JP2022550125A - 電池温度推定方法、装置、電子機器、及び記憶媒体 - Google Patents

電池温度推定方法、装置、電子機器、及び記憶媒体 Download PDF

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Abstract

電池温度推定方法、装置、電子機器及び記憶媒体であり、電池の技術分野に関する。該方法は、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするステップと、電池の形状及び寸法に基づいて、電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定するステップと、を含む。

Description

（関連出願の相互参照）
本開示は、２０１９年９月２９日に提出された出願番号２０１９１０９３５４１６．５、名称「電池温度推定方法、装置、電子機器及び記憶媒体」の中国特許出願の優先権を主張するものであり、その全ての内容は引用により本開示に組み込まれるものとする。
本開示は、電池の技術分野に関し、特に電池温度推定方法、装置、電子機器及び記憶媒体に関する。
関連技術において、電流、電圧及び電池の表面温度を収集することにより、新エネルギー自動車の動力電池の内部温度をリアルタイムに推定し、或いは、安定状態での電気化学インピーダンススペクトルの特徴量と環境温度との関係を取得し、さらに測定されたインピーダンス値と組み合わせることにより、新エネルギー自動車の動力電池の内部温度を推定する。しかしながら、これらの方式では、実際に測定されたインピーダンス値に対する電池のリアルタイム充放電状態の影響を考慮せず、かつ、得られた内部温度が実際に電池全体の平均温度であり、電池内部の実際温度ではないため、電池の内部温度の推定精度は高くない。
本開示は、電池温度推定方法、装置、電子機器及び記憶媒体を提供し、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
第１態様において、本開示の実施例は、電池がオフライン状態にある場合、前記電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするステップと、前記電池の形状及び寸法に基づいて前記電池の温度分布モデルを取得し、前記第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定するステップとを含む、電池温度推定方法を提供する。
本開示の実施例に係る電池温度推定方法によれば、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
第２態様において、本開示の実施例は、電池がオフライン状態にある場合、前記電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするフィッティングモジュールと、前記電池の形状及び寸法に基づいて前記電池の温度分布モデルを取得し、前記第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定する第１決定モジュールとを含む、電池温度推定装置を提供する。
本開示の実施例に係る電池温度推定装置によれば、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
第３態様において、本開示の実施例は、メモリと、プロセッサと、メモリに記憶され、かつプロセッサ上で実行可能で、前記プロセッサにより実行されると、本開示の第１態様の実施例に係る電池温度推定方法を実現するコンピュータプログラムとを含む、電子機器を提供する。
本開示の実施例に係る電子機器によれば、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
第４態様において、本開示の実施例は、プロセッサにより実行されると、本開示の第１態様の実施例に係る電池温度推定方法を実現するコンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ可読記憶媒体を提供する。
本開示の実施例に係るコンピュータ可読記憶媒体によれば、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
