DE102021209054A1

DE102021209054A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Datenvervollständigung von Betriebsgrößenverläufen von elektrischen Energiespeichern bei fehlenden Verlaufsdaten

Info

Publication number: DE102021209054A1
Application number: DE102021209054.0A
Authority: DE
Inventors: Christoph Woll; Christian Simonis
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2021-08-18
Filing date: 2021-08-18
Publication date: 2023-02-23

Abstract

Die Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Verfahren zum Vervollständigen eines Betriebsgrößenverlaufs (F) eines bestimmten elektrischen Energiespeichers (41) zum Bestimmen eines Zustands des Energiespeichers (41) basierend auf Betriebsgrößenverläufen, mit folgenden Schritten:- Bereitstellen (S1) eines Betriebsgrößenverlaufs mit einer Datenlücke, wobei zumindest die Verläufe einer ersten Betriebsgröße und einer zweiten Betriebsgröße zwischen einem Anfangszeitpunkt (t0) der Datenlücke und einem Endzeitpunkt (t1) der Datenlücke fehlen oder unplausibel sind;- Ermitteln (S7, S8, S9) von geschätzten Verläufen der ersten Betriebsgröße (I) und der zweiten Betriebsgröße (SOC) abhängig von einem Anfangswert (I0, SOC0) der ersten und der zweiten Betriebsgröße zu dem Anfangszeitpunkt und einem Endwert (I1, SOC1) der ersten und der zweiten Betriebsgröße (I, SOC) zu dem Endzeitpunkt und abhängig von einer Nutzungsverhaltensangabe, wobei die Nutzungsverhaltensangabe eine oder mehrere Nutzungsangaben umfasst, die eine Art der Nutzung und/oder Belastung des Energiespeichers (41) während eines Zeitraum, insbesondere während der gesamten bisherigen Lebensdauer, angibt;- Bestimmen (S10) eines Zustands des bestimmten Energiespeichers (41) abhängig von den geschätzten Verläufen der ersten Betriebsgröße (I) und der zweiten Betriebsgröße (SOC).

Description

Technisches Gebiet
Die Erfindung betrifft Verfahren zur Vervollständigung von Zeitreihen von Betriebsgrößen eines elektrischen Energiespeichers bei auftretenden Datenlücken. Die Erfindung betrifft weiterhin die Nutzung von Daten aus einer Vielzahl von Energiespeichern zur Schätzung von fehlenden Abschnitten von Betriebsgrößenverläufen.
Technischer Hintergrund
Die Energieversorgung von netzunabhängig betriebenen elektrischen Geräten und Maschinen, wie z. B. elektrisch antreibbaren Kraftfahrzeugen, erfolgt mithilfe von elektrischen Energiespeichern, in der Regel Gerätebatterien bzw. Fahrzeugbatterien. Diese liefern elektrische Energie zum Betrieb der Geräte entsprechend ihrer gespeicherten Ladungsmenge und können durch Zufuhr von elektrischer Energie wieder aufgeladen werden.
Elektrische Energiespeicher bzw. Energiewandler degradieren über ihre Lebensdauer und abhängig von deren Belastung bzw. Nutzung. Diese sogenannte Alterung führt zu einer kontinuierlich abnehmenden maximalen Leistungs- bzw. Speicherkapazität. Der Alterungszustand entspricht einem Maß zur Angabe der Alterung von Energiespeichern. Gemäß der Konvention weist ein neuer Energiespeicher einen Alterungszustand in Bezug auf seine verfügbare Kapazität von 100% auf, der im Laufe seiner Lebensdauer zusehends abnimmt. Ein Maß der Alterung des Energiespeichers (zeitliche Änderung des Alterungszustands) hängt von einer individuellen Belastung des Energiespeichers, d. h. bei Fahrzeugbatterien von Kraftfahrzeugen vom Nutzungsverhalten eines Fahrers, externen Umgebungsbedingungen und vom Fahrzeugbatterietyp ab.
Mithilfe von physikalischen bzw. elektrochemischen Alterungszustandsmodellen kann der aktuelle Zustand des als Gerätebatterie ausgebildeten Energiespeichers insbesondere zur Ermittlung des Alterungszustands basierend auf historischen Betriebsgrößenverläufen insbesondere ausgehend von dem Zeitpunkt der Inbetriebnahme (Alterungszustand = 100% SOH-C) bestimmt werden. Jedoch benötigt dieses Modell Betriebsgrößenverläufe aller maßgeblichen Größen, wie Batteriestrom, Batterietemperatur, Ladezustand und Batteriespannung.
Zur Ermittlung eines aktuellen internen Zustands des Energiespeichers in einem Gerät können Betriebsgrößen des Energiespeichers aufgezeichnet und zur Auswertung an eine geräteexterne Zentraleinheit übertragen werden. Dabei können aufgrund von Fehlübermittlungen, Störungen und dergleichen kurzzeitige Lücken in den Verläufen der Betriebsgrößen entstehen, so dass die Ermittlung des internen Zustands des betreffenden Energiespeichers nicht ohne weiteres möglich ist.
Offenbarung der Erfindung
Erfindungsgemäß sind ein computerimplementiertes Verfahren zum Vervollständigen eines Betriebsgrößenverlaufs eines bestimmten elektrischen Energiespeichers zum Bestimmen eines Zustands des Energiespeichers basierend auf Betriebsgrößenverläufen gemäß Anspruch 1 sowie eine entsprechende Vorrichtung gemäß dem nebengeordneten Anspruch vorgesehen.
Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
Gemäß einem ersten Aspekt ist ein Verfahren zum Vervollständigen eines Betriebsgrößenverlaufs eines bestimmten elektrischen Energiespeichers zum Bestimmen eines Zustands des Energiespeichers basierend auf Betriebsgrößenverläufen vorgesehen, mit folgenden Schritten:

- Bereitstellen eines Betriebsgrößenverlaufs mit einer Datenlücke, wobei zumindest die Verläufe einer ersten Betriebsgröße und einer zweiten Betriebsgröße zwischen einem Anfangszeitpunkt der Datenlücke und einem Endzeitpunkt der Datenlücke fehlen oder unplausibel sind;
- Ermitteln von geschätzten Verläufen der ersten Betriebsgröße und der zweiten Betriebsgröße abhängig von einem Anfangswert der ersten und der zweiten Betriebsgröße zu dem Anfangszeitpunkt und einem Endwert der ersten und der zweiten Betriebsgröße zu dem Endzeitpunkt und abhängig von einer Nutzungsverhaltensangabe, wobei die Nutzungsverhaltensangabe eine oder mehrere Nutzungsangaben umfasst, die eine Art der Nutzung und/oder Belastung des Energiespeichers während eines Zeitraum, insbesondere während der gesamten bisherigen Lebensdauer, angibt;
- Bestimmen eines Zustands des bestimmten Energiespeichers abhängig von den geschätzten Verläufen der ersten Betriebsgröße und der zweiten Betriebsgröße.

