CN117280230A - 用于检测劣化电池单体的装置和方法 - Google Patents

用于检测劣化电池单体的装置和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN117280230A
CN117280230A CN202380011573.1A CN202380011573A CN117280230A CN 117280230 A CN117280230 A CN 117280230A CN 202380011573 A CN202380011573 A CN 202380011573A CN 117280230 A CN117280230 A CN 117280230A
Authority
CN
China
Prior art keywords
battery
voltage
discharge
section
diagnosis
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
Application number
CN202380011573.1A
Other languages
English (en)
Inventor
金谆锺
李庭彬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
LG Energy Solution Ltd
Original Assignee
LG Energy Solution Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by LG Energy Solution Ltd filed Critical LG Energy Solution Ltd
Publication of CN117280230A publication Critical patent/CN117280230A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

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]
    • G01R31/392—Determining battery ageing or deterioration, e.g. state of health
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/003—Measuring mean values of current or voltage during a given time interval
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/10—Measuring sum, difference or ratio
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/30—Measuring the maximum or the minimum value of current or voltage reached in a time interval
    • 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]
    • G01R31/382—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]
    • G01R31/396—Acquisition or processing of data for testing or for monitoring individual cells or groups of cells within a battery
    • 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
    • G01R31/3842—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC combining voltage and current measurements
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
    • Y02E60/10—Energy storage using batteries

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)

Abstract

本发明公开了一种用于检测劣化电池单体的装置和方法，其包括：测量单元，其测量电池的状态；估计单元，其估计电池的SOH；诊断设置单元，其根据电池的SOH设置劣化电池单体的诊断开始条件、诊断区段以及确定条件；诊断执行判定单元，其在电池的充电/放电结束后，确定劣化电池单体的检测执行条件；以及劣化确定单元，其通过计算充电和放电结束区段中的电压差并将测量值与设置值进行比较来确定劣化电池单体。