本開示の付加的な態様及び利点は、一部が以下の説明に示され、一部が以下の説明に明らかになるか又は本開示の実施により把握される。
以下、本開示の上記及び／又は付加的な様態及び利点は、図面を参照して実施例を説明することにより、明らかになり、理解されやすくなる。
本開示の実施例に係る電池温度推定方法のフローチャートである。 本開示の実施例に係る第１関数関係の曲線グラフである。 本開示の実施例に係る四角形電池の離散概略図である。 本開示の他の実施例に係る電池温度推定方法のフローチャートである。 本開示の実施例に係るＥＩＳ曲線グラフである。 本開示の実施例に係る５０％の充電状態でのアドミタンスの温度に対する応答曲線グラフである。 本開示の実施例に係る電池温度推定方法のフローチャートである。 本開示の実施例に係る電池の充電過程における温度変化曲線グラフである。 本開示の実施例に係る電池温度推定装置の構造概略図である。 本開示の他の実施例に係る電池温度推定装置の構造概略図である。 本開示の他の実施例に係る電子機器の構図概略図である。
以下、本開示の実施例を詳細に説明し、説明される実施例の例は図面において示されるが、一貫して同一又は類似の符号は、同一又は類似の部品、或いは、同一又は類似の機能を有する部品を表す。以下、図面を参照しながら説明される実施例は、例示的なものであり、本開示を解釈するためのものに過ぎず、本開示を限定するものであると理解すべきではない。逆に、本開示の実施例は、添付の特許請求の範囲の精神及び範囲に含まれる全ての変更、修正及び均等物を含む。
関連技術において実際に測定されたインピーダンス値に対する電池のリアルタイム充放電状態の影響を考慮せず、かつ、得られた内部温度が実際に電池全体の平均温度であり、電池内部の実際温度ではないため、電池の内部温度の推定精度が高くないという技術的課題を解決するために、本開示の実施例は、電池温度推定装置を提供し、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
図１は、本開示の実施例に係る電池温度推定方法のフローチャートである。
図１に示すように、該方法は、以下のステップＳ１０１～Ｓ１０２を含む。
Ｓ１０１では、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングする。
オフライン状態は、電池が現在、試験環境にある状態を指し、或いは、電池が充放電されていない状態であってもよく、特に限定されない。
具体的な実行過程において、具体的には、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングする。
具体的な実行過程において、電池が異なる試験温度での対応するアドミタンスの実部を決定し、異なる試験温度及び対応するアドミタンスの実部に基づいて第１関数関係をフィッティングすることができ、第１関数関係は、異なる試験温度と、電池の対応するアドミタンスの実部との対応関係を説明し、アドミタンスの概念を導入することにより計算式を簡略化し、計算量を減少させ、チップの計算能力に対する需要を低下させる。
具体的な実行過程において、異なる試験温度、対応するアドミタンスの実部、及びＡｒｒｈｅｎｉｕｓ式に基づいて第１関数関係をフィッティングすることができる。
例えば、Ａｒｒｈｅｎｉｕｓ式に基づいて、
Figure 2022550125000002
 であり、
ここで、Ａは定数であり、Ｅａは、活性化エネルギーであり、Ｒは、汎用気体定数であり、アドミタンスの実部と温度との関係は、Ｇ’＝ＡｅｂＴとして表すことができ、試験データに基づいてフィッティングを行って、パラメータＡ＝０．８９７６、ｂ＝０．０２３５８を取得することができ、図２に示すように、図２は、本開示の実施例に係る第１関数関係の曲線グラフである。
Ｓ１０２では、電池の形状及び寸法に基づいて、電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定する。
該実施例において、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する第２関数関係を決定する場合、第１関数関係を積分処理し、温度分布モデルに基づいて、積分処理後の第１関数関係と組み合わせて電池の第２関数関係を決定することができる。
温度分布モデルは、電池内部の異なる位置の温度、電池内部の最高温度及び電池の表面温度の間の対応関係を説明する。
