EP4605768A1 - Verfahren zum schätzen eines ladezustands einer batteriezelle, computerprogrammprodukt sowie batteriemanagementsystem - Google Patents

Verfahren zum schätzen eines ladezustands einer batteriezelle, computerprogrammprodukt sowie batteriemanagementsystem

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EP4605768A1
EP4605768A1 EP24704173.4A EP24704173A EP4605768A1 EP 4605768 A1 EP4605768 A1 EP 4605768A1 EP 24704173 A EP24704173 A EP 24704173A EP 4605768 A1 EP4605768 A1 EP 4605768A1
Authority
EP
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charge
management system
battery management
current
battery cell
Prior art date
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Pending
Application number
EP24704173.4A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Yassine Bensaad
Fabian Friedrichs
Judith BÄHR
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Mercedes Benz Group AG
Original Assignee
Mercedes Benz Group AG
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Filing date
Publication date
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    • 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
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
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    • 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]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables

Definitions

  • BMS battery management system
  • a current temperature of the battery cell is also determined and taken into account when estimating the current state of charge.
  • the state of charge is also temperature-dependent.
  • impedance spectra are measured at different charge states and temperatures. Impedance spectra of the battery cell are measured offline at different charge states, temperatures and aging states if possible. This data is necessary for training the data-driven estimation method.
  • impedance spectra are interpolated to a uniform reference frequency support point in the estimation model and are set up vector-wise.
  • the impedance spectra are thus interpolated and set up on a uniform frequency axis. All measured impedance spectra should be interpolated to the same frequency support points. These impedance spectra are set up vector-wise. Vectors then contain the real part of the impedance followed by its imaginary part.
  • impedance spectra are decomposed using a singular value decomposition in the estimation model.
  • the proposed approach is based on the orthogonal eigenmode decomposition (proper orthogonal Decomposition (POD).
  • POD Proper orthogonal Decomposition
  • the data-driven method uses the Singular Value Decomposition (SVD) as a stable matrix decomposition that always exists.
  • SVD Singular Value Decomposition
  • the current impedance spectrum is interpolated to a uniform reference frequency support point and set up vector-wise. This allows a reliable comparison of the current impedance spectra with the impedance spectra of the estimation model.
  • a further advantageous embodiment provides that the estimate is determined from an orthogonal eigenmode decomposition and reconstruction of the cell impedance.
  • the temperature and the state of charge of the lithium-ion battery cells can thus be determined from the orthogonal eigenmode decomposition and reconstruction of the cell impedance.
  • a further aspect of the invention relates to a computer program product with program code means which cause an electronic computing device to carry out a method according to the previous aspect when the program code means are processed by the electronic computing device.
  • the invention therefore also relates to a computer-readable storage medium with the computer program product.
  • the invention also relates to an electrical energy storage device with at least one battery management system according to the preceding aspect and with at least one battery cell.
  • Advantageous embodiments of the method are to be regarded as advantageous embodiments of the battery management system, the electrical energy storage device and the motor vehicle.
  • the motor vehicle is designed in particular as an at least partially electrically operated motor vehicle or as a fully electrically operated motor vehicle.
  • the battery management system 16 is designed to estimate a current state of charge 22 of the battery cell 14.
  • a second step S2 the impedance spectra are interpolated and placed on a uniform frequency axis. All measured impedance spectra are interpolated to the same frequency support point. These impedance spectra are placed vectorially. Vectors contain the real part of the impedance followed by its imaginary part.
  • orthogonal modes are placed. Vectorially Preprocessed impedance spectra are decomposed into the orthogonal modes using a singular value decomposition.
  • modes are cut off. The termination order r of the modal reduction is determined.
  • the first r-dominant modes are normalized and the rest are omitted accordingly.
  • the modal coordinates are generated.
  • the modal coordinates for the modal reconstruction are calculated and the references for the measured temperature and the estimated charge states are provided.
  • the estimation functions are then parameterized.
  • the polynomial function of the modal coordinates for estimating the charge state and the temperature are parameterized with the corresponding modal coordinates and the reference temperatures and charge states.
