JP2009512845A

JP2009512845A - 電気エネルギー蓄積器の電力容量を予測する方法

Info

Publication number: JP2009512845A
Application number: JP2008536053A
Authority: JP
Inventors: ショッホエーバーハルト
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2005-10-21
Filing date: 2006-10-19
Publication date: 2009-03-26
Also published as: KR20080068659A; EP1941290A1; WO2007045673A1; DE102005050563A1; US20090306915A1

Abstract

電気エネルギー蓄積器の、例えば車両用バッテリの電力容量を予測する方法および相応する装置を開示する。この方法および装置では、エネルギー蓄積器の数学的モデルを構築し、数学的モデルの状態量とパラメータを連続的に適応変化させ、最大の充電および放電電力の予測を行う。

Description

本発明は請求項１に記載された特徴を備えた電気エネルギー蓄積器の電力容量を予測する方法に関する。特に、自動車向けの電気エネルギー蓄積器または電力蓄積器の数値が求められる。

従来技術
車両内のエネルギー管理のためには、現時点で利用可能な最大のバッテリ放電電力についてのできるだけ正確な情報が重要である。このことは特に電気自動車、ハイブリッド自動車、スタート・ストップ機能と回生作用とを備えた車両について当てはまる。というのも、これらの車両では、エンジンスタート、電気駆動、および、その他の電気負荷への給電のために設けられた電気エネルギー蓄積器の現時点で利用可能な最大の放電電力と、制動エネルギーの回生に使用される電気エネルギー蓄積器の現時点で利用可能な最大の放電電力が、決定的な意味を有するからである。

電気エネルギー蓄積器の電力容量を求める方法については、すでに様々な方法が公知である。通常、ほとんどの方法は利用可能な放電電力を求めることに限定されている。例えばDE 103 01 823では、モデルを用いて事前に計算された所定の負荷電流プロフィールに対する電圧応答に基づいて可能な放電電力が評価される。しかしながら、このアプローチは、車載電源電圧が所定の許容最小レベルにあるときにどのエネルギー蓄積器が最大の出力を出すことができるのかという問題に対しては、何の答も提供しない。
エネルギー蓄積器の回生能力、充電能力、ないし充電受け入れ性能を評価するために、エネルギー蓄積器の充電レベルと温度および／またはインピーダンスに依存する特性グラフに基づいた方法が提案されている。このような方法は例えばDE 198 49 055に記載されている。しかし、エネルギー蓄積器の、特にバッテリの分極、電解液成層化、または氷結のような、充電能力に対する別の制限要因は考慮されていない。

発明の利点
請求項１に記載の特徴を備えた本発明による方法によれば、従来技術に比べて、エネルギー蓄積器の関連数値をより良好に求めることが可能である。この利点は連続的に適応変化する状態量とパラメータとを有するエネルギー蓄積器の数学的モデルの使用により得られる。したがって、電気エネルギー蓄積器の、特に自動車で使用される鉛蓄電池の、最大充放電電力の正確な予想が、温度、充電レベル、オーム性内部抵抗、分極、電解液成層化、経年劣化、および氷結といった関連するすべての影響量を考慮することにより可能となる。

本発明のさらなる利点は従属請求項に記載された手段により得られる。これら従属請求項に関連する方法によれば、有利には、電気エネルギー蓄積器の現時点の最大充放電電力のモデルに基づいた予測は、特に、許容される最大充電電圧または最小車載電源電圧を考慮することで可能となる。有利な実施形態では、最大許容充放電電流および／または最小ないし最大の充電レベルに関するさらなる情報を考慮してもよい。
特に有利なことに、本発明による方法は、現時点で利用可能な充放電電力の予測に加えて、任意の温度および充電レベルにおいて予想される充放電電力を求めることもできる。例えば、−１８℃でのコールドスタートにおいてSOC（State of Charge）＝５０％であるバッテリの利用可能な充電電力を求めることができる。さらには、固定された温度と固定された充電レベルとに関連した充放電電力をバッテリ劣化状態SOH（State of Health）の目安として使用してもよい。

図面
次に、図面に基づき本発明をより詳細に説明する。個別的には、図１は鉛蓄電池の等価回路図を示し、図２は電力予測の構造図を示している。図３は放電電力を予測するためのフローチャートを示し、図４は充電電力を予測するためのフローチャートを示している。