具体的な実行過程において、一次元定常熱伝導方程式に基づいて、異なる位置の温度Ｔ（ｘ）と電池内部の最高温度及び電池の表面温度の関数関係を決定して、温度分布モデルとすることができ、例えば、
Figure 2022550125000003
 ここで、Ｔｍａｘは、電池内部の最高温度を示し、Ｔ０は、電池の表面温度を示し、ｘは、電池内部の異なる位置を示し、ｈは、電池の厚さであり、Φは、電池の現在の熱流量であり、λは、電池の熱伝導率である。
電池の形状は、例えば、規則的又は不規則な形状であってもよく、例えば、六面体形状であってもよく、本開示の実施例において電池の形状が四角形である例を示し、特に限定されない。
一例として、四角形の電池は、電池の厚さ方向に沿って離散された複数のシート状電池で構成されるものであると見なされてもよく、複数のシート状電池は、例えば、Ｎ個のシート状電池であり、Ｎは、２以上の正の整数であり、電池を厚さ方向に沿ってＮ個のシート状電池に予め離散することができ、図３に示すように、図３は、本開示の実施例に係る四角形電池の離散概略図であり、厚さ方向に沿って該四角形電池をＮ個のシート状電池に離散し、各シート状電池は、ｘ座標軸上の１つの対応する位置に対応することができ、複数の対応する位置は、上記温度分布モデルＴ（ｘ）におけるｘに対応することができる。
具体的な実行過程において、上記電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する第２関数関係を決定する場合、さらに第１関数関係を積分処理し、温度分布モデルに基づいて、積分処理後の第１関数関係と組み合わせて電池の第２関数関係を決定することができる。
一例として、上記ステップで第１関数関係で測定されたアドミタンスの実部は、電池全体のアドミタンスの実部の累積であるべきであり、
Figure 2022550125000004
 であり、
ここで、ｋ∈［０，∞］、Ｔｋは、ｋ番目のシート状電池に対応する温度を示し、Ｔｋの具体的な数値は、シート状電池の電池内部での位置に関連し、ｈは、電池の厚さの値であり、次に、温度分布モデル、すなわちＴ（ｘ）＝ｆ（Ｔｍａｘ，Ｔ０，ｘ）によれば、異なる位置の温度Ｔ（ｘ）は、内部の最高温度及び電池の表面温度の関数であり、ここで、Ｔｍａｘは、電池内部の最高温度を示し、Ｔ０は、電池の表面温度を示し、ｘは、電池内部の異なる位置を示し、Ｔ（ｘ）＝ｆ（Ｔｍａｘ，Ｔ０，ｘ）を積分処理後の第１関数関係
Figure 2022550125000005
 に代入し、代入後の関数関係を第２関数関係とし、第２関数関係により電池の表面温度、電池のアドミタンス及び電池の内部温度の間の対応関係をフィッティングする。
本実施例において、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
図４は、本開示の他の実施例に係る電池温度推定方法のフローチャートである。
図４に示すように、該方法は、以下のステップＳ４０１～Ｓ４０４を含む。
Ｓ４０１では、電池がオフライン状態にある場合、特徴的な試験周波数を決定し、特徴的な試験周波数が目標周波数範囲内にあり、目標周波数範囲内に、電池のインピーダンスが電池の充電状態の変化に伴って変化しない。
特徴的な試験周波数は、予め試験して得られたものであり、目標周波数範囲のうちの１つの周波数であり、該目標周波数範囲内に、電池のインピーダンスは、電池の充電状態の変化に伴って変化せず、該特徴的な試験周波数は、電池に対してインサイチュアドミタンス試験を行う。
具体的な実行過程において、特徴的な試験周波数を決定する過程において、異なる充電状態で、所定の周波数範囲内に電池に対して電気化学インピーダンススペクトル試験を行い、かつ試験の結果に基づいて、所定の周波数範囲から目標周波数範囲を決定し、また、異なる温度で、所定の充電状態で電池の電気化学インピーダンススペクトルの応答値を試験し、応答値を対応するアドミタンスに変換し、目標周波数範囲内における、アドミタンスの実部が温度によって最も大きく変化する周波数を特徴的な試験周波数として決定し、特徴的な試験周波数に基づいて電池に対してインサイチュアドミタンス試験を行うことにより、インサイチュアドミタンス試験データと環境温度データとの間の標準的な関係の確立を効果的に補助し、推定誤差を減少させ、推定精度を向上させることができる。