Description

用于检测劣化电池单体的装置和方法
技术领域
本发明涉及一种用于检测劣化电池单体的装置和方法，更具体地，涉及一种用于在电压差增加时通过使用充电和放电的结束时间点处的数据来检测劣化电池单体的装置和方法。
背景技术
能够被充电或放电的二次电池，即电池，被广泛用作诸如智能手机的移动设备的能量源。此外，电池还用作诸如电动车辆和混合动力电动车辆的环境友好车辆的能量源，环境友好车辆被提出作为解决由使用化石燃料的汽油车辆和柴油车辆造成的空气污染的解决方案。使用电池的应用类型正变得非常多样化，并且未来预计电池将被应用到比现在更多的领域和产品。
目前，市售电池包括镍镉电池、镍氢电池、镍锌电池和锂离子电池。在电池当中，由于与镍基电池相比锂离子电池几乎没有记忆效应，并且因为其自由充电/放电、非常低的自放电率并且高能量密度的优点，锂离子电池备受关注。此外，由于锂离子电池可以制造得尺寸小、重量轻，因此锂离子电池被用作移动设备的电力源，并且随着其作为电动车辆的电力源的使用范围的扩大，作为下一代能量存储介质而受到关注。
如上所述，电池被用于各种领域，并且最近频繁使用电池的诸如电动车辆和智能电网系统的领域通常需要大容量。为了增加电池的容量，可以增加电池单体本身的容量。然而，在这种情况下，容量增加效果并不大，电池的尺寸扩展存在物理限制，并且存在管理不方便的缺点。因此，通常使用其中多个电池单体串联和/或并联连接的电池组。
顺便，随着重复电池的充电/放电，即，随着使用时间增加，电池模块或电池单体之间出现电压差。电压差的原因可能包括电池单体之间的容量或内阻的差、由于单体的布置而导致的工作温度的差等。由于充电状态、恶化程度和制造而导致电池单体电压出现不平衡。当保持这种不平衡时，不仅电池的可用容量减少，而且由于不平衡而导致的恶化加速。这种性能的劣化被称为电池单体的劣化，并且有必要基于一定程度的劣化来更换劣化电池单体，以免对整个电池模块产生不利影响。
因此，有必要测量电池单体或电池模块的劣化程度。传统上，在电池管理系统中，基于电池单体的电阻变化率来确定劣化，或者基于电池单体的电流和电压来预测电池的寿命。
另一方面，韩国专利注册No.10-2079875(下文中称为现有文献)中公开了一种用于检测电池的劣化模块或劣化单体的装置和方法，其能够考虑电池系统或能量存储设备中的操作历史数据来分析电池单体或电池模块单元中的劣化单体的位置。在现有文献中，以日、月、年为单位获取并分析电压、位置、电流数据，并且针对每个充电、放电、停止(待机)操作条件计算电压的最小VMin、最大VMax和平均VAvg以确定在充电操作期间是否满足VMax(N)-VAvg(N)>V_Set_Chg条件，确定在放电操作期间是否满足VAvg(N)-VMin(N)>V_Set_DChg条件，并且确定在停止操作期间是否满足VMax(N)-VMin(N)>V_Set_DeV条件，从而确定劣化。
顺便，如果如现有文献在日、月、年基础上计算电压的最小VMin、最大VMax和平均VAvg，则电压的最小VMin和最大VMax是基于在使用最高充电SOC的天和使用最低放电SOC的天来计算的。因此，现有文献存在不能充分反映计算周期期间的电压变化的问题。另外，当在日、月、年基础上计算电压的最小VMin、最大VMax和平均VAvg，并且使用以周期为单位的电压的最小VMin、最大VMax和平均VAvg之间的差作为劣化单体的检测参考时，由于仅基于简单的电压差来确定劣化单体检测参考，很难确定是由于电池恶化而导致自然的差还是由于诸如电池的制造、安装和使用的缺陷因素造成的差。因此，有必要审查检测结果以确定劣化。另外，在计算整个电池操作周期的差时，应当计算每秒获取的数据，且因此计算量大。当用于检测劣化单体的对应装置在电池系统中操作时，随着计算量增加，消耗不必要的能量，且因此减少电池的可用能量。
作为相关的现有技术，有以下文献。
韩国专利注册No.10-2079875
发明内容
技术问题
本发明提供一种用于检测劣化电池单体的装置和方法，其能够充分反映计算周期期间的电压变化以检测劣化电池单体。
当单体电压不平衡保持时，不仅电池的可用容量下降，而且由于不平衡而导致的劣化加速，并且因此，本发明提供了一种用于检测能够检测这一点的劣化电池单体的装置和方法。
本发明提供了一种用于检测劣化电池单体的装置和方法，其能够通过关注其中在充电和放电的结束时间点处的电压差增加的现象，使用在充电和放电的结束时间点处的数据来检测劣化电池单体。
技术方案
根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的装置包括测量单元，其测量电池的状态；估计单元，其估计电池的SOH；诊断设置单元，其根据电池的SOH设置劣化电池单体的诊断开始条件、诊断区段以及劣化确定条件；诊断执行判定单元，其在电池的充电/放电的结束后，通过确定是否满足劣化电池单体的诊断开始条件来判定是否执行诊断；以及劣化确定单元，其通过在充电/放电结束之后计算诊断区段中的电压差并将电压差与劣化确定条件进行比较来确定劣化电池单体。
还包括存储单元，其存储包括劣化电池单体的诊断开始条件、诊断区段以及劣化确定条件的数据。
诊断设置单元包括诊断开始条件设置单元，其根据电池的SOH设置劣化电池单体的诊断开始条件；诊断区段设置单元，其设置劣化电池单体的诊断区段；以及劣化条件设置单元，其根据电池的SOH设置劣化电池单体的劣化确定条件。
诊断开始条件设置单元根据电池的SOH设置充电区段和放电区段的第一开始条件和第二开始条件，充电区段的第一开始条件是充电达充电操作时间或更多，充电区段的第二开始条件是充电达充电DOD或更多，以及放电区段的第一开始条件是放电达放电操作时间或更多，放电区段的第二开始条件是放电达放电DOD或更多。
诊断区段设置单元在电流测量值小于或等于预定电流限制值时，将从充电结束时间点的充电结束后的充电检测时间参考值时间点设置为充电检测参考值，并且将从放电结束时间点的放电结束后的放电检测时间参考值时间点设置为放电检测参考值。
劣化条件设置单元使用在诊断区段期间计算出的电压的最大值VMax、电压的最小值VMin以及电压的平均值VAvg来设置劣化电池单体的劣化确定条件。
劣化条件设置单元在充电检测区段参考值和放电检测区段参考值中设置第一诊断参考值和第二诊断参考值，第一诊断参考值是模块内的平均电压VAvg与模块内的最小电压VMin之间的差(VAvg-VMin)，并且第二诊断参考值是模块内的最大电压VMax与模块内的平均电压VAvg之间的差(VMax-VAvg)。
诊断执行判定单元在充电区段中充电达充电操作时间或更多或者充电达充电DOD或更多时，判定执行诊断，并且在放电区段中放电达放电操作时间或更多或者放电DOD或更多时，判定执行诊断。
劣化确定单元在充电检测参考值中的电压差大于模块内的电压的平均值VAvg与模块内的电压的最小值VMin之间的差或者大于模块内的电压的最大值VMax与模块内的电压的平均值VAvg之间的差时，将对应电池单体确定为劣化电池单体。
劣化确定单元在放电检测参考值中的电压差大于模块内的电压的平均值VAvg与模块内的电压的最小值VMin之间的差或者大于模块内的电压的最大值VMax与模块内的电压的平均值VAvg之间的差时，将对应电池单体确定为劣化电池单体。
本发明的用于检测劣化电池单体的方法包括测量电池的状态的过程；估计电池的SOH的过程；根据电池的SOH设置劣化电池单体的诊断开始条件、诊断区段以及劣化确定条件的过程；确定劣化电池单体的检测诊断执行条件的过程；以及通过在诊断区段中计算电压差并且将电压差与劣化确定条件进行比较来确定劣化电池单体的过程。
还包括存储包括劣化电池单体的诊断开始条件、诊断区段和劣化确定条件的数据的过程。
在设置电池的诊断开始条件的过程中，根据电池的SOH设置充电区段和放电区段的第一开始条件和第二开始条件，充电区段的第一开始条件是充电达充电操作时间或更多，充电区段的第二开始条件是充电达充电DOD或更多，以及放电区段的第一开始条件是放电达放电操作时间或更多，第二开始条件是放电达放电DOD或更多。
在设置诊断区段的过程中，在电流测量值小于或等于预定电流限制值时，将从充电结束时间点的充电结束后的充电检测时间参考值时间点设置为充电检测参考值，并且将从放电结束时间点的放电结束后的放电检测时间参考值时间点设置为放电检测参考值。
在设置劣化条件的过程中，在充电检测区段参考值和放电检测区段参考值中设置第一诊断参考值和第二诊断参考值，第一诊断参考值是模块内的平均电压VAvg与模块内的最小电压VMin之间的差(VAvg-VMin)，以及第二诊断参考值是模块内的最大电压VMax与模块内的平均电压VAvg之间的差(VMax-VAvg)。