Weiterhin kann der Zustand einem Alterungszustand entsprechen, der basierend auf einem Differentialgleichungs-System per Zeitintegrationsverfahren abhängig von mindestens dem ersten und dem zweiten Betriebsgrößenverlauf, insbesondere seit Inbetriebnahme (BoL) des bestimmten Energiespeichers, bestimmt wird.
Energiespeicher im Sinne dieser Beschreibung umfassen Speicher für elektrische Energie, die bei einem Entladevorgang elektrische Energie abgeben und während eines Ladevorgangs elektrische Energie aufnehmen können.
Der Zustand insbesondere der Alterungszustand des Energiespeichers kann beispielsweise durch ein physikalisches Alterungsmodell basierend auf elektrochemischen Modellgleichungen ermittelt werden. Die Berechnung des physikalischen Alterungsmodells basiert auf einem Zeitintegrations-Verfahren zur Lösung eines Differentialgleichungs-Systems. Die elektrochemischen Modellgleichungen charakterisieren elektrochemische Zustände eines nichtlinearen Differentialgleichungs-Systems. Die elektrochemischen Zustände werden fortlaufend basierend auf zeitlichen Verläufen der Betriebsgrößen berechnet und können auf den physikalischen Alterungszustand abgebildet werden, als SOH-C und/oder als SOH-R.
Da in dem Differentialgleichungs-System per Zeitintegrationsverfahren die Gleichungen für die physikalischen Alterungszustände gelöst werden, ist es notwendig, dass die Eingänge des elektrochemischen Alterungsmodells als vollständige Zeitreihe vorliegen. Diese können z. B. Batterietemperatur, Batteriestrom, Batteriespannung sowie den Ladezustand umfassen.
Die Berechnung des Zustands des Energiespeichers mithilfe des elektrochemischen Modells kann vorzugsweise geräteextern stattfinden, da diese sehr rechenaufwendig ist und häufig die geforderte Verarbeitungsleistung in den oder hardware-nah an den batteriebetriebenen Geräten nicht ausreicht oder aus Kostengründen nicht vorgehalten werden soll. Weiterhin kann das elektrochemische physikalische Alterungsmodell von Zeit zu Zeit (z. B. alle 6 Monate) basierend auf neu generierten Labels in einer geräteexternen Zentraleinheit (Cloud) mithilfe von Daten einer Vielzahl von Energiespeichern neu parametriert werden oder alternativ bzgl. seiner Zustände kalibriert und justiert werden.
Beim Erfassen und beim Übertragen von kontinuierlichen Betriebsgrößenverläufen eines elektrischen Energiespeichers an eine auswertende Zentraleinheit kommt es aufgrund von vielfältigen Ursachen, wie z. B. bei Konnektivitätsproblemen wie beispielsweise durch eine Störung der Netzkommunikation, gelegentlich zu kurzzeitigen Lücken im Datenstrom einer oder mehrerer der Betriebsgrößen. Da kontinuierliche Verlaufsdaten der Betriebsgrößen aufgrund des Zeitintegrationsverfahrens zur Ermittlung eines internen Zustands des Energiespeichers, wie beispielsweise einem Alterungszustand, notwendig sind, sind Betriebsgrößenverläufe mit solchen zeitlichen Datenlücken zunächst nicht auswertbar.
Diesbezüglich ist es notwendig, den zeitlichen Verlauf der Betriebsgrößen in den auftretenden Datenlücken zu füllen bzw. zu rekonstruieren, um das verwendete physikalische Alterungsmodell zur Ermittlung eines aktuellen oder künftigen Alterungszustands betreiben zu können. Dadurch können die Robustheit und Genauigkeit des modellierten Zustands des Energiespeichers signifikant erhöht werden. Das obige Verfahren ermöglicht eine Vervollständigung des zeitlichen Verlaufs der mindestens einen für die Ermittlung des Alterungszustands benötigten Betriebsgröße, insbesondere der Batterietemperatur, des Batteriestroms, der Batteriespannung und des Ladezustands einer Gerätebatterie als Energiespeicher. Allgemein kann der bestimmte Energiespeicher einer Gerätebatterie entsprechen, wobei der erste Betriebsgrößenverlauf einem Batteriestrom und der zweite Betriebsgrößenverlauf einem Ladezustand entsprechen.
Zwar ist es grundsätzlich möglich, die Betriebsgrößenverläufe durch Interpolation, meist durch lineare Interpolation, zu vervollständigen, jedoch führt dies bei einigen Betriebsgrößen, insbesondere bei Berechnungen, für die in Differentialgleichungsmodell Speichergrößen bestimmt werden oder Teil einer solchen Berechnung sind, nur zu unzureichenden Nachbildungen des internen Zustands des Energiespeichers oder verfälscht die Zustandsermittlung erheblich. Insbesondere benötigt ein Alterungszustandsmodell für einen elektrischen Energiespeicher, insbesondere eine Gerätebatterie, kontinuierliche Verlaufsdaten über Betriebsgrößen, wie Batterietemperatur, Batteriestrom, Batteriespannung und einen Ladezustand. Tritt zum Beispiel eine Lücke der Verlaufsdaten bei einer Fahrzeugbatterie eines Fahrzeugs zu Beginn des Stillstands bzw. an einem Haltesignal auf und setzt die Datenaufzeichnung erst wieder während oder nach dem Losfahren ein, so entspräche die Linearisierung des Batteriestroms von I = 0 A zu beispielsweise I = 50 A nicht dem tatsächlichen Verlauf und würde eine fehlerhafte Ermittlung der Alterung während dieses Zeitraums nach sich ziehen.
Das obige Verfahren sieht dazu vor, bei kurzzeitigen Datenlücken die fehlenden Abschnitte der Betriebsgrößenverläufe so zu ersetzen, dass ein möglichst geringer Fehler bei der Zustandsermittlung des elektrischen Energiespeichers besteht. Eine Datenlücke im Sinne dieser Erfindung liegt vor, wenn für einen kurzfristigen Zeitabschnitt, wie beispielsweise einen Zeitabschnitt zwischen 30 s und 30 Minuten, keine oder unplausible Verlaufsdaten einer Betriebsgröße vorliegen. Unplausible Verlaufsdaten können beispielsweise bei einem Ausreißer vorliegen, bei dem üblicherweise nur sehr wenige aufeinanderfolgende Erfassungszeitpunkte einen erheblich von vorhergehenden und nachfolgenden Werten abweichende Werte aufweisen, und werden verworfen. Solche Ausreißer können in dem Verlauf der betreffenden Betriebsgröße durch eine Interpolation leicht korrigiert werden.
Es kann jedoch auch der Fall auftreten, bei der während einer Zeitdauer, die über eine kurzfristige Zeitdauer von wenigen Sekunden bis Minuten hinausgeht, fehlerhafte Daten erkannt werden oder keine Daten zum Verlauf einer Betriebsgröße vorliegen. Je nach Betriebsgröße können dann unterschiedliche Verfahren angewendet werden. Beispielsweise kann bei einer Temperaturgröße, wie beispielsweise einer Batterietemperatur, aufgrund der beschränkten Dauer der Datenlücke für die Batterietemperatur als Betriebsgröße die betreffenden Temperaturwerte durch Interpolation des Temperaturwerts vor und des Temperaturwerts nach der Datenlücke bestimmt werden.
Bei einer dynamischeren Betriebsgröße, wie beispielsweise dem Batteriestrom als erste Betriebsgröße, führt ein Auffüllen von fehlenden Verlaufsdaten durch Interpolation zu fehlerhaften Zustandsbestimmungen, wie einer fehlerhaften Bestimmung eines Alterungszustands durch eine fehlerhafte Berücksichtigung der Alterung während des Zeitraums der Datenlücke.
Der erste und der zweite Betriebsgrößenverlauf können voneinander abhängen, wobei insbesondere die Abhängigkeit des ersten und des zweiten Betriebsgrößenverlauf modellbasiert im Ermitteln von geschätzten Verläufen abbildbar ist. Gemäß dem obigen Verfahren kann somit eine Belastung durch den unbekannten Verlauf der ersten Betriebsgröße während der Datenlücke aus einem jeweiligen Anfangswert der ersten Betriebsgröße und der zweiten Betriebsgröße zu einem Anfangszeitpunkt der Datenlücke und aus einem jeweiligen Endwert der ersten Betriebsgröße und der zweiten Betriebsgröße zu einem Endzeitpunkt der Datenlücke und einer Nutzungsverhaltensangabe bestimmt werden.
Die Nutzungsverhaltensangabe stellt für den bestimmten Energiespeicher eine oder mehrere statistische Größen dar, die die Art der Nutzung bzw. die Art der Belastung des bestimmten Energiespeichers angibt. Die Nutzungsverhaltensangabe kann Nutzungsangaben, wie eine Nutzungsdynamikangabe und/oder eine Leistungsanforderungsangabe und/oder eine Vorausschauverhaltens-Angabe, umfassen und weiterhin ‚A Priori‘- bzw. Domänenwissen zur Systemdynamik abbilden.
Weiterhin können die Nutzungsangaben aus vor der Datenlücke erfassten Werten der ersten Betriebsgröße eine oder mehrere der folgenden Angaben umfassen:

- eine Nutzungsdynamikangabe, die einen positiven Gradientenmittelwert und/oder einen negativen Gradientenmittelwert als den Durchschnittswert der positiven Gradienten bzw. den Durchschnittswert der negativen Gradienten der ersten Betriebsgröße angibt;
- eine Leistungsanforderungsangabe, die einen positiven Mittelwert der ersten Betriebsgröße und/oder negativen Mittelwert der ersten Betriebsgröße als den Durchschnittswert der positiven Werte der ersten Betriebsgröße bzw. den Durchschnittswert der negativen Werte der ersten Betriebsgröße angibt;
- eine Vorausschauverhaltens-Angabe als eine durchschnittliche Zeitdauer zwischen Wechseln des Vorzeichens zwischen Änderungszeitpunkten, wobei die Änderungszeitpunkte Zeitpunkten im Verlauf der ersten Betriebsgröße, bei denen ein Vorzeichenwechsel auftreten und/oder bei denen ein Sprung des Betrags des Gradienten der ersten Betriebsgröße von mehr als einem vorgegebenen Sprungbetrag auftreten, entsprechen.

Somit wird für die Ermittlung der Nutzungsdynamikangabe ein historischer Verlauf der betreffenden ersten Betriebsgröße ausgewertet und kontinuierlich Gradienten der Änderung der ersten Betriebsgröße jeweils zeitabschnittsweise (z. B. von Zeitabschnitten zwischen 5 s und 30 s) sowohl in steigender als auch in fallender Richtung ermittelt. Hieraus wird der Mittelwert berechnet, um Nutzungsdynamikangaben als positiven Gradientenmittelwert und negativen Gradientenmittelwert zu erhalten.
Die Leistungsanforderungsangabe entspricht Mittelwerten der Verlaufswerte der ersten Betriebsgröße für einen insbesondere unmittelbar vor der Datenlücke erfassten Verlauf der ersten Betriebsgröße jeweils separiert nach Vorzeichen der Werte der ersten Betriebsgröße, der positive und negative Mittelwert der Leistungsanforderungsangabe entspricht einem Lastprofil der Nutzung des betreffenden Energiespeichers.
Die Vorausschauverhaltens-Angabe ermittelt eine durchschnittliche Zeitdauer zwischen Wechseln des Vorzeichens zwischen Änderungszeitpunkten. Die Änderungszeitpunkte entsprechen Zeitpunkten im Verlauf der ersten Betriebsgröße, bei denen ein Vorzeichenwechsel auftreten oder bei denen ein Sprungs des Betrags des Gradienten der ersten Betriebsgröße von mehr als einem vorgegebenen Sprungbetrag auftreten.
Die obigen Nutzungsangaben können vorzugsweise nicht für sich jeweils alleine betrachtet werden, sondern jede der Nutzungsangabe steht in einer Verbindung mit mindestens einer weiteren Nutzungsangabe. So kann die Nutzungsdynamikangabe nicht ohne die Leistungsanforderungsangabe ausgewertet werden, wenn für den Nutzer ein untypisch hoher Stromverlauf bei typischer Nutzungsdynamik oder eine untypisch hohe Nutzungsdynamik bei einem typischen Betriebsgrößenverlauf ausgeschlossen werden soll. Tritt bei einer vorausschauenden Nutzung zu einem bestimmten Zeitpunkt noch eine Leistungsanforderungsänderung hinzu, so führt dies zu einer Änderung der Nutzungsdynamik. Ebenso verhält es sich bei einer Änderung der Nutzungsdynamik mit der Leistungsanforderungsangabe.
Die obigen Nutzungsangaben der Nutzungsverhaltensangabe können durch Auswerten von Betriebsgrößenverläufen einer Vielzahl von Energiespeichern jeweils mit Konfidenzen bzw. einem Konfidenzintervall versehen werden, die einen Bereich üblicher Abweichung von der bestimmten Nutzungsangabe basierend auf der Vielzahl von Geräten angeben können.
Ausgehend von einem Unterschied zwischen dem modellierten Wert der zweiten Betriebsgröße zum Endzeitpunkt und dem tatsächlichen Wert der zweiten Betriebsgröße zum Endzeitpunkt wird nun der zunächst lineare Verlauf der ersten Betriebsgröße zwischen dem Anfangszeitpunkt und dem Endzeitpunkt modifiziert. Zudem kann der Verlauf der ersten Betriebsgröße während der Datenlücke noch geglättet werden, um negative Einflüsse bei der Zustandsbestimmung aufgrund von nicht stetigen Verläufen der ersten Betriebsgröße zu vermeiden.
Die Anpassung des ersten Betriebsgrößenverlaufs kann durch Variation der einen oder der mehreren Nutzungsangaben durchgeführt werden, wobei die Variation abhängig von einem jeweiligen Konfidenzintervall jeder der einen oder der mehreren Nutzungsangaben durchgeführt wird, wobei die Konfidenzintervalle der einen oder der mehreren Nutzungsangaben basierend auf ersten Betriebsgrößenverläufen von Energiespeichern einer Vielzahl von weiteren Geräten bestimmt werden.
Die iterative Annäherung des modellierten Werts der zweiten Betriebsgröße zum Endzeitpunkt der Datenlücke kann durch ein geeignetes numerisches multivariates Optimierungsverfahren bestimmt werden. Die so ermittelten Betriebsgrößenverläufe während der Datenlücke können nun den vorhandenen Betriebsgrößenverläufen hinzugefügt werden und zur Modellierung des Batteriezustands verwendet werden.
Das obige Verfahren hat den Vorteil, dass in einfacher Weise Datenlücken von Betriebsgrößenverläufen mit real möglichen Betriebsgrößenverläufen gefüllt werden können, so dass eine möglichst geringe Fehlermittlung eines internen Zustands bei Verwendung einer kontinuierlichen Zustandsermittlung auf Basis von auf Betriebsgrößenverläufen basierenden Modellen erreicht wird, wie z. B. System-Modelle, wie Ersatzschaltbild-Modelle, welche die nichtlineare Stromabhängigkeit des Systems über Butler-Volmer-Gleichungen beschreiben.
Es kann vorgesehen sein, dass der erste Betriebsgrößenverlauf durch Vorgabe eines angenommenen ersten Betriebsgrößenverlaufs und insbesondere eine nachfolgende Anpassung des ersten Betriebsgrößenverlaufs zur Minimierung eines Unterschieds zwischen einem modellierten Endwert der zweiten Betriebsgröße und einem tatsächlichen Endwert der zweiten Betriebsgröße bestimmt wird, wobei die Anpassung des ersten Betriebsgrößenverlaufs durch Variation einer oder mehrerer Nutzungsangaben durchgeführt wird.
Gemäß einer Ausführungsform kann der angenommene erste Betriebsgrößenverlauf einem ersten Betriebsgrößenverlauf eines Zeitabschnitts eines Verlaufs der ersten Betriebsgröße eines ausgewählten weiteren Energiespeichers entsprechen, wobei die Dauer des Zeitabschnitts der Dauer der Datenlücke entspricht, und wobei der weitere Energiespeicher entsprechend einer maximalen Ähnlichkeit zu dem bestimmten Energiespeicher ausgewählt wird.
Gemäß einer Ausführungsform kann der erste Betriebsgrößenverlauf aus Verlaufsabschnitten des ersten Betriebsgrößenverlauf während der Datenlücke konstruiert werden, indem