当然のことながら、実際の実行過程において、他の任意の可能な方式で特徴的な試験周波数を決定してもよく、例えば、従来のプログラミング技術（例えば、シミュレーション法及び工学法）を用いて特徴的な試験周波数を決定してもよく、また例えば、遺伝学アルゴリズム及び人工ニューラルネットワークの方法で特徴的な試験周波数を決定してもよい。
所定の周波数範囲は、実際の試験経験により予め設定されてもよく、０．０１Ｈｚ～１ｋＨｚであってもよい。
一例として、異なる充電状態で、所定の周波数範囲内に電池に対して電気化学インピーダンススペクトル試験を行い、試験の結果に基づいて、所定の周波数範囲から目標周波数範囲を決定し、例えば、室温（２５℃）下で容量が５０Ａｈの四角形単電池に対して、０．５Ｃの倍率で充電状態ＳＯＣをそれぞれ０％、１０％、２０％、３０％、４０％、５０％、６０％、７０％、８０％、９０％、１００％に調整した後に、電気化学インピーダンススペクトル（Ｅｌｅｃｔｒｏｃｈｅｍｉｃａｌ ｉｍｐｅｄａｎｃｅ ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ、ＥＩＳ）試験を行い、所定の周波数範囲が０．０１Ｈｚ～１ｋＨｚであり、試験結果を分析して、インピーダンスが充電状態の変化に伴って変化しない周波数区間を取得して目標周波数範囲とし、該目標周波数範囲は、１００Ｈｚ～１ｋＨｚであり、図５に示すように、図５は、本開示の実施例に係るＥＩＳ曲線グラフである。
一例として、異なる温度で、所定の充電状態で電池の電気化学インピーダンススペクトルの応答値を試験し、応答値を対応するアドミタンスに変換し、目標周波数範囲内における、アドミタンスの実部が温度によって最も大きく変化する周波数を特徴的な試験周波数として決定し、例えば、ＳＯＣが５０％の充電状態で、四角形電池を温度がそれぞれ－２０℃、－１０℃、０℃、１０℃、２０℃、３０℃、４０℃の環境で十分に静置した後、異なる温度での電気化学インピーダンススペクトルの応答値を試験し、インピーダンスの応答値を対応するアドミタンスに変換し、上記決定された目標周波数範囲１００Ｈｚ～１ｋＨｚから、アドミタンスの実部が温度によって最も大きく変化する周波数を決定し、該周波数を特徴的な試験周波数ｆ０＝２００Ｈｚとして決定し、図６に示すように、図６は、本開示の実施例に係る５０％の充電状態でのアドミタンスの温度に対する応答曲線グラフである。
Ｓ４０２では、特徴的な試験周波数に基づいて、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスの実部を決定する。
一例として、特徴的な試験周波数はｆ０＝２００Ｈｚであり、電池の充放電状態でのアドミタンスに対して、温度が－２０℃、－１０℃、０℃、１０℃、２０℃、３０℃、４０℃の環境でインサイチュ試験を行い、アドミタンスの実部Ｇ’を抽出し、次に、ステップＳ４０３をトリガーする。
Ｓ４０３では、異なる試験温度及び対応するアドミタンスの実部に基づいて第１関数関係をフィッティングする。
Ｓ４０４では、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定する。
一例として、上記ステップで第１関数関係で測定されたアドミタンスの実部は、電池全体のアドミタンスの実部の累積であるべきであり、
Figure 2022550125000006
 であり、
ここで、ｋ∈［０，∞］、Ｔｋは、ｋ番目のシート状電池に対応する温度を示し、Ｔｋの具体的な数値は、シート状電池の電池内部での位置に関連し、ｈは、電池の厚さの値であり、次に、温度分布モデル、すなわちＴ（ｘ）＝ｆ（Ｔｍａｘ，Ｔ０，ｘ）によれば、異なる位置での温度Ｔ（ｘ）は、内部の最高温度及び電池の表面温度の関数であり、ここで、Ｔｍａｘは、電池内部の最高温度を示し、Ｔ０は、電池の表面温度を示し、ｘは、電池内部の異なる位置を示し、Ｔ（ｘ）＝ｆ（Ｔｍａｘ，Ｔ０，ｘ）を積分処理後の第１関数関係
Figure 2022550125000007
 に代入し、代入後の関数関係を第２関数関係とし、第２関数関係により電池の表面温度、電池のアドミタンス及び電池の内部温度の間の対応関係をフィッティングする。
本実施例において、特徴的な試験周波数に基づいて電池に対してインサイチュアドミタンス試験を行うことにより、インサイチュアドミタンス試験データと環境温度データとの間の標準的な関係の確立を効果的に補助し、推定誤差を減少させ、推定精度を向上させることができる。電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