発明の説明
エネルギー蓄積器の数学的モデル
図１には、電力予測に使用される鉛蓄電池の等価回路図が示されている。バッテリ電流I_Battの計測方向は充電の場合は正とし、放電の場合は負とする。
電圧：
U_Batt＝バッテリの端子電圧
U_Ri＝抵抗電圧降下
U_C0＝開路電圧（〜バッテリ内の平均電解液濃度、充電レベルの目安）
U_k＝濃度分極（〜反応場における電解液濃度のバッテリ内平均値からの偏差）
U_D(I_Batt,T_Batt,U_C0)＝バッテリ電流と電解液温度と充電時にはさらに開路電圧にも依存する定常活性化分極
等価回路図の構成要素：
R_i(U_C0,U_k,T_Batt)＝開路電圧と濃度分極と電解液温度とに依存するオーム性内部抵抗
R_k(U_C0,T_Batt)＝開路電圧と電解液温度とに依存する電解液拡散抵抗
τ_k＝R_k*C_k＝電解液拡散の時定数（１０分のオーダーの定数と仮定する）
R_D,Entladen(I_Batt,T_Batt)＝電流と温度とに依存する放電時の活性化分極の抵抗
R_D,Entladen(I_Batt,T_Batt,U_C0)＝電流と温度と開路電圧とに依存する充電時の活性化分極の抵抗
特性グラフとパラメータ：
オーム性内部抵抗：
R_i(U_C0,U_k,T_Batt)＝R_i0(T_Batt)*(1 + R_i,fakt*(U_C0max-U_C0)/(U_C0+U_k-U_e,grenz))
ここで、
R_i0(T_Batt)＝R_i025/(l + TK_Lfakt*(T_Batt-25℃))
U_e,grenz＝max(U_C0,grenz, U_C0,Eis(T_Batt))
U_C0,Eis(T_Batt)＝U_C0,Eis0 + c_1,Eis*T_Batt + c_2,Eis*T_Batt ²+ c_3,Eis*T_Batt ³
R_i025＝完全充電状態でT_Batt＝２５℃のときのオーム性内部抵抗
TK_Lfakt＝バッテリコンダクタンスの温度係数
R_i,fakt＝特性グラフパラメータ
U_C0max＝完全充電状態のバッテリの最大開路電圧
U_e,grenz＝放電終了時の最小開路電圧
U_C0,grenz＝バッテリの氷結を考慮しない放電終了時の最小電圧
U_C0,Eis(T_Batt)＝バッテリ氷結時の温度依存する開路電圧限界（氷結特性曲線）
U_C0,Eis0，c_1,Eis，c_2,Eis，c_3,Eis＝氷結特性曲線のパラメータ
電解液拡散抵抗
R_k(U_C0,T_Batt)＝R_k0(T_Batt)*(l + R_k,fakt1*(U_C0max-U_C0) + R_k,fakt2*(U_C0max-U_C0) ²)
ここで、
R_k0(T_Batt)＝
R_k025*exp(-(E_Rk0/J)/8.314*(l/(273.15 + T_Batt/℃)-l/298.15))
（アレニウスの式）
R_k025＝完全充電状態でT_Batt＝２５℃のときの電解液拡散抵抗
E_Rk0＝活性化エネルギー
R_k,fakt1，R_k,fakt2＝多項式の係数
定常活性化分極
放電：
U_D,Ela(I_Batt,T_Batt)＝U_D0,Ela(T_Batt)*ln(I_Batt/I_D0,Ela)
ここで、
I_D0,Ela＝ -lA, I_Batt<I_D0,Ela
U_D0,Ela(T_Batt)
U_D025,Ela*(l+TK_UD01*(T_Batt-25℃)+TK_UD02*(T_Batt-25℃)²+...TK_UD03*(T_Batt-25℃)³)
U_D025,Ela＝I_Batt＝e*I_D0,Ela かつT_Batt＝２５℃のときの定常的な活性化分極
I_D0,Ela＝U_D＝０Ｖの場合の貫通電流
TK_UD01，TK_UD02，TK_UD03＝活性化分極の１次、２次、および３次温度係数
充電：
U_D,Lad(I_Batt,T_Batt,U_C0)＝
U_D0,Lad(T_Batt)*sqrt(I_Batt/I_D0,Lad*(U_C0max-U_C0min)/(U_C0max-U_C0))
ここで、
I_D0,Lad＝1A, I_Batt>0A
U_D0,Lad(T_Batt)＝U_D025,Lad*...
sqrt(exp(-(E_UD0,Lad/J)/8.314*(l/298.15-l/(273.15+T_Batt/℃)))))
U_D025,Lad＝I_Batt＝I_D0,Lad、T_Batt＝２５℃、かつU_C0＝U_C0minのときの定常活性化分極
E_UD0,Lad＝活性化エネルギー
U_C0min＝完全放電状態のバッテリの最小開路電圧
充放電電力の予測に必要な状態量およびパラメータ
上に列挙したモデル方程式を用いれば、予測モデルの状態量およびパラメータが現時点のバッテリの状態量およびパラメータに一致するとの前提の下、実際に利用可能な充放電電力を予測することができる。求めるべき値は、例えば、電流、電圧、および温度といった測定量に基づき、カルマンフィルタによりモデルを調整することによって求められる。

