JP2022526179A - バッテリの充電状態を初期化するための方法 - Google Patents

バッテリの充電状態を初期化するための方法 Download PDF

Info

Publication number
JP2022526179A
JP2022526179A JP2021558727A JP2021558727A JP2022526179A JP 2022526179 A JP2022526179 A JP 2022526179A JP 2021558727 A JP2021558727 A JP 2021558727A JP 2021558727 A JP2021558727 A JP 2021558727A JP 2022526179 A JP2022526179 A JP 2022526179A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
battery
time
charge
value
socov
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2021558727A
Other languages
English (en)
Inventor
ドリーマイヤー フランコ アナ-ルシア,
アクラム エダヘク,
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Renault SAS
Original Assignee
Renault SAS
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Renault SAS filed Critical Renault SAS
Publication of JP2022526179A publication Critical patent/JP2022526179A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60LPROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/12Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to state of charge [SoC]
    • B60L58/13Maintaining the SoC within a determined range
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60LPROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/12Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to state of charge [SoC]
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/3644Constructional arrangements
    • G01R31/3648Constructional arrangements comprising digital calculation means, e.g. for performing an algorithm
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/374Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC] with means for correcting the measurement for temperature or ageing
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01RMEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/382Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3835Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC involving only voltage measurements
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02TCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries

Landscapes

  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Tests Of Electric Status Of Batteries (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

バッテリ2の充電状態を推定するための方法は、初期の充電状態値を推定することを含む、充電状態を初期化するフェーズを含み、バッテリのスリープモード時間のための記憶された充電状態値を受け取るステップと、バッテリのウェーキングアップ時間にバッテリの端子の無負荷電圧の測定値から充電状態値をコンピュータ処理するステップと、を含み、前記初期化フェーズは、バッテリの緩和に起因する、無負荷電圧の測定の誤差をコンピュータ処理するステップを含み、前記誤差は、バッテリの現在温度と、各温度のためにモデル化された目標緩和持続時間と、に応じてコンピュータ処理され、前記充電状態の初期値は、前記記録された充電状態値と前記コンピュータ処理された充電状態値との間の比較に基づいて、前記誤差に応じてコンピュータ処理される。【選択図】図1