図７は、本開示の実施例に係る電池温度推定方法のフローチャートである。
図７に示すように、該方法は、以下のステップＳ７０１～Ｓ７０２を含む。
Ｓ７０１では、推定対象電池の目標表面温度を検出し、推定対象電池の目標アドミタンスを検出する。
推定対象電池に温度センサを予め配置することにより、推定対象電池の目標表面温度をリアルタイムに検出し、推定対象電池の目標アドミタンスをリアルタイムに検出することができる。
Ｓ７０２では、目標表面温度及び目標アドミタンスに基づいて、第２関数関係と組み合わせて、推定対象電池の内部温度を決定する。
具体的な実行過程において、Ｔ（ｘ）＝ｆ（Ｔｍａｘ，Ｔ０，ｘ）を積分処理後の第１関数関係
Figure 2022550125000008
 に代入し、代入後の関数関係を第２関数関係とし、かつ、Ｔｍａｘが電池内部の最高温度を示し、Ｔ０が電池の表面温度を示すため、目標表面温度及び目標アドミタンスと組み合わせて、第２関数関係に代入してＴｍａｘを決定し、計算して得られたＴｍａｘを電池内部の実際温度とすることにより、電池内部の最高温度を推定することを実現することができる。
本開示の実施例の具体的な実行過程において、実験からの温度と本開示の実施例において推定された結果を図８に示し、図８は、本開示の実施例に係る電池の充電過程における温度変化曲線グラフであり、４つの温度時間曲線は、それぞれ本開示の実施例において推定された電池の内部温度Ｔｅｓｔ、電池全体の等価温度Ｔｅｑ、実際に試験された電池の内部温度Ｔｉ及び電池の表面温度Ｔ０を示し、電池の表面温度及び電池全体の等価温度に比べて、本開示の実施例において推定された電池の内部温度は、実際に測定された電池の内部温度に近い。
本実施例において、推定対象電池の目標表面温度を検出し、推定対象電池の目標アドミタンスを検出し、目標表面温度及び目標アドミタンスに基づいて、第２関数関係と組み合わせて、推定対象電池の内部温度を決定することにより、電池内部の温度分布を考慮し、実車の電池の内部温度を推定するために内部の最高温度を正確に与えることができるため、電池管理システムは、さらに内部温度に応じて電池の動作状態を最適化することができ、電池が安全な温度範囲内で動作することを保証し、燃えやすく爆発しやすいという潜在的な危険を解消し、電池の動作安全性及び信頼性を向上させる。
図９は、本開示の実施例に係る電池温度推定装置の構造概略図である。
図９に示すように、該装置９００は、
電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするフィッティングモジュール９０１と、
電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定する第１決定モジュール９０２とを含む。
いくつかの実施例において、図１０に示すように、フィッティングモジュール９０１は、
電池がオフライン状態にある場合、特徴的な試験周波数を決定する第１決定サブモジュール９０１１であって、特徴的な試験周波数が目標周波数範囲内にあり、目標周波数範囲内に、電池のインピーダンスが電池の充電状態の変化に伴って変化しない第１決定サブモジュール９０１１と、
特徴的な試験周波数に基づいて、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスを決定する第２決定サブモジュール９０１２と、
異なる試験温度及び対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするフィッティングサブモジュール９０１３と、を含む。
好ましくは、いくつかの実施例において、図１０に示すように、装置９００は、
推定対象電池の目標表面温度を検出し、推定対象電池の目標アドミタンスを検出する検出モジュール９０３と、
目標表面温度及び目標アドミタンスに基づいて、第２関数関係と組み合わせて、推定対象電池の内部温度を決定する第２決定モジュール９０４と、をさらに含む。
いくつかの実施例において、第１決定サブモジュール９０１１は、具体的には、
異なる充電状態で、所定の周波数範囲内に電池に対して電気化学インピーダンススペクトル試験を行い、かつ試験の結果に基づいて、所定の周波数範囲から目標周波数範囲を決定し、異なる温度で、所定の充電状態で電池の電気化学インピーダンススペクトルの応答値を試験し、応答値を対応するアドミタンスに変換し、目標周波数範囲における、アドミタンスの実部が温度によって最も大きく変化する周波数を特徴的な試験周波数として決定する。