  • the estimation model 24 is then generated.
  • Lithium-ion batteries play a crucial role in the realization and success of electromobility concepts due to their high energy and power density.
  • the battery packs used in mobile applications are monitored by the battery management system 16 to ensure their reliable and optimal use. Safe operation through the Battery management system 16 requires compliance with battery operating limits and accurate condition estimation for different aging and temperature ranges.
  • impedance spectra are measured offline for as many aging states, temperatures and SOCs as possible.
  • the representation of each impedance spectrum Z(a>) in the complex plane is interpolated for a frequency vector a> re f and then rewritten in the vectorial form in Eq. 1.
  • the vectors of the measured impedance spectra Z T S0C are arranged in the matrix of snapshots Z as shown in Eq. (2).
  • the number of decomposed snapshots determines the maximum total number of modes generated m.
  • the number of modes necessary to accurately represent the state of charge and temperature dependencies is called the truncation order r.
  • the optimal truncation order r results from the number of dominant modes with singular values (diagonal values of the matrix £) greater than a threshold value a min to be determined. The latter denotes the threshold value of singular values that distinguish important from negligible dependence patterns or represent signal noise.
  • the modal reconstruction of state of charge and temperature dependencies in the reduced r-dimensional subspace of the dependency dynamics in Eq. (6) is based on the idea of separating variables.
  • a mode normalization is carried out according to Eq. (4).
  • the calculated eigenmodes are divided by their Euclidean norms for this purpose.
  • the normalized modes ⁇ retain the dimension of an impedance.
  • the matrix of the modes has the form in Eq. (5).
  • the reduced cell impedance Z T S0C is reconstructed as a linear combination of the orthogonal modes according to Eq. (6).

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Schätzen eines aktuellen Ladezustands (22) zumindest von einer Batteriezelle (14) eines elektrischen Energiespeichers (12) eines zumindest teilweise elektrisch betriebenen Kraftfahrzeugs (10) mittels eines Batteriemanagementsystems (16) des elektrischen Energiespeichers (12), mit den Schritten: - Vorgeben eines Schätzmodells (24) für Ladezustände der Batteriezelle (14) mittels einer elektronischen Recheneinrichtung (20) des Batteriemanagementsystems (16), wobei im Schätzmodell (24) modale Koordinaten von den Ladezuständen vorgegeben sind; - Erfassen von zumindest einem aktuellen Impedanzspektrum der Batteriezelle (14) mittels einer Erfassungseinrichtung (18) des Batteriemanagementsystems (16); - Bestimmen von aktuellen modalen Koordinaten des erfassten Impedanzspektrums mittels der elektronischen Recheneinrichtung (20); und - Schätzen des aktuellen Ladezustands (22) in Abhängigkeit von dem Schätzmodell (24) und den aktuellen modalen Koordinaten. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt sowie ein Batteriemanagementsystem (16).

Description

VERFAHREN ZUM SCHÄTZEN EINES LADEZUSTANDS EINER BATTERIEZELLE, COMPUTERPROGRAMMPRODUKT SOWIE BATTERIEMANAGEMENTSYSTEM
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Schätzen eines aktuellen Ladezustands zumindest von einer Batteriezelle eines elektrischen Energiespeichers eines zumindest teilweise elektrisch betriebenen Kraftfahrzeugs mittels eines Batteriemanagementsystems des elektrischen Energiespeichers gemäß dem geltenden Patentanspruch 1. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt sowie ein Batteriemanagementsystem.
Lithium-Ionen-Batteriezellen spielen aufgrund ihrer hohen Energie- und Leistungsdichte eine entscheidende Rolle für die Realisierung und den Erfolg von Elektromobilitätskonzepten. Die eingesetzten Batterie pakete in mobilen Anwendungen werden durch ein Batteriemanagementsystem (BMS) überwacht, um deren zuverlässige und optimale Nutzung zu gewährleisten. Ein sicherer Betrieb durch das Batteriemanagementsystem erfordert die Einhaltung der Batteriebetriebsgrenzen und eine genaue Zustandsschätzung für verschiedene Alterungs- und Temperaturbereiche.
