JP7088973B2 - Ｓｏｃ補正方法及び装置、電池管理システム、及び記憶媒体 - Google Patents
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Description
本発明は、電池技術分野に関し、特に、ＳＯＣ補正方法及び装置、電池管理システム及び記憶媒体に関する。
ＳＯＣ(Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｃｈａｒｇｅ、充電状態)は、電池を一定期間又は長期間静置した後の残存容量と完全充電状態の容量との比率を表しており、ＳＯＣ＝０の場合は、電池が完全に放電されたことを示す。ＳＯＣ＝１の場合は、電池が完全に充電されたことを示す。ＳＯＣの推定は、電池管理システムの最も重要な機能の一つであり、電池管理システムの電力量表示、残り走行距離、過充電／過放電保護、電池バランス、充電制御及び電池健康状態予測を実現するためのものである。
従来技術では、主に、開回路電圧法を用いてＳＯＣ推定を行っており、具体的には、電気コアの定常状態における開回路電圧ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を利用して、定常状態の電池ＳＯＣ（すなわち、定常状態ＳＯＣ）を得る。
しかし、定常状態ＯＣＶを取得するには通常比較的長時間（数時間以上）静置する必要があるが、実際の使用条件では、電気コアを長時間静置することが少ないため、定常状態ＯＣＶを取得する可能性が極めて小さく、開回路電圧法の適用性が低下する。
本発明の実施形態は、電池が短時間静置されたときの外部回路特性により、定常状態ＯＣＶを早く推定し、開回路電圧法の適用性を向上させることができるＳＯＣ補正方法及び装置、電池管理システム及び記憶媒体を提供する。
第１の態様では、本発明の実施形態に係るＳＯＣ補正方法は、
電気コアが予め設定された静置条件を満たすときの電気コアの状態データを取得することと、
電気コアの状態データに基づいて、準定常状態時の開回路電圧ＯＣＶの経時変化を指標するための準定常状態電池モデル、及び静置時間が十分であるか否かを指標するための定常状態時間閾値を決定することと、
準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値を処理し、定常状態ＯＣＶ予測値を得ることと、
予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定することと、
定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを含む。
電気コアが予め設定された静置条件を満たすときの電気コアの状態データを取得することと、
電気コアの状態データに基づいて、準定常状態時の開回路電圧ＯＣＶの経時変化を指標するための準定常状態電池モデル、及び静置時間が十分であるか否かを指標するための定常状態時間閾値を決定することと、
準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値を処理し、定常状態ＯＣＶ予測値を得ることと、
予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定することと、
定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを含む。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、予め設定された静置条件は、電気コアの電流が予め設定された電流閾値よりも小さいことであることである。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、電気コアの状態データは、ＳＯＨ、電圧、電流及び温度を含み、準定常状態電池モデルのすべての未定パラメータは、現時点のＳＯＨ、電圧、電流、及び温度によって決定され、あるいは、準定常状態電池モデルの一部の未定パラメータは、現時点のＳＯＨ、電圧、電流及び温度によって決定され、残りの未定パラメータは、予め設定された静置条件を満たしてから現時点までの全ての電圧データからフィッティングして得られる。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、定常状態時間閾値は、現時点のＳＯＨ及び／又は温度によって決定される。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値を処理し、定常状態ＯＣＶ予測値を得ることは、電気コアの状態データが予め設定されたパラメータの信頼条件を満たすか否かを判断することと、電気コアの状態データが予め設定されたパラメータの信頼条件を満たすと、準定常状態電池モデルを用いて定常状態の時間閾値を処理し、定常状態ＯＣＶ予測値を得ることとを含み、予め設定されたパラメータの信頼条件は、静置中の電気コアの電圧変化値が予め設定された変化閾値よりも大きいこと、静置中の電気コアの温度が予め設定された温度範囲内であること、及び、電気コアの静置時間が第１のプリセット時間よりも長いことを含む。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、予め設定されたパラメータの信頼条件の判断タイミングは、電気コアが予め設定された静置条件を満たさない、及び／又は、電気コアが第２のプリセット時間静置される毎にすることである。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、電気コアの状態データが予め設定されたパラメータの信頼条件を満たさないと、電気コアの今回の静置終了最後の時点での電圧と分極電圧補償値との差分である非定常状態ＯＣＶを算出することと、予め設定された非定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを得ることと、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを更に含む。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、分極電圧補償値は、電気コアの今回の静置終了最後の時点での電流及び温度、又は今回の静置中の電圧及び温度によって決定される。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することは、静置中の電気コアの電圧リバウンド方向を決定することと、電圧リバウンド方向が電圧増大であり、かつ、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが現在のＳＯＣよりも大きいと、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することと、電圧リバウンド方向が電圧減少であり、かつ、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが現在のＳＯＣよりも小さいと、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを含む。