Description

本発明は、電気化学的なエネルギ貯蔵デバイスの充電状態を初期化するための方法に関し、より詳細には、アキュムレータバッテリに関する。本発明は、特に、ただし、非排他的に、再充電可能なハイブリッド車両および電気車両のためのトラクションバッテリの管理における使用が意図される。
ハイブリッド車両および電気車両の分野では、トラクションバッテリの管理システムのための主要な課題のうちの1つは、バッテリの充填状態(SOC)を推定することである。充電状態は、バッテリの電子管理における必須のパラメータである。このパラメータは、アキュムレータバッテリが所与の瞬間に送達できる電気エネルギの量を代表しており、その公称能力の百分率として表現される。充電状態を正確に推定することは、バッテリの性能および寿命を最適化するのに役立つ。動作中のバッテリの充電状態を決定するための知られている方法は、時間の関数として、バッテリを通って流れる(充電または放電)電流の強度を積分することを含む。積分回路の信頼性および堅牢性に加えて、そういった方法の信頼性は、バッテリがウェーキングするときの充電状態の初期化フェーズに依存する。この初期化フェーズは、現実に、推定の収斂、したがって、推定された充電状態の精度、を確実にすることにおいて重要な役割を果たす。
車両がスタートするとき即ちバッテリ動作が始まるときのバッテリの推定された充電状態の初期化フェーズを含むバッテリの充電状態を決定するための方法は、文献EP2101183A1から知られている。この知られている方法によれば、バッテリの第1の充電状態値は、車両がスタートするときのバッテリの開回路電圧(OCV)から計算され、車両がストップするとき即ちバッテリ動作がストップするときの充電状態の計算から生じる第2の値は、メモリに記憶される。比較は、その後に、第1の計算された充電状態値と、第2の記憶された充電状態値との間で行われ、第1の計算された値は、初期の充電状態値として選択され、それは比較の結果が絶対的な期間において閾値より下である場合であり、そうでなければ、第2の記憶された値が選択される。斯くして、スタート時の開回路電圧から計算された第1の値が、低い信頼度を有する場合、第2の記憶された値は、初期の充電状態値として規定される。
しかしながら、バッテリの初期の充電状態値を推定するためのこの方法は、或る種の用途のシナリオでは、特に、バッテリ緩和時間がとても短いときに、不正確である。従来、バッテリの充電期間および/または放電期間は、緩和の期間によって分離され、その間は電流がバッテリを通って流れない。所与の緩和時間の後で、バッテリは、定常状態に達する。いったんこの定常状態が達せられると、無負荷電圧(開回路電圧)は、バッテリの端子で測定でき、これは、それの定常状態の起電力に対応する。バッテリのタイプにもよるが、数分から数時間の緩和時間は、定常状態に達するために必要とされる。より具体的には、定常状態に達するために必要とされる緩和時間は、電極の分極の程度に依存し、それはそれで、バッテリを通って流れる電流の強度、並びに、前記電流の印加時間に顕著に依存する。更に、定常状態外の起電力のどんな決定も、充電状態の推定の精度に影響を及ぼす。上述した文献に係る充電状態の初期化方法が、バッテリの分極だけでなくバッテリの緩和時間も考慮に入れないという理由で、この方法は、バッテリの長い休養期間後にだけ使用されるべきであり、そうでなければ、方法は、不正確になるであろう。
したがって、本発明は、上述した制限を克服しながらモータ車両のバッテリの初期の充電状態値を推定するための方法を提供することを意図している。
この目的のために、本発明は、バッテリの充電状態を推定するための方法であって、前記充電状態の初期値を推定することを含む、バッテリの充電状態の初期化フェーズを含み、前記初期化フェーズは、
バッテリがスリープモードに移行するときのバッテリの記憶された充電状態値の受領ステップと、
バッテリがウェーキングするときの端子の無負荷電圧の測定値を用いる充電状態値の計算ステップと
を含み、
初期化フェーズは、バッテリの緩和に起因する無負荷電圧の測定の誤差を計算するための計算ステップを含み、前記誤差は、バッテリの現在温度と、各温度のためにモデル化されたバッテリの目標緩和時間と、に応じて計算され、