在确定检测诊断执行条件的过程中，在充电区段中充电达充电操作时间或更多或者充电达充电DOD或更多时，判定执行诊断，并且在放电区段中放电达放电操作时间或更多或者放电DOD或更多时，判定执行诊断。
在确定劣化电池单体的过程中，在充电检测参考值中的电压差大于模块内的电压的平均值VAvg与模块内的电压的最小值VMin之间的差或者大于模块内的电压的最大值VMax与模块内的电压的平均值VAvg之间的差时，将对应电池单体确定为劣化电池单体。
在确定劣化电池单体的过程中，在放电检测参考值中的电压差大于模块内的电压的平均值VAvg与模块内的电压的最小值VMin之间的差或者大于模块内的电压的最大值VMax与模块内的电压的平均值VAvg之间的差时，将对应电池单体确定为劣化电池单体。
有益效果
通常，当充电/放电时间短或放电深度(DOD)小时，由于电池使用量不大，不显著地出现单体之间的电压差，但随着电池恶化，模块中的单体之间出现恶化差(内阻和容量减少的差)，并且由于这种恶化差，在充电/放电期间出现电压差。
这种电压差在充电/放电的结束时间点特别大，并且在本发明中，通过关注其中在充电和放电的结束时间点处电压差增加的现象来检测劣化电池单体。即使当在相同条件下执行充电/放电时，电池单体电压差的恶化程度也取决于电池的寿命(劣化程度)而不同。换句话说，取决于电池单体产品的规格、组配置和电池应用，也出现差。因此，在本发明中，基于同一组(系统、模块)中的基于电池SOH(寿命)的单体电压差来检测劣化单体。即，在本发明中，通过将从充电/放电结束时间点到充电/放电结束之后的充电/放电检测时间参考值时间点的时间期间的测量值与设置值进行比较来确定劣化电池单体。因此，在本发明中，可以解决对所有测量值产生统计并且以按日/月/年基础对所有测量值进行比较的现有文献不能充分反映计算周期期间的电压变化的问题。
也就是说，本发明具有通过根据可能导致大的电压差的条件(是否充电/放电、电池使用、电池寿命(SOH))来设置劣化电池单体/模块检测操作条件来最小化用于检测劣化单体的计算的影响，使得仅当电池满足特定的使用条件时才执行劣化单体检测诊断。另外，在本发明中，根据电池的使用条件和寿命不同地设置劣化模块或单体参考，使得可能区分是由于电池恶化而导致的正常的差还是由于电池缺陷因素而导致的差。因此，本发明具有最小化在根据检测结果确定劣化时的额外审查的效果。
附图说明
图1是用于描述根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的装置的配置的框图。
图2是示出根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的装置的诊断设置单元的配置的框图。
图3是示出电池的充电/放电模式的曲线图。
图4是示出根据电池的充电/放电模式的电压的最大值、最小值和平均值的曲线图。
图5是示出电池的放电结束时间点附近的电压的最大值、平均值和最小值之间的差的曲线图。
图6是示出根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的方法的流程图。
图7是示出用于进一步描述用于检测劣化电池单体的方法的根据电池的充电/放电的电流随时间变化的曲线图。
具体实施方式
下面，将参照附图详细描述本发明的实施例。然而，本发明不限于下面公开的实施例，而是可以各种不同的形式来实现。仅提供实施例以使本发明的公开完整，并使本领域技术人员充分了解本发明的范围。为了清楚地表达附图中的各个层和每个区域，放大并表达了厚度，并且附图中相同的附图标记表示相同的元件。
图1是用于描述根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的装置的配置的框图。图2是示出根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的装置的诊断设置单元的配置的框图。
参照图1，根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的装置可以包括：电池100，其包括能够充电/放电的至少两个或更多个电池单体111、112、113和114；测量单元200，其测量电池100的状态，诸如电压、电流和温度；估计单元300，其估计电池100的健康状态(SOH)；诊断设置单元400，其根据电池100的SOH设置诊断开始条件和诊断区段并设置劣化电池单体的确定条件；诊断执行判定单元500，其在电池100的充电/放电结束后，通过确定是否满足劣化电池单体的诊断开始条件来判定是否执行诊断；劣化确定单元600，其通过将充电/放电结束区段中的测量值与检测条件的设置值进行比较来确定劣化电池单体。另外，还可以包括存储诸如劣化电池单体的检测条件的数据的存储单元700。在本发明中，包括劣化电池单体的电池模块可以被确定为劣化电池模块。下面将针对每个配置更详细地描述根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的装置。
1.电池
电池100可以被充电和放电以提供驱动电气和电子设备所需的能量。即，电池100可以被充电以存储预定容量的电能并且可以被放电以提供用于电气和电子装置的操作的电能。电池100可以包括至少一个电池组110、120、130和140。电池组110、120、130和140中的每一个可以包括能够被充电/放电的多个电池单体111、112、113和114。即，其可以包括多个电池单体111、112、113和114，多个电池单体111、112、113和114可以被捆绑在预定单元中以形成电池组110、120、130和114，并且多个电池组110、120、130和140可以形成一个电池100。多个电池单体111、112、113和114可以各种方式串联和/或并联连接以满足电气和电子设备的规格。当然，各自包括多个电池单体111、112、113和114的多个电池组110、120、130和140也可以串联和/或并联连接。另外，多个电池组110、120、130和140中的每一个可以包括相同数量的电池单体111、112、113和114，并且电池单体111、112、113和114中的每一个可以具有相同的性能，诸如相同的容量和相同的电压。即，多个电池组110、120、130和140中的每一个可以具有相同的性能。这里，电池单体的类型没有特别限制，并且可以包括例如锂离子电池、锂聚合物电池、镍镉电池、镍氢电池、镍锌电池等。同时，在本发明中，多个电池组110、120、130和140中的至少一个可以是可更换的。即，至少一个电池组110、120、130和140中的多个电池单体111、112、113和114中的至少一个可以由根据本发明的用于检测劣化电池单体的装置确定为劣化电池单体，并且包括劣化电池单体的电池组可以被确定为劣化电池组，并且可以用另一电池组来替换对应的电池组。
2.测量单元
测量单元200可被提供为测量电池100的状态。测量单元200测量电池100的状态，诸如电压、电流和温度。为此，测量单元200可以包括测量电压的电压传感器210、测量电流的电流传感器220以及测量温度的温度传感器230。在这种情况下，测量单元200可以测量诸如电池组和电池单体的电流和电压的状态。即，它可以测量多个电池单体中的每个电池单体的状态或者可以测量其中多个电池单体被捆绑在一起的电池组的状态。为此，测量单元200可以包括多个传感器。即，它可以包括至少一个电压传感器210、至少一个电流传感器220和至少一个温度传感器230。电压传感器210、电流传感器220和温度传感器230周期性地测量电池100的电压、电流和温度并将它们提供给估计单元300。测量结果可以作为模拟信号或数字信号提供给估计单元300。电压传感器210测量施加在电池100的正极和负极之间的电压。作为示例，电压传感器210可以包括差分放大器电路，其输出与电池100的正极端子和负极端子之间的电压差对应的电压信号。这里，电压传感器210可以每秒测量电压以计算电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg。当然，电压传感器210还可以包括电压计算单元(未示出)，其测量电池100的电压并从每秒测量的电压来计算电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg。在这种情况下，电压计算单元可以被包括在测量单元200中或者可以预定的模块形式被实现在除了测量单元200之外的区域中。另外，电流传感器220是感测电阻器或霍尔传感器并且生成与充电电流的大小对应的信号。电流传感器220可以测量充电电流的幅度以及放电电流的幅度。这里，电流传感器220可以测量电池100的AC电流。温度传感器230可以是例如用于温度测量的热电偶。温度传感器230生成与电池100的温度对应的信号并将其提供给估计单元300。
