远大于异常电池B的数量。考虑到这一点，控制单元130通过将多个输入时间序列相互比较来从多个输入时间序列中提取异常输入时间序列210。异常输入时间序列210是指表现出异常电压行为的每个输入时间序列，该异常电压行为超过多个输入时间序列的整体电压行为(例如，平均值)的特定水平。可以使用各种方法中的至少一种来判断异常电压行为，例如每个电池的输入时间序列是否具有在特定时间点或预定时间超过预定值的电压降(或电压升高)，每个电池的输入时间序列是否具有与多个输入时间序列的平均值(或中值)的差值超过预定值等，并且将省略其详细描述。
图3和图4是用于解释异常输入时间序列与多个参考时间序列之间的比较过程而参考的示例性曲线图。在图3中，横轴表示时间，纵轴表示电池电压。
控制单元130可以通过将异常输入时间序列210与多个参考时间序列逐一进行比较来识别异常输入时间序列在预先给出的多个异常模式中的异常模式。例如，控制单元130可以根据针对多个参考时间序列预先给出的顺序，逐一地将多个参考时间序列与异常输入时间序列210进行比较。作为另一示例，控制单元130可同时将多个参考时间序列中的两个或更多个参考时间序列与异常输入时间序列210进行比较，并以相同的方式将剩余的参考时间序列与异常输入时间序列210进行比较。异常模式的识别是指判断与异常输入时间序列相关联的电池B具有哪个故障状态。
在图3中，曲线210与图2的曲线210相同，并且曲线320对应于多个参考时间序列中的任何一个参考时间序列。在图3中，tR是当异常输入时间序列210和参考时间序列320的起始点彼此一致时参考时间序列320的结束点。即，图3示出了异常输入时间序列210比参考时间序列320短。
控制单元130可通过使用动态时间扭曲来计算表示异常输入时间序列210与参考时间序列320之间的信号距离的相似度值DA1。当异常输入时间序列210与参考时间序列320相似时，相似度值DA1接近1，并且如果异常输入时间序列210与参考时间序列320完全相同，则相似度值DA1为0。控制单元130可通过使用动态时间扭曲将异常输入时间序列210和参考时间序列320分别转换成具有相同信号长度的排列时间序列310和排列时间序列321。也就是说，通过动态时间扭曲，可以扩展较短者210的时间轴，使得异常输入时间序列210和参考时间序列320中的较短者与较长者320的信号长度相匹配。如上所述，图3示出了参考时间序列320比异常输入时间序列210长，并且排列时间序列321被示为与参考时间序列320相同。由于通过动态时间扭曲的两个信号之间的信号距离和两个信号的时间轴的对准是公知的，因此将省略其详细描述。
控制单元130可以计算表示排列时间序列310和排列时间序列321之间的皮尔逊相关系数的相似度值DB1。由于排列时间序列310与排列时间序列321相似，相似度值DB1接近1，并且如果排列时间序列310与排列时间序列321完全相同，则相似度值DB1为1。
参照图4，曲线410例示了作为图3的曲线210的最大-最小归一化结果的归一化时间序列，而曲线420例示了作为图3的曲线320、321的最大-最小归一化结果的归一化时间序列。在图4中，横轴是时间，纵轴表示从0到1的标准化电池电压。控制单元130可通过使用最大-最小归一化将异常输入时间序列210和参考时间序列320分别转换成归一化时间序列410和归一化时间序列420。
控制单元130可以通过使用动态时间扭曲来计算表示归一化时间序列410和归一化时间序列420之间的信号距离的相似度值DA2。控制单元130可通过使用动态时间扭曲将归一化时间序列410和归一化时间序列420分别转换成具有相同时间长度的排列时间序列411和排列时间序列421。即，通过动态时间扭曲，归一化时间序列410和归一化时间序列420的较短时间轴410可被扩展，使得较短时间轴410匹配较长时间轴420的信号长度。如上所述，图3示出了参考时间序列320比异常输入时间序列210长，并且在图4中示出了与归一化时间序列420相同的排列时间序列421。可替代地，控制单元130可以通过使用最大-最小归一化对图3的曲线310进行归一化来获得排列时间序列411。
控制单元130可以计算表示排列时间序列411和排列时间序列421之间的皮尔逊相关系数的相似度值DB2。由于排列时间序列411与排列时间序列421相似，相似度值DB2接近1，并且如果排列时间序列411与排列时间序列421完全相同，则相似度值DB2为1。
至此，已经解释了作为异常输入时间序列210和参考时间序列220之间的比较结果，控制单元130可以计算表示信号距离的两个相似度值DA1、DA2和表示皮尔逊相关系数的两个相似度值DB1、DB2。当然，控制单元130可以计算表示信号距离的两个相似度值DA1、DA2，或者仅计算两个相似度值DA1、DA2中的一个，而省略另一个的计算。类似地，控制单元130可以计算表示皮尔逊相关系数的两个相似度值DB1、DB2，或者仅计算两个相似度值DB1、DB2中的一个，而省略另一个的计算。
控制单元130可以基于两个相似度值DA1、DA2中的至少一个和两个相似度值DB1、DB2中的至少一个来确定异常输入时间序列210与参考时间序列320之间的匹配指数。可以从预先给出的函数中获得匹配指数，使得当异常输入时间序列210类似于参考时间序列320时，其值减小。例如，控制单元130可以将匹配指数确定为与通过将相似度值DA1除以相似度值DB1而获得的值相同。
作为另一示例，控制单元130可将匹配指数确定为与通过将相似度值DA1除以相似度值DB2而获得的值相同。
