EP4689684A1 - Procede d'evaluation de la fiabilite de cellules d'une batterie pour vehicule - Google Patents

Procede d'evaluation de la fiabilite de cellules d'une batterie pour vehicule

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EP4689684A1
EP4689684A1 EP24713526.2A EP24713526A EP4689684A1 EP 4689684 A1 EP4689684 A1 EP 4689684A1 EP 24713526 A EP24713526 A EP 24713526A EP 4689684 A1 EP4689684 A1 EP 4689684A1
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EP
European Patent Office
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variance
cells
battery
main
damage
Prior art date
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Pending
Application number
EP24713526.2A
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German (de)
English (en)
Inventor
Matthieu Plantier
Papa Medoune Ndiaye
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Stellantis Auto SAS
Original Assignee
Stellantis Auto SAS
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Filing date
Publication date
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    • B60L2260/40Control modes
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Definitions

  • batteries are known which are used to supply energy to at least one electric traction motor included in the vehicle and to be recharged by an electrical terminal external to the vehicle and/or by the electric motor in generator operation.
  • the battery In use, the battery is subjected to numerous stress factors formed for example by the operating temperature, the frequency of charging and discharging of the battery as well as the average depth of discharge of the battery.
  • a used battery is very expensive to replace or even to repair, inducing very low levels of unreliability, for which adequate risk management must be carried out because it is systematically associated with a guarantee of several years, for example 8 years, and/or several tens of thousands of kilometers, for example 160,000 km.
  • the aim of the invention is in particular to propose a method for evaluating the reliability of cells of a more robust battery.
  • the invention thus relates, in its broadest sense, to a method for evaluating the reliability of cells of a vehicle battery, the method comprising the steps, executed by calculation means, of: - Determining several values of damage of the battery according to measurements obtained during a battery damage test carried out over a predetermined period; - Determining several values of loss of capacity of each of the cells according to capacity measurements carried out during the predetermined period; - Determine, by means of a Bayesian analysis of the determined damage values and capacity loss values, - A first main variance of a linear regression function of a variance of a measurement error over the entire battery and of a variance of a measurement noise of the cells; - A second main variance of capacity balances function of a variance of differences in aging rate between the cells and of the variance of a measurement noise of the cells for a determined damage level; - A third main variance function of the
  • the method according to the invention may have one or more complementary characteristics among the following, considered individually or according to all technically possible combinations.
  • the linearization is a log-linearization.
  • each damage to the battery is determined as a function of measurements of temperatures, states of charge, current and depth of discharge.
  • Another aspect of the invention relates to a computer program product comprising instructions which, when the program is executed by calculation means, lead the latter to implement the steps of the method according to any one of the aforementioned aspects of the invention.
  • the predetermined period can for example be between 6 months and 18 months, typically 12 months.
  • the stress factors can be formed by temperatures, states of charge, currents and depths of discharge.
  • each battery damage can be determined based on measurements of temperatures, states of charge, current and depth of discharge.
  • the method 100 also comprises a step of determining 102 several capacity loss values of each of the cells of the battery as a function of capacity measurements carried out during the predetermined period. Thus, it is possible to determine the capacity loss of each of the cells as a function of the damage determined in step 101.
  • the method 100 further comprises a step of determining 103, by means of a Bayesian analysis of the damage values and the capacity loss values determined, - A first main variance ⁇ ⁇ of a linear regression as a function of a variance of a measurement error over the entire battery and of a variance of a measurement noise of the cells; - A second main variance ⁇ of capacity balances as a function of a variance of differences in aging rates between the cells and of the variance of a measurement noise of the cells for a determined level of damage; - A third main variance ⁇ ⁇ as a function of the variance of a measurement noise of the cells; and - An analysis component r and ⁇ of two corrective parameters of correspondence between the damage values and the determined capacity loss values.
  • a measurable cell is understood to mean a single cell or at least two cells in parallel sharing the same measurement sensor.
  • the method 100 further comprises a step of determining 104 variance values by means of a Monte Carlo analysis of the results of the first, second, third main variances and the analysis component.