测量单元测量并计算多个单体电压的最大值、最小值和平均值，并且在电池组的情况中，还可以计算每个模块电压的最大值、最小值和平均值。测量单元可以是电池管理系统BMS，本领域技术人员显而易见的是，在测量每个单体电压并计算每个模块电压时，可以将电压与每个单体的标识号和每个模块的标识号一起测量和计算。测量单元可以测量电池组的电流，以便确定是否执行充电以及在诊断期间测量区段，这将在稍后描述。
3.估计单元
估计单元300估计电池100的SOH。在这种情况下，估计单元300使用测量单元200测量的诸如电池100的电压、电流和温度的状态数据来估计电池100的SOH。可以各种方式来估计SOH。例如，可以在将电池100从完全充电状态完全放电到完全放电状态或者将电池100从完全放电状态完全充电时计算SOC，并且可以通过将计算的SOC与电池100的参考充电容量进行比较来计算电池组的SOH。这里，可以使用电池100的开路电压OCV来估计SOC。即，可以通过参考存储在存储单元700中的初始OCV表，提取与由测量单元200测量的OCV匹配的SOC来估计SOC。此外，可以通过测量电池100的阻抗来估计SOC。此外，可以通过分别使用电池100的充电和放电之后的测量数据来估计电池的SOC。作为估计SOH的另一方法，可以在测量电池100的当前温度并测量电池100的预定电压范围内的充电时间之后基于测量的充电时间来估计电池100的SOH。在这种情况下，可以检测与已经存储在存储单元700中的由温度-充电时间的SOH表中测量的温度和充电时间匹配的SOH，并且可以将所检测的SOH估计为电池100的当前SOH。
4.诊断设置单元
诊断设置单元400根据电池100的SOH设置劣化电池单体的诊断开始条件和诊断区段，并根据电池100的SOH设置劣化电池单体的确定条件。即，诊断设置单元400可以包括根据电池100的SOH设置诊断开始条件的诊断开始条件设置单元410、设置劣化电池单体的诊断区段的诊断区段设置单元420、以及根据电池100的SOH设置劣化电池的劣化确定条件的劣化条件设置单元430。诊断设置单元400仅当充电/放电满足预定条件时才执行劣化电池单体的诊断操作以减少不必要的计算量。
4.1诊断开始条件设置单元
诊断开始条件设置单元410根据SOH设置充电区段的第一开始条件和第二开始条件。充电区段的第一开始条件可以是充电达充电操作时间DIAG_START_CHG_DURATION或更多的情况，充电区段的第二开始条件可以是充电达充电DODDIAG_START_CHG_DOD或更多的情况。这里，充电操作时间是从充电开始到充电结束的时间，并且充电DOD是充电结束SOC和充电开始SOC之间的差(即(充电结束SOC-充电开始SOC))。在这种情况下，在存储单元700中，以表格形式存储由诊断开始条件设置单元410设置的SOH的区段以及对应充电区段的第一开始条件和第二开始条件。另外，诊断开始条件设置单元410根据SOH设置放电区段的第一开始条件和第二开始条件。放电区段的第一开始条件可以是放电达放电操作时间DIAG_START_DCHG_DURATION或更多的情况，并且放电区段的第二开始条件可以是放电达放电DODDIAG_START_DCHG_DOD或更多的情况。这里，放电操作时间是从放电开始到放电结束的时间，并且放电DOD是放电结束SOC和放电开始SOC之间的差(即，(放电开始SOC-放电结束SOC))。在这种情况下，在存储单元700中，以表格形式存储SOH的区段以及对应的放电区段的第一和第二开始条件。[表1]示出了劣化电池单体的诊断开始条件表的示例。参照[表1]，例如，当SOH约为100％至90％时，作为放电诊断开始条件，放电操作时间约为3小时，放电DOD约为70，并且作为充电诊断开始条件，充电操作时间约为3小时，充电DOD约为80。
[表1]
4.2.诊断区段设置单元
诊断区段设置单元420根据电池100的电流来设置诊断区段。在这种情况下，当测量的电流值小于或等于预定电流限制值时，诊断区段设置单元420将其设置为充电结束时间点(T_chg_end)和放电结束时间点(T_Dchg_end)。在这种情况下，充电期间的电流限制值可以大于放电期间的电流限制值。另外，诊断区段设置单元420可以将从充电和放电结束时间点T_chg_end和T_Dchg_end的预定设置值(用户设置值)的时间设置为充电和放电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME和DIAG_DCHG_TIME。即，可以将充电结束后从充电结束时间点到充电检测时间参考值时间点的时间设置为充电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME，并将放电结束后从放电结束时间点到放电检测时间参考值时间点的时间设置为放电检测区段参考值DIAG_DCHG_TIME。例如，可以计算距充电结束时间点大约5分钟的差并将其设置为充电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME，并且可以计算距放电结束时间点大约10分钟的差并将其设置为放电检测区段参考值DIAG_DCHG_TIME。
4.3.劣化条件设置单元
劣化条件设置单元430可以通过使用在诊断区段期间获得的电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg来设置劣化电池单体的劣化确定条件。可以取决于电池的SOH来不同地设置劣化确定条件。为此，劣化条件设置单元430在充电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME和放电检测区段参考值DIAG_DCHG_TIME中设置第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN和第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG。这里，第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN(即(VAvg-VMin))是模块中的平均电压VAvg与模块中的最小电压VMin之间的差，且第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG(即(VMax-VAvg))是模块中的最大电压VMax与模块中的平均电压VAvg之间的差。[表2]示出了电池寿命的劣化条件表的示例。参考[表2]，例如，当电池的SOH约为100％至90％时，放电结束时间点的第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN约为0.05V以及第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG约为0.03V。另外，当电池的SOH约为100％至90％时，充电结束时间点的第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN约为0.02V以及第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG约为0.05V。同时，在产品生产期间设置劣化确定参考表之后，可以通过获取电池用户的数据并考虑相同或相似的产品组、应用和使用模式来更新劣化确定参考表。这样，在设计电池时考虑的劣化电池单体的确定参考可以通过分析客户的使用数据来创建最佳条件。分析方法可以利用人工智能或统计技术，诸如机器学习和深度学习。
[表2]
5.诊断执行判定单元
诊断执行判定单元500确定在电池的充电/放电结束之后是否满足劣化电池单体的检测诊断开始条件。在这种情况下，诊断执行判定单元500根据由诊断开始条件设置单元410设置的诊断开始条件来确定在充电/放电结束之后是否满足用于检测劣化电池单体的诊断开始条件。如上所述，诊断开始条件设置单元410根据SOH设置充电和放电区段的第一开始条件和第二开始条件。
诊断执行判定单元500从估计单元300获得SOH，确定是否满足所设置的第一和第二开始条件，并判定是否执行诊断。即，当在充电区段中充电达充电操作时间DIAG_START_CHG_DURATION或更多或者充电达充电DODDIAG_START_CHG_DOD或更多时，诊断执行判定单元500判定执行诊断。另外，当在放电区段中放电达放电操作时间DIAG_START_DCHG_DURATION或更多或者放电达DIAG_START_DCHG_DOD或更多时，诊断执行判定单元500判定执行诊断。