現時点の充放電電力の予測のためには、いずれにせよ予測モデルの現時点の状態量が、すなわち、開路電圧U_C0と濃度分極U_kが既知でなければならない。それゆえ、状態推定器が状態ベクトルx＝［U_C0,U_k］を求めなければならない。さらに活性化分極U_Dを推定すれば、電力予測の改善が可能である。

さらに、少なくとも経年劣化に強く依存する予測モデルのパラメータは適応変化させなければならない。上記パラメータとは、オーム性内部抵抗の特性曲線のパラメータＲ_i025およびU_C0,grenzと、完全充電状態でT_Batt＝２５℃のときの電解液拡散抵抗である。予測は、活性化分極の特性曲線のパラメータU_D025,ElaおよびU_D025,Ladをさらに適応変化させることで、より一層改善することができる。また、パラメータベクトルｐ＝［R_i025,U_C0,grenz,R_k025,U_D025,Ela,U_D025,Lad］の最大値は適切なパラメータ推定方法により求めることができる。

利用可能な最大の充放電電力の予測（電力予測器）
図２には、電力予測の基本構造が示されている。状態およびパラメータ推定器（例えばカルマンフィルタ）が現時点で電気エネルギー蓄積器の電力予測に必要な状態量とパラメータを連続的に推定し、これら状態量とパラメータを用いて予測モデルが初期化される。続いて、モデル方程式と、充放電パルスの持続時間、最小および最大許容バッテリ電圧、最大許容充放電電流、ならびに、最小および最大充電レベルの基準設定値とを用いて、利用可能な充放電電力を計算することができる。

現時点とは異なる温度（例えば、−１８℃でのコールドスタートまたは２５℃の定格温度）および／または充電レベル（例えば完全充電状態）における利用可能な充放電電力が問われている場合、T_Battと開路電圧U_C0は、電力予測器において、現時点の値ではなく、相応する基準設定値T_Batt0およびx ₀で初期化される。このようにして求められた電力は同時にバッテリ劣化（SOH ＝ State of Health）の目安でもある。

以下の前提および仮定は定電流充放電パルスに関して充電および放電電力を求める場合に該当する：
設定値：
Δt_Ela＝放電パルスの持続時間（秒）
Δt_Lad＝充電パルスの持続時間（秒）
U_Ela,min＝最小許容車載電源電圧（Ｖ）
U_Lad,max＝最大許容バッテリ（充電）電圧（Ｖ）
I_Ela,max＝最大許容放電電流（Ａ）
I_Lad,max＝最大許容充電電流（Ａ）
SOC_min＝最小許容充電レベル（％）
SOC_max＝最大許容充電レベル（％）
開路電圧U_C0を介したSOCの定義によれば、
SOC＝100*(U_C0-U_C0,min)/(U_C0,max-U_C0,min)
Δt_ElaとΔt_Ladは、電流パルスによる充電レベルの変化が無視できる（U_C0＝const）ほどに小さく、電流パルスの間、活性化分極が定常的な（１−１０ｓのオーダーの）値をとるほどに大きく選定されている。