いくつかの実施例において、フィッティングサブモジュール９０１３は、具体的には、
異なる試験温度、対応するアドミタンスの実部、及びＡｒｒｈｅｎｉｕｓ式に基づいて第１関数関係をフィッティングする。
いくつかの実施例において、第１決定モジュール９０２は、具体的には、
第１関数関係を積分処理し、温度分布モデルに基づいて、積分処理後の第１関数関係と組み合わせて電池の第２関数関係を決定する。
いくつかの実施例において、電池の形状は、四角形である。
なお、前述の図１～図８の実施例における電池温度推定方法の実施例に対する説明は、該実施例の電池温度推定装置９００にも適用され、その実現原理は類似し、ここでは説明を省略する。
本実施例において、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
図１１は、本開示の実施例に係る電子機器の構造概略図である。
該電子機器１０００は、メモリ１００１と、プロセッサ１００２と、メモリ１００１に記憶され、かつプロセッサ１００２上で実行可能なコンピュータプログラムと、を含む。プロセッサ１００２は、プログラムを実行すると、上記実施例に係る電池温度推定方法を実現する。
可能な一実現方式において、電子機器は、メモリ１００１とプロセッサ１００２との間の通信に用いられる通信インタフェース１００３をさらに含む。
本実施例において、電池がオフライン状態にある場合、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングし、電池の形状及び寸法に基づいて電池の温度分布モデルを取得し、第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定する第２関数関係を決定することにより、電池のリアルタイムに測定されたアドミタンス及び表面温度と組み合わせて電池の内部温度を推定することを実現し、電池の内部温度の推定精度を効果的に向上させることができる。
本実施例は、プロセッサにより実行されると、以上の電池温度推定方法を実現するコンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供する。
なお、本開示の説明において、用語「第１」、「第２」などは、目的を説明するためのものに過ぎず、相対的な重要性を指示するか又は暗示するものとして理解すべきではない。また、本開示の説明において、別に説明しない限り、「複数」とは、２つ以上を意味する。
フローチャート又は本開示で他の方式で説明された任意のプロセス又は方法についての説明は、特定のロジック機能又はプロセスのステップを実現するための１つ以上の実行可能な命令を含むコードのモジュール、セグメント又は部分を示すと理解されてよく、また、本開示の好ましい実施形態の範囲は、別の実現を含み、示されたか又は検討された順序ではなく、係る機能に応じてほぼ同時に又は逆の順序で機能を実行してよく、これは、本開示の実施例が属する当業者に理解されるべきである。
なお、本開示の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせで実現することができる。上記実施形態では、複数のステップ又は方法は、メモリに記憶され、かつ適切な命令実行システムにより実行されるソフトウェア又はファームウェアで実現することができる。例えば、ハードウェアで実現すれば、他の実施形態と同様に、データ信号に対してロジック機能を実現するためのロジックゲート回路を有する離散ロジック回路、適切な組み合わせロジックゲート回路を有する特定用途向け集積回路、プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などという本分野の公知技術のうちのいずれか又はそれらの組み合わせで実現することができる。
当業者が理解できるように、上記実施例の方法に含まれる全部又は一部のステップを、プログラムにより関連ハードウェアに命令を出して完成させることができ、上記プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶することができ、該プログラムが実行される時に、方法の実施例のステップの１つ又はそれらの組み合わせを含む。