6.劣化确定单元
在确定执行诊断之后，劣化确定单元600在充电/放电结束后通过将诊断区段中的测量值与设置值进行比较来确定劣化电池单体。劣化确定单元600可以使用由测量单元200的电压测量单元210每秒测量的电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg来确定劣化电池单体。由于因为电池单体之间出现电压差而难以简单地确定电池单体是劣化的，因此在本发明中考虑到电池的寿命来设置诊断值。即，在本发明中，不管周期如何，对于每个充电、放电和停止(待机)区段，电池100中的所有电池单体的电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg被每秒测量并计算，并且与劣化判定设置值(劣化确定条件)进行比较，以确定劣化电池单体。首先，劣化确定单元600计算设置的诊断区段中的电压差，将其与由劣化条件设置单元设置的第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN和第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG进行比较，并当电压差大于第一诊断参考电压和第二诊断参考电压时确定其是劣化电池单体。
在这种情况下，作为电压差，可以应用构成电池组的模块之间的单体电压差或者每个模块中的单体之间的电压差。为了检测充电/放电/停止(待机)区段，在其中由多个单体构成的多个模块形成每个电池架的ESS系统的情况下，利用每个架的测量电流值。
这里，第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN是模块内的平均电压VAvg与模块内的最小电压VMin之间的差(即，(VAvg-VMin))，并且第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG是模块内的最大电压VMax与模块内的平均电压VAvg之间的差(即，(VMax-VAvg)。另外，包括劣化电池单体的电池模块或组可以被确定为劣化电池模块或组。
7.存储单元
存储单元700可以存储用于管理电池100的各种数据。例如，存储单元700可以存储诸如电池100的类型、用于充电/放电的电压和电流以及对应的SOC、SOH和SOP的数据。因此，可以使用存储单元700的数据来控制电池100的充电和放电。此外，存储单元600可以存储用于根据本发明的用于检测劣化电池单体的装置的操作的各种数据。即，存储单元700可以存储由诊断开始条件设置单元410设置的诊断开始条件、由诊断区段设置单元420设置的劣化电池单体的诊断区段、以及由劣化条件设置单元430设置的劣化电池单体的劣化确定条件。例如，如[表1]和[表2]所示，存储单元700可以将每个SOH区段的劣化电池单体诊断开始条件和劣化电池单体确定条件存储在表格形式中。作为存储单元700，可以使用诸如闪存、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、静态RAM(SRAM)、铁电RAM(FRAM)、相变RAM(PRAM)、磁RAM(MRAM)等的非易失性存储器。
如上所述，根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的装置使用充电和放电结束时间点处的数据来检测劣化电池单体。在这种情况下，在本发明中，通过关注电压差在充电和放电结束时间点增加的现象来检测劣化电池单体。这将参考如下图4和图5进行描述。图3是示出电池的充电/放电模式的曲线图，其中，纵轴表示电压且横轴表示时间。在这种情况下，表示时间的横轴表示日期和时间，并且图3示出了5月13日从10:00到22:00的电压变化。另外，曲线图示出了第一电池模块的第一电池单体M1C1和第十四电池模块的第十四电池单体M14C14的根据日期和时间的电压变化。如图3所示，可以看出，在充电和放电结束时，即在结束时间点，电压差取决于电池模块和单体而增加。图4是示出根据电池的充电/放电模式的电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg的曲线图。在图4中，如在图3中，纵轴表示电压且横轴表示日期和时间。参考图4，如在图3中，由于在充放电结束时间点处电压差增加，因此电压的最大值VMax、电压的最小值VMin以及电压的平均值VAvg之间的差也相应增加。图5是示出根据电池的充电/放电模式的电压的最大值与电压的平均值之间的差(VMax-VAvg)以及电压的平均值与电压的最小值之间的差(VAvg-VMin)的曲线图。如图3和图4所示，纵轴表示电压并且横轴表示日期和时间。如图5所示，由于在充电和放电的结束时间点处电压差增加，因此电压的最大值、电压的平均值和电压的最小值之间的差也增加。因此，在本发明中，通过关注电压差在充电和放电结束时间点增加的现象来检测劣化电池单体。即，在本发明中，通过检测充电/放电结束区段并将充电/放电结束周期中的测量值与设置值进行比较来确定劣化电池单体。这可以解决对所有测量值产生统计并以日/月/基础对所有测量值进行比较的现有文献不能充分反映计算周期期间的电压变化的问题。另外，在本发明中，可以通过比较模块中的单体之间的电压差来诊断电池组中的电池单体或模块之间的电压不平衡，并且可以通过比较电压的最大值与电压的平均值之间的差(VMax-VAvg)以及电压的平均值与电压的最小值之间的差(VAvg-VMin)来诊断模块中的单体的相对劣化程度。另外，通过仅当电池满足特定使用条件时诊断电池，可以最小化用于检测劣化单体的计算。
图6是示出根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的方法的流程图。另外，图7是示出用于进一步描述用于检测劣化电池单体的方法的根据电池的充电/放电的电流随时间变化的曲线图。即，图7是示出根据时间的电池的电流和SOC的曲线图，并且是示出根据电池的充电/放电的电池的电流和SOC的曲线图。
参照6，根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的方法可以包括测量电池100的诸如电压、电流、温度等的状态的过程S110、使用电池100的状态测量值估计电池100的SOH的过程S120、根据电池100的SOH设置诊断开始条件的过程S130、设置劣化电池单体的诊断区段的过程S140、根据电池的SOH设置确定劣化电池的确定条件的过程S150、确定劣化电池单体的检测诊断执行条件的过程S160、计算设置诊断区段期间的电压差的过程S170、以及通过将充电/放电结束区段处的测量值与设置值进行比较来确定劣化电池单体的过程S180。
即，如图7所示，当电流不流动时，即，在充电/放电不进行的状态下，根据电池100的SOH设置诊断开始条件(例如：在图7中的曲线图的X轴上的00:00和09:00之间)，且其是在放电和充电结束后的预定时间内的放电和充电诊断区段。另外，在放电和充电的结束后(11:30、18:00)确定是否执行诊断，并且在放电诊断区段的结束时间点和充电诊断区段的结束时间点(12:30、20:00)处计算单体电压差。另外，包括劣化电池单体的电池组可以被确定为劣化电池组，并且可以用正常的电池组来替换劣化电池组。将针对每个过程更详细地描述根据本发明的实施例的用于检测劣化电池单体的方法，即，根据本发明的实施例的用于驱动用于检测劣化电池单体的装置的方法。
S110:使用测量单元200测量电池100的状态。测量单元200测量电池100的状态，诸如电压、电流和温度。为此，测量单元200可以包括测量电压的电压传感器210、测量电流的电流传感器220以及测量温度的温度传感器230。在这种情况下，测量单元200可以测量电池组和电池单体的诸如电流和电压的状态。即，它可以测量多个电池单体中的每个电池单体的状态或者可以测量其中多个电池单体捆绑在一起的电池组的状态。电压传感器210、电流传感器220和温度传感器230周期性地测量电池100的电压、电流和温度，并将它们提供给估计单元300。电压传感器210测量施加在电池100的正极和负极之间的电压。作为示例，电压传感器210可以包括差分放大器电路，其输出与电池100的正极端子和负极端子之间的电压差对应的电压信号。另外，电流传感器220是感测电阻器或霍尔传感器并且生成与充电电流的幅度对应的信号。电流传感器220可以测量充电电流的幅度以及放电电流的幅度。温度传感器230可以是例如用于温度测量的热电偶。温度传感器230生成与电池100的温度对应的信号并将其提供给估计单元300。