前記充電状態の初期値の推定は、充電状態の前記記憶された値と前記計算された値との間の比較に基づいて、前記計算された誤差に応じて計算される、方法に関する。
そういった推定は、たとえ緩和期間があまりに短くてバッテリが定常状態に達することができず、その結果として、バッテリの緩和が保証されないとしても、バッテリの初期の充電状態値の信頼性のある推定を提供し、緩和期間中のリセットされるべき充電状態の推定を可能にする。
有利なことに、緩和によって引き起こされる誤差の計算は、
バッテリの所与の温度のために、バッテリの所与の充電状態を所与の無負荷電圧と相関づけるマップデータを記憶することと、
最小緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧と、前記目標緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧との間の誤差に対応する無負荷電圧の測定の最大誤差を決定することと、
前記最大誤差に応じて、マップデータによって提供される充電状態値に関連して、充電状態の誤差マージンの変化を記述する誤差較正データを提供することと、
バッテリがウェーキングするときの前記無負荷電圧測定値と前記較正データとを用いて緩和によって引き起こされる前記誤差を計算することと、を含む。
有利なことに、前記充電状態の初期値の推定は、分極方向が、スリープモード移行時にバッテリの充電に対応するのか、または放電に対応するのかに応じて計算される。
有利なことに、前記充電状態の初期値の推定は、バッテリの目標緩和時間に関連して、バッテリの実際スリープ時間を代表するパラメータを考慮して計算される。
有利なことに、分極方向が、スリープモード移行時に放電に対応し、その瞬間の記憶された充電状態値SOCmemが、ウェーキング時の計算された充電状態値SOCocv以上である場合には、初期の充電状態値SOCiniの推定は、
SOCini=min(SOCmem,SOCocv+Err)
で計算され、そうでない場合には、
SOCini=(1-a).SOCocv+a.(SOCocv+Err)
で計算され、パラメータaは、バッテリのスリープ時間がバッテリの目標緩和時間に等しい場合の0と、バッテリのスリープ時間がバッテリスリープ要求とバッテリウェーキング要求との間で必要とされる最小時間に等しい場合の1との間で変化する。
有利なことに、分極方向が、スリープモード移行時に充電に対応し、その瞬間の記憶された充電状態値SOCmemが、ウェーキング時の計算された充電状態値SOCocv以下である場合には、初期の充電状態値SOCiniの推定は、
SOCini=max(SOCmem,SOCocv-Err)
で計算され、そうでない場合には、
SOCini=(1-a).SOCocv+a.(SOCocv-Err)
で計算され、パラメータaは、バッテリのスリープ時間がバッテリの目標緩和時間に等しい場合の0と、バッテリのスリープ時間がバッテリスリープ要求とバッテリウェーキング要求との間で必要とされる最小時間に等しい場合の1との間で変化する。
変形例では、分極方向が、スリープモード移行時に放電に対応し、その瞬間の記憶された充電状態値SOCmemが、ウェーキング時の計算された充電状態値SOCocvより小さい場合には、初期の充電状態値SOCiniの推定は、
SOCini=(SOCocv+(SOCocv+Err))/2
で計算される。
変形例では、分極方向が、スリープモード移行時に放電に対応し、その瞬間の記憶された充電状態値SOCmemが、ウェーキング時の計算された充電状態値SOCocvより大きい場合には、初期の充電状態値SOCiniの推定は、
SOCini=(SOCocv+(SOCocv-Err))/2
で計算される。
本発明は、上で説明された方法を実施するための手段を含むことを特徴とする、バッテリ、特に、電気車両のトラクションバッテリのための管理デバイスにも関する。
本発明は、上で説明されたようなデバイスを備えることを特徴とする再充電可能なハイブリッド車両または電気モータ車両にも関する。
本発明の他の特徴および利点は、添付の図面を参照して、非限定例として、下で提供される説明で提示される。
本発明に係る方法を実装するように設計されたバッテリのための管理デバイスの概略図である。 図1のデバイスに関連してバッテリの充電状態を初期化するための方法のフローチャート図である。 ウェーキング時のバッテリの推定充電状態値に関連して、緩和によって引き起こされる充電状態での誤差マージンの変化を示す誤差較正曲線の例を示す図である。