  • a variance of differences in aging rate between the cells of the battery or a variance of a measurement error on the entire battery is negative, this negative variance is ignored when performing the Monte Carlo analysis.
  • the method 100 further comprises a step of determining 105, by means of a statistical reliability analysis, a reliability rate for each variance value determined by means of the Monte Carlo analysis.
  • the statistical analysis is formed by a stress-strength analysis.

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Abstract

Un aspect de l'invention concerne un procédé 100 d'évaluation de la fiabilité de cellules d'une batterie pour véhicule, le procédé 100 comportant les étapes de : - Déterminer 103 au moyen d'une analyse bayésienne de valeurs de dommage et de valeurs de perte de capacité déterminées : - Une première variance principale d'une régression linéaire; - Une deuxième variance principale de bilans de capacité; - Une troisième variance principale fonction d'une variance d'un bruit de mesure des cellules; - Une composante d'analyse d'au moins un paramètre correctif de correspondance entre les valeurs de dommage et les valeurs de perte de capacité; - Déterminer 104 des valeurs de variance au moyen d'une analyse de Monte-Carlo des variances principales et de la composante d'analyse; - Déterminer 105, au moyen d'une analyse de fiabilité statistique, un taux de fiabilité pour chaque valeur de variance déterminée au moyen de ladite analyse de Monte-Carlo.

Description

DESCRIPTION TITRE DE L’INVENTION : PROCEDE D’EVALUATION DE LA FIABILITE DE CELLULES D’UNE BATTERIE POUR VEHICULE [0001] La présente invention revendique la priorité de la demande française N°2303254 déposée le 3.04.2023 dont le contenu (texte, dessins et revendications) est ici incorporé par référence. [0002] Un aspect de l’invention se rapporte à un procédé d’évaluation de la fiabilité de cellules d’une batterie pour véhicule électrique ou hybride. On entend pour la suite de la description par batterie, une simple batterie ou un pack batteries. [0003] L’invention trouve des applications pour tous les types de batteries, par exemple de type 12V, 48V ou encore 400V. [0004] On connait par exemple des batteries utilisées pour fournir de l’énergie à au moins un moteur électrique de traction que comporte le véhicule et pour être rechargées par une borne électrique externe au véhicule et/ou par le moteur électrique en fonctionnement générateur. [0005] En utilisation, la batterie est soumise à de nombreux facteurs de stress formés par exemple par la température de fonctionnement, la fréquence de charge et de décharge de la batterie ainsi que la profondeur de décharge moyenne de la batterie. [0006] Une batterie usagée est très couteuse à remplacer ou même à réparer, induisant des niveaux de non-fiabilité très faible, pour lequel une gestion de risque adéquate doit être faite car systématiquement associée à une garantie de plusieurs années, par exemple 8 années, et/ou de plusieurs dizaines de milliers de kilomètres, par exemple 160000km. [0007] Afin de vérifier la fiabilité d’une batterie, il est connu un procédé d’évaluation de la fiabilité de cellules d’une batterie consistant à déterminer plusieurs valeurs de dommage de la batterie en fonction de mesures obtenues lors d’un test de dommage de la batterie réalisé sur une période d’une année et de déterminer plusieurs valeurs de perte de capacité de chacune des cellules en fonction de mesures de capacité réalisées périodiquement au cours de l’année de test. [0008] Ce type de test permet de vérifier la fiabilité d’une batterie mais est néanmoins limité car le test peut être erroné. Lorsque le niveau de fiabilité est erroné, la batterie peut présenter une durée de vie inférieure à la garantie et ceci est dommageable pour le client et le constructeur. [0009] Le but de l'invention est notamment de proposer un procédé d’évaluation de la fiabilité de cellules d’une batterie plus robuste. [0010] Dans ce contexte, l’invention se rapporte ainsi, dans