電力予測の流れ、正確に言えば、利用可能な最大の充放電電力の予測の流れが２つのフローチャートに示されている。ここで、電力予測の流れは放電電力と充電電力の場合とでは別個に図３，４に示されている。

利用可能な最大放電電力の予測
放電電流I_Ela,predないし放電電力P_Ela,predは下式の零点を計算することで求められる。
U_Batt,Modell(I_Ela,pred) - U_Ela,min＝ 0
ここで、放電電流パルスの持続時間Δt_Elaの終了時に生じるバッテリ電圧U_Batt,Modell(I_Ela,pred)はすでに述べた予測モデルによって計算される：
U_Batt,Modell(I_Ela,pred)＝U_C0,pred + U_k,pred +...
R_i(U_C0,pred, U_k,pred, T_Batt)*I_Ela,pred + U_k,pred + U_D,Ela(I_Ela,pred, T_Batt)
ここで、Ｕ_C0,pred＝Ｕ_C0（＝＞電流パルスによる充電レベルの変化は無視される）
U_k,pred＝R_k(U_C0,pred, T_Batt)*I_Ela,pred + ...
(U_k - R_k(U_C0pred, T_Batt)*I_Ela,pred)*exp(-Δt_Ela/τ_k)
（＝＞ＲＣ回路R_k||C_kについての微分方程式の解）
上記の関係式を立てた後、I_Ela,predを計算することができる。この計算は、U_D,Ela(I_Ela,pred,T_Batt)が非線形関数であるため、例えばセカント法などの零点探索法によって数値計算的に行うことしかできない。
利用可能な最大の放電電力は
P_Ela,pred＝U_Ela,min*I_Ela,pred
なお、零点計算の前に、そもそもI_Ela,pred＜0Aなる解が存在するのかどうかを調べなければならない。このために、下記の条件が満たされているか否かがテストされる。
U_Batt.Modell(I_Ela,pred＝0A, Δt_Ela＝0s)＝U_C0 + U_k > U_Ela.min
上記条件が満たされていなければ、I_Ela,pred＝0A、P_Ela,pred＝0Wが出力される。

さらに、最大許容放電電流I_Ela,maxと最小充電レベルSOC_minの設定値が維持されるか否かも調べなければならない。
|I_Ela,pred|＞|I_Ela,max|ならば、I_Ela,pred＝I_Ela,maxに設定され、U_Batt,Modell(I_Ela,max)が計算される。その結果、最大放電電力P_Ela,pred＝U_Batt,Modell(I_Ela,max)*I_Ela,maxが得られる。

最小充電レベルが維持されるかどうかは、条件SOC＝100*(U_C0−U_C0,min)/(U_C0,max−U_C0,min)≧SOC_minに基づいてチェックされる。上記条件が満たされていなければ、I_Ela,pred＝0A、P_Ela,pred＝0Wが出力される。注意すべきことは、SOC_min＞SOC_grenz＝100*(U_e,grenz−U_C0,min)/(U_C0,max−U_C0,min)と設定されなければならないことである（セクション２．４．１のR_iに関する式を参照せよ）。

利用可能な最大充電電力の予測
最大放電電流と最大放電電力の算出と同様に、最大充電電流I_Ela,predと最大充電電力P_Lad,predは下式の零点を計算することで求められる。
U_Batt,Modell(I_Lad,pred)−U_Lad,max＝0
ここで、充電電流パルスの持続時間Δt_Ladの終了時に生じるバッテリ電圧U_Batt,Modell(I_Lad,pred)はすでに述べた予測モデルによって計算される：
U_Batt,Modell(I_Lad,pred)＝
U_C0,pred + U_k,pred + R_i(U_C0,pred, U_k,pred, T_Batt)*I_Lad,pred+ U_k,pred + ... U_D,Lad(I_Lad,pred, T_Batt, U_C0,pred)
ここで、U_C0,pred＝U_C0（＝＞電流パルスによる充電レベルの変化は無視される）
U_k,pred＝R_k(U_C0,pred, T_Batt)*I_Lad,pred + ...
(U_k - R_k(U_C0,pred, T_Batt)*I_Lad,pred)*exp(-Δt_Lad/τ_k)
（＝＞ＲＣ回路R_k||C_kについての微分方程式の解）
上記の関係式を立てた後、I_Lad,predを計算することができる。この計算もまた、U_D,Lad(I_Lad,pred,T_Batt,U_C0,pred)が非線形関数であるため、例えばセカント法などの零点探索法によって数値計算的に行うことしかできない。
利用可能な最大の充電電力は
P_Lad,pred＝U_Lad,max−I_Lad,pred
なお、零点計算の前に、そもそもI_Lad,pred＞0Aなる解が存在するのかどうかを調べなければならない。このために、条件U_Batt,Modell(I_Lad,pred＝0A,Δt_Lad＝０ｓ)＝U_C0＋U_k＜U_Lad,maxが満たされているかどうかがテストされる。
上記条件が満たされていなければ、I_Lad,pred＝0A、P_Lad,pred＝0Wが出力される。