S120:使用估计器300来估计电池100的SOH。在这种情况下，估计单元300使用由测量单元200测量电池100的诸如电压、电流和温度的状态数据来估计电池100的SOH。可以各种方式估计SOH。例如，可以在将电池100从完全充电状态完全放电到完全放电状态或者将电池100从完全放电状态完全充电时计算SOC，并且可以通过将计算的SOC与电池100的参考充电容量进行比较来计算电池组的SOH。这里，可以使用电池100的开路电压OCV来估计SOC。即，可以通过参考存储在存储单元700中的初始OCV表，提取与由测量单元200测量的OCV匹配的SOC来估计SOC。此外，可以通过测量电池100的阻抗来估计SOC。此外，可以通过分别使用电池100的充电和放电之后的测量数据来估计电池的SOC。作为估计SOH的另一方法，可以在测量电池100的当前温度并测量电池100的预定电压范围内的充电时间之后基于测量的充电时间来估计电池100的SOH。在这种情况下，可以检测与已经存储在存储单元700中的由温度-充电时间的SOH表中测量的温度和充电时间匹配的SOH，并且可以将所检测的SOH估计为电池100的当前SOH。
S130:使用诊断开始条件设置单元410根据电池100的SOH设置劣化电池单体的诊断开始条件。即，诊断开始条件设置单元410根据由估计器300估计的在充电和放电期间的电池100的SOH设置劣化电池单体的诊断开始条件。诊断开始条件设置单元410根据SOH设置充电区段的第一开始条件和第二开始条件。充电区段的第一开始条件可以是充电达充电操作时间DIAG_START_CHG_DURATION或更多的情况，充电区段的第二开始条件可以是充电达充电DOD DIAG_START_CHG_DOD或更多的情况。这里，充电操作时间是从充电开始到充电结束的时间，并且充电DOD是充电结束SOC和充电开始SOC之间的差(即(充电结束SOC-充电开始SOC))。在这种情况下，在存储单元700中，以表格形式存储由诊断开始条件设置单元410设置的SOH的区段以及对应充电区段的第一开始条件和第二开始条件。另外，诊断开始条件设置单元410根据SOH设置放电区段的第一开始条件和第二开始条件。放电区段的第一开始条件可以是放电达放电操作时间DIAG_START_DCHG_DURATION或更多的情况，并且放电区段的第二开始条件可以是放电达放电操作时间DIAG_START_DCHG_DOD或更多的情况。这里，放电操作时间是从放电开始到放电结束的时间，并且放电DOD是放电结束SOC和放电开始SOC之间的差(即，(放电开始SOC-放电结束SOC))。在这种情况下，在存储单元700中，以表格形式存储SOH的区段以及对应的放电区段的第一和第二开始条件。
S140:设置劣化电池单体的诊断区段。诊断区段设置单元420根据电池100的电流来设置诊断区段。在这种情况下，当测量的电流值小于或等于预定电流限制值时，诊断区段设置单元420将其设置为充电结束时间点(T_chg_end)和放电结束时间点(T_Dchg_end)。另外，诊断区段设置单元420可以将从充电和放电结束时间点T_chg_end和T_Dchg_end的预定设置值(用户设置值)的时间设置为充电和放电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME和DIAG_DCHG_TIME。即，可以将充电结束后从充电结束时间点到充电检测时间参考值时间点的时间设置为充电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME，并将放电结束后从放电结束时间点到放电检测时间参考值时间点的时间设置为放电检测区段参考值DIAG_DCHG_TIME。例如，可以计算距充电结束时间点大约5分钟的差并将其设置为充电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME，并且可以计算距放电结束时间点大约10分钟的差并将其设置为放电检测区段参考值DIAG_DCHG_TIME。
S150:取决于电池100的SOH设置劣化电池单体的确定条件。即，劣化条件设置单元430可以通过使用在诊断区段期间计算的电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg来设置劣化电池单体的劣化确定条件。为此，劣化条件设置单元430在充电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME和放电检测区段参考值DIAG_DCHG_TIME中设置第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN和第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG。这里，第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN(即(VAvg-VMin))是模块中的平均电压VAvg与模块中的最小电压VMin之间的差，且第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG(即(VMax-VAvg))是模块中的最大电压VMax与模块中的平均电压VAvg之间的差。
S160:确定是否满足劣化电池单体的检测诊断开始条件。即，诊断执行判定单元500确定在电池的充电/放电结束之后是否劣化电池单体的检测诊断开始条件。在这种情况下，诊断执行判定单元500根据由诊断开始条件设置单元410设置的诊断开始条件来确定在充电/放电结束之后是否满足用于检测劣化电池单体的诊断开始条件。如上所述，诊断开始条件设置单元410根据SOH设置充电和放电区段的第一开始条件和第二开始条件。诊断执行判定单元500从估计单元300获得SOH，搜索存储单元700以确定是否满足所设置的第一和第二开始条件，并判定是否执行诊断。即，当在充电区段中充电达充电操作时间DIAG_START_CHG_DURATION或更多或者充电达充电DOD DIAG_START_CHG_DOD或更多时，诊断执行判定单元500判定执行诊断。另外，当在放电区段中放电达放电操作时间DIAG_START_DCHG_DURATION或更多或者放电达放电DOD DIAG_START_DCHG_DOD或更多时，诊断执行判定单元500判定执行诊断。另一方面，如果在充电或放电区段中小于或等于上述范围时，上述过程可以从电池状态测量过程S110重复。
S170:当确定要从诊断执行判定单元500执行诊断时，计算在设置的诊断区段期间的电压差。劣化确定单元600可以根据由测量单元200的电压测量单元210每秒测量的电压来计算电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg。由于因为电池单体之间出现电压差而难以简单地确定电池单体是劣化的，因此在本发明中考虑到电池的寿命来设置诊断值。即，在本发明中，不管周期如何，针对每个充电、放电和停止(待机)区段，电池100中的所有电池单体的电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg被每秒计算。
S180:计算诊断区段中的电压差，并将其与劣化确定条件进行比较以确定劣化电池单体。劣化确定单元600可通过将电压的最大值VMax、电压的最小值VMin和电压的平均值VAvg与设置值进行比较来确定劣化电池单体。首先，当充电检测区段参考值DIAG_CHG_TIME和放电检测区段参考值DIAG_DCHG_TIME之间的电压差大于第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN和第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG时，确定为劣化电池单体。这里，第一诊断参考值DIAG_AVG_MIN为模块内平均电压VAvg与模块内最小电压VMin之间的差(即(VAvg-VMin))，且第二诊断参考值DIAG_MAX_AVG为模块中的最大电压VMax和模块内的平均电压VAvg之间的差(即(VMax-VAvg))。
同时，当预定电池单体被确定为劣化电池单体时，包括劣化电池单体的电池组可被确定为劣化电池组。此外，可以用正常的电池组替换劣化电池组。
尽管已经根据上述实施例具体描述了如上所述的本发明的技术精神，但是应该注意的是，上述实施例是为了对其进行描述而不是限制。另外，本领域技术人员将理解，在本发明的技术思想的范围内可以有各种实施例。
本发明附图中使用的符号及其名称如下：
100：电池
200：测量单元
300：估计单元
400：诊断设置单元
500：诊断执行决策单元
600：劣化确定单元
700：存储单元。