図1は、本発明の一実施形態に係る方法を実装するための手段を含むデバイスを示す。デバイス1は、特にバッテリ管理システム10(BMS)を含む。バッテリ管理システム10は、バッテリ2にリンクされる。バッテリ管理システムは、バッテリの温度を測定するための手段11と、バッテリの端子で電圧を測定するための手段12と、にもリンクされ、前記手段は、それ自体知られている。バッテリ管理システム10は、データを記憶するために使用される不揮発性メモリ13を含み、特に、データは、バッテリの推定充電状態SOCmemに関し、また、バッテリがスリープモードに移行するときのバッテリの分極Signe_Polarisation(充電または放電)と、このスリープの持続時間Rest_timeと、バッテリの端子の電圧Ucellおよびバッテリがウェーキングするときのバッテリの温度Tと、に関する。これらのデータは、特に、下で非常に詳細に解説されるように、ウェーキング時のバッテリの緩和状態を判断するのを可能にする。
メモリ13は、例えば、マップOCV=f(SOC)の形式で、バッテリの所与の温度のためのバッテリの規定された充電状態SOCと規定された無負荷電圧OCVとの間の相互関係に関するデータも記憶する。これらのデータは、異なった温度条件下でそういったバッテリに関する予備試験から取得できる。斯くして、バッテリがウェーキングする際に、バッテリ端子の電圧の測定値は、バッテリの無負荷電圧OCVであり、バッテリを通って流れる電流はなく、バッテリ管理システム10は、バッテリの対応する充電状態SOCocvを計算でき、バッテリがウェーキングするときの無負荷電圧OCVの測定値と、バッテリの温度と、を用いる。
初期化方法は、バッテリがウェーキングするときに信頼性のある初期の充電状態値を決定することが意図される。現実に、バッテリの緩和が保証できないときは、バッテリがウェーキングするときの無負荷電圧の測定値に基づく充電状態値は、バッテリの緩和によって引き起こされる誤差にさらされる。斯くして、ウェーキング時にバッテリに負わされる無負荷電圧測定値に生じる誤差を代表する規模のオーダーを取得する目的で、緩和によって引き起こされるこの誤差を較正するためのステップは、下で詳述されるように、実装される。
誤差は、論議されているバッテリのための緩和期間の持続時間に特に依存する。更に、緩和曲線は、例えば、異なった温度から引き出され、各曲線は、特定の温度に対応する。好ましくは、異なった曲線は、緩和期間がバッテリ充電または放電分極に続くか否かに応じて引かれる。
これらの異なった温度の緩和曲線は、分析され、目標緩和時間Threshは、各温度のために識別される。
更に、不完全な緩和によって引き起こされる無負荷電圧の測定値の最大誤差Errmaxも決定される。この誤差は、2つの周期間のバッテリのスリープ要求およびウェーキング要求間で必要とされる最小時間(例えば、1分)に対応する最小緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧と、バッテリの測定された温度のために決定される目標緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧との間の誤差を考慮して推定される。下の表は、上で解説されたように、バッテリの最小スリープ/ウェーキング周期時間を考慮して無負荷電圧の測定値の対応する目標関係時間および最大誤差を決定するために異なった温度で実施される緩和考察の例を示す。
Figure 2022526179000002
無負荷電圧の測定値における最大誤差は、次いで、マップOCV=f(SOC)上で実行される誤差計算を用いて、充電状態の誤差に変換され、バッテリの所与の温度のために、バッテリの充電状態SOCと、バッテリのウェーキング電圧またはバッテリの無負荷電圧OCVとの間の相関関係を確立する。この、無負荷電圧の測定値における最大誤差の、充電状態の誤差への変換は、好ましくは、オフラインで実行される。