また、本開示の各実施例における各機能ユニットは、１つの処理モジュールに統合されてもよく、別々に物理的に存在してもよく、２つ又は２つ以上のユニットを１つのモジュールに統合してもよい。上記統合されたモジュールは、ハードウェアの形態で実現されてもよく、ソフトウェア機能モジュールの形態で実現されてもよい。上記統合されたモジュールは、ソフトウェア機能モジュールの形態で実現され、かつ独立した製品として販売又は使用される場合、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。
上記言及された記憶媒体は、読み出し専用メモリ、磁気ディスク又は光ディスクなどであってもよい。
本明細書の説明において、用語の「一実施例」、「いくつかの実施例」、「例」、「具体的な例」又は「いくつかの例」などを参照した説明は、該実施例又は例と組み合わせて説明された具体的な特徴、構造、材料又は特性が本開示の少なくとも１つの実施例又は例に含まれることを意味する。本明細書において、上記用語の例示的な表現は、必ずしも同一の実施例又は例に限定されるものではない。また、説明された具体的な特徴、構造、材料又は特性は、任意の１つ又は複数の実施例又は例において適切に組み合わせることができる。
以上、本開示の実施例を示して説明したが、上記実施例は例示的なものであり、本開示を限定するものであると理解すべきではなく、当業者であれば、本開示の範囲で上記実施例に対して変更、修正、交換及び変形を行うことができる。

Claims (16)

  1. 電池がオフライン状態にある場合、前記電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするステップと、
    前記電池の形状及び寸法に基づいて前記電池の温度分布モデルを取得し、前記第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度とに対応する第２関数関係を決定するステップであって、前記第２関数関係は、電池の表面温度及び電池のアドミタンスとを組み合わせて、電池の内部温度を推定するのに用いられる、第２関数関係を決定するステップとを含む、電池温度推定方法。
  2. 前記電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするステップは、
    電池がオフライン状態にある場合、特徴的な試験周波数を決定するステップであって、前記特徴的な試験周波数が目標周波数範囲内にあり、前記目標周波数範囲内において、電池のインピーダンスが前記電池の充電状態の変化に伴って変化しない、ステップと、
    前記特徴的な試験周波数に基づいて、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスを決定するステップと、
    前記異なる試験温度及び前記対応するアドミタンスに基づいて前記第１関数関係をフィッティングするステップとを含む、請求項１に記載の電池温度推定方法。
  3. 特徴的な試験周波数を決定するステップは、
    前記電池に対して、所定の周波数範囲内において、異なる充電状態で、電気化学インピーダンススペクトル試験を行うステップと、
    試験の結果に基づいて、前記所定の周波数範囲から前記目標周波数範囲を決定するステップと、
    異なる温度で、所定の充電状態で前記電池の電気化学インピーダンススペクトルの応答値を試験し、前記応答値を対応するアドミタンスに変換するステップと、
    前記目標周波数範囲における、アドミタンスの実部が温度によって最も大きく変化する周波数を前記特徴的な試験周波数として決定するステップとを含む、請求項２に記載の電池温度推定方法。
  4. 異なる試験温度及び対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするステップは、
    前記異なる試験温度、前記対応するアドミタンスの実部、及びＡｒｒｈｅｎｉｕｓ式に基づいて前記第１関数関係をフィッティングするステップを含む、請求項２又は３に記載の電池温度推定方法。
  5. 前記推定対象電池の目標表面温度を検出し、前記推定対象電池の目標アドミタンスを検出するステップと、
    前記目標表面温度及び前記目標アドミタンスに基づいて、前記第２関数関係と組み合わせて、前記推定対象電池の内部温度を決定するステップとをさらに含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の電池温度推定方法。