Das Batteriemanagementsystem ist auf eine genaue Schätzung des Ladezustands (State of Charge - SoC) und deren noch verfügbaren Energie (State of Energy - SoE) angewiesen, um die Zuverlässigkeit des Fahrzeugsystems zu gewährleisten. Die Zelltemperaturschätzung ist relevant für das Einhalten der Betriebsgrenzen der Batteriezelle sowie das Berechnen der Temperaturabhängigkeiten der Batteriezustände wie zum Beispiel Zellinnenwiderstand.
Die EP 3 008 771 B1 beschreibt, dass die Innentemperatur einer elektrochemischen Vorrichtung ohne ein Thermoelement, ein Infrarotdetektor oder andere Hilfsvorrichtung zur Temperaturmessung gemessen werden kann. Einige Verfahren umfassen die Anregung einer elektrochemischen Vorrichtung mit einem Ansteuerungsprofil; die Erfassung von Spannungs- und Stromdaten von der elektrochemischen Vorrichtung als Reaktion auf das Ansteuerungsprofil; die Berechnung einer Impulsantwort aus den Strom- und Spannungsdaten; die Berechnung eines Impedanzspektrums der elektrochemischen Vorrichtung aus der Impulsantwort; die Berechnung eines Ladezustands der elektrochemischen Vorrichtung; und die anschließende Abschätzung der Innentemperatur der elektrochemischen Vorrichtung auf der Grundlage einer Temperatur-Impedanz- Ladezustands-Beziehung. Bei der elektrochemischen Vorrichtung kann es sich zum Beispiel um eine Batterie, eine Brennstoffzelle, eine Elektrolysezelle oder einen Kondensator handeln.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt sowie ein Batteriemanagementsystem zu schaffen, mittels welchen verbessert ein aktueller Ladezustand einer Batteriezelle abgeschätzt werden kann.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren, ein Computerprogrammprodukt sowie ein Batteriemanagementsystem gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungsformen sind in den Unteransprüchen angegeben.
Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Schätzen eines aktuellen Ladezustands zumindest von einer Batteriezelle eines elektrischen Energiespeichers eines zumindest teilweise elektrisch betriebenen Kraftfahrzeugs mittels eines Batteriemanagementsystems des elektrischen Energiespeichers. Es wird ein Schätzmodell für Ladezustände der Batteriezelle mittels einer elektronischen Recheneinrichtung des Batteriemanagementsystems vorgegeben, wobei im Schätzmodell modale Koordinaten von den Ladezuständen vorgegeben sind.
Es erfolgt das Erfassen von zumindest einem aktuellen Impedanzspektrum der Batteriezelle mittels einer Erfassungseinrichtung des Batteriemanagementsystems. Es werden aktuelle modale Koordinaten des erfassten Impedanzspektrums mittels der elektronischen Recheneinrichtung bestimmt. Es erfolgt das Schätzen des aktuellen Ladezustands in Abhängigkeit von dem Schätzmodell und den aktuellen modalen Koordinaten.
Insbesondere ist somit ein Verfahren zur Schätzung des Ladezustands, insbesondere des State of Charge (SoC), und beispielsweise auch von einer Temperatur von insbesondere als Silizium-Ionen-Batteriezellen ausgebildeten Batteriezellen basierend auf einer elektrochemischer-lmpedanz-Spektroskopie vorgeschlagen. Der vorgeschlagene Algorithmus basiert auf einer datengetriebenen Modalreduktion durch orthogonalen Eigenmodenzerlegung. Erkenntnisse aus gemessenen Temperaturen, geschätzten Ladezuständen und den dazugehörigen Impedanzspektren werden insbesondere offline in so genannten Low-Rank-Mustern verschlüsselt, die sich für die on-Board-Anwendung eignen. Es ist eine Routine vorgeschlagen, mit der jedes Impedanzspektrum mit ungefähr beispielsweise zehn modalen Koordinaten der dominierenden Dynamik der Impedanzspektren in Abhängigkeit von Temperatur- und Ladezustand dargestellt werden kann. Die Zelltemperatur und -Ladezustände werden on-Board mit einer parametrierten Polynomfunktion der modalen Koordinaten geschätzt. Dadurch werden sowohl eine genauere als auch eine schnellere Ladezustands- und Temperaturschätzung im Vergleich zum Stand der Technik ermöglicht.
Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltungsform wird zusätzlich eine aktuelle Temperatur der Batteriezelle bestimmt und beim Schätzen des aktuellen Ladezustands berücksichtigt. Insbesondere ist der Ladezustand auch temperaturabhängig. Durch das Abschätzen der Temperatur, insbesondere auch in Abhängigkeit von den modalen Koordinaten, kann somit zuverlässig auf den aktuellen Ladezustand der Batteriezelle geschlossen werden.
Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn beim Schätzmodell eine Vielzahl von Temperaturen und/oder Alterungszuständen und/oder Ladezuständen berücksichtigt werden. Insbesondere werden somit Impedanzspektren bei verschiedenen Ladezuständen und Temperaturen gemessen. Impedanzspektren der Batteriezelle werden dabei möglichst bei unterschiedlichen Ladezuständen, Temperaturen und Alterungszuständen offline vermessen. Diese Daten sind notwendig für das Trainieren der datengetriebenen Schätzmethode.
Weiterhin vorteilhaft ist, wenn bei dem Schätzmodell Impedanzspektren auf eine einheitliche Referenzfrequenzstützstelle interpoliert werden und vektorweise aufgestellt werden. Insbesondere werden somit die Impedanzspektren interpoliert und auf eine einheitliche Frequenzachse aufgestellt. Alle gemessenen Impedanzspektren sollen auf die gleichen Frequenz-Stützstellen interpoliert werden. Diese Impedanzspektren werden vektoriell aufgestellt. Vektoren beinhalten dann den Realteil der Impedanz gefolgt von ihrem Imaginärteil.
Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn beim Schätzmodell Impedanzspektren mittels einer Singulärwertzerlegung zerlegt werden. Insbesondere basiert somit der vorgeschlagene Ansatz auf der orthogonalen Eigenmodenzerlegung (Proper Orthogonal Decomposition, POD). Die datengesteuerte Methode nutzt dabei die Singulärwertzerlegung (Singular Value Decomposition, SVD) als stabile Matrixzerlegung, die immer existiert. Der Ansatz beschreibt somit ein Verfahren, das die komplexe nichtlineare Abhängigkeit der Zellimpedanz von Ladezustand und Temperatur in ihre dominierenden Low-Rank-Muster codiert.
Ebenfalls vorteilhaft ist, wenn das aktuelle Impedanzspektrum auf eine einheitliche Referenzfrequenzstützstelle interpoliert wird und vektorweise aufgestellt wird. Somit kann ein zuverlässiger Vergleich der aktuellen Impedanzspektren mit den Impedanzspektren des Schätzmodells durchgeführt werden.
Eine weitere vorteilhafte Ausgestaltungsform sieht vor, dass die Schätzung aus einer orthogonalen Eigenmodenzerlegung und Rekonstruktion von der Zellimpedanz ermittelt wird. Insbesondere kann beispielsweise die Temperatur und der Ladezustand von den Lithium-Ionen-Batteriezellen aus der orthogonalen Eigenmodenzerlegung und Rekonstruktion von der Zellimpedanz somit ermittelt werden.
Ferner hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn das aktuelle Impedanzspektrum aktiv und/oder passiv erfasst wird. Somit kann auf unterschiedliche Art und Weise das Impedanzspektrum erfasst werden. Dadurch kann eine einfache und dennoch zuverlässige Bestimmung des aktuellen Impedanzspektrums realisiert werden.
Bei dem vorgestellten Verfahren handelt es sich insbesondere um ein computerimplementiertes Verfahren. Daher betrifft ein weiterer Aspekt der Erfindung ein Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln, welche eine elektronische Recheneinrichtung dazu veranlassen, wenn die Programmcodemittel von der elektronischen Recheneinrichtung abgearbeitet werden, ein Verfahren nach dem vorhergehenden Aspekt durchzuführen.