Claims (18)

1.一种用于检测劣化电池单体的装置，所述装置包括：
测量单元，所述测量单元测量电池的状态；
估计单元，所述估计单元估计所述电池的SOH；
诊断设置单元，所述诊断设置单元根据所述电池的所述SOH设置所述劣化电池单体的诊断开始条件、诊断区段以及劣化确定条件；
诊断执行判定单元，所述诊断执行判定单元在所述电池的充电/放电结束后，通过确定是否满足所述劣化电池单体的所述诊断开始条件来判定是否执行诊断；以及
劣化确定单元，所述劣化确定单元通过在所述充电/放电结束之后计算所述诊断区段中的电压差并将所述电压差与所述劣化确定条件进行比较来确定所述劣化电池单体。
2.根据权利要求1所述的装置，进一步包括：
存储单元，所述存储单元存储包括所述劣化电池单体的所述诊断开始条件、所述诊断区段和所述劣化确定条件的数据。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其中
所述诊断设置单元包括：
诊断开始条件设置单元，所述诊断开始条件设置单元根据所述电池的所述SOH设置所述劣化电池单体的所述诊断开始条件，
诊断区段设置单元，所述诊断区段设置单元设置所述劣化电池单体的所述诊断区段，以及
劣化条件设置单元，所述劣化条件设置单元根据所述电池的所述SOH设置所述劣化电池单体的所述劣化确定条件。
4.根据权利要求3所述的装置，其中
所述诊断开始条件设置单元根据所述电池的所述SOH设置充电区段和放电区段的第一开始条件和第二开始条件，
所述充电区段的所述第一开始条件是充电达充电操作时间或更多，所述充电区段的所述第二开始条件是充电达充电DOD或更多，以及
所述放电区段的所述第一开始条件是放电达放电操作时间或更多，所述放电区段的所述第二开始条件是放电达放电DOD或更多。
5.根据权利要求4所述的装置，其中
所述诊断区段设置单元在电流测量值小于或等于预定电流限制值时，将从充电结束时间点的充电结束后的充电检测时间参考值时间点设置为充电检测参考值，并且将从放电结束时间点的放电结束后的放电检测时间参考值时间点设置为放电检测参考值。
6.根据权利要求5所述的装置，其中
所述劣化条件设置单元使用在所述诊断区段期间计算出的电压的最大值VMax、电压的最小值VMin以及电压的平均值VAvg来设置所述劣化电池单体的所述劣化确定条件。
7.根据权利要求6所述的装置，其中
所述劣化条件设置单元在充电检测区段参考值和放电检测区段参考值中设置第一诊断参考值和第二诊断参考值，所述第一诊断参考值是模块内的平均电压VAvg与所述模块内的最小电压VMin之间的差(VAvg-VMin)，并且所述第二诊断参考值是所述模块内的最大电压VMax与所述模块内的平均电压VAvg之间的差(VMax-VAvg)。
8.根据权利要求7所述的装置，其中
所述诊断执行判定单元在所述充电区段中充电达所述充电操作时间或更多或者充电达所述充电DOD或更多时，判定执行所述诊断，并且在所述放电区段中放电达所述放电操作时间或更多或者所述放电DOD或更多时，判定执行所述诊断。
9.根据权利要求8所述的装置，其中
所述劣化确定单元在所述充电检测参考值中的电压差大于所述模块内的电压的所述平均值VAvg与所述模块内的电压的所述最小值VMin之间的差或者大于所述模块内的电压的所述最大值VMax与所述模块内的电压的所述平均值VAvg之间的差时，将对应电池单体确定为所述劣化电池单体。
10.根据权利要求9所述的装置，其中
所述劣化确定单元在所述放电检测参考值中的电压差大于所述模块内的电压的所述平均值VAvg与所述模块内的电压的所述最小值VMin之间的差或者大于所述模块内的电压的所述最大值VMax与所述模块内的电压的所述平均值VAvg之间的差时，将对应电池单体确定为所述劣化电池单体。
11.一种用于检测劣化电池单体的方法，所述方法包括：
测量电池的状态的过程；
估计所述电池的SOH的过程；
根据所述电池的所述SOH设置所述劣化电池单体的诊断开始条件、诊断区段以及劣化确定条件的过程；
确定所述劣化电池单体的检测诊断执行条件的过程；以及
通过在所述诊断区段中计算电压差并且将所述电压差与所述劣化确定条件进行比较来确定所述劣化电池单体的过程。
12.根据权利要求11所述的方法，进一步包括：
存储包括所述劣化电池单体的所述诊断开始条件、所述诊断区段和所述劣化确定条件的数据的过程。
13.根据权利要求11或12所述的方法，其中
在设置所述电池的所述诊断开始条件的所述过程中，
根据所述电池的所述SOH设置充电区段和放电区段的第一开始条件和第二开始条件，
所述充电区段的所述第一开始条件是充电达充电操作时间或更多，所述充电区段的所述第二开始条件是充电达充电DOD或更多，以及
所述放电区段的所述第一开始条件是放电达放电操作时间或更多，所述第二开始条件是放电达放电DOD或更多。
14.根据权利要求13所述的方法，其中
在设置所述诊断区段的所述过程中，在电流测量值小于或等于预定电流限制值时，将从充电结束时间点的充电结束后的充电检测时间参考值时间点设置为充电检测参考值，并且将从放电结束时间点的放电结束后的放电检测时间参考值时间点设置为放电检测参考值。
15.根据权利要求14所述的方法，其中
在设置所述劣化条件的所述过程中，
在充电检测区段参考值和放电检测区段参考值中设置第一诊断参考值和第二诊断参考值，
所述第一诊断参考值是模块内的平均电压VAvg与所述模块内的最小电压VMin之间的差(VAvg-VMin)，以及
所述第二诊断参考值是所述模块内的最大电压VMax与所述模块内的平均电压VAvg之间的差(VMax-VAvg)。
16.根据权利要求15所述的方法，其中
在确定所述检测诊断执行条件的所述过程中，
在所述充电区段中充电达所述充电操作时间或更多或者充电达所述充电DOD或更多时，判定执行所述诊断，并且在所述放电区段中放电达所述放电操作时间或更多或者达所述放电DOD或更多时，判定执行所述诊断。
17.根据权利要求16所述的方法，其中
在确定所述劣化电池单体的所述过程中，
在所述充电检测参考值中的电压差大于所述模块内的电压的平均值VAvg与所述模块内的电压的最小值VMin之间的差或者大于所述模块内的电压的最大值VMax与所述模块内的电压的平均值VAvg之间的差时，将对应电池单体确定为所述劣化电池单体。
18.根据权利要求17所述的方法，其中
在确定所述劣化电池单体的所述过程中，
在所述放电检测参考值中的电压差大于所述模块内的电压的平均值VAvg与所述模块内的电压的最小值VMin之间的差或者大于所述模块内的电压的最大值VMax与所述模块内的电压的平均值VAvg之间的差时，将所述对应电池单体确定为所述劣化电池单体。
CN202380011573.1A 2022-01-06 2023-01-03 用于检测劣化电池单体的装置和方法 Pending CN117280230A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR10-2022-0002013 2022-01-06
KR1020220002013A KR102637311B1 (ko) 2022-01-06 2022-01-06 열화 배터리 셀 검출 장치 및 방법
PCT/KR2023/000087 WO2023132602A1 (ko) 2022-01-06 2023-01-03 열화 배터리 셀 검출 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117280230A true CN117280230A (zh) 2023-12-22