- ausgehend von einem Anfangszeitpunkt der Datenlücke der erste Verlaufsabschnitt entsprechend einem Anfangsgradienten linear bis zu einem ersten Zeitpunkt fortgeschrieben wird, der um die Zeitdauer der Vorausverhaltens-Angabe nach dem Anfangszeitpunkt liegt, wobei der Anfangsgradient dem zeitlichen Gradienten der ersten Betriebsgröße zu dem Anfangszeitpunkt der Datenlücke entspricht;
- ausgehend von dem ersten Zeitpunkt ein zweiter Verlaufsabschnitt linear basierend auf dem positiven Gradientenmittelwert fortgeschrieben/extrapoliert wird, bis der Wert der ersten Betriebsgröße zu einem zweiten Zeitpunkt den positiven Mittelwert der Leistungsanforderungsangabe erreicht hat,
- ausgehend von dem Endzeitpunkt ein fünfter Verlaufsabschnitt basierend auf einem Endgradienten der ersten Betriebsgröße zu dem Endzeitpunkt der Datenlücke linear um die Zeitdauer der Vorausverhaltens-Angabe in die Vergangenheit bis zu einem vierten Zeitpunkt extrapoliert/ fortgeschrieben wird; und
- ausgehend von dem vierten Zeitpunkt der vierte Verlaufsabschnitt basierend auf dem negativen Gradientenmittelwert der Nutzungsdynamikangabe in die Vergangenheit bis zu einem dritten Zeitpunkt linear extrapoliert/ fortgeschrieben wird, wobei der dritte Zeitpunkt als der Schnittpunkt eines konstanten Verlaufs des positiven Mittelwerts der Leistungsanforderungsangabe und des vierten Verlaufsabschnitts bestimmt ist;
- der dritte Verlaufsabschnitt als konstanter Verlauf der ersten Betriebsgröße in Höhe des Werts des positiven Mittelwerts der Leistungsanforderungsangabe ermittelt wird.

Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Vorrichtung zum Vervollständigen eines Betriebsgrößenverlaufs eines elektrischen Energiespeichers zum Bestimmen eines Zustands des Energiespeichers basierend auf Betriebsgrößenverläufen vorgesehen, wobei die Vorrichtung ausgebildet ist zum:

Figurenliste
Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:

1 eine schematische Darstellung eines Systems zur Bereitstellung von fahrer- und fahrzeugindividuellen Betriebsgrößen zur Bestimmung einer Zustandsgröße einer Fahrzeugbatterie in einer Zentraleinheit;
2 ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Bestimmen von künstlichen Betriebsgrößenverläufen während einer Datenlücke in den zeitlichen Verläufen der Betriebsgrößen eines Fahrzeugs;
3 Darstellung eines konstruierten Stromverlaufs in einer Datenlücke.