son acceptation la plus large, à un procédé d’évaluation de la fiabilité de cellules d’une batterie pour véhicule, le procédé comportant les étapes, exécutées par des moyens de calcul, de : - Déterminer plusieurs valeurs de dommage de la batterie en fonction de mesures obtenues lors d’un test de dommage de la batterie réalisé sur une période prédéterminée ; - Déterminer plusieurs valeurs de perte de capacité de chacune des cellules en fonction de mesures de capacité réalisées lors de la période prédéterminée ; - Déterminer, au moyen d’une analyse bayésienne des valeurs de dommage et des valeurs de perte de capacité déterminées, - Une première variance principale d’une régression linéaire fonction d’une variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie et d’une variance d’un bruit de mesure des cellules ; - Une deuxième variance principale de bilans de capacité fonction d’une variance de différences de vitesse de vieillissement entre les cellules et de la variance d’un bruit de mesure des cellules pour un niveau de dommage déterminé ; - Une troisième variance principale fonction de la variance d’un bruit de mesure des cellules ; - Une composante d’analyse d’au moins un paramètre correctif de correspondance entre lesdites valeurs de dommage et lesdites valeurs de perte de capacité déterminées ; - Déterminer des valeurs de variance au moyen d’une analyse de Monte- Carlo desdites première, deuxième, troisième variances principales et de ladite composante d’analyse; - Déterminer, au moyen d’une analyse de fiabilité statistique, un taux de fiabilité pour chaque valeur de variance déterminée au moyen de ladite analyse de Monte-Carlo. [0011] Ainsi, grâce aux taux de fiabilité déterminés, il est possible de confirmer que la garantie de 8 années peut être atteinte ou au contraire de considérer que la batterie n’est pas assez robuste pour assurer la garantie de 8 années. [0012] Outre les caractéristiques qui viennent d’être évoquées dans le paragraphe précédent, le procédé selon l’invention peut présenter une ou plusieurs caractéristiques complémentaires parmi les suivantes, considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. [0013] Selon un aspect non limitatif de l’invention, la première variance cipale d’une régression linéaire est définie comme suit : ^ ^^ prin ^ ^ = ^^ ^ ; [0014] Avec : - ^^ ^ = première variance principale d’une régression linéaire ; - ^^ ^ = variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie ; - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules ; et - ^^ = un nombre de cellules mesurables que comporte la batterie. [0015] On entend par cellule mesurable, une unique cellule ou au moins deux cellules en parallèle partageant un même capteur de mesure. [0016] Selon un aspect non limitatif de l’invention, la deuxième variance principale de bilans de capacité est définie comme suit : ^^ = ^ ^^ ^ ^ ^ ^^ [0017] Avec : - ^^ ^ = deuxième variance principale de bilans de capacité ; - ^^ ^ = variance de différences de vitesse de vieillissement entre les cellules de la batterie ; - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules ; et - ^^ = Un nombre de tests de dommage. [0018] Si je réalise une année de tests avec une vérification mensuelle, alors ^^ = 12 [0019] Selon un aspect non limitatif de l’invention, la troisième variance principale est définie comme suit : ^^ ^ ^ = ^^ [0020] Avec : - ^^ ^= troisième variance principale ; et - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules. [0021] Selon un aspect non limitatif de l’invention, lorsqu’une variance de différences de vitesse de vieillissement entre les cellules de la batterie ou une variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie est négative, cette variance négative est ignorée lors de l’exécution de l’analyse Monte-Carlo. [0022] Selon un aspect non limitatif de l’invention, les première, deuxième, troisième variances principales et la composante d’analyse sont déterminées à partir d’une linéarisation de la formule suivante : ^^ (^) = ^^^ ∙ Δ^ ∙ Η^,^ ∙ Ε^ [0023] Avec : - ^^ (^) = perte de capacité de chacune des cellules ; - ^ = dommage ; - ^ ^^ ^ = paramètres correctifs de correspondance entre les valeurs de dommage et les valeurs de perte de capacité ; - Δ^ = différences de vitesse de vieillissement entre les cellules ; - Η^,^ = bruit de mesure sur les cellules ; et - Ε^ = erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie. [0024] Selon un aspect non limitatif de l’invention, la linéarisation est une log- linéarisation. [0025] Selon un aspect non limitatif de l’invention, chaque dommage de la batterie est déterminé en fonction de mesures de températures, d’états de charge, de courant et de profondeur de décharge. [0026] Un autre aspect de l’invention se rapporte à un produit programme ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par des moyens de calcul, conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé selon l’un quelconque des aspects de l’invention précités. [0027] L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen de la figure qui l’accompagne. [0028] [Fig.1] illustre, de façon schématique, un exemple de réalisation non limitatif de moyens de calcul agencés pour exécuter les étapes d’un procédé d’évaluation de la fiabilité de cellules d’une batterie pour véhicule selon l’invention. [0029] Plus particulièrement, la figure 1 illustre des moyens de calcul 1 pouvant être formés, par exemple par un ou plusieurs ordinateur(s) et/ou par un ou plusieurs serveur(s). [0030] La figure 1 illustre également un exemple d’exécution des étapes du procédé 100 d’évaluation de la fiabilité de cellules d’une batterie pour véhicule selon un exemple de réalisation de l’invention, ces étapes étant exécutées par les moyens de calcul 1. [0031] Le procédé 100 comporte une étape de déterminer 101 plusieurs valeurs de dommage de la batterie en fonction de mesures obtenues lors d’un test de dommage de la batterie réalisé sur une période prédéterminée. La période prédéterminée peut par exemple comprise en 6 mois et 18 mois, typiquement 12 mois. Ainsi, il est possible de déterminer un dommage de la batterie en fonction de facteurs de stress subis par la batterie. Les facteurs de stress peuvent être formés par des températures, des états de charge, des courants et des profondeurs de décharge. [0032] Il s’en suit que chaque dommage de la batterie peut être déterminé en fonction de mesures de températures, d’états de charge, de courant et de profondeur de décharge. [0033] Le procédé 100 comporte également une étape de déterminer 102 plusieurs valeurs de perte de capacité de chacune des cellules de la batterie en fonction de mesures de capacité réalisées lors de la période prédéterminée. Ainsi, il est possible de déterminer la perte de capacité de chacune des cellules en fonction du dommage déterminé à l’étape 101. [0034] Le procédé 100 comporte en outre une étape de déterminer 103, au moyen d’une analyse bayésienne des valeurs de dommage et des valeurs de perte de capacité déterminées, - Une première variance principale ^^ ^ d’une régression linéaire fonction d’une variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie et d’une variance d’un bruit de mesure des cellules ; - Une deuxième variance principale ^ de bilans de capacité fonction d’une variance de différences de vitesse de vieillissement entre les cellules et de la variance d’un bruit de mesure des cellules pour un niveau de dommage déterminé ; - Une troisième variance principale ^^ ^ fonction de la variance d’un bruit de mesure des cellules ; et - Une composante d’analyse r et α de deux paramètres correctifs de correspondance entre les valeurs de dommage et les valeurs de perte de capacité déterminées. [0035] Les deuxième, troisième variances principales et la composante d’analyse ^^ ^ , , ^^ ^ , r et α sont déterminées à partir d’une linéarisation de la formule suivante : ^^ (^) = ^^^ ∙ Δ^ ∙ Η^,^ ∙ Ε^ [0036] Avec : - ^^ (^) = perte de capacité de chacune des cellules ; - ^ = dommage ; - ^ ^^ ^ = paramètres correctifs de correspondance entre les valeurs de dommage