  6. 前記電池の形状及び寸法に基づいて前記電池の温度分布モデルを取得し、前記第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度との対応する第２関数関係を決定するステップは、
    前記第１関数関係を積分処理するステップと、
    前記温度分布モデル、及び、積分処理された第１関数関係に基づいて、電池の第２関数関係を決定するステップとを含む、請求項１～５のいずれか１項に記載の電池温度推定方法。
  7. 前記電池の形状は、正方形である、請求項１～６のいずれか１項に記載の電池温度推定方法。
  8. 電池がオフライン状態にある場合、前記電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスに基づいて第１関数関係をフィッティングするフィッティングモジュールと、
    前記電池の形状及び寸法に基づいて前記電池の温度分布モデルを取得し、前記第１関数関係と組み合わせて、内部温度と表面温度とに対応する第２関数関係を決定し、前記第２関数関係は、電池の表面温度及び電池のアドミタンスと組み合わせて電池の内部温度を推定するのに用いられる、第１決定モジュールとを含む、電池温度推定装置。
  9. 前記フィッティングモジュールは、
    電池がオフライン状態にある場合、特徴的な試験周波数を決定する第１決定サブモジュールであって、前記特徴的な試験周波数が目標周波数範囲内にあり、前記目標周波数範囲において、電池のインピーダンスが前記電池の充電状態の変化に伴って変化しない、第１決定サブモジュールと、
    前記特徴的な試験周波数に基づいて、電池の異なる試験温度での対応するアドミタンスを決定する第２決定サブモジュールと、
    異なる試験温度及び対応するアドミタンスに基づいて前記第１関数関係をフィッティングするフィッティングサブモジュールとを含む、請求項８に記載の電池温度推定装置。
  10. 前記推定対象電池の目標表面温度を検出し、前記推定対象電池の目標アドミタンスを検出する検出モジュールと、
    前記第２関数関係を用いて、前記目標表面温度及び前記目標アドミタンスに基づいて、前記推定対象電池の内部温度を決定する第２決定モジュールとをさらに含む、請求項９に記載の電池温度推定装置。
  11. 前記第１決定サブモジュールは、具体的には、
    前記電池に対して、所定の周波数範囲内において、異なる充電状態で、電気化学インピーダンススペクトル試験を行い、
    試験の結果に基づいて、前記所定の周波数範囲から前記目標周波数範囲を決定し、
    異なる温度で、所定の充電状態で前記電池の電気化学インピーダンススペクトルの応答値を試験し、前記応答値を対応するアドミタンスに変換し、
    前記目標周波数範囲における、アドミタンスの実部が温度によって最も大きく変化する周波数を前記特徴的な試験周波数として決定する、請求項９又は１０に記載の電池温度推定装置。
  12. 前記フィッティングサブモジュールは、
    前記異なる試験温度、前記対応するアドミタンスの実部、及びＡｒｒｈｅｎｉｕｓ式に基づいて前記第１関数関係をフィッティングする、請求項８～１１のいずれか１項に記載の電池温度推定装置。
  13. 前記第１決定モジュールは、
    前記第１関数関係を積分処理し、
    前記温度分布モデル、及び、積分処理後の第１関数関係に基づいて、電池の第２関数関係を決定する、請求項８～１２のいずれか１項に記載の電池温度推定装置。
  14. 前記電池の形状は、正方形である、請求項８～１３のいずれか１項に記載の電池温度推定装置。
  15. メモリと、プロセッサと、メモリに記憶され、かつプロセッサ上で実行可能なコンピュータプログラムとを含む、電子機器であって、
    前記コンピュータプログラムが前記プロセッサにより実行されると、請求項１～７のいずれか１項に記載の電池温度推定方法を実現する、電子機器。
  16. コンピュータプログラムを記憶するコンピュータ可読記憶媒体であって、
    前記コンピュータプログラムがプロセッサにより実行されると、請求項１～７のいずれか１項に記載の電池温度推定方法を実現する、コンピュータ可読記憶媒体。
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