Ferner betrifft die Erfindung daher auch ein computerlesbares Speichermedium mit dem Computerprogrammprodukt.
Ein nochmals weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Batteriemanagementsystem für einen elektrischen Energiespeicher zum Schätzen eines aktuellen Ladezustands zumindest von einer Batteriezelle des elektrischen Energiespeichers eines zumindest teilweise elektrisch betriebenen Kraftfahrzeugs, mit zumindest einer Erfassungseinrichtung und einer elektronischen Recheneinrichtung, wobei das Batteriemanagementsystem zum Durchführen eines Verfahrens nach dem vorhergehenden Aspekt ausgebildet ist. Insbesondere wird das Verfahren mittels des Batteriemanagementsystems durchgeführt.
Die elektronische Recheneinrichtung weist beispielsweise Prozessoren, Schaltkreise, insbesondere integrierte Schaltkreise, sowie weitere elektronische Bauteile auf, um entsprechende Verfahrensschritte durchführen zu können.
Ferner betrifft die Erfindung auch einen elektrischen Energiespeicher mit zumindest einem Batteriemanagementsystem nach dem vorhergehenden Aspekt sowie mit zumindest einer Batteriezelle.
Ein nochmals weiterer Aspekt der Erfindung betrifft auch ein Kraftfahrzeug mit einem elektrischen Energiespeicher nach dem vorhergehenden Aspekt.
Vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Verfahrens sind als vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Batteriemanagementsystems, des elektrischen Energiespeichers sowie des Kraftfahrzeugs anzusehen.
Das Kraftfahrzeug ist dabei insbesondere als zumindest teilweise elektrisch betriebenes Kraftfahrzeug oder als vollelektrisch betriebenes Kraftfahrzeug ausgebildet.
Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie anhand der Zeichnung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in der einzigen Figur alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
Dabei zeigen:
Fig. 1 ein schematisches Blockschaltbild gemäß einer Ausführungsform eines Kraftfahrzeugs mit einer Ausführungsform eines elektrischen Energiespeichers mit einer Ausführungsform eines Batteriemanagementsystems; und Fig. 2 ein schematisches Ablaufdiagramm gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens.
In den Figuren sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen.
Fig. 1 zeigt ein schematisches Blockschaltbild gemäß einer Ausführungsform eines Kraftfahrzeugs 10. Das Kraftfahrzeug 10 ist insbesondere als zumindest teilweise elektrisch betriebenes Kraftfahrzeug beziehungsweise als vollelektrisch betriebenes Kraftfahrzeug 10 ausgebildet. Das Kraftfahrzeug 10 weist zumindest einen elektrischen Energiespeicher 12 auf, wobei der elektrische Energiespeicher 12 zumindest eine Batteriezelle 14, insbesondere in der Form einer Lithium-Ionen-Batteriezelle sowie zumindest ein Batteriemanagementsystem 16. Das Batteriemanagementsystem 16 weist zumindest eine Erfassungseinrichtung 18 sowie eine elektronische Recheneinrichtung 20 auf.
Das Batteriemanagementsystem 16 ist zum Schätzen eines aktuellen Ladezustands 22 der Batteriezelle 14 ausgebildet.
Fig. 2 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm gemäß einer Ausführungsform des Verfahrens. Auf der linken Seite der Fig. 2 ist insbesondere das so genannte off-Board- Verfahren gezeigt und auf der rechten Seite das so genannte on-Board-Verfahren. Insbesondere handelt es sich bei dem off-Board-Verfahren um eine Offlinevorbereitung beziehungsweise um eine einmalige Parametrierung. In einem ersten Schritt S1 werden Impedanzspektren bei verschiedenen Ladezuständen und Temperaturen gemessen. Insbesondere werden dabei die Impedanzspektren der Batteriezelle 14 möglichst bei unterschiedlichen Ladezuständen, Temperaturen und Alterungszuständen offline vermessen. Diese Daten sind notwendig für das Trainieren der datengetriebenen Schätzmethode.