Beschreibung von Ausführungsformen
Im Folgenden wird das erfindungsgemäße Verfahren anhand von Fahrzeugbatterien als elektrische Energiespeicher in einer Vielzahl von Kraftfahrzeugen als gleichartige Geräte beschrieben. Die Kraftfahrzeuge stehen mit einer fahrzeugexternen Zentraleinheit in Kommunikationsverbindung, sodass Betriebsgrößen an die Zentraleinheit von jedem der Fahrzeuge an die Zentraleinheit übertragen werden können. Ein Batteriemodell, insbesondere in Form eines Alterungszustandsmodells, wird in der Zentraleinheit betrieben und zur Zustandsbestimmung, insbesondere zur Alterungsberechnung und Alterungsprädiktion eingesetzt.
Das obige Beispiel steht stellvertretend für eine Vielzahl von stationären oder mobilen Geräten mit netzunabhängiger Energieversorgung durch einen Energiespeicher, wie beispielsweise Fahrzeuge (Elektrofahrzeuge, Pedelecs usw.), Anlagen, Werkzeugmaschinen, Haushaltsgeräte, IOT-Geräte und dergleichen, die über eine entsprechende Kommunikationsverbindung (z. B. LAN, Internet) mit einer geräteexternen Zentraleinheit (Cloud) in Verbindung stehen.
1 zeigt ein System 1 zum Sammeln von Flottendaten in einer Zentraleinheit 2 zur Erstellung und zum Betrieb sowie zur Auswertung eines Alterungszustandsmodells. Das Alterungszustandsmodell dient zur Bestimmung eines Alterungszustands eines elektrischen Energiespeichers, wie z. B. einer Fahrzeugbatterie, in einem Kraftfahrzeug. 1 zeigt eine Fahrzeugflotte 3 mit mehreren Kraftfahrzeugen 4.
Eines der Kraftfahrzeuge 4 ist in 1 detaillierter dargestellt. Die Kraftfahrzeuge 4 weisen jeweils eine Fahrzeugbatterie 41 als wiederaufladbaren elektrischen Energiespeicher, einen elektrischen Antriebsmotor 42 und eine Steuereinheit 43 auf. Die Steuereinheit 43 ist mit einem Kommunikationsmodul 44 verbunden, das geeignet ist, Daten zwischen dem jeweiligen Kraftfahrzeug 4 und einer Zentraleinheit 2 (einer sogenannten Cloud) zu übertragen.
Die Kraftfahrzeuge 4 senden an die Zentraleinheit 2 die Betriebsgrößen F, die zumindest Größen angeben, welche den Alterungszustand der Fahrzeugbatterie 41 beeinflussen. Die Betriebsgrößen F können im Falle einer Fahrzeugbatterie Zeitreihen eines Batteriestroms, einer Batteriespannung, einer Batterietemperatur und eines Ladezustands (SOC: State of Charge) umfassen, sowohl auf Pack-, Modul- und/oder Zellebene. Die Betriebsgrößen F werden in einem schnellen Zeitraster von 1 Hz bis 100 Hz erfasst und können in unkomprimierter und/oder komprimierter Form regelmäßig bzw. blockweise an die Zentraleinheit 2 übertragen werden.
Weiterhin können die Zeitreihen der Betriebsgrößen unter Ausnutzung von Kompressions-Algorithmen zwecks Minimierung des Datenverkehrs zur Zentraleinheit 2 im Abstand von mehreren Stunden bis zu mehreren Tagen blockweise an die Zentraleinheit 2 übertragen werden.
Die Zentraleinheit 2 weist eine Datenverarbeitungseinheit 21, in der das nachfolgend beschriebene Verfahren teilweise ausgeführt werden kann, und eine Datenbank 22 zum Speichern von Verläufen der Betriebsgrößen F aller Fahrzeuge 4 der Fahrzeugflotte 3 auf.
In der Zentraleinheit 2 kann beispielhaft ein physikalisches bzw. elektrochemisches Alterungszustandsmodell implementiert sein. Das Alterungszustandsmodell kann regelmäßig, d. h. z. B. nach Ablauf der jeweiligen Auswertungszeitdauer, verwendet werden, um basierend auf den zeitlichen Verläufen der Betriebsgrößen (jeweils seit Inbetriebnahme der jeweiligen Fahrzeugbatterie) einen Alterungszustand der betreffenden Fahrzeugbatterie 41 zu ermitteln.
Der Alterungszustand (SOH: State of Health) ist die Schlüsselgröße zur Angabe einer verbleibenden Batteriekapazität oder verbleibenden Batterieladung. Der Alterungszustand stellt ein Maß für die Alterung der Fahrzeugbatterie oder eines Batterie-Moduls oder einer Batterie-Zelle dar und kann als Kapazitätserhaltungsrate (Capacity Retention Rate, SOH-C) oder als Anstieg des Innenwiderstands (SOH-R) angegeben werden. Die Kapazitätserhaltungsrate SOH-C ist als Verhältnis der gemessenen momentanen Kapazität zu einer Anfangskapazität der vollständig aufgeladenen Batterie angegeben. Die relative Änderung des Innenwiderstands SOH-R steigt mit zunehmender Alterung der Batterie an.
Bei dem zugrunde liegenden physikalischen Alterungsmodell handelt es sich um ein nichtlineares, mathematisches Modell, das auf Differenzialgleichungen basiert. Ein solches Modell ist aus dem Stand der Technik bekannt und ermöglicht es, durch Auswerten der Differenzialgleichungen durch Zustandsfortschreibung basierend auf den Betriebsgrößenverläufen (seit dem Inbetriebnahmezeitpunkt, bis zu dem zu betrachteten Zeitpunkt) einen jeweiligen physikalischen Alterungszustand zu bestimmen. Das Auswerten des physikalischen Alterungsmodells des Alterungszustandsmodells mit Betriebsgrößenverläufen, insbesondere seit Lebensdauerbeginn der Gerätebatterie, führt dazu, dass sich ein interner Zustand des Gleichungssystems der physikalischen Differenzialgleichungen einstellt, der einem physikalischen internen Zustand der Gerätebatterie entspricht.
Da das physikalische Alterungsmodell auf physikalischen und elektrochemischen Gesetzmäßigkeiten basiert, sind die Modellparameter des physikalischen Alterungsmodells Größen, die physikalische Eigenschaften angeben, wie z. B. zyklisierbares Lithium, ein Gleichgewichtspotenzial für eine Anodennebenreaktion, einen Transferkoeffizienten für die Anodennebenreaktion mit einem ersten Elektrolyten, einen Anodenpolarisationsfaktor, eine SEI Leitfähigkeit, mindestens einen Brüggemann-Koeffizienten für Anode und oder Kathode, mindestens eine Porösität der Anode oder Kathode, eine Abscheidungsrate, ein Gleichgewichtspotenzial für eine Kathodennebenreaktion, eine Nebenreaktionsrate an der Kathode, einen stromabhängigen Koeffizienten des mechanischen Stresses in dem aktiven Material der Anode, eine Gewichtung für den Kapazitätsverlust aufgrund Verlust von aktivem Material.
2 zeigt eine schematische Darstellung eines Verfahrens zum Bereitstellen von zeitlichen Verläufen von Betriebsgrößen bei Auftreten von kurzfristigen Datenlücken. Das Verfahren wird vorzugsweise in der Datenverarbeitungseinrichtung der Zentraleinheit 2 ausgeführt.
In Schritt S1 werden kontinuierlich zeitliche Verläufe von Betriebsgrößen der Fahrzeugbatterien 41 von den Fahrzeugen 4 empfangen. Die Betriebsgrößen F umfassen vorzugsweise die Batterietemperatur, der Batteriestrom, eine Klemmenspannung und ein Ladezustand. Die zeitlichen Verläufe der Betriebsgrößen werden vorzugsweise blockweise insbesondere komprimiert übertragen und in geeigneter Weise gespeichert.
In Schritt S2 werden aus den zeitlichen Verläufen der Betriebsgrößen eine Nutzungsverhaltensangabe ermittelt. Die Nutzungsverhaltensangaben umfassen mehrere Nutzungsangaben, wie die Nutzungsdynamikangabe, die Leistungsanforderungsangabe und die Vorausschau-Verhaltensangabe. Die Nutzungsverhaltensangabe wird für den Batteriestrom als erste Betriebsgröße ermittelt.
Als Nutzungsangabe wird beispielsweise die Nutzungsdynamikangabe bestimmt. Die Nutzungsdynamikangabe kann einen positiven Gradientenmittelwert und/oder einen negativen Gradientenmittelwert als den Durchschnittswert der positiven Gradienten bzw. den Durchschnittswert der negativen Gradienten des Batteriestroms angeben. Insbesondere wird dazu der Verlauf des Batteriestroms I in Zeitabschnitte unterteilt und für die Zeitabschnitte jeweils Stromgradienten ermittelt. Die positiven Stromgradienten und die negativen Stromgradienten werden separat gemittelt und als entsprechende Nutzungsdynamikangabe bereitgestellt, insbesondere als positive Nutzungsdynamikangabe für den gemittelten positiven Stromgradienten und als negative Nutzungsdynamikangabe für den gemittelten negativen Stromgradienten. Die positive Nutzungsdynamikangabe entspricht einem Entladeverhalten, und die negative Nutzungsdynamikangabe einem Ladeverhalten bei der Nutzung der Fahrzeugbatterie 41.
Durch Auswertung der entsprechenden Betriebsgrößenverläufe des Batteriestroms der Vielzahl von Fahrzeugen 4 der Fahrzeugflotte 3 können entsprechende Nutzungsdynamikangaben für eine Vielzahl von Fahrzeugen 4 angegeben werden. Daraus ergibt sich eine Streuung der möglichen Nutzungsdynamikangaben, die anhand eines Konfidenzintervalls für die jeweiligen Nutzungsdynamikangaben bereitgestellt werden können, insbesondere ein 99% Konfidenzintervall.
Eine weitere Nutzungsangabe kann einer Leistungsanforderungsangabe entsprechen. Die Leistungsanforderungsangabe kann einen positiven Mittelwert des Batteriestroms und/oder negativen Mittelwert des Batteriestroms als den Durchschnittswert der positiven Werte des Batteriestroms bzw. den Durchschnittswert der negativen Werte des Batteriestroms angeben. Die Leistungsanforderungsangabe wird also analog basierend auf den absoluten Werten des Batteriestroms bestimmt, indem kontinuierlich die Stromwerte erfasst und separat für positive und negative Stromwerte gemittelt werden. Man erhält jeweils eine jeweilige Leistungsanforderungsangabe als durchschnittlichen angeforderten Batteriestrom, insbesondere als positive Leistungsanforderungsangabe für den gemittelten positiven Stromwerte und als negative Leistungsanforderungsangabe für den gemittelten negativen Stromwert.
Ebenso wie für die Nutzungsdynamikangabe, können durch Auswertung der entsprechenden Betriebsgrößenverläufe des Batteriestroms der Vielzahl von Fahrzeugen 4 der Fahrzeugflotte 3 entsprechende positive und negative Leistungsanforderungsangabe für eine Vielzahl von Fahrzeugen 4 angegeben werden. Daraus ergibt sich eine Streuung der möglichen Leistungsanforderungsangaben, die anhand eines Konfidenzintervalls für die jeweiligen Nutzungsdynamikangaben bereitgestellt werden können, insbesondere ein 99% Konfidenzintervall.
Als weitere Nutzungsangabe kann die Vorausschau-Verhaltensangabe ermittelt werden. Die Vorausschau-Verhaltensangabe wird als eine durchschnittliche Zeitdauer zwischen Wechseln des Vorzeichens zwischen Änderungszeitpunkten bestimmt, wobei die Änderungszeitpunkte Zeitpunkten im Verlauf des Batteriestroms, bei denen ein Vorzeichenwechsel auftreten und/oder bei denen ein Sprung des Betrags des Gradienten des Batteriestroms von mehr als einem vorgegebenen Sprungbetrag auftreten, entsprechen. Die Vorausschau-Verhaltensangabe gibt an, wie vorausschauend der Fahrer des Fahrzeugs das Fahrzeug betreibt. Die durchschnittliche Dauer zwischen zwei aufeinanderfolgenden Änderungszeitpunkten kann als Vorausschauverhaltens-Angabe bereitgestellt werden.
In analoger Weise kann auch für die Vorausschauverhaltens-Angabe ein Konfidenzintervall durch entsprechende Ermittlung der Vorausschauverhaltens-Angabe der übrigen Betriebsgrößenverläufe der übrigen Fahrzeuge 4 der Fahrzeugflotte 3 ermittelt werden.
Die Ermittlung der Nutzungsangaben erfolgt kontinuierlich mit der Erfassung der Betriebsgrößenverläufe.
In Schritt S3 werden die jeweils aktuellsten Daten hinsichtlich des Auftretens einer Datenlücke für eine oder mehrere der Betriebsgrößen überprüft. Die Überprüfung erfolgt entsprechend für zeitliche Dauern von Datenlücken, die als kurzfristig anzusehen sind, insbesondere Datenlücken von zwischen 30 s und 30 Minuten, vorzugsweise von nicht mehr als 10 Minuten. Eine Datenlücke wird festgestellt, wenn für mindestens eine der Betriebsgrößen für den Zeitraum der Datenlücke keine oder keine gültigen Werte vorliegen. Datenlücken oder unplausible Datenwerte für einen Zeitraum weniger als ein vorgegebener Mindestzeitschwellenwert von z. B. 0,5 s werden dabei als Ausreißer gewertet und nicht als eine Datenlücke im Sinne dieser Erfindung angesehen. Eine Datenlücke größer als ein vorgegebener Maximalzeitschwellenwert von z. B. 30 Minuten ist für das nachfolgend beschriebene Verfahren zu lange und sollte daher nicht aus Gründen des wahrscheinlichen Fehlers bei der Anwendung der resultierenden Betriebsgrößenverläufe durch das entsprechende Modell angewendet werden.
Wird in Schritt S3 festgestellt, dass eine Datenlücke für eine dynamische Betriebsgröße, wie beispielsweise den Batteriestrom und den Ladezustand, vorliegt, (Alternative: Ja), so wird das Verfahren mit Schritt S4 fortgesetzt, anderenfalls (Alternative: Nein) wird zu Schritt S1 zurückgesprungen.
In Schritt S4 wird bei Nichtvorliegen der Batterietemperatur während der Datenlücke der Verlauf der Batterietemperatur durch Interpolation eines Werts der Batterietemperatur zu einem Anfangszeitpunkt der Datenlücke zu einem Wert der Batterietemperatur zu einem Endzeitpunkt der Datenlücke linear interpoliert. Dies ist für kurzzeitige Datenlücken zulässig, da die Batterietemperatur nur geringen Schwankungen unterworfen ist.
In Schritt S5 wird überprüft, ob während der Datenlücke nur einer der beiden Betriebsgrößen, der Batteriestrom oder der Ladezustand, nicht verfügbar ist. Ist dies der Fall (Alternative: Nein), wird das Verfahren mit Schritt S6 fortgesetzt, andernfalls (Alternative: Ja) wird festgestellt, dass beide Betriebsgrößen, der Batteriestrom I und der Ladezustand SOC, für den Zeitraum der Datenlücke nicht vorliegen, und das Verfahren wird mit Schritt S7 fortgesetzt.
In Schritt S6 kann bei Vorliegen des Verlaufs des Batteriestroms I durch Ladungsintegration der Verlauf des Ladezustands während der Datenlücke ermittelt werden. Bei Vorliegen des Verlaufs des Ladezustands kann durch dessen Ableitung der Verlauf des Batteriestroms I während der Datenlücke ermittelt werden. Anschließend wird zu Schritt S1 zurückgesprungen.
Wird in Schritt S5 festgestellt, dass sowohl der Batteriestrom I als auch der Ladezustand SOC während der Datenlücke nicht vorliegen, so wird in Schritt S7 zunächst ein möglicher Verlauf des Batteriestroms I zwischen dem Wert I₀ zu einem Anfangszeitpunkt der Datenlücke und dem Wert I₁ zu einem Endzeitpunkt der Datenlücke konstruiert.
Im Folgenden wird davon ausgegangen, dass während der Datenlücke ein Entladen der Fahrzeugbatterie 41 erfolgt. Das Entladen ist dadurch gekennzeichnet, dass der Anfangswert des Ladezustands SOC₀ höher ist als der Endwert des Ladezustands SOC₁.
Zur Bestimmung des konstruierten Verlaufs des Batteriestroms I wird zunächst der Stromgradient L₀₀ L₁₀ für den Anfangszeitpunkt t0 und den Endzeitpunkt t1 der Datenlücke bestimmt. Aus den so erhaltenen Anfangsgradienten L₀₀, dem Endgradienten L₁₀, der Zeitdauer der Vorausverhaltens-Angabe T_chng, der positiven Nutzungsdynamikangabe L₀₁ (mittlerer positiver Stromgradient), der negativen Nutzungsdynamikangabe L₁₁ (mittlerer negativer Stromgradient) und der positiven Leistungsanforderungsangabe (durchschnittlicher Entladestrom) I_dchrg wird nun ein Verlauf des Batteriestroms konstruiert, wie er beispielhaft in 3 dargestellt ist.
Die Konstruktion des Verlaufs des Batteriestroms während der Datenlücke kann entsprechend folgender Vorgehensweise durchgeführt werden:

- Ausgehend von dem Anfangszeitpunkt t0 wird ein erster Verlaufsabschnitt des Batteriestromverlaufs entsprechend dem Anfangsgradienten linear fortgeschrieben, bis zu einem ersten Zeitpunkt t00 (=t0+T_chng), der um die Zeitdauer der Vorausverhaltens-Angabe T_chng nach dem Anfangszeitpunkt t0 liegt.
- Weiterhin wird zur Bestimmung ein zweiten Verlaufsabschnitts ausgehend von dem ersten Zeitpunkt t00 wird der Batteriestromverlauf linear basierend auf der positiven Nutzungsdynamikangabe L₀₁ (dem mittleren positiven Stromgradienten) fortgeschrieben/extrapoliert, bis der Batteriestrom zu einem zweiten Zeitpunkt t01 den Wert der positiven Leistungsanforderungsangabe (durchschnittlicher Entladestrom) I_dchrg erreicht hat.
- Weiterhin wird zum Ermitteln eines fünften Verlaufsabschnitts von dem Endzeitpunkt t1 der Stromgradient L₁₀ zu dem Endzeitpunkt um die Zeitdauer der Vorausverhaltens-Angabe T_chng in die Vergangenheit linear bis zu einem vierten Zeitpunkt t11 (t1- T_chng) der Stromgradient L₁₀ für den Endzeitpunkt t1 extrapoliert/ fortgeschrieben.

- Ein vierter Verlaufsabschnitt des Batteriestromverlaufs wird bestimmt, indem aus der negativen Nutzungsdynamikangabe L₁₁ (mittlerer negativer Stromgradient) ausgehend von dem vierten Zeitpunkt t11 in die Vergangenheit linear extrapoliert/ fortgeschrieben wird.
- Ein dritter Zeitpunkt t10 wird bestimmt als der Schnittpunkt eines konstanten Verlaufs der positiven Leistungsanforderungsangabe ausgehend von dem Stromwert des zweiten Zeitpunkts t01 und des Batteriestromverlaufs basierend auf der Geraden der negativen Nutzungsdynamikangabe L₁₁ (mittlerer negativer Stromgradient), die von dem vierten Zeitpunkt t11 in die Vergangenheit fortgeschrieben ist. Zwischen dem zweiten Zeitpunkt und dem dritten Zeitpunkt t10 wird der dritte Verlaufsabschnitt des Batteriestroms als konstant angenommen.