作为又一示例，控制单元130可将匹配指数确定为与通过将相似度值DA2除以相似度值DB1而获得的值相同。
作为又一示例，控制单元130可将匹配指数确定为与通过将相似度值DA2除以相似度值DB2而获得的值相同。
作为又一示例，控制单元130可将匹配指数确定为与通过将相似度值DA1和相似度值DA2的乘积除以相似度值DB1而获得的值相同。
作为又一示例，控制单元130可将匹配指数确定为与通过将相似度值DA1和相似度值DA2的乘积除以相似度值DB2而获得的值相同。
作为又一示例，控制单元130可将匹配指数确定为与通过将相似度值DA1除以相似度值DB1和相似度值DB2的乘积而获得的值相同。
作为又一示例，控制单元130可将匹配指数确定为与通过将相似度值DA2除以相似度值DB1和相似度值DB2的乘积而获得的值相同。
作为又一示例，控制单元130可将匹配指数确定为与通过将相似度值DA1和相似度值DA2的乘积除以相似度值DB1和相似度值DB2的乘积而获得的值相同。
在这点上，即使对于相同的异常模式，电池电压也可能受到电池B的其它参数(例如，电流、温度、SOC(充电状态)和SOH(健康状态)等)的影响。最大-最小归一化可以部分地减少由不同参数引起的异常输入时间序列210和参考时间序列320之间的不相似性。因此，在确定与每个参考时间序列相关联的匹配指数时，当相似度值DA1、DB1中的至少一个与相似度值DA2、DB2中的至少一个组合时，可以识别更准确的异常模式。
控制单元130可通过将多个参考时间序列与异常输入时间序列210逐一比较来确定与多个参考时间序列一一对应的多个匹配指数。然后，控制单元130可确定多个匹配指数中的最小匹配指数，从数据库120获得与多个异常模式中的最小匹配指数的参考时间序列对应的异常模式，并将异常输入时间序列210的异常模式识别为与获得的异常模式相同。
图5是示例性地示出根据本公开的电池诊断方法的流程图。图5的方法可由图1所示的电池诊断装置100执行。
参见图1至图5，在步骤S510中，控制单元130从电压测量电路110收集表示电池电压的电压信号，该电池电压是多个电池B1至Bn中的每个电池的两端的电压。
在步骤S520中，控制单元130基于电压信号生成表示多个电池B1至Bn中的每个电池B1至Bn的电池电压在多个电池B1至Bn具有相同使用条件的时间区域内的变化历史的多个输入时间序列。
在步骤S530中，控制单元130通过将多个输入时间序列相互比较来提取多个输入时间序列中表示异常电压行为的异常输入时间序列210。
在步骤S540中，控制单元130通过将异常输入时间序列210与多个参考时间序列逐一比较，识别异常输入时间序列210在与多个参考时间序列具有预定对应关系的多个异常模式中的异常模式。控制单元130为多个参考时间序列中的每一个计算两个相似度值DA1、DA2中的至少一个和两个相似度值DB1、DB2中的至少一个，并且组合所计算的值以获得与多个参考时间序列一一对应的多个匹配指数。然后，控制单元130将异常输入时间序列210的异常模式识别为与对应于与多个匹配指数中的最小匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
在步骤S550中，控制单元130可以将异常输入时间序列210添加到数据库120，作为对应于在步骤S540中识别的异常模式的新的参考时间序列。因此，可以增强使用多个参考时间序列的异常模式的识别性能。另外，控制单元130可以将异常输入时间序列210的异常模式发送到上位控制器2，或者输出视觉和/或听觉反馈，用于通过接口单元140将异常输入时间序列210的异常模式通知给用户。
以上描述的本公开的实施方式可以不仅通过装置和方法来实现，而且可以通过实现与本公开的实施方式的配置相对应的功能的程序或记录有程序的记录介质来实现。根据以上实施方式的描述，本领域技术人员可以容易地实现该程序或记录介质。
已经详细描述了本公开。然而，应当理解的是，尽管指出了本公开的优选实施方式，但详细描述和具体示例仅作为说明给出，因为根据该详细描述，本公开范围内的各种改变和修改对于本领域技术人员将变得显而易见。
另外，在不脱离本公开的技术方面的情况下，本领域技术人员可以对上文描述的本公开进行许多替换、修改和改变，并且本公开不限于上述实施方式和附图，并且每个实施方式可以选择性地部分或整体地组合以允许各种修改。
(附图标记)
1：电池系统
10：电池组件
B：电池
20：开关
30：充放电电路
100：电池诊断装置
110：电压测量电路
120：数据库
140：控制单元
Claims (10)
1.一种电池诊断装置，所述电池诊断装置包括：
电压测量电路，所述电压测量电路配置成生成表示电池电压的电压信号，所述电池电压是多个电池中的每个电池的两端的电压；
数据库，在所述数据库中记录多个异常模式、多个参考时间序列以及所述多个异常模式与所述多个参考时间序列之间的预定对应关系；以及
控制单元，所述控制单元配置成基于所述电压信号生成表示所述多个电池中的每个电池的电池电压的变化历史的多个输入时间序列；
其中，所述控制单元被配置成通过将所述多个输入时间序列彼此进行比较来提取所述多个输入时间序列中表示异常电压行为的异常输入时间序列，并且
其中，所述控制单元配置成通过将所述异常输入时间序列与所述多个参考时间序列逐一进行比较来识别所述异常输入时间序列在所述多个异常模式中的异常模式。
2.根据权利要求1所述的电池诊断装置，
其中，对于所述多个参考时间序列中的每个参考时间序列，所述控制单元配置成：