In einem zweiten Schritt S2 werden die Impedanzspektren interpoliert und auf eine einheitliche Frequenzachse aufgestellt. Alle gemessenen Impedanzspektren werden auf die gleiche Frequenz-Stützstelle interpoliert. Diese Impedanzspektren werden vektoriell aufgestellt. Vektoren beinhalten dabei den Realteil der Impedanz gefolgt von ihrem Imaginärteil. Im dritten Schritt S3 werden orthogonale Moden aufgestellt. Vektoriell aufgestellte vorverarbeitete Impedanzspektren werden mit Hilfe einer Singulärwertzerlegung in die orthogonalen Moden zerlegt. Im vierten Schritt S4 werden Moden abgeschnitten. Die Abbruchreihenfolge r der modalen Reduktion wird dabei bestimmt. In einem fünften Schritt S5 werden die ersten r-dominanten Moden normalisiert und die restlichen entsprechend weggelassen. Im sechsten Schritt S6 werden die modalen Koordinaten erzeugt. Für jedes vorverarbeitete Impedanzspektrum werden die modalen Koordinaten für die modale Rekonstruktion ausgerechnet und die Referenzen für die gemessene Temperatur und die geschätzten Ladezustände bereitgestellt. In einem siebten Schritt S7 erfolgt dann wiederum die Parametrierung der Schätzfunktionen. Die Polynomfunktion der modalen Koordinaten zur Schätzung vom Ladezustand und der Temperatur werden mit den entsprechenden modalen Koordinaten und den Referenztemperaturen und Ladezuständen parametriert. Es wird dann das Schätzmodell 24 erzeugt.
Nachfolgend wird nun die so genannte on-Board-Applikation näher beschrieben. Dies erfolgt bei jeder Impedanzbestimmung. Das Schätzmodell 24 wird dabei bereitgestellt. In einem achten Schritt S8 wird das aktuelle Impedanzspektrum der Batteriezelle 14 bestimmt. Insbesondere mit spezieller Hardware kann die Zellimpedanz on-Board vermessen werden. Alternativ kann eine passive Impedanzspektroskopie aus der Signalanalyse von Strom und Spannung der Batteriezelle 14 durchgeführt werden. In einem neunten Schritt S9 werden die Impedanzspektren interpoliert und auf eine einheitliche Frequenzachse aufgestellt. Ein On-Board-erfasstes Impedanzspektrum wird auf die gleichen Frequenz-Stützstellen interpoliert und vektoriell aufgestellt, analog zu den entsprechenden offline gemessenen Impedanzspektren. Im zehnten Schritt S10 werden die entsprechenden aktuellen modalen Koordinaten erzeugt. Die modalen Koordinaten werden ausgerechnet und optional der Rekonstruktionsfehler als Indikator für die Güte der Schätzung ausgegeben. In einem elften Schritt S11 erfolgt dann wiederum die Auswertung der parametrierten Schätzfunktionen für die Zelltemperatur und für den Ladezustand.
Lithium-Ionen-Batterien (LIBs) spielen aufgrund ihrer hohen Energie- und Leistungsdichte eine entscheidende Rolle für die Realisierung und den Erfolg von Elektromobilitätskonzepten. Die eingesetzten Batterie pakete in mobilen Anwendungen werden durch das Batteriemanagementsystem 16 überwacht, um deren zuverlässige und optimale Nutzung zu gewährleisten. Ein sicherer Betrieb durch das Batteriemanagementsystem 16 erfordert die Einhaltung der Batteriebetriebsgrenzen und eine genaue Zustandsschätzung für verschiedene Alterungs- und Temperaturbereiche.
Das Batteriemanagementsystem 16 ist auf eine genaue Schätzung des Ladezustands (SOC) und der noch verfügbaren Energie (State-of-Energy, SOE) angewiesen, um die Zuverlässigkeit des Fahrzeugsystems zu gewährleisten. Die Zelltemperaturschätzung ist relevant für das Einhalten der Betriebsgrenzen der Batteriezelle 14 sowie das Berechnen der Temperaturabhängigkeiten der Batteriezustände wie z.B. der Zellinnenwiderstand.