et les valeurs de perte de capacité ; - Δ^ = différences de vitesse de vieillissement entre les cellules ; - Η^,^ = bruit de mesure sur les cellules ; et - Ε^ = erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie. [0037] S’il n’y avait pas de bruit de mesure, d’erreur de mesure et de différence de capacité entre les cellules, le modèle serait le suivant : ^^ (^) = ^ [0038] La linéarisation de la formule est une log-linéarisation. [0039] Le passage en échelle log permet d’obtenir la formule suivante : ln ^^(^) = ln ^ + ^ ln ^ + ln Δ^ + ln H^,^ + ln E^ [0040] Qu’on note plus simplement : ^^,^ = ^ + ^ ∙ ^^ + ^^ + ^^,^ + ^^ [0041] Avec : - ln ^ = ^ ; - ln Δ = ^ ; - ln ^ = ^ ; et - ln E = ^. [0042] Dans un mode de réalisation non limitatif, pour déterminer la première variance principale ^^ , la deuxième variance prin ^ ^ cipale ^^ et la troisième variance principale ^^ ^ , on détermine : - Une moyenne des cellules pour chaque bilan de capacité : ^^ ^ = ^ + ^ ∙ - Une moyenne des bilans de capacité pour chaque cellule : ^^ ^ = ^ + ^ ∙ ^^ + ^^ + ^̅^ + ^̅ ; - Une moyenne générale = ∙ [0043] Dans un mode de réalisation non limitatif, pour déterminer la première variance principale ^^ ^ , la deuxième variance principale ^^ ^ et la troisième variance principale ^^ ^ , les combinaisons linéaires suivantes sont également réalisées - Variabilité des bilans de capacité : ^^ = ^^^ − ^^ = ^^ − ^ ̅ + ^̅^ − ^̿ ; et - et des dommages : ^^,^ = ^^,^ − ^^^ ^^ ^ + ^ ^ = ^^,^ − ^̅^ − ^̅^ + ^̿ [0044] Selon un mode de réalisation non limitatif, la première variance principale d’une régression linéaire et les coefficient de correction ^ ^^ ^ sont déterminés par une régression linaire bayésienne entre ^^ ^et ^^ ; La variance de la regression ^ linéaire est définie comme suit : ^^ = ^ ^^ ^ ^^ + ^^ ; [0045] Avec : - ^^ ^ = première variance principale d’une régression linéaire ; - ^^ ^ = variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie ; - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules ; et - ^^ = nombre de cellules mesurables que comporte la batterie. [0046] On entend par cellule mesurable, une unique cellule ou au moins deux cellules en parallèle partageant un même capteur de mesure. [0047] Selon un mode de réalisation non limitatif, la deuxième variance principale ^^ ^^ de bilans de capacité est définie com ^ ^ ^ ^ me suit : ^^ = ^^ + [0048] Avec : - ^^ ^ = deuxième variance principale de bilans de capacité ; - ^^ ^ = variance de différences de vitesse de vieillissement entre les cellules de la batterie ; - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules ; et - ^^ = nombre de tests de dommage. [0049] Selon un mode de réalisation non limitatif, la troisième variance principale ^^ est définie comme suit : ^^ = ^^ ^ ^ ^ [0050] Avec : - ^^ ^= troisième variance principale ; et - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules. [0051] Le procédé 100 comporte en outre une étape de déterminer 104 des valeurs de variance au moyen d’une analyse de Monte-Carlo des résultats des première, deuxième, troisième variances principales et la composante d’analyse. [0052] Selon un mode de réalisation non limitatif, lorsqu’une variance de différences de vitesse de vieillissement entre les cellules de la batterie ou une variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie est négative, cette variance négative est ignorée lors de l’exécution de l’analyse Monte-Carlo. [0053] Le procédé 100 comporte en outre une étape de déterminer 105, au moyen d’une analyse de fiabilité statistique, un taux de fiabilité pour chaque valeur de variance déterminée au moyen de l’analyse de Monte-Carlo. Selon un mode de réalisation non limitatif, l’analyse statistique est formée par une analyse contrainte résistance (plus connue sous la dénomination anglaise stress-strength). [0054] Ainsi, grâce au taux de fiabilité déterminés, il est possible de déterminer si la batterie présente pour une probabilité prouvée une robustesse permettant de répondre aux garanties temporelle et kilométrique prévue.