通过使用动态时间扭曲来计算表示所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的信号距离的第一相似度值，
通过使用动态时间扭曲，将所述异常输入时间序列和每个参考时间序列分别转换为具有相同时间长度的第一排列时间序列和第二排列时间序列，
计算表示所述第一排列时间序列与所述第二排列时间序列之间的皮尔逊相关系数的第二相似度值，并且
确定所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的匹配指数与将所述第一相似度值除以所述第二相似度值所获得的值相同，
其中，所述控制单元配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与针对所述多个参考时间序列确定的多个匹配指数中的一个匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
3.根据权利要求2所述的电池诊断装置，
其中，所述控制单元配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与所述多个匹配指数中的最小匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
4.根据权利要求1所述的电池诊断装置，
其中，对于所述多个参考时间序列中的每个参考时间序列，所述控制单元配置成：
通过使用最大-最小归一化，将所述异常输入时间序列和每个参考时间序列分别转换成第一归一化时间序列和第二归一化时间序列，
通过使用动态时间扭曲来计算表示所述第一归一化时间序列与所述第二归一化时间序列之间的信号距离的第一相似度值，
通过使用动态时间扭曲，将所述第一归一化时间序列和所述第二归一化时间序列分别转换为具有相同时间长度的第一排列时间序列和第二排列时间序列，
计算表示所述第一排列时间序列与所述第二排列时间序列之间的皮尔逊相关系数的第二相似度值，并且
确定所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的匹配指数与将所述第一相似度值除以所述第二相似度值所获得的值相同，
其中，所述控制单元配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与针对所述多个参考时间序列确定的多个匹配指数中的一个匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
5.根据权利要求4所述的电池诊断装置，
其中，所述控制单元配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与所述多个匹配指数中的最小匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
6.根据权利要求1所述的电池诊断装置，
其中，对于所述多个参考时间序列中的每个参考时间序列，所述控制单元配置成：
通过使用动态时间扭曲来计算表示所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的信号距离的第一相似度值，
通过使用动态时间扭曲，将所述异常输入时间序列和每个参考时间序列分别转换为具有相同时间长度的第一排列时间序列和第二排列时间序列，
计算表示所述第一排列时间序列与所述第二排列时间序列之间的皮尔逊相关系数的第二相似度值，
通过使用最大-最小归一化，将所述第一排列时间序列和所述第二排列时间序列分别转换成第一归一化时间序列和第二归一化时间序列，
通过使用动态时间扭曲来计算表示所述第一归一化时间序列与所述第二归一化时间序列之间的信号距离的第三相似度值，
计算表示所述第一归一化时间序列与所述第二归一化时间序列之间的皮尔逊相关系数的第四相似度值，以及
通过将所述第一相似度值和所述第三相似度值中的任何一个或其乘积除以所述第二相似度值和所述第四相似度值中的任何一个或其乘积来确定所述异常输入时间序列与每个参考时间序列之间的匹配指数，
其中，所述控制单元配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与针对所述多个参考时间序列确定的多个匹配指数中的一个匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
7.根据权利要求6所述的电池诊断装置，
其中，所述控制单元配置成将所述异常输入时间序列的异常模式识别为与对应于与所述多个匹配指数中的最小匹配指数相关联的参考时间序列的异常模式相同。
8.根据权利要求1所述的电池诊断装置，
其中，所述控制单元配置成将所述异常输入时间序列作为对应于所识别的异常模式的新的参考时间序列添加到所述数据库。
9.一种电池系统，所述电池系统包括根据权利要求1至8中的任一项所述的电池诊断装置。
10.一种电池诊断方法，所述电池诊断方法包括以下步骤：
收集表示电池电压的电压信号，所述电池电压是多个电池中的每个电池的两端的电压；
基于所述电压信号生成表示所述多个电池中的每个电池的电池电压的变化历史的多个输入时间序列；
通过将所述多个输入时间序列彼此进行比较，提取所述多个输入时间序列中表示异常电压行为的异常输入时间序列；以及
通过将所述异常输入时间序列与多个参考时间序列逐一比较，识别所述异常输入时间序列在与所述多个参考时间序列具有预定对应关系的多个异常模式中的异常模式。