Es wird hier ein on-board tauglicher Algorithmus für Zellkerntemperatur und Ladezustandsschätzung vorgeschlagen unter Verwendung von bewährten Signalverarbeitungsalgorithmen. Der Ansatz basiert auf der orthogonalen Eigenmodenzerlegung (Proper orthogonal decomposition, POD). Die datengesteuerte Methode nutzt die Singulärwertzerlegung (Singular value decomposition, SVD) als stabile Matrixzerlegung, die immer existiert. Der Ansatz beschreibt ein Verfahren, das die komplexe nichtlineare Abhängigkeit der Zellimpedanz von Ladezustand und Temperatur in ihre dominierenden Low-Rank-Muster kodiert.
Es werden zum Zweck der Parametrierung der Schätzfunktionen offline Impedanzspektren bei möglichst vielen Alterungszuständen, Temperaturen und SOCs vermessen. Die Darstellung jedes Impedanzspektrums Z(a>) in der Komplexen Ebene wird für ein Frequenzvektor a>ref interpoliert und anschließend in die vektorielle Form in Gl. 1 umgeschrieben. Die Vektoren der gemessenen Impedanzspektren ZT S0C werden in die Matrix der snapshots Z eingeordnet wie in Gl. (2) dargestellt.
Es wird ein Satz orthogonaler Moden U generiert, die die Beteiligung von Ladezustand- und Temperaturabhängigkeit zu den Impedanzspektren beschreiben, indem die Eigenmodenzerlegung mithilfe der SVD in GL. (3) durchgeführt wird.
Die Anzahl der zerlegten Snapshots (Impedanzspektren) bestimmt die maximale Gesamtzahl der erzeugten Moden m. Die Anzahl der Moden, die notwendig sind, um die Ladezustand- und Temperaturabhängigkeiten genau darzustellen, bezeichnet die Kürzungsreihenfolge r. Die optimale Kürzungsreihenfolge r ergibt sich aus der Anzahl der dominanten Moden mit singulären Werten (Diagonalwerte der Matrix £) größer als ein zu bestimmender Schwellenwert amin. Letzteres bezeichnet den Schwellenwert von singulären Werten, die wichtige von vernachlässigbaren Abhängigkeitsmuster unterscheiden oder Signalrauschen darstellen. Die erste Mode dominiert die Abhängigkeit der Impedanz von Ladezustand und Temperatur. Die Beteiligung der verbleibenden Moden an der zu beschreibenden Abhängigkeit nimmt üblicherweise exponentiell ab. Daher werden nur die ersten r Moden beibehalten, und die verbleibenden Moden werden abgeschnitten. ib.- = ~ IITPZj~ll ( v4) '
Da die Moden in unterschiedlichem Maße an der Beschreibung von Ladezustand- und Temperaturabhängigkeiten beteiligt sind, sind ihre Größenordnungen unterschiedlich. Die modale Rekonstruktion von Ladezustand- und Temperaturabhängigkeiten im reduzierten r-dimensionalen Unterraum der Abhängigkeitsdynamik in Gl. (6) liegt der Idee der Trennung von Variablen zugrunde. Um die Vergleichbarkeit der Modalkoordinaten zu ermöglichen wird eine Modennormalisierung nach Gl. (4) durchgeführt. Die berechneten Eigenmoden werden zu diesem Zweck durch ihre euklidischen Normen dividiert. Die normalisierten Moden ^behalten die Dimension einer Impedanz bei. Die Matrix der Moden hat die Forn in Gl. (5). Die reduzierte Zellimpedanz ZT S0C wird als lineare Kombination der orthogonalen Moden gemäß Gl. (6) rekonstruieren. Mit dem Schätzer in Gl. (7) wird der modale Koordinatenvektor k nach einer on-board Impedanzmessung berechnet. Dabei bezeichnet i die Beobachtungsmatrix des Schätzers. Der optimale Wert der Schätzvariablen k ist die Projektion des Impedanzspektrums ZT S0C im r-dimensionalen Unterraum der Abhängigkeitsmuster von Temperatur und Ladezustand, der von den orthogonalen Moden ipj überspannt wird.
Aus den gemessenen Temperaturen und Referenzladezuständen werden offline die Schätzfunktionen für ladezustände und Temperatur entsprechend Gl. (8) und Gl. (9) mit einem Optimierer parametriert.
Für die On-Board-Anwendung wird nach der Berechnung der modalen Koordinaten lediglich die Schätzfunktion mit der geeigneten Parametrisierung auf dem Batteriemanagementsystem 16 ausgewertet.
Bezugszeichenliste
10 Kraftfahrzeug
12 elektrischer Energiespeicher
14 Batteriezelle
16 Batteriemanagementsystem
18 Erfassungseinrichtung
20 elektronische Recheneinrichtung
22 Ladezustand
24 Schätzmodell
S1 bis S11 Schritte des Verfahrens

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Schätzen eines aktuellen Ladezustands (22) zumindest von einer Batteriezelle (14) eines elektrischen Energiespeichers (12) eines zumindest teilweise elektrisch betriebenen Kraftfahrzeugs (10) mittels eines Batteriemanagementsystems (16) des elektrischen Energiespeichers (12), mit den Schritten:
- Vorgeben eines Schätzmodells (24) für Ladezustände der Batteriezelle (14) mittels einer elektronischen Recheneinrichtung (20) des Batteriemanagementsystems (16), wobei im Schätzmodell (24) modale Koordinaten von den Ladezuständen vorgegeben sind;
- Erfassen von zumindest einem aktuellen Impedanzspektrum der Batteriezelle (14) mittels einer Erfassungseinrichtung (18) des Batteriemanagementsystems (16);
- Bestimmen von aktuellen modalen Koordinaten des erfassten Impedanzspektrums mittels der elektronischen Recheneinrichtung (20); und
- Schätzen des aktuellen Ladezustands (22) in Abhängigkeit von dem Schätzmodell (24) und den aktuellen modalen Koordinaten.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass zusätzlich eine aktuelle Temperatur der Batteriezelle (14) bestimmt wird und beim Schätzen des aktuellen Ladezustands (22) berücksichtigt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass beim Schätzmodell (24) eine Vielzahl von Temperaturen und/oder Alterungszuständen und/oder Ladezuständen berücksichtigt werden.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Schätzmodell (24) Impedanzspektren auf eine einheitliche Referenzfrequenzstützstelle interpoliert werden und vektorweise aufgestellt werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass beim Schätzmodell (24) Impedanzspektren mittels einer Singulärwertzerlegung zerlegt werden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das aktuelle Impedanzspektrum auf eine einheitliche Referenzfrequenzstützstelle interpoliert wird und vektorweise aufgestellt wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Schätzung aus einer orthogonalen Eigenmodenzerlegung und Rekonstruktion von der Zellimpedanz ermittelt wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das aktuelle Impedanzspektrum aktiv und/oder passiv erfasst wird.
9. Computerprogrammprodukt mit Programmcodemitteln, welche eine elektronische Recheneinrichtung (20) dazu veranlassen, wenn die Programmcodemittel von der elektronischen Recheneinrichtung (20) abgearbeitet werden, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 durchzuführen.
10. Batteriemanagementsystem (16) für einen elektrischen Energiespeicher (12) zum Schätzen eines aktuellen Ladezustands (22) zumindest von einer Batteriezelle (14) des elektrischen Energiespeichers (12) eines zumindest teilweise elektrisch betriebenen Kraftfahrzeugs (10), mit zumindest einer Erfassungseinrichtung (18) und einer elektronischen Recheneinrichtung (20), wobei das Batteriemanagementsystem (16) zum Durchführen eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8 ausgebildet ist.
EP24704173.4A 2023-03-10 2024-02-08 Verfahren zum schätzen eines ladezustands einer batteriezelle, computerprogrammprodukt sowie batteriemanagementsystem Pending EP4605768A1 (de)

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PCT/EP2024/053233 WO2024188553A1 (de) 2023-03-10 2024-02-08 Verfahren zum schätzen eines ladezustands einer batteriezelle, computerprogrammprodukt sowie batteriemanagementsystem

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EP4605768A1 true EP4605768A1 (de) 2025-08-27

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