図3は、バッテリのウェーキング電圧の値における50mVの決定された最大誤差例のためのこの変換の結果を示す。斯くして、所与の温度OCV=f(SOC)のために記憶された実体マップに基づいて、決定された最大誤差値は、バッテリウェーキング時の各電圧値のために考慮に入れられ、対応する充電状態値のために上側および下側の誤差マージンを提供する。図3は、生じる誤差のための較正曲線を描いており、マップOCV=f(SOC)によって提供される充電状態値SOCに関連して、百分率として充電状態のこの誤差マージンSOC_errorの変化を示す。
有利なことに、この誤差較正曲線は、幾つかのゾーン、好ましくは、少なくとも2つのゾーンに分解できる。図3の例に示された較正曲線は、参照記号ゾーン1、ゾーン2、ゾーン3を用いて表わされた3つのゾーンを有し、個々が充電状態値の事前規定範囲にそれぞれ対応する。斯くして、充電状態値は、ウェーキング時に測定されるバッテリ電圧値のためのマップOCV=f(SOC)から取得され、また、この値が該当する充電状態の事前規定範囲に応じて、論議されている事前規定された充電状態範囲のための誤差マージンSOC_errorの推定最大値は、緩和によって引き起こされる誤差Errであると解釈される。図3の例によれば、充電状態の事前規定範囲ゾーン1のために、緩和によって引き起こされる誤差Errは、7.5%であると考えられ、充電状態の事前規定範囲ゾーン2のために、緩和によって引き起こされる誤差Errは、15%であると考えられ、充電状態の事前規定範囲ゾーン3のために、緩和によって引き起こされる誤差Errは、5%であると考えられる。斯くして、幾つかの事前規定ゾーンのうちの1つに属することについて、ウェーキング時のバッテリの電圧に関する調子を考慮に入れることは、計算で最大誤差マージンを用いる必要性を不要にし、代わりに、前記誤差マージンを実体誤差マージンの出来る限り近くに適合させる。
図2は、図1で説明されたように、実装のために必要とされるデバイスに関連して、バッテリの充電状態を初期化するための方法のフローチャート図である。先ず、第1のステップE1では、バッテリ管理システム10は、上で示されたように、メモリ13に記録されたデータ、即ち、スリープモード移行時のバッテリの推定充電状態SOCmem、スリープモード移行時のバッテリの分極Signe_Polarisation(充電または放電)、ウェーキング時のバッテリの端子の電圧Ucellの値、ウェーキング時のバッテリの温度T、最後に、スリープ時間Rest_time、を検索する。
第2のステップE2は、それの無負荷電圧OCVに対応するウェーキング時のバッテリ電圧Ucellの直接測定を用いて、バッテリの温度TのためのマップOCV=f(SOC)から演繹される充電状態SOCocvを計算することを含む。
これらの2つのステップE1およびE2は、初期化フェーズを構成する。この初期化フェーズに続いて、緩和によって引き起こされる誤差のための較正フェーズは、上で提示された原理に従って実装される。
先ず、ステップE3では、スリープ時間Rest_timeは、所与の温度Tのために論議されているバッテリの緩和の考察から生じる目標緩和時間Threshと比較される。バッテリのスリープ時間Rest_timeが目標緩和時間Thresh以上である場合には、ステップE4では、既に計算された充電状態値SOCocvは、初期の充電状態値SOCiniとして設定される。現実に、このケースでは、バッテリが定常状態に達するために必要とされる緩和時間は、達成または凌駕されており、したがって、ウェーキング時に測定されるバッテリの電圧値OCVは、信頼性のある初期の充電状態値を提供する。更に、メモリ13に対するアクセス制御ステップは、ステップE3で実装できる。メモリがアクセス可能でない場合、方法は、それにもかかわらず、ステップE4を前進させ、初期の充電状態値SOCiniは、計算された充電状態値SOCocvに設定されるが、その理由は他の値が利用可能でないからである。換言すると、バッテリの緩和が完全であるかまたはメモリに記憶された情報が何であれ何らかの理由のために利用可能でない場合、初期の充電状態値は、計算された充電状態値SOCocvを用いて決定される。
逆に、メモリがアクセスでき、スリープ時間Rest_timeが目標緩和時間Threshよりも短い場合には、方法は、緩和によって引き起こされる誤差Errを較正するためのステップE5に前進する。上で提示された原理によれば、この誤差は、ウェーキング時のバッテリ電圧値Ucellに応じて図3の誤差較正曲線を用いて決定される。