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR10-2021-0002849 | 2021-01-08 | ||
| KR1020210002849A KR20220100442A (ko) | 2021-01-08 | 2021-01-08 | 배터리 진단 장치, 배터리 시스템 및 배터리 진단 방법 |
| PCT/KR2022/000255 WO2022149890A1 (ko) | 2021-01-08 | 2022-01-06 | 배터리 진단 장치, 배터리 시스템 및 배터리 진단 방법 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116324453A true CN116324453A (zh) | 2023-06-23 |
Family
ID=82358220
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202280006790.7A Pending CN116324453A (zh) | 2021-01-08 | 2022-01-06 | 电池诊断装置、电池系统以及电池诊断方法 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US20230366938A1 (zh) |
| EP (1) | EP4202458A4 (zh) |
| JP (1) | JP2023541139A (zh) |
| KR (1) | KR20220100442A (zh) |
| CN (1) | CN116324453A (zh) |
| WO (1) | WO2022149890A1 (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117825973B (zh) * | 2024-03-01 | 2024-05-17 | 深圳市健网科技有限公司 | 一种用于分布式储能系统的锂电池状态估计方法及系统 |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TW202403912A (zh) * | 2022-07-01 | 2024-01-16 | 聯華電子股份有限公司 | 用於偵測參數行為偏離的錯誤偵測方法 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5250230B2 (ja) * | 2007-09-28 | 2013-07-31 | 株式会社日立製作所 | 車両用電源システムおよび電池セル制御用集積回路 |
| JP5786324B2 (ja) * | 2010-11-17 | 2015-09-30 | 日産自動車株式会社 | 組電池の制御装置 |
| JP5842054B2 (ja) * | 2012-03-02 | 2016-01-13 | 株式会社日立製作所 | 蓄電池分析システム、蓄電池分析方法、および蓄電池分析プログラム |
| FR3016218B1 (fr) * | 2014-01-03 | 2016-01-01 | Commissariat Energie Atomique | Procede, dispositif et systeme d'estimation de l'etat de sante d'une batterie d'un vehicule electrique ou hybride en condition d'utilisation, et procede de construction d'un modele pour une telle estimation |
| JP6751915B2 (ja) * | 2016-01-28 | 2020-09-09 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 管理装置、及び蓄電システム |
| JP6451662B2 (ja) * | 2016-02-23 | 2019-01-16 | 株式会社安川電機 | 異常判定装置、異常判定プログラム、異常判定システム、及びモータ制御装置 |
| FR3067124B1 (fr) * | 2017-06-02 | 2019-07-05 | Universite De Franche-Comte | Procede et systeme pour diagnostiquer en temps reel l'etat de fonctionnement d'un systeme electrochimique, et systeme electrochimique integrant ce systeme de diagnostic |
| DE112019007176T5 (de) * | 2019-04-11 | 2021-12-30 | Mitsubishi Electric Corporation | Kennlinien-schätzeinrichtung für speicherbatterie und kennlinien-schätzverfahren für speicherbatterie |
| KR102259505B1 (ko) | 2019-07-01 | 2021-06-02 | 주식회사 코젠 | 스마트 빌딩에 컬러그리드를 적용한 자동 제어 시스템 |