さらに、最大許容放電電流I_Lad,maxと最小充電レベルSOC_maxの設定値が維持されるか否かも調べなければならない。
|I_Lad,pred|＞|I_Lad,max|ならば、I_Lad,pred＝I_Lad,maxに設定され、U_Batt,Modell(I_Lad,max)が計算される。その結果、最大充電電力P_Lad,pred＝U_Batt,Modell(I_Lad,max)*I_Lad,maxが得られる。

最大充電レベルが維持されるかどうかは、条件SOC＝100*(U_C0−U_C0,min)/(U_C0,max−U_C0,min)≦SOC_max＜100%に基づいてチェックされる。上記条件が満たされていなければ、I_Lad,pred＝0A、P_Lad,pred＝0Wが出力される。

上に説明した方法は必要に応じて適切に変更することができる。上記方法は、有利には、適宜装備された制御装置において、例えば、バッテリに接続されたバッテリ状態識別用の制御器または車両内の車載電源マネージャにおいて実行される。

その他、ＩＢＳ（Intelligent Battery Sensor）および／またはボディコンピュータにおいても使用可能であり、電気的なバッテリ管理においてはソフトウェアモジュールとしても使用することができる。

鉛蓄電池の等価回路図を示す。電力予測の構造図を示す。放電電力を予測するためのフローチャートを示す。充電電力を予測するためのフローチャートを示す。

Claims

電気エネルギー蓄積器の、特に車両用バッテリの、電力容量を予測する方法において、前記エネルギー蓄積器の数学的モデルを構築し、該数学的モデルの状態量とパラメータを連続的に適応変化させ、最大の充電および放電電力の予測を行うことを特徴とする、電気エネルギー蓄積器の電力容量を予測する方法。
温度、充電レベル、オーム性内部抵抗、分極、電解液成層化、経年劣化、および氷結といった関連する影響量を考慮する、請求項１記載の方法。
電力予測のために、現時点で必要とされる状態量を連続的に推定する状態量・パラメータ推定器を使用する、請求項１または２記載の方法。
前記状態量・パラメータ推定器はカルマンフィルタである、請求項３記載の方法。
最大許容充電電圧および／または最小車載電源電圧を考慮する、請求項１から４のいずれか１項記載の方法。
最大許容放電電流および／または最小および／または最大充電レベルに関する別の予測も考慮する、請求項５記載の方法。
現時点で利用可能な充電および／または放電電力を求める、請求項１から６のいずれか１項記載の方法。
任意に設定しうる温度および／または充電レベルにおいて予想される充電および／または放電電力を考慮する、請求項５記載の方法。
固定された温度に関して求めた充電および／または放電電力をバッテリ劣化の目安として使用する、請求項１から８のいずれか１項記載の方法。
電気エネルギー蓄積器の、特に車両用バッテリの、電力容量を予測する装置において、請求項１から９のいずれか１項記載の方法が実行されることを特徴とする、電気エネルギー蓄積器の電力容量を予測する装置。
少なくとも１つの制御装置、特に制御器を含むか、または、インテリジェントバッテリセンサもしくはボディコンピュータの構成要素または電気式バッテリ管理のためのソフトウェアモジュールの構成要素である、請求項１０記載の装置。