いったん緩和によって引き起こされた誤差ErrがステップE5で決定されると、方法は、初期の充電状態値SOCiniのために計算フェーズに前進する。有利なことに、バッテリの分極方向は、初期の充電状態値を計算するときに考慮に入れられる。分極方向を考慮に入れることは、充電状態における過大評価誤差または過小評価誤差を最少化することによって実体充電状態値により近付くのに役立つ。
斯くして、分極試験は、スリープモード移行時の分極方向を決定するためにステップE6で先ず実行される。この試験は、スリープモード移行直後のバッテリ電圧の変化の分析に基づいている。極めて最初の緩和での電圧増加は、バッテリ放電が中断されたことを示し、その一方で逆に、極めて最初の緩和での電圧減少は、バッテリ充電が中断されたことを示す。メモリに記憶される可変Signe_Polarisationは、この試験の結果を示す。可変Signe_PolarisationによってステップE6で提供されるバッテリの分極方向に応じて、比較は、ステップE7で、スリープモード移行時にメモリに記憶されたバッテリの推定された充電状態SOCmemと、ウェーキング時のバッテリのOCV電圧の直接測定から生じる計算された充電状態SOCocvとの間で実行される。続いて、この比較に応じて、決断は、ステップE5で決定されるように、緩和によって引き起こされる誤差Errを用いて初期の充電状態値を決定するために行われる。
メモリにセーブされた可変Signe_Polarisationが、バッテリ放電(DCH)がスリープモード移行時に中断されたことを示す場合に、スリープモード移行時のバッテリの推定された充電状態SOCmemが、ウェーキング時の計算された充電状態SOCocv以上である(SOCmem>=SOCocv)場合には、初期の充電状態値SOCiniは、次のようにステップE8で決定される。
SOCini=min(SOCmem,SOCocv+Err)
逆に、バッテリ放電がスリープモード移行時に中断される場合であるが、SOCmem<SOCocvの場合には、初期の充電状態値SOCiniは、次のようにステップE9で決定される。
SOCini=(1-a).SOCocv+a.(SOCocv+Err)
aは、パラメータであり、0から1の間で変化し、スリープ時間Rest_timeを代表し、所与の温度のためのバッテリの目標緩和時間Threshに関連する。より具体的には、a=0は、スリープ時間が目標緩和時間に等しい場合、a=1は、スリープ時間がバッテリのスリープ/ウェーキング周期の最小持続時間(例えば、1分)に等しい場合である。
パラメータaを用いて目標緩和時間に関連して実際スリープ時間を考慮することは、初期値SOCiniの計算を最適化することに役立つ。
ステップE6では、メモリにセーブされた可変Signe_Polarisationが、バッテリ放電というよりもむしろバッテリ充電がスリープモード移行時に中断されたことを示す場合に、スリープモード移行時のバッテリの推定された充電状態SOCmemが、ウェーキング時の計算された充電状態SOCocv以下である(SOCmem<=SOCocv)場合には、初期の充電状態値SOCiniは、次のようにステップE10で決定される。
SOCini=max(SOCmem,SOCocv-Err)
逆に、バッテリ充電がスリープモード移行時に中断される場合であるが、SOCmem>SOCocvの場合には、初期の充電状態値SOCiniは、次のようにステップE11で決定される。
SOCini=(1-a).SOCocv+a.(SOCocv-Err)
パラメータaは、上で解説されたように決定される。
変形例において、次の例では、初期の充電状態値SOCiniは、次のように計算できる。
バッテリ放電がスリープモード移行時に中断される場合に、SOCmem<SOCocvの場合には、
SOCini=SOCocv+(SOCocv+Err)/2
バッテリ充電がスリープモード移行時に中断される場合に、SOCmem>SOCocvの場合には、
SOCini=SOCocv+(SOCocv-Err)/2
本発明に係る方法は、それ故に、充電状態値が、より物理的に実体的な値に、前記値が初期化されるたびに、より近付いて行くのを可能にし、以って、メモリにセーブされた充電状態の累積誤差を防止する。