-
2021
- 2021-01-08 KR KR1020210002849A patent/KR20220100442A/ko unknown
-
2022
- 2022-01-06 CN CN202280006790.7A patent/CN116324453A/zh active Pending
- 2022-01-06 JP JP2023515219A patent/JP2023541139A/ja active Pending
- 2022-01-06 US US18/032,022 patent/US20230366938A1/en active Pending
- 2022-01-06 WO PCT/KR2022/000255 patent/WO2022149890A1/ko unknown
- 2022-01-06 EP EP22736867.7A patent/EP4202458A4/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117825973B (zh) * | 2024-03-01 | 2024-05-17 | 深圳市健网科技有限公司 | 一种用于分布式储能系统的锂电池状态估计方法及系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP4202458A4 (en) | 2024-04-03 |
| KR20220100442A (ko) | 2022-07-15 |
| WO2022149890A1 (ko) | 2022-07-14 |
| JP2023541139A (ja) | 2023-09-28 |
| US20230366938A1 (en) | 2023-11-16 |
| EP4202458A1 (en) | 2023-06-28 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11768251B2 (en) | Battery diagnosis apparatus, battery diagnosis method, battery pack, and vehicle | |
| CN110133536A (zh) | 确定电池组实体内部泄漏电流的指标的系统、方法及设备 | |
| JP7463008B2 (ja) | 電池セル診断装置および方法 | |
| EP4206712A1 (en) | Apparatus and method for diagnosing battery | |
| US20240027540A1 (en) | Battery Cell Diagnosing Apparatus and Method | |
| CN116324453A (zh) | 电池诊断装置、电池系统以及电池诊断方法 | |
| CN113795762B (zh) | 电池诊断装置、电池诊断方法和储能系统 | |
| EP3958006A1 (en) | Battery diagnosis apparatus and method | |
| KR20220094464A (ko) | 배터리 진단 장치, 배터리 진단 방법, 배터리 팩 및 전기 차량 | |
| US20230366935A1 (en) | Battery Diagnosis Apparatus, Battery Pack, Electric Vehicle And Battery Diagnosis Method | |
| JP2024505902A (ja) | バッテリー診断装置、バッテリーパック、電気車両、及びバッテリー診断方法 | |
| EP4134686A1 (en) | Battery abnormality diagnosis device and method | |
| EP4016101B1 (en) | Battery diagnosis system, power system, and battery diagnosis method | |
| CN115667961A (zh) | 诊断电池的设备和方法 | |
| KR20210095051A (ko) | 배터리 진단 시스템, 전력 시스템 및 배터리 진단 방법 | |
| EP4016099A1 (en) | Battery diagnostic apparatus and method | |
| US20240066993A1 (en) | Battery Diagnosis Device, Battery Management System, Battery Pack, Electric Vehicle And Battery Diagnosis Method | |
| JP7483922B2 (ja) | バッテリ診断装置、バッテリ診断方法、バッテリパック及び自動車 | |
| CN118043690A (zh) | 用于诊断电池电芯的设备及方法 | |
| KR20240038886A (ko) | 배터리 진단 장치, 배터리 진단 방법, 배터리 팩 및 자동차 | |
| KR20240043846A (ko) | 배터리 진단 장치, 배터리 진단 방법, 배터리 팩 및 자동차 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |