CN1565067A - 估计蓄电池极性电压的方法,估计蓄电池剩余电量的方法和装置,电池组系统,以及电动汽车 - Google Patents

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Abstract

提供一种电池组系统，其蓄电池的极性电压和剩余电量的估计精度增大。极性电压计算部件108根据经过滤波的积累电量的变化LPF(ΔQ)，通过参照查询表(LUT)1081，计算极性电压Vpol。电动计算部件113从有效的无负载电压V0OK中减去极性电压Vpol，确定电池电动力Veq。剩余电量估计部件114由电池电动力Veq，通过参照查询表(LUT)1141，估计剩余电量SOC。

Description

估计蓄电池极性电压的方法，估计蓄电池剩余电量的方法和装置， 电池组系统，以及电动汽车
技术领域
本发明涉及一种估计蓄电池，如镍-金属氢化物(Ni-MH)电池，剩余电量(SOC：电荷状态)的方法，其中蓄电池作为发动机电源，或者作为如纯电动汽车(PEV)，混合动力电力汽车(HEV)，具有燃料电池和蓄电池的混合电力汽车等，电动汽车中多种负载的驱动源。
背景技术
传统上，在HEV中，当相对驱动所需功率而言，发动机的输出较大时，用剩余动力驱动发电机给蓄电池充电。另一方面，在发动机的输出较小时，用蓄电池的电能驱动电机，以输出补充动力。在这种情况下，蓄电池放电。当蓄电池安装在HEV或类似设备上时，必须通过控制这种充电/放电等，使其保持在适当工作状态。
为此，检测蓄电池的电压，电流，温度等，并通过计算估计蓄电池的剩余电量(下面，缩写为“SOC”)，从而控制SOC，以使汽车的燃耗效率最佳。此外，此时，为了在加速期间根据电机驱动而操纵能量辅助源，并使减速期间所采集的能量(再生刹车(regenerativebraking))达到良好的平衡，如下所述控制SOC值。通常，为了将SOC设置在例如50％到70％范围内，当SOC减小到例如50％时，进行过度充电控制。另一方面，当SOC增加到例如70％时，进行过度放电控制。因此，试图使SOC接近控制中心。
为了精确控制SOC，必须精确估计被充电/放电的蓄电池的SOC。这种用于估计SOC的传统方法包括下述两类方法。
(1)测量充电/放电电流。电流值(充电时符号为负，放电时符号为正)乘以充电效率。在一定时间周期上将乘积积分，计算积累电量。剩余电量然后，根据积累电量估计SOC。
(2)测量并存储多组充电/放电电流和与之相应的蓄电池终端电压。由该数据组通过最小二乘法得出基本近似曲线(电压V-电流I近似曲线)，并且计算与电流值0(零)相应的电压值(V-I近似曲线的V截距)，作为无负载电压(V0)。之后，根据无负载电压V0估计SOC。
此外，在蓄电池充电/放电时，产生有关电池电动力的极性电压。具体而言，充电期间电压增大，而放电期间电压减小。这种变化称作极性电压。在如上述方法(2)中由电压估计SOC时，在估计预定时间期间内电压的增大和减小时，以及在获得预定时间期间内可以输入/输出的电能时，必须精确控制极性电压。
通常，作为估计极性电压的方法，由多个电流和电压数据得出基本回归曲线，该曲线的斜率定义为极化电阻(部件电阻，反应电阻和扩散电阻)，并且极化电阻乘以电流，得出极性电压。
不过，上述两类传统SOC估计方法具有下述问题。
首先，在以上方法(1)中基于积累电量的SOC估计方法中，积累电流值所需的充电效率取决于SOC值，电流值，温度等。从而，难以找出适于多种条件的充电效率。此外，在电池搁置不用时，不能计算出该搁置期间的自放电量。由于这些原因，随着时间的流逝，SOC的真实值与其估计值之间的差异将增大。从而，为了减小这种差异，必须执行完全放电或者完全充电来初始化SOC。
然而，在蓄电池安装在HEV上的情形中，在进行完全放电时，蓄电池不能提供电能，而变成发动机的负担。因此，必须在充电站等处停车并且蓄电池完全放电之后，或者在对蓄电池充电一段预定时间，直至其完全充满之后，再初始化SOC。因而，在用于HEV时，在汽车行驶过程中不可能执行完全充电/放电来初始化SOC。此外，对安装在HEV上的蓄电池周期性地进行完全充电/放电，对于用户来说是不方便的，并且也变成用户的负担。
其次，在上述方法(2)中基于无负载电压的SOC估计方法的情形中，首先，大量放电之后V-I近似曲线的V截距变得相对较低，并且大量充电之后V-I近似曲线的V截距变得相对较高。因此，即使在相同SOC时，无负载电压也会根据充电/放电电流的即往历史值，而发生改变。这种改变是由极性电压引起的。从而，由于极性电压，作为V-I近似曲线V截距的无负载电压，在充电方向与放电方向之间变化。由此，电压差导致SOC估计误差。此外，存储效应和电池搁置不用引起的电压下降，电池退化等，也会引起SOC估计误差。
此外，根据上述用于估计极性电压的传统方法，当由极性电阻获得极性电压时，不能充分估计极性电阻中所包含的电池活性材料与电解质溶液界面之间的反应引起的反应电阻，和活性材料中、活性材料间以及电解质溶液中的反应引起的扩散电阻。从而，极性电压的估计精度不能令人满意。因此，为了获得用于估计SOC的电池电动力，使用上述方法(2)中的无负载电压进行校正是不实用的。
发明内容
鉴于上述问题而得出本发明，并且本发明的目的在于提供一种用于高精度地估计蓄电池极性电压的方法；一种无需对蓄电池周期性地进行完全充电/放电来初始化SOC，而基于极性电压的估计来高度精确地估计SOC的方法和装置；其上安装有用于执行该方法中处理的计算机系统(用于电池的电子控制单元(电池ECU))的电池组系统；以及其上安装有电池组系统的电动汽车。
为了实现上述目的，根据本发明的用于估计蓄电池极性电压的第一种方法，包括：测量流过蓄电池的电流；根据测得的电流计算积累电量；得出预定时间周期内所计算出的积累电量的变化量；以及根据积累电量的变化量得出极性电压。
为了实现上述目的，根据本发明的用于估计蓄电池极性电压的第二种方法，包括：测量流过在中间充电状态下用作发动机功率源和负载驱动源的蓄电池的电流；根据测得的电流计算积累电量；得出预定时间周期内所计算出的积累电量的变化量；以及根据积累电量的变化量得出极性电压。
根据上述用于估计极性电压的方法，根据积累电量的变化量得出极性电压，并非基于包括反应电阻和扩散电阻在内的极性电阻，以不能令人满意的估计精度来估计极性电压，从而可以高精度地估计极性电压。
优选地，该用于估计蓄电池极性电压的第一和第二种方法还包括，使得出的积累电量的变化量经历时间延迟处理。
根据上述方法，可以根据积累电量的变化量，实时地估计具有与积累电量变化量相应的延迟时间的极性电压。
此外，在用于估计蓄电池极性电压的第一和第二种方法中，积累电量的变化量在经过时间延迟处理之外，还优选地需要通过滤波进行平均处理。
根据上述方法，可以减小计算极性电压时不需要的积累电量的波动成分。
此外，在用于估计蓄电池极性电压的第一和第二种方法中，最好预先获得以温度为参数的极性电压对应于积累电量变化量的性质，并且参考保存有该性质的查询表或者公式得出极性电压。
根据上述方法，即使电池中温度改变，也易于高精度地得出极性电压。
另外，在用于估计蓄电池极性电压的第一和第二种方法中，该蓄电池为镍-金属氢化物蓄电池。
为了实现上述目的，根据本发明的第一电池组系统包括一个计算机系统，其用于执行用于估计蓄电池极性电压的第一或第二种方法；以及一个蓄电池。
为了实现上述目的，根据本发明，一种包括计算机系统和蓄电池的电池组系统安装在第一电动汽车上，其中该计算机系统用于执行用于估计蓄电池极性电压的第二种方法。
根据上述结构，其上例如安装有电池ECU作为计算机系统的电池组系统，可以高精度地估计极性电压。
为了实现上述目的，根据本发明的用于估计蓄电池剩余电量的第一种方法，包括步骤：测量流过蓄电池的电流，和与该电流相应的蓄电池终端电压的数据组，以便获得多组数据；根据所获得的多组数据，通过统计处理，计算电流值为零时的电压值，作为无负载电压；根据测得的电流计算积累电量；得出预定时间周期内所计算出的积累电量的变化量；根据积累电量的变化量得出极性电压；从无负载电压中减去极性电压以计算蓄电池的电动力；以及根据计算出的电动力估计蓄电池的剩余电量。
为了实现上述目的，根据本发明用于估计蓄电池剩余电量的第二种方法，包括步骤：测量流过处于中间充电状态下的蓄电池的电流，该蓄电池用作发动机功率源和负载驱动源，和与该电流相应的蓄电池终端电压的数据组，从而获得多组数据；根据所获得的多组数据，通过统计处理，得出电流值为零时的电压值，作为无负载电压；根据测得的电流计算积累电量；得出预定时间周期期间所计算出的积累电量的变化量；根据积累电量的变化量得出极性电压；从无负载电压中减去极性电压，从而计算蓄电池的电动力；以及，根据计算出的电动力估计蓄电池的剩余电量。
根据上述用于估计剩余电量的方法，由于极性电压的估计精度令人满意，增大了通过从无负载电压中减去极性电压得到的电池驱动力(平衡电势(equilibrium potential))的计算精度，使之能高精度地估计SOC。
此外，可以根据平衡电势估计SOC，从而也可以估计由于电池长时间搁置不用引起的自放电之后的SOC，不必周期性地初始化SOC。
用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法最好还包括，使所获得的积累电量的变化量经历时间延迟处理。
根据上述方法，可以根据积累电量的变化量，实时地估计具有与积累电量变化量相应的延迟时间的极性电压。
在这种情况下，最好通过将经历时间延迟处理的积累电量的变化量乘以预定系数，来得出极性电压。
根据上述方法，易于计算出极性电压。
此外，在用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法中，最好积累电量的变化量在经历时间延迟处理之外，还要经受通过滤波进行的平均处理。
根据上述方法，可以减小计算极性电压时不需要的积累电量的波动成分。
此外，最好用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法还包括，使极性电压经历时间延迟处理。
根据上述方法，可以根据极性电压，实时估计具有与极性电压相应的延迟时间的剩余电量。
在这种情况下，在时间延迟处理之外，最好通过滤波进行平均化处理。
根据上述方法，可以减小估计剩余电量时不需要的极性电压的波动成分。
此外，最好用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法还包括使积累电量变化量和极性电压都经历时间延迟处理。
另外，在用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法中，最好预先获得以温度为参数的，极性电压相对积累电量变化量的性质，并且参考保存有该性质的查询表或者公式得出极性电压。
根据上述方法，即使电池中温度改变，也易于高精度地获得极性电压。
此外，在用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法中，最好预先获得以温度为参数的，剩余电量相对电动力的性质，并且参考保存有该性质的查询表或者公式估计出剩余电量。
根据上述方法，即使电池中温度改变，也易于高精度地估计剩余电量。
最好用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法还包括，根据预定选择条件选择所获得的多组数据，并且作为该预定选择条件，在充电侧和放电侧电流值应处于预定范围内，并且在充电侧和放电侧数据组的数量为预定数量或者更多，并且在获得多组数据时积累电量的变化量处于预定范围内时，选择多组数据。
根据上述方法，可以不受积累电量变化量的影响，在放电侧和充电侧均匀地获得多组数据。
最好用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法还包括：根据预先确定的判断条件判断所计算出的无负载电压是否有效，并且作为预先确定的判断条件，当多组数据的变化量处于预定范围内时，其中该多组数据的变化量与通过使用最小二乘法的统计处理而得到的近似曲线有关，或者近似曲线与多组数据之间的相关系数等于或者大于预定值时，判定所计算出的无负载电压是有效的。
根据上述方法，可以提高无负载电压的计算精度。
在用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二种方法中，该蓄电池为镍-金属氢化物蓄电池。
为了实现上述目的，根据本发明的蓄电池组系统包括用于执行用以估计蓄电池剩余电量的第一或第二种方法的计算机系统，和蓄电池。
为了实现上述目的，根据本发明，一种包括用于执行用以估计蓄电池剩余电量的方法的计算机系统的电池组系统，和蓄电池安装在第二电动汽车上。
根据上述结构，其上安装有作为微机的例如电池ECU的电池组系统，可根据高精度估计出的SOC控制SOC，并且在将其在安装到电动汽车如HEV等上时，能获得优良的燃耗效率。
为了实现上述目的，根据本发明的用于估计蓄电池剩余电量的第一装置包括：一个电流测量部件，用于测量流过蓄电池的电流作为电流数据；一个电压测量部件，用于测量与该电流相应的蓄电池终端电压作为电压数据；一个无负载电压计算部件，用于根据来自电流测量部件的电流数据和来自电压测量部件的电压数据的多组数据，通过统计处理计算电流数据为零时的电压数据作为无负载电压；一个积累电量计算部件，用于根据来自电流测量部件的电流数据计算积累电量；一个电量变化计算部件，用于获得预定时间周期期间来自积累电量计算部件的积累电量变化量；一个极性电压计算部件，用于根据来自电量变化计算部件的积累电量变化量得出极性电压；一个电动力计算部件，用于从无负载电压计算部件计算出的无负载电压中减去极性电压计算部件中得到的极性电压，以计算蓄电池的电动力；以及一个剩余电量估计部件，用于根据来自电动力计算部件的电动力，估计蓄电池的剩余电量。
为了实现上述目的，根据本发明用于估计蓄电池剩余电量的第二装置包括：一个电流测量部件，用于测量流过处于中间充电状态下的蓄电池的电流作为电流数据，其中该蓄电池用作发动机功率源和负载驱动源；一个电压测量部件，用于测量与该电流相应的蓄电池终端电压，作为电压数据；一个无负载电压计算部件，用于根据来自电流测量部件的电流数据和来自电压测量部件的电压数据的多组数据，通过统计处理计算电流数据为零时的电压数据，作为无负载电压；一个积累电量计算部件，用于根据来自电流测量部件的电流数据计算积累电量；一个电量变化计算部件，用于获得预定时间周期期间，由积累电量计算部件得出的积累电量的变化量；一个极性电压计算部件，根据从电量变化计算部件得到的积累电量的变化量，得出极性电压的；一个电动力计算部件，用于从无负载电压计算部件计算出的无负载电压中减去极性电压计算部件中得到的极性电压，以计算蓄电池的电动力；以及一个剩余电量估计部件，用于根据来自电动力计算部件的电动力，估计蓄电池的剩余电量。
根据上述结构，由于极性电压的估计精度是令人满意的，提高了通过从无负载电压中减去极性电压而得到的电池电动力(平衡电势)的精度，从而能高精度地估计SOC。
此外，可以根据平衡电势估计SOC，从而也可以估计出，在电池长时间搁置不用导致的自放电或类似情况之后的电池的SOC，而不必周期性地初始化SOC。
优选地，用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置还包括第一计算部件，对来自电量变化计算部件的积累电量的变化量进行时间延迟处理。
根据上述结构，可以根据积累电量的变化量，可实时地估计具有与积累电量变化量有关的时间延迟的极性电压。
在用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置中，最好极性电压计算部件将在第一计算部件中经历时间延迟处理的积累电量的变化量乘以一个预定系数，从而得出极性电压。
根据上述结构，易于计算极性电压。
此外，在用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置中，最好第一计算部件在对积累电量的变化量进行时间延迟处理之外，还要通过滤波对积累电量的变化量进行平均处理。
根据上述结构，可以减小计算极性电压时不需要的积累电量的波动成分。
最好用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置还包括用于使极性电压经历时间延迟处理的第二计算部件。
根据上述结构，可以根据极性电压，实时地估计具有与极性电压有关的延迟时间的剩余电量。
在这种情形中，最好第二计算部件执行通过滤波的平均处理以及时间延迟处理。
根据上述结构，可以减小估计剩余电量不需要的极性电压的波动成分。
最好用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置还包括第一计算部件和第二计算部件。
最好用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置还包括用于测量蓄电池温度的温度测量部件，并且极性电压计算部件，根据温度测量部件中测得的温度，和以前得到的保存有以温度作为参数的、与积累电量变化量有关的极性电压的性质的查询表或者公式，得出极性电压。
根据上述结构，即使电池中温度改变，也易于高精度地得到极性电压。
并且，用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置最好还包括用于测量电池温度的温度测量部件，并且剩余电量估计部件，根据温度测量部件中测得的温度，和以前得到的保存有以温度作为参数的、与电动力有关的剩余电量的性质的查询表或者公式，估计剩余电量。
根据上述结构，即使电池中温度改变，也易于高精度地估计剩余电量。
而且，用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置最好还包括数据组选择部件，用于根据预定选择条件选择多个数据组，并将其输出给无负载电压计算部件，并且作为预定选择条件，在充电侧和放电测电流值处于预定范围内，在充电侧和放电测，多组数据的数量是预定数量或者更大，并且在获得多组数据时，积累电量的变化量处于预定范围内时，该数据组选择部件选择多组数据。
根据上述结构，可以不受积累电量变化量的影响，在放电侧和充电侧均匀地得到多组数据。
另外，用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置最好还包括无负载电压判断部件，用于根据预定判断条件，判断无负载电压计算部件中计算出的无负载电压是否有效，并且作为预定判断条件，在与通过使用最小二乘法的统计处理获得的近似曲线有关的多组数据的变化量处于预定范围内时，或者近似曲线与多组数据之间的相关系数等于或者大于预定值时，判定所计算出的无负载电压有效。
根据上述结构，可以提高无负载电压的计算精度。
在用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置中，该蓄电池为镍-金属氢化物蓄电池。
为了实现上述目的，根据本发明的第三电池组系统包括用于估计蓄电池剩余电量的第一或第二装置；和蓄电池。在这种情形中，最好将用于估计蓄电池剩余电量的第一和第二装置为计算机系统。
为了实现上述目的，根据本发明，包括用于估计蓄电池剩余电量的第二装置和蓄电池的电池组，安装在第三电动汽车上。在此情形中，最好用于估计蓄电池剩余电量的第二装置为计算机系统。
根据上述结构，其上安装有作为微机系统的，例如ECU的，电池组系统，可以根据高精度估计出的SOC精确控制SOC，并且当其安装在电动车辆如HEV等上时，可以实现极好的燃耗效率。
附图简述
图1示出根据本发明一个实施例的电池组系统的一种示例结构的方块图；
图2表示积累电量的变化量ΔQ和极性电压Vpol随时间的变化；
图3表示在本实施例中，以温度作为参数，极性电压Vpol与滤波之后的积累电量的变化量LPF(ΔQ)的特性曲线；
图4表示本实施例中，电压数据V(n)和电流数据I(n)的数据组，以及通过统计处理由数据组得出的无负载电压V0；
图5表示在本实施例中，以温度作为参数，电动力Veq与剩余电量SOC的特性曲线；
图6的流程图表示根据本实施例，用于估计蓄电池剩余电量的方法的处理过程；
图7表示本实施例中估计出的剩余电量SOCp(在没有对积累电量的变化量ΔQ进行滤波的情况下)，传统示例中从无负载电压V0估计出的剩余电量SOCc，以及真实剩余电量SOCt随时间的变化；
图8表示在本实施例中，估计出的剩余电量SOCp(LPF)(在对积累电量的变化量ΔQ进行滤波的情形中)，和真实剩余电量SOCt随时间的变化；
图9表示真实Veq-SOC曲线(P0)，和在本实施例中，估计剩余电量的情形中(P1：在没有对积累电量变化量ΔQ进行滤波的情况下)，以及在传统示例中由无负载电压V0估计剩余电量的情形中(P2)的电动力-SOC标绘数据；
图10表示真实Veq-SOC曲线(P0)，和在本实施例中估计剩余电量的情形中(P1(LPF)：在对积累电量的变化ΔQ进行滤波的情况下)，以及在传统示例中由无负载电压V0估计剩余电量的情形中(P2)的电动力-SOC标绘数据。
具体实施方式
下面，将参照附图通过最佳实施例描述本发明。
图1的方块图表示根据本发明一个实施例的电池组系统的示例结构。在图1中，电池组系统1由其中结合有多个电池的蓄电池100，和包括根据本发明的用于估计剩余电量的装置，作为微机系统的电池ECU 101组成。
在电池ECU 101中，附图标记102表示电压测量部件，其用于测量通过电压传感器(未示出)以预定采样周期检测到的蓄电池终端电压，以作为电压数据V(n)，标号103表示电流检测部件，其用于测量通过电流传感器(未示出)以预定采样周期检测到的蓄电池100的充电/放电电流，以作为电流数据I(n)(其符号表示充电方向或者放电方向)，标号104表示温度测量部件，其用于测量通过温度传感器(未示出)检测到的蓄电池100的温度，以作为温度数据T(n)。
将来自电流测量部件103的电流数据I(n)输入给积累电量计算部件105，计算预定时间周期期间的积累电量Q。将积累电量计算部件105中计算出的积累电量Q输入给电量变化计算部件106，并且得出在预定时间周期期间(例如1分钟)积累电量Q的变化量ΔQ。将积累电量的变化量ΔQ输入给起低通滤波器(LPF)作用的第一计算部件107。在第一计算部件107中，执行用于调节积累电量变化量ΔQ与随后的极性电压计算部件108中得出的极性电压之间定时的时间延迟处理，和用于去除与不必要的高频成分相应的波动成分的平均处理，并且以LPF(ΔQ)的形式输出结果。此处，作为一个实例，图2以实线表示过去一分钟内积累电量的变化量ΔQ，用虚线表示极性电压Vpol。从图2可以看出，在过去一分钟内，在积累电量的变化量ΔQ出现数十秒之后，极性电压Vpol发生改变。与该时间延迟相应，确定构成第一计算部件107的LPF(在本实施例中，LPF由基本延迟元件组成)的时间常数τ。
来自第一计算部件107的LPF(ΔQ)输入至极性电压计算部件108。在极性电压计算部件108中，根据温度测量部件104中测得的温度数据T(n)，由预先保存在查询表(LUT)1081中以温度作为参数的极性电压Vpol与LPF(ΔQ)的特性曲线或公式，可计算出极性电压Vpol。此处，图3表示温度为25℃时极性电压Vpol与LPF(ΔQ)的特性曲线。图3仅表示25℃时的特性曲线。不过实际上，在用于例如HEV时，覆盖-30℃到+60℃的特性曲线保存在LUT1081中，作为查询数据。
极性电压计算部件108中得到的极性电压Vpol，输入至起低通滤波器(LPF)作用的第二计算部件109中。在第二计算部件109中，执行用于调节极性电压Vpol与随后的电动力计算部件113中得到的电动力Veq之间定时的时间延迟处理，以及用于去除与不必要的高频成分相应的波动成分的平均处理，并以LPF(Vpol)的形式输出结果。
此外，来自电压测量部件102的电压数据V(n)和来自电流测量部件103的电流数据I(n)，以数据组的形式输入数据组选择部件110。在数据组选择部分110中，作为选择条件，在充电方向(-)和放电方向(+)的电流数据I(n)的数值处于预定范围内(例如±50A)，在充电方向和放电方向存在预定数量或者更多(例如60个取样中每个有10个)的电流数据I(n)，并且在获得数据组时积累电量的变化量ΔQ处于预定范围内(例如0.3Ah)时，则判定电压数据V(n)和电流数据I(n)的数据组有效，并且以有效数据组S(V(n)，I(n))的形式将其选择、输出。
来自数据组选择部件110的有效数据组S(V(n)，I(n))输入无负载电压计算部件111。在无负载电压计算部件111中，如图4中所示，使用最小二乘法，通过统计处理由有效数据组S(V(n)，I(n))得出基本的电压-电流曲线(近似曲线)，并且计算出与0电流相应的电压值(电压(V)截距)作为无负载电压V0。
来自无负载电压计算部件111的无负载电压V0，输入无负载电压判断部件112。在无负载电压判断部件112中，在获得有关近似曲线的数据组S((Vn)，I(n))的变化量，并且该变化量处于预定范围内，或者获得近似曲线与数据组S(V(n)，I(n))之间的相关系数，并且该相关系数为预定值或者更大，将其作为判断条件，在该判断条件下，判定所计算出的无负载电压V0是有效的，并且将其作为有效无负载电压V0OK输出。
然后如上所述，电动力计算部件113从来自无负载电压判断部件112的有效无负载电压V0OK中，减去来自第二计算部件109的经过滤波之后的极性电压LPF(Vpol)，从而计算电动力Veq(平衡电势)。所计算出的电动力Veq输入至剩余电量估计部件114。在剩余电量估计部件114中，根据温度测量部件104中测得的温度数据T(n)，由预先保存在查询表(LUT)1141中，以温度作为参数的电动力Veq相对剩余电量SOC的特性曲线或者公式，估计剩余电量SOC。此处，图5示出25℃时电动力Veq相对剩余电量SOC的特性曲线。图5仅显示了25℃时的特性曲线。不过实际上，在用于例如HEV的情形中，将覆盖-30℃到+60℃范围的特性曲线保存在LUT 1141中，作为查询数据。
下面，将参照图6描述在如上所述构成的电池组系统中估计剩余电量的处理过程。
图6的流程图表示在根据本发明一个实施例的用于估计蓄电池剩余电量的方法的处理过程。在图6中，测量出的电压数据V(n)和电流数据I(n)作为数据组(S601)。然后，根据电流数据I(n)，通过积分电流，计算出积累电量Q(S602)。之后，计算预定时间周期期间(例如1分钟)积累电量Q的变化量ΔQ(S603)。此后，对积累电量的变化量ΔQ进行滤波(时间延迟和平均处理)，以计算LPF(ΔQ)(S604)。然后，参考预先保存有以温度数据T(n)作为参数的极性电压Vpol-LPF(ΔQ)特性数据的查询表，由计算出的LPF(ΔQ)计算极性电压Vpol(S605)。上述步骤S601到S605是本发明用于估计极性电压的方法的处理步骤。之后，对计算出的极性电压Vpol进行滤波(时间延迟和平均处理)，从而计算LPF(Vpol)(S606)。
此外，为了检查步骤S601中测得的电压数据V(n)和电流数据I(n)的数据组是否有效，判断这些数据组是否满足上面所述的选择条件(S607)。在步骤S607的判断结果为数据组不满足选择条件的情况下(否)，流程返回步骤S601，并且重新测量电压数据V(n)和电流数据I(n)的数据组。另一方面，在步骤S607的判断结果为数据组满足选择条件的情况下(是)，流程前进到步骤S608，并且得到多个有效数据组S(V(n)，I(n))(例如在60个采样中，充电和放电方向各为10个)。
然后使用最小二乘法，通过统计处理，由有效数据组S(V(n)，I(n))中得出基本近似曲线(V-I线)。计算出近似曲线的V截距，作为无负载电压V0(S609)。然后，为了检查步骤S609中计算出的无负载电压V0是否有效，判断无负载电压V0是否满足上述判断条件。在步骤S610的判断结果为无负载电压V0不满足判断条件的情况下(否)，流程返回步骤S608。然后，获得又一个多组(例如在60个采样中不同的10个)有效数据S(V(n)，I(n))，并重复步骤S609和S610。另一方面，在步骤S610的判断结果为所计算出的无负载电压V0满足判断条件的情况下，将所计算出的无负载电压V0设定为有效的无负载电压V0OK。
因此，从滤波之后得到的极性电压LPF(Vpol)和所得到的有效无负载电压V0OK中，得出电池的电动力Veq。通过从有效无负载电压V0OK中减去滤波之后的极性电压LPF(Vpol)，计算出电动力Veq。之后，参考预先存储有以温度数据T(n)为参数的电动力Veq-剩余电量SOC特性数据的查询表，从计算出的电动力Veq(S612)中估计出剩余电量SOC。
以下，将对于图1中所示第一计算部件107和第二计算部件109以及图2中步骤S604和步骤S606中不执行滤波的情形，以及在第一计算部件107和步骤S604中执行滤波的情形，参照图7和8描述上述估计出的剩余电量SOC的精度。
图7表示本实施例中估计出的剩余电量SOCp，传统示例中由无负载电压V0估计出的剩余电量SOCc，以及真实剩余电量SOCt随时间的变化。如图7中所示，按照传统估计方法，相对真实剩余电量SOCt存在最多10％或者更大的偏差；然而，本实施例中估计出的剩余电量SOCp具有4％或者更小的偏差。因此，剩余电量SOC的估计精度可以提高2.5倍或者更大。具体来说，在剩余电量SOC随时间(例如，在图7中为1800秒到2750秒)变化较大时，按照传统示例，相对真实剩余电量SOCt存在-10％到+12％的偏差(偏差范围为22％)；不过，根据本发明，可以将偏差抑制到-2％到-4％的范围(偏差范围为4％)。因此，可以进一步提高剩余电量SOC的估计精度。
图8表示本实施例中估计出的剩余电量SOCP(LPF)和真实剩余电量SOCt随时间的变化。如图8中所示，对积累电量的变化量ΔQ进行滤波，从而可以将剩余电量SOCp相对真实剩余电量SOCt的偏差抑制到2％或者更小，并且与传统示例相比，剩余电量SOC的估计精度可以提高5倍。
图9和10分别表示在本实施例中估计剩余电量(P1和P1(LPF))的情形中，和在传统示例中由无负载电压V0估计剩余电量(P2)的情形中，真正电动力Veq-剩余电量SOC曲线(P0)，和电动力Veq-剩余电量SOC的标绘数据。
如图9中所示，在用于HEV时，所使用的中间剩余电量范围(大约45％到大约75％)内，与传统示例相比，本实施例中标绘数据相对真实电动力Veq-剩余电量SOC曲线P0的变化更小。此外，如图10中所示，在对积累电量的变化量ΔQ进行滤波的情形中，精度进一步提高。
在本实施例中，将用于计算积累电量变化量ΔQ的预定时间周期设定为例如1分钟。不过，在电池组系统安装在HEV等上时，预定时间周期可以根据车辆的驱动状态而变化。具体而言，在蓄电池频繁充电/放电时，该预定时间周期设定得较短，当蓄电池不频繁充电/放电时，该预定时间周期设定得较长。因此，可以根据实际驱动状态最理想地估计极性电压。
此外，在本实施例中，计算部件分成第一计算部件107和第二计算部件109，以便执行滤波。如果需要，它们也可以结合成一个。这可以减少处理步骤，并提高处理速度。
在本实施例中，在没有部件电阻的无负载下计算极性电压。不过，可以预先将易于测量的部件电阻列表，并加以考虑，从而，即使在无负载周期以外的时间周期内，也可以通过同样的方法精确计算极性电压和SOC。
如上所述，根据本发明，由积累电量的变化得出极性电压，从而增大极性电压的估计精度，并且提高通过从无负载电压中减去极性电压获得的电池电动力(平衡电势)的计算精度。从而，可以高精度地估计SOC。
此外，可以根据平衡电势估计SOC。从而，易于估计长时间搁置不用或类似情况下自放电之后的SOC，不必周期性地初始化SOC。

Claims (14)

1、一种用于估计蓄电池极性电压的方法，包括步骤：
测量流过蓄电池的电流；
根据测得的电流计算积累电量；
得出预定时间周期内所计算出的积累电量的变化量；以及
根据积累电量的变化量得出极性电压。
2、一种用于估计蓄电池极性电压的方法，包括步骤：
测量流过在中间充电状态下用作发动机功率源和负载驱动源的蓄电池的电流；
根据测得的电流计算积累电量；
得出预定时间周期期间所计算出的积累电量的变化量；以及
根据积累电量的变化量得出极性电压。
3、一种电池组系统，包括：
一个计算机系统，用于执行权利要求1或2所述的用以估计蓄电池极性电压的方法；和
蓄电池。
4、一种电动汽车，其上安装有包括计算机系统和蓄电池的电池组系统，其中该计算机系统用于执行权利要求2所述的用以估计蓄电池极性电压的方法。
5、一种用于估计蓄电池剩余电量的方法，包括步骤：
测量流过蓄电池的电流和与该电流相应的蓄电池终端电压的数据组，并获得多组数据；
根据所获得的多组数据，通过统计处理计算出电流值为零时的电压值，作为无负载电压；
根据测得的电流计算积累电量；
得出预定时间周期内所计算出的积累电量的变化量；
根据积累电量的变化量得出极性电压；
从无负载电压中减去极性电压，以计算出蓄电池的电动力；以及
根据计算出的电动力估计蓄电池的剩余电量。
6、一种用于估计蓄电池剩余电量的方法，包括步骤：
测量流过在中间充电状态下用作发动机功率源和负载驱动源的蓄电池的电流，和与该电流相应的蓄电池终端电压的数据组，获得多组数据；
根据所获得的多组数据通过统计处理得出电流值为零时的电压值，作为无负载电压；
根据测得的电流计算积累电量；
得出预定时间周期内所计算出的积累电量的变化量；
根据积累电量的变化量得出极性电压；
从无负载电压中减去极性电压，以计算出蓄电池的电动力；以及
根据所计算出的电动力估计蓄电池的剩余电量。
7、一种电池组系统，包括：
用于执行权利要求5或6所述的用于估计蓄电池剩余电量的方法的计算机系统；和
蓄电池。
8、一种电动车辆，其上安装有包括计算机系统和蓄电池的电池组系统，该计算机系统用于执行权利要求6所述的用于估计蓄电池剩余电量的方法。
9、一种用于估计蓄电池剩余电量的装置，包括：
一个电流测量部件，用于测量流过蓄电池的电流，作为电流数据；
一个电压测量部件，用于测量与该电流相应的蓄电池终端电压，作为电压数据；
一个无负载电压计算部件，用于根据来自该电流测量部件的电流数据和来自该电压测量部件的电压数据的多组数据，通过统计处理计算电流数据为零时的电压数据；
一个积累电量计算部件，用于根据来自该电流测量部件的电流数据计算积累电量；
一个电量变化计算部件，用于得出预定时间周期内来自该积累电量计算部件的积累电量的变化量；
一个极性电压计算部件，用于根据从该电量变化计算部件得出的积累电量的变化量，得出极性电压；
一个电动力计算部件，用于从无负载电压计算部件计算出的无负载电压中减去极性电压计算部件中得到的极性电压，以计算出蓄电池的电动力；以及
一个剩余电量估计部件，用于根据来自电动力计算部件的电动力估计蓄电池的剩余电量。
10、一种用于估计蓄电池剩余电量的装置，包括：
一个电流测量部件，用于测量流过在中间充电状态下用作发动机功率源和负载驱动源的蓄电池的电流，作为电流数据；
一个电压测量部件，用于测量与该电流相应的蓄电池终端电压，作为电压数据；
一个无负载电压计算部件，用于根据来自该电流测量部件的电流数据和来自该电压测量部件的电压数据的数据组，通过统计处理计算电流数据为零时的电压数据作为无负载电压；
一个积累电量计算部件，用于根据来自该电流测量部件的电流数据计算积累电量；
一个电量变化计算部件，用于得出预定时间周期内来自该积累电量计算部件的积累电量的变化量；
一个极性电压计算部件，用于根据从该电量变化计算部件得出的积累电量的变化量，得出极性电压；
一个电动力计算部件，用于从无负载电压计算部件中计算出的无负载电压中减去极性电压计算部件中得到的极性电压，以计算蓄电池的电动力；以及
一个剩余电量估计部件，用于根据来自电动力计算部件的电动力，估计蓄电池的剩余电量。
11、一种电池组系统，包括：权利要求9或10所述的用于估计蓄电池剩余电量的装置；和蓄电池。
12、如权利要求11所述的蓄电池系统，其中该用于估计蓄电池剩余电量的装置为计算机系统。
13、一种电动汽车，其上安装有电池组系统，该电池组系统包括权利要求10所述的用于估计蓄电池剩余电量的装置和蓄电池。
14、如权利要求13所述的电动汽车，其中该用于估计蓄电池剩余电量的装置为计算机系统。
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