Claims (10)

  1. バッテリ(2)の充電状態を推定するための方法であって、前記充電状態の初期値(SOCini)を推定することを含む前記バッテリの前記充電状態の初期化フェーズを含み、前記初期化フェーズは、
    前記バッテリがスリープモードに移行するときの前記バッテリの記憶された充電状態値(SOCmem)の受領ステップ(E1)と、
    前記バッテリがウェーキングするときの前記バッテリの端子の無負荷電圧の測定値(Ucell)を用いる充電状態値(SOCcov)の計算ステップ(E2)と
    を含む、方法において、
    前記初期化フェーズは、前記バッテリの緩和に起因する前記無負荷電圧の測定の誤差(Err)を計算するための計算ステップ(E5)を含み、前記誤差は、前記バッテリの現在温度(T)と、各温度のためにモデル化された前記バッテリの目標緩和時間(Thresh)と、に応じて計算され、
    前記充電の前記初期値の前記推定は、前記充電状態の記憶された前記値(SOCmem)と計算された値(SOCocv)との間の比較に基づいて、計算された前記誤差(Err)に応じて計算されることを特徴とする方法。
  2. 緩和によって引き起こされる前記誤差(Err)の前記計算は、
    前記バッテリの所与の温度のために、前記バッテリの所与の充電状態を所与の無負荷電圧と相関づけるマップデータを記憶することと、
    最小緩和時間のためのウェーキング時のバッテリ電圧と、前記目標緩和時間のためのウェーキング時の前記バッテリ電圧との間の前記誤差に対応する前記無負荷電圧の前記測定の最大誤差を決定することと、
    前記最大誤差に応じて、前記マップデータによって提供される充電状態値(SOC)に関連して、前記充電状態の誤差マージン(SOC_error)の変化を記述する誤差較正データを提供することと、
    前記バッテリがウェーキングするときの無負荷電圧の前記測定値(Ucell)と前記較正データとを用いて、緩和によって引き起こされる前記誤差(Err)を計算することと
    を含むことを特徴とする、請求項1に記載の方法。
  3. 前記充電状態の前記初期値の前記推定は、前記バッテリの分極方向が、スリープモード移行時に充電に対応するのか、または放電に対応するのかに応じて計算されることを特徴とする、請求項1または2に記載の方法。
  4. 前記充電状態の前記初期値の前記推定は、前記バッテリの前記目標緩和時間に関連して、前記バッテリの実際スリープ時間を示すパラメータ(a)を考慮して計算されることを特徴とする、請求項3に記載の方法。
  5. 前記分極方向が、スリープモード移行時に放電に対応し、その瞬間の前記記憶された充電状態値(SOCmem)が、ウェーキング時の計算された充電状態の前記値(SOCocv)以上である場合には、前記初期の充電状態値(SOCini)の前記推定は、
    SOCini=min(SOCmem,SOCocv+Err)
    で計算され、そうでない場合には、
    SOCini=(1-a).SOCocv+a.(SOCocv+Err)
    で計算され、前記パラメータ(a)は、前記バッテリの前記スリープ時間が前記バッテリの前記目標緩和時間に等しい場合の0と、前記バッテリの前記スリープ時間がバッテリスリープ要求とバッテリウェーキング要求との間で必要とされる最小時間に等しい場合の1との間で変化することを特徴とする、請求項4に記載の方法。
  6. 前記分極方向が、スリープモード移行時に充電に対応し、その瞬間の前記記憶された充電状態値(SOCmem)が、ウェーキング時の計算された充電状態の前記値(SOCocv)以下である場合には、前記初期の充電状態値(SOCini)の前記推定は、
    SOCini=max(SOCmem,SOCocv-Err)
    で計算され、そうでない場合には、
    SOCini=(1-a).SOCocv+a.(SOCocv-Err)
    で計算され、前記パラメータ(a)は、前記バッテリの前記スリープ時間が前記バッテリの前記目標緩和時間に等しい場合の0と、前記バッテリの前記スリープ時間がバッテリスリープ要求とバッテリウェーキング要求との間で必要とされる最小時間に等しい場合の1との間で変化することを特徴とする、請求項4または5に記載の方法。
  7. 前記分極方向が、スリープモード移行時に放電に対応し、その瞬間の前記記憶された充電状態値(SOCmem)が、ウェーキング時の前記計算された充電状態値(SOCocv)より小さい場合には、前記初期の充電状態値(SOCini)の前記推定は、
    SOCini=(SOCocv+(SOCocv+Err))/2
    で計算されることを特徴とする、請求項3に記載の方法。
  8. 前記分極方向が、スリープモード移行時に充電に対応し、その瞬間の前記記憶された充電状態値(SOCmem)が、ウェーキング時の計算された充電状態の前記値(SOCocv)より大きい場合には、前記初期の充電状態値(SOCini)の前記推定は、
    SOCini=(SOCocv+(SOCocv-Err))/2
    で計算されることを特徴とする、請求項3または7に記載の方法。
  9. 請求項1から8のいずれか一項に記載の方法を実装するための手段を含むことを特徴とする、バッテリ、特に、電気車両のトラクションバッテリのための管理デバイス(1)。
  10. 請求項9に記載のデバイスを含むことを特徴とする、再充電可能なハイブリッドまたは電気モータ車両。
JP2021558727A 2019-04-03 2020-03-24 バッテリの充電状態を初期化するための方法 Pending JP2022526179A (ja)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1903547 2019-04-03
FR1903547A FR3094796B1 (fr) 2019-04-03 2019-04-03 Procédé d’initialisation de l’état de charge d’une batterie
PCT/EP2020/058058 WO2020200897A1 (fr) 2019-04-03 2020-03-24 Procédé d'initialisation de l'état de charge d'une batterie