Es ergibt sich der Batteriestromverlauf, wie er durch die zusammengesetzten Geradenabschnitte in 3 beispielhaft dargestellt ist. Nach einer Glättung ergibt sich ein Batteriestromverlauf, der in 3 mit I_gegl gekennzeichnet ist. Gestrichelt dargestellt ist zudem ein möglicher Batteriestromverlauf, der rekonstruiert werden soll.
Die Konfidenzintervalle der für die Erstellung verwendeten Nutzungsangaben, nämlich der Zeitdauer der Vorausverhaltens-Angabe T_chng, der positiven Nutzungsdynamikangabe L₀₁, der negativen Nutzungsdynamikangabe L₁₁ und der positiven Leistungsanforderungsangabe (durchschnittlicher Entladestrom) I_dchrg stellen Parameter dar, durch deren Variation der konstruierte Verlauf des Batteriestroms während eines nachfolgenden Optimierungsverfahren geändert werden kann.
Der abschnittsweise zusammengesetzte Batteriestromverlauf kann mithilfe einer Tiefpassfilterung geglättet werden, um abrupte Übergänge, die im realen Betrieb nicht vorkommen, zu glätten.
Aus dem ermittelten Verlauf des Batteriestroms wird in Schritt S8 im Folgenden ein Verlauf des Ladezustands während der Datenlücke mithilfe eines Batteriemodells oder mithilfe eines Integrationsverfahrens ermittelt, um einen modellierten Ladezustand SOC zu erhalten.
In Schritt S8 wird eine modellierte Ladezustandsangabe SOC1 zu dem Endzeitpunkt t1 der Datenlücke bestimmt. Dies kann durch Rekonstruktion mithilfe des Stromverlaufs unter Zuhilfenahme eines Batterie-System-Modells, das beispielsweise als Impedanzmodell ausgebildet sein kann, (siehe beispielsweise in N. A. Chaturvedi, R. Klein, J. Christensen, J. Ahmed and A. Kojic, „Algorithms for Advanced Battery-Management Systems,“ in IEEE Control Systems Magazine, vol. 30, no. 3, pp. 49-68, June 2010 oder R. Klein, N. A. Chaturvedi, J. Christensen, J. Ahmed, R. Findeisen and A. Kojic, „Electrochemical Model Based Observer Design for a Lithium-Ion Battery,“ in IEEE Transactions on Control Systems Technology, vol. 21, no. 2, pp. 289-301, March 2013) erfolgen, welches eingangsseitig den Batterietemperaturverlauf und den konstruierten Verlauf des Batteriestroms erhält und ausgangsseitig die Batteriespannung und den Ladezustand ausgibt. Vorzugsweise umfasst das Modell Butler-Volmer-Gleichungen zur Charakterisierung der nichtlinearen Stromabhängigkeit des Systems. Der Verlauf der Batterietemperatur ist anhand des Betriebsgrößenverlaufs bestimmt oder liegt beispielsweise nach Schritt S4 interpoliert vor.
Der angenommene Verlauf des Batteriestroms während der Datenlücke kann in Schritt S8 auch durch einfache Integration in einen Ladungszustandsverlauf und so in eine entsprechende Ladungsänderung umgesetzt werden. Insbesondere kann daraus ein Verlauf des Ladezustands SOC der Fahrzeugbatterie 41 ausgehend von einem Anfangs-Ladezustandswert SOC₀ zu einem Anfangszeitpunkt t0 der Datenlücke bestimmt werden. Die Ladezustandswerte ergeben sich aus der zeitlichen Integration der Batteriestromwerte während der Datenlücke ausgehend von dem bekannten Anfangs-Ladezustandswert SOC₀. Dieser Verlauf wird also ausgehend von dem Anfangs-Ladezustandswert SOC₀ zu dem Anfangszeitpunkt t0 der Datenlücke fortgeschrieben, so dass man einen modellierten End-Ladezustandswert SOC₁' zu einem Endzeitpunkt t1 der Datenlücke erhält, welcher maßgeblich das Kriterium zur Lösung des Optimierungsproblems charakterisiert.
Die Nutzung des Batterie-Systemmodells ermöglicht, die Temperaturabhängigkeit des Stromverlaufs, insbesondere in einer Hochstromphase, bei der Optimierung zu berücksichtigen.
In Schritt S9 wird überprüft, ob die Differenz zwischen dem modellierten End-Ladzustandswert SOC₁' zu einem Endzeitpunkt der Datenlücke und dem tatsächlichen End-Ladezustandswert SOC₁ zu dem Endzeitpunkt t1 der Datenlücke, die in 3 veranschaulicht ist, einen vorgegebenen Schwellenwert unterschreitet. Ist dies der Fall (Alternative: Ja), wird das Verfahren mit Schritt S10 fortgesetzt, andernfalls (Alternative: Nein) wird das Verfahren mit Schritt S11 fortgesetzt.
Anderenfalls werden die obigen Nutzungsangaben im Rahmen ihres jeweiligen Konfidenzintervalls mithilfe eines multivarianten Optimierungsverfahrens angepasst.
In Schritt S10 werden die zuletzt ermittelten Verläufe des Batteriestroms I und des Ladezustands SOC während der Datenlücke verwendet, um die Betriebsgrößenverläufe in der Datenlücke zu ergänzen.
Die vervollständigten Betriebsgrößenverläufe können nun in Schritt S12 für die Bestimmung eines Zustands, insbesondere des Alterungszustands SOH ausgewertet und das Verfahren entsprechend beendet werden.
Es wird in Schritt S11 ein Optimierungsverfahren ausgeführt, das das Ziel hat, die Differenz durch den modellierten End-Ladezustandswert SOC₁' zu einem Endzeitpunkt der Datenlücke und einem tatsächlichen End-Ladezustandswert SOC₁ zu einem Endzeitpunkt t1 der Datenlücke zu minimieren. Als mögliche Optimierungsverfahren kommen numerische Optimierungsverfahren, wie Regula-Falsi- und Newton-Raphson-Verfahren sowie gradientenfreie Verfahren als Blackbox-Optimierung, wie z.B. Bayes'sche Optimierung, in Betracht.
Während des Optimierungsverfahren wird insbesondere unter Zuhilfenahme des Batterie-Systemmodells eine Änderung des angenommenen Verlaufs des Batteriestroms während der Datenlücke so vorgenommen, dass sich der modellierte End-Ladezustandswert SOC₁' zu dem Endzeitpunkt der Datenlücke an den tatsächlichen End-Ladezustandswert SOC₁ zu dem Endzeitpunkt der Datenlücke annähert. Vorzugsweise wird, sofern verfügbar, auch die gemessene Batteriespannung zur Plausibilisierung des Systemmodells herangezogen.
Wird anfänglich von einem Verlauf des Batteriestroms während der Datenlücke ausgegangen, der wie oben beschrieben basierend auf der Nutzungsverhaltensangabe konstruiert wurde, so kann eine Anpassung des Verlaufs des Batteriestroms durch Ändern der durch die Nutzungsangaben bestimmten Parameter erreicht werden.