Family

ID=87073868

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202380011573.1A Pending CN117280230A (zh) 2022-01-06 2023-01-03 用于检测劣化电池单体的装置和方法

Country Status (6)

Country Link
EP (1) EP4343350A1 (zh)
JP (1) JP2024519711A (zh)
KR (1) KR102637311B1 (zh)
CN (1) CN117280230A (zh)
AU (1) AU2023205017A1 (zh)
WO (1) WO2023132602A1 (zh)

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101293635B1 (ko) * 2010-12-29 2013-08-05 주식회사 엘지화학 이차전지 셀의 퇴화 정도를 반영한 배터리 팩의 관리 장치와 방법 및 이를 구비한 배터리 팩
KR102225667B1 (ko) * 2014-07-02 2021-03-12 삼성전자주식회사 배터리의 상태를 추정하는 방법 및 장치
KR102634816B1 (ko) * 2017-12-21 2024-02-07 삼성전자주식회사 배터리의 전하 균형을 탐지하는 배터리 모니터링 장치 및 방법
KR102079875B1 (ko) 2018-10-10 2020-02-19 한국전력공사 배터리의 열화 모듈 또는 열화 셀 검출장치 및 방법
KR102370105B1 (ko) * 2020-04-24 2022-03-07 한국전력공사 배터리의 열화 셀을 진단하기 위한 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
KR102637311B1 (ko) 2024-02-16
WO2023132602A1 (ko) 2023-07-13
KR20230106289A (ko) 2023-07-13
AU2023205017A1 (en) 2023-11-16
EP4343350A1 (en) 2024-03-27
JP2024519711A (ja) 2024-05-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101547006B1 (ko) 배터리 잔존 용량 추정 장치 및 방법
KR101547005B1 (ko) 배터리 잔존 용량 추정 장치 및 방법
EP3839537B1 (en) Battery management apparatus
US11105861B2 (en) Device and method for estimating battery resistance
EP3828569B1 (en) Battery management apparatus
EP3835801B1 (en) Battery state estimating apparatus
KR102572652B1 (ko) 배터리의 충전상태를 추정하는 방법
EP3839536B1 (en) Battery state estimating apparatus
CN113785209B (zh) 用于检测异常电池单体的方法
Azizighalehsari et al. A review of lithium-ion batteries diagnostics and prognostics challenges
CN110687460A (zh) 一种soc预估方法
Devi et al. Lithium-ion battery management system: a review
CN114047451A (zh) 蓄电池状态识别方法及装置
WO2021150551A1 (en) System and method for estimating battery state of health
CN117280230A (zh) 用于检测劣化电池单体的装置和方法
Xu et al. Design and study on the state of charge estimation for lithium-ion battery pack in electric vehicle
CN102818996B (zh) 电池结构及其电量测量方法
CN110579710A (zh) 一种soc预估装置
CN103389465B (zh) 电池的电量测量方法
KR20230069591A (ko) 불량 배터리 셀 검출 장치 및 방법
KR102642738B1 (ko) 인공지능을 이용한 이차전지 배터리팩의 수명추정 장치
CN114415043A (zh) 一种动力电池安全状态识别方法及系统
KR20240061221A (ko) 이차전지 배터리팩의 수명추정 장치
CN115508722A (zh) 一种结合三元素单元电池的电池残电量测量方法
KR20230164474A (ko) 배터리의 충전 상태를 추정하는 방법

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