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2022526179A true JP2022526179A (ja) 2022-05-23

Family

ID=67384055

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2021558727A Pending JP2022526179A (ja) 2019-04-03 2020-03-24 バッテリの充電状態を初期化するための方法

Country Status (7)

Country Link
US (1) US20220212563A1 (ja)
EP (1) EP3948316B1 (ja)
JP (1) JP2022526179A (ja)
KR (1) KR20210149760A (ja)
CN (1) CN113711067A (ja)
FR (1) FR3094796B1 (ja)
WO (1) WO2020200897A1 (ja)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10322688B2 (en) 2016-12-30 2019-06-18 Textron Innovations Inc. Controlling electrical access to a lithium battery on a utility vehicle
FR3130388A1 (fr) 2021-12-15 2023-06-16 Psa Automobiles Sa Procede de recalage de l’etat de charge d’un systeme de batterie

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3520985A1 (de) * 1985-06-12 1986-12-18 Ford-Werke AG, 5000 Köln Verfahren und vorrichtung zum ueberwachen des ladezustands der starterbatterie eines kraftfahrzeugs, insbesondere personenkraftwagens
KR100842678B1 (ko) * 2005-03-17 2008-06-30 주식회사 엘지화학 동적 패턴에 대한 배터리 잔존량 추정법의 비교 참조값구성 방법
CN101535827A (zh) * 2006-10-30 2009-09-16 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于在电池非平衡时确定电池的荷电状态的设备和方法
JP4687654B2 (ja) * 2007-01-04 2011-05-25 トヨタ自動車株式会社 蓄電装置の制御装置および車両
JP4702859B2 (ja) * 2008-04-11 2011-06-15 古河電気工業株式会社 蓄電池の状態検知方法
US8855956B2 (en) * 2008-06-05 2014-10-07 A123 Systems Llc Method and system for determining state of charge of an energy delivery device
FR2942882A1 (fr) * 2009-03-09 2010-09-10 Peugeot Citroen Automobiles Sa Procede pour determiner l'etat de charge d'une source electrochimique pour la traction electrique de vehicules
US8638070B2 (en) * 2010-05-21 2014-01-28 Qnovo Inc. Method and circuitry to adaptively charge a battery/cell
EP2767841A4 (en) * 2011-10-13 2015-02-25 Toyota Motor Co Ltd CONTROL DEVICE AND METHOD FOR A SECONDARY BATTERY
US9676288B2 (en) * 2015-03-20 2017-06-13 Ford Global Technologies, Llc Battery open-circuit voltage measurement using reverse current pulse
US10322634B2 (en) * 2015-10-14 2019-06-18 Ford Global Technologies, Llc Estimating battery capacity in an electric vehicle
US9925888B2 (en) * 2016-03-02 2018-03-27 Ford Global Technologies, Llc Battery cell state of charge initialization in a presence of voltage measurement uncertainty
FR3051916B1 (fr) * 2016-05-31 2020-07-10 Renault S.A.S. Procede d'estimation de l'etat de sante d'une batterie
JP6898585B2 (ja) * 2017-04-10 2021-07-07 日産自動車株式会社 二次電池の状態推定方法および状態推定システム
CN109462265A (zh) * 2018-12-18 2019-03-12 珠海银隆电器有限公司 一种电池充放电均衡控制方法及装置

Also Published As

Publication number Publication date
WO2020200897A1 (fr) 2020-10-08
FR3094796A1 (fr) 2020-10-09
EP3948316A1 (fr) 2022-02-09
US20220212563A1 (en) 2022-07-07
CN113711067A (zh) 2021-11-26
KR20210149760A (ko) 2021-12-09
EP3948316B1 (fr) 2024-05-08
FR3094796B1 (fr) 2021-08-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111257752B (zh) 剩余充电时间估算方法、装置、系统和存储介质
KR102452548B1 (ko) 배터리 열화 상태 추정장치, 그를 포함한 시스템 및 그 방법
US9594122B2 (en) Estimating state of charge (SOC) and uncertainty from relaxing voltage measurements in a battery
KR100759706B1 (ko) 하이브리드 차량용 배터리의 충전상태 추정 방법
CN106461732B (zh) 用于估计电池的健康状态的方法
KR102225667B1 (ko) 배터리의 상태를 추정하는 방법 및 장치
US10845417B2 (en) Battery state estimation device, battery control device, battery system, battery state estimation method
WO2007074614A1 (ja) 二次電池の充電状態推定装置および充電状態推定方法
US10901039B2 (en) Open circuit voltage estimation device, condition estimation device, and method of estimating open circuit voltage
JP7014374B2 (ja) バッテリー管理装置、バッテリー管理方法及びバッテリーパック
WO2014119328A1 (ja) 電池状態推定装置
JP2008522152A (ja) バッテリーの状態及びパラメーターの推定システム及び方法
TW201531725A (zh) 電池內阻估測方法及裝置
US20230349981A1 (en) Battery management device, battery management method
KR20170051008A (ko) 배터리 초기값 추정 장치 및 방법
JP2022526179A (ja) バッテリの充電状態を初期化するための方法
JP6119554B2 (ja) 充電状態算出装置
CN112912745A (zh) 根据开路电压图形确定电化学电池的充电状态和老化状态的方法
JP7062870B2 (ja) バッテリー管理装置、バッテリー管理方法及びバッテリーパック
JP2010203935A (ja) 二次電池の入出力可能電力推定装置
CN113125967A (zh) 一种基于温升预测的锂电池soe计算方法
JPH1138107A (ja) 二次電池の残存容量推定方法
CN115808630A (zh) 一种车载磷酸铁锂电池的荷电状态计算方法、装置及存储介质
WO2021192835A1 (ja) 二次電池の内部温度を推定する方法、装置、プログラムおよび記録媒体
CN116252682A (zh) 一种新能源汽车动力电池健康度的确定方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230227

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20240213