Claims

Computer-implementiertes Verfahren zum Vervollständigen eines Betriebsgrößenverlaufs (F) eines bestimmten elektrischen Energiespeichers (41) zum Bestimmen eines Zustands des Energiespeichers (41) basierend auf Betriebsgrößenverläufen, mit folgenden Schritten: - Bereitstellen (S1) eines Betriebsgrößenverlaufs mit einer Datenlücke, wobei zumindest die Verläufe einer ersten Betriebsgröße und einer zweiten Betriebsgröße zwischen einem Anfangszeitpunkt (t0) der Datenlücke und einem Endzeitpunkt (t1) der Datenlücke fehlen oder unplausibel sind; - Ermitteln (S7, S8, S9) von geschätzten Verläufen der ersten Betriebsgröße (I) und der zweiten Betriebsgröße (SOC) abhängig von einem Anfangswert (I₀, SOC₀) der ersten und der zweiten Betriebsgröße zu dem Anfangszeitpunkt und einem Endwert (I₁, SOC₁) der ersten und der zweiten Betriebsgröße (I, SOC) zu dem Endzeitpunkt und abhängig von einer Nutzungsverhaltensangabe, wobei die Nutzungsverhaltensangabe eine oder mehrere Nutzungsangaben umfasst, die eine Art der Nutzung und/oder Belastung des Energiespeichers (41) während eines Zeitraum, insbesondere während der gesamten bisherigen Lebensdauer, angibt; - Bestimmen (S10) eines Zustands des bestimmten Energiespeichers (41) abhängig von den geschätzten Verläufen der ersten Betriebsgröße (I) und der zweiten Betriebsgröße (SOC).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei der Zustand einem Alterungszustand (SOH) entspricht, der basierend auf einem Differentialgleichungs-System per Zeitintegrationsverfahren abhängig von mindestens dem ersten und dem zweiten Betriebsgrößenverlauf, insbesondere seit Inbetriebnahme (BoL) des bestimmten Energiespeichers (41), bestimmt wird.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei der erste und der zweite Betriebsgrößenverlauf voneinander abhängen, wobei insbesondere die Abhängigkeit des ersten und des zweiten Betriebsgrößenverlauf modellbasiert im Ermitteln von geschätzten Verläufen abbildbar ist.
Verfahren nach Anspruch 3, wobei für eine Ermittlung des zweiten Betriebsgrößenverlaufs ein Batterie-Modell eingesetzt wird, welches innerhalb von definierten Dynamik-Grenzen den zweiten Betriebsgrößenverlauf abhängig von dem ersten Betriebsgrößenverlauf bereitstellt; wobei insbesondere mithilfe eines Optimierungsverfahrens der erste Betriebsgrößenverlauf während der Datenlücke so optimiert wird, dass die Werte der ersten Betriebsgröße zu einem Anfangszeitpunkt und/oder einem Endzeitpunkt der Datenlücke mit bereitgestellten Werten übereinstimmen, wobei die Optimierung basierend auf der zweiten Betriebsgröße durchgeführt wird.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei der bestimmte Energiespeicher (41) einer Gerätebatterie entspricht, wobei der erste Betriebsgrößenverlauf einem Batteriestrom (I) und der zweite Betriebsgrößenverlauf einem Ladezustand (SOC) entsprechen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei der erste Betriebsgrößenverlauf durch Vorgabe eines angenommenen ersten Betriebsgrößenverlaufs und insbesondere durch eine nachfolgende Anpassung des ersten Betriebsgrößenverlaufs zur Minimierung eines Unterschieds zwischen einem modellierten Endwert der zweiten Betriebsgröße zu einem Endzeitpunkt der Datenlücke und einem tatsächlichen Endwert der zweiten Betriebsgröße bestimmt wird, wobei die Anpassung des ersten Betriebsgrößenverlaufs durch Variation einer oder mehrerer Nutzungsangaben durchgeführt wird.
Verfahren nach Anspruch 6, wobei die Anpassung des ersten Betriebsgrößenverlaufs durch Variation der einen oder der mehreren Nutzungsangaben durchgeführt wird, wobei die Variation abhängig von einem jeweiligen Konfidenzintervall jeder der einen oder der mehreren Nutzungsangaben durchgeführt wird, wobei die Konfidenzintervalle der einen oder der mehreren Nutzungsangaben von Betriebsgrößenverläufen von Energiespeichern einer Vielzahl von weiteren Geräten bestimmt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, wobei die Nutzungsangaben aus vor der Datenlücke erfassten Werten der ersten Betriebsgröße eine oder mehrere der folgenden Angaben umfassen: - eine Nutzungsdynamikangabe, die einen positiven Gradientenmittelwert und/oder negativen Gradientenmittelwert als den Durchschnittswert der positiven Gradienten bzw. den Durchschnittswert der negativen Gradienten der ersten Betriebsgröße angibt; - eine Leistungsanforderungsangabe, die einen positiven Mittelwert der ersten Betriebsgröße und/oder negativen Mittelwert der ersten Betriebsgröße als den Durchschnittswert der positiven Werte der ersten Betriebsgröße bzw. den Durchschnittswert der negativen Werte der ersten Betriebsgröße angibt; - eine Vorausschauverhaltens-Angabe als eine durchschnittliche Zeitdauer zwischen Wechseln des Vorzeichens zwischen Änderungszeitpunkten, wobei die Änderungszeitpunkte Zeitpunkten im Verlauf der ersten Betriebsgröße, bei denen ein Vorzeichenwechsel auftreten und/oder bei denen ein Sprung des Betrags des Gradienten der ersten Betriebsgröße von mehr als einem vorgegebenen Sprungbetrag auftreten, entsprechen.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei der erste Betriebsgrößenverlauf aus Verlaufsabschnitten des ersten Betriebsgrößenverlauf während der Datenlücke konstruiert wird, indem - ausgehend von einem Anfangszeitpunkt der Datenlücke der erste Verlaufsabschnitt entsprechend einem Anfangsgradienten linear bis zu einem ersten Zeitpunkt fortgeschrieben wird, der um die Zeitdauer der Vorausverhaltens-Angabe nach dem Anfangszeitpunkt liegt, wobei der Anfangsgradient dem zeitlichen Gradienten der ersten Betriebsgröße zu dem Anfangszeitpunkt der Datenlücke entspricht; - ausgehend von dem ersten Zeitpunkt ein zweiter Verlaufsabschnitt linear basierend auf dem positiven Gradientenmittelwert fortgeschrieben/extrapoliert wird, bis der Wert der ersten Betriebsgröße zu einem zweiten Zeitpunkt den positiven Mittelwert der Leistungsanforderungsangabe erreicht hat, - ausgehend von dem Endzeitpunkt ein fünfter Verlaufsabschnitt basierend auf einem Endgradienten der ersten Betriebsgröße zu dem Endzeitpunkt der Datenlücke linear um die Zeitdauer der Vorausverhaltens-Angabe in die Vergangenheit bis zu einem vierten Zeitpunkt extrapoliert/ fortgeschrieben wird; und - ausgehend von dem vierten Zeitpunkt der vierte Verlaufsabschnitt basierend auf dem negativen Gradientenmittelwert der Nutzungsdynamikangabe in die Vergangenheit bis zu einem dritten Zeitpunkt linear extrapoliert/ fortgeschrieben wird, wobei der dritte Zeitpunkt als der Schnittpunkt eines konstanten Verlaufs des positiven Mittelwerts der Leistungsanforderungsangabe und des vierten Verlaufsabschnitts bestimmt ist; - der dritte Verlaufsabschnitt als konstanter Verlauf der ersten Betriebsgröße in Höhe des Werts des positiven Mittelwerts der Leistungsanforderungsangabe ermittelt wird.
Vorrichtung zum Vervollständigen eines Betriebsgrößenverlaufs eines elektrischen Energiespeichers (41) zum Bestimmen eines Zustands des Energiespeichers (41) basierend auf Betriebsgrößenverläufen, wobei die Vorrichtung ausgebildet ist, zum: - Bereitstellen eines Betriebsgrößenverlaufs mit einer Datenlücke, wobei zumindest die Verläufe einer ersten Betriebsgröße und einer zweiten Betriebsgröße zwischen einem Anfangszeitpunkt (t0) der Datenlücke und einem Endzeitpunkt (t1) der Datenlücke fehlen oder unplausibel sind; - Ermitteln von geschätzten Verläufen der ersten Betriebsgröße (I) und der zweiten Betriebsgröße (SOC) abhängig von einem Anfangswert (I₀, SOC₀) der ersten und der zweiten Betriebsgröße zu dem Anfangszeitpunkt und einem Endwert (I₁, SOC₁) der ersten und der zweiten Betriebsgröße (I, SOC) zu dem Endzeitpunkt und abhängig von einer Nutzungsverhaltensangabe, wobei die Nutzungsverhaltensangabe eine oder mehrere Nutzungsangaben umfasst, die eine Art der Nutzung und/oder Belastung des Energiespeichers (41) während eines Zeitraum, insbesondere während der gesamten bisherigen Lebensdauer, angibt; - Bestimmen eines Zustands des bestimmten Energiespeichers (41) abhängig von den geschätzten Verläufen der ersten Betriebsgröße (I) und der zweiten Betriebsgröße (SOC).
Computerprogrammprodukt umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch mindestens eine Datenverarbeitungseinrichtung diese veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen.
Maschinenlesbares Speichermedium, umfassend Befehle, die bei der Ausführung durch mindestens eine Datenverarbeitungseinrichtung diese veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 9 auszuführen.