Claims

REVENDICATIONS [Revendication 1] Procédé (100) d’évaluation de la fiabilité de cellules d’une batterie pour véhicule, ledit procédé (100) comportant les étapes, exécutées par des moyens de calcul (1), de : - Déterminer (101) plusieurs valeurs de dommage de ladite batterie en fonction de mesures obtenues lors d’un test de dommage de ladite batterie réalisé sur une période prédéterminée ; - Déterminer (102) plusieurs valeurs de perte de capacité de chacune desdites cellules en fonction de mesures de capacité réalisées lors de ladite période prédéterminée ; - Ledit procédé (100) étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes, exécutées par des moyens de calcul (1), de : - Déterminer (103), au moyen d’une analyse bayésienne desdites valeurs de dommage et desdites valeurs de perte de capacité déterminées, oUne première variance principale d’une régression linéaire fonction d’une variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de ladite batterie et d’une variance d’un bruit de mesure desdites cellules ; oUne deuxième variance principale de bilans de capacité fonction d’une variance de différences de vitesse de vieillissement entre lesdites cellules et de ladite variance d’un bruit de mesure desdites cellules pour un niveau de dommage déterminé ; oUne troisième variance principale fonction de ladite variance d’un bruit de mesure desdites cellules ; oUne composante d’analyse d’au moins un paramètre correctif de correspondance entre lesdites valeurs de dommage et lesdites valeurs de perte de capacité déterminées ; - Déterminer (104) des valeurs de variance au moyen d’une analyse de Monte-Carlo desdites première, deuxième, troisième variances principales et de ladite composante d’analyse ; - Déterminer (105), au moyen d’une analyse de fiabilité statistique, un taux de fiabilité pour chaque valeur de variance déterminée au moyen de ladite analyse de Monte-Carlo. [Revendication 2] Procédé (100) selon la revendication précédente, caractérisé en ce que la première variance principale d’une régression linéaire est définie ^ comme suit : ^^ = ^^ ^^ ^ ^ + ^^ ; - Avec: - ^^ ^ = première variance principale d’une régression linéaire ; - ^^ ^ = variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de ladite batterie ; - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules ; et - ^^ = nombre de cellules mesurables que comporte la batterie. [Revendication 3] Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la deuxième variance principale de bilans de capacité est définie comme suit : ^^ ^ ^ = ^^ - Avec: - ^^ ^ = deuxième variance principale de bilans de capacité ; - ^^ ^ = variance de différences de vitesse de vieillissement entre les cellules de la batterie ; - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules ; et - ^^ = nombre de tests de dommage. [Revendication 4] Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que la troisième variance principale est définie comme suit : ^^ ^ ^ = ^^ - Avec: - ^^ ^= troisième variance principale ; et - ^^ ^ = variance d’un bruit de mesure sur les cellules. [Revendication 5] Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que lorsqu’une variance de différences de vitesse de vieillissement entre les cellules de la batterie ou une variance d’une erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie est négative, cette variance négative est ignorée lors de l’exécution de l’analyse Monte-Carlo. [Revendication 6] Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les première, deuxième, troisième variances principales et la composante d’analyse sont déterminées à partir d’une linéarisation de la formule suivante : ^^ (^) = ^^^ ∙ Δ^ ∙ Η^,^ ∙ Ε^ - Avec: - ^^ (^) = perte de capacité de chacune des cellules ; - ^ = dommage; - ^ ^^ ^ = paramètres correctifs de correspondance entre les valeurs de dommage et les valeurs de perte de capacité ; - Δ^ = différences de vitesse de vieillissement entre les cellules ; - Η^,^ = bruit de mesure sur les cellules ; et - Ε^ = erreur de mesure sur l’ensemble de la batterie. [Revendication 7] Procédé (100) selon la revendication précédente, caractérisée en ce que la linéarisation est une log-linéarisation. [Revendication 8] Procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que chaque dommage de ladite batterie est déterminé en fonction de mesures de températures, d’états de charge, de courant et de profondeur de décharge. [Revendication 9] Produit programme ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par des moyens de calcul (1), conduisent celui-ci à mettre en œuvre les étapes du procédé (100) selon l’une quelconque des revendications précédentes.
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