第１の態様の１つの可能な実施形態では、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することは、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣと現在のＳＯＣとの差分を算出することと、差分の絶対値が予め設定された差分閾値よりも大きいと、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを含む。
第２の態様では、本発明の実施形態に係るＳＯＣ補正装置は、電気コアが予め設定された静置条件を満たすときの電気コアの状態データを取得するための電気コア状態データ取得モジュールと、電気コアの状態データに基づいて、準定常状態時の開回路電圧ＯＣＶの経時変化を指標するための準定常状態電池モデル及び静置時間が十分であるか否かを指標するための定常状態時間閾値を決定するための準定常状態電池モデル及び定常状態時間閾値決定モジュールと、準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値を処理し、定常状態ＯＣＶ予測値を得る定常状態ＯＣＶ予測モジュールと、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定するためのＳＯＣ決定モジュールと、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正するためのＳＯＣ補正モジュールとを含む。
第３の態様では、本発明の実施形態に係る電池管理システムは、上述したＳＯＣ補正装置を含む。
第４の態様では、本発明の実施形態に係るプログラムが記憶された記憶媒体は、プログラムがプロセッサによって実行されることにより上記のＳＯＣ補正方法が実現される。
上述のように、ＳＯＣ推定時に定常状態ＯＣＶを長時間静置する必要があるという問題を避するために、本発明の実施形態では、まず、電気コアが予め設定された静置条件を満たすときの電気コアの状態データに基づいて、準定常状態電池モデルを決定し、準定常状態時のＯＣＶの経時変化を指標し、又、準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値を処理して定常状態ＯＣＶ予測値を得、次に予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定し、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する。
従来技術における開回路電圧法と比較して、本発明の実施形態は電池の短時間静置時の外部回路特性を利用して、準定常状態時の開回路電圧ＯＣＶの経時変化を指標するための準定常状態電池モデルを決定し、又、この準定常状態電池モデルを用いて定常状態ＯＣＶを予測し、定常状態ＯＣＶの取得に要する時間を短縮させ、ＳＯＣの補正機会を増加し、開回路電圧法の適用性を向上させることができる。
本発明は、添付の図面を参照した以下の詳細な説明からよりよく理解することができる。ここで、同一又は類似の符号は、同一又は類似の特徴を示す。
図１は本発明の一実施形態に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。
図２は本発明の実施形態に係る時系列及びそれに対応する電圧系列に基づいて得られた電圧の経時変化を示すグラフである。
図３は本発明の他の実施形態に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。
図４は本発明のさらに他の実施形態に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである
図５は本発明の実施形態に係るＳＯＣ補正装置の構成図である。
以下、本発明の様々なの特徴及び例示的な実施形態を詳細に説明する。以下の詳細な説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多くの具体的な詳細が提示されている。
本発明の実施形態は、ＳＯＣ補正方法及び装置、電池管理システム及び記憶媒体を提供しており、本発明の実施形態における技術案を採用すると、電池開回路電圧が定常状態に準ずる時のモデルを確立することができ、電池が短時間静置されたときの外部回路特性により定常状態での開回路電圧を推定することができ、定常状態開回路電圧を取得するのに要する時間を減らし、定常状態に到達する開回路電圧を取得するのに要する時間が長すぎるという問題を克服し、ＳＯＣの補正の機会を増やし、開回路電圧法の適用性を向上させる。
図１は本発明の一実施形態に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。図１に示すように、当該ＳＯＣ補正方法は、ステップ１０１からステップ１０５を含む。
ステップ１０１において、電気コアが予め設定された静置条件を満たすときの電気コアの状態データを取得する。
ここで、電気コアの状態データには、定格容量に対する電池の満充電容量の割合である健康状態（Ｓｔａｔｅ ｏｆ Ｈｅａｌｔｈ、ＳＯＨ）が含まれており、当該ＳＯＨは、電池が電荷を蓄える能力を示すために用いられる。新たに出荷された電池のＳＯＨは１００%であり、完全に廃棄された電池のＳＯＨは０%であり、短期間でのＳＯＨの値は変化しないと考えられる。
電気コアの状態データには、電圧、電流、及び温度なども含まれている。
一例では、予め設定された静置条件は、電気コアの電流が予め設定された電流閾値よりも小さいことである。
ここで、予め設定された電流閾値は、現時点の電気コアのＳＯＣ及び温度に基づいて、予め較正されたＳＯＣ、温度と予め設定された電流閾値とのマッピング関係を調べて得ることができる。
具体的に実施する際には、電気コアが予め設定された静置条件を満たした後、電気コアのＳＯＨを記録し、電圧系列ＵＬｉｓｔ＝［Ｖ１、Ｖ２、…Ｖｎ］、電流系列ＩＬｉｓｔ＝［Ｉ１、Ｉ２、…、Ｉｎ］、温度系列ＴＬｉｓｔ＝［Ｔ１、Ｔ２、…Ｔｎ］及び時系列ＴｉｍｅＬｉｓｔ＝［ｔ１、ｔ２、…、ｔｎ］とし、静置条件を満たす時間Ｔｅを積算する。
ステップ１０２において、電気コアの状態データに基づいて、準定常状態時の開回路電圧ＯＣＶの経時変化を指標するための準定常状態電池モデル、及び静置時間が十分であるか否かを指標するための定常状態時間閾値Ｔｔを決定する。
このステップでは、今回の静置時間が定常状態時間閾値Ｔｔに達すると、準定常状態電池モデルから定常状態ＯＣＶ予測値を算出するタイミングが到来したことを意味する。
具体的に実施する際には、定常状態時間閾値Ｔｔは、現時点の電気コアのＳＯＨ及び温度に基づいて、予め較正されたＳＯＨ及び／又は温度と定常状態時間閾値とのマッピング関係を調べて得ることができる。
図２は本発明の実施形態に係る時系列及びそれに対応する電圧系列に基づいて得られた電圧の経時変化を示すグラフである。
図２における横軸は時間を示し、縦軸は電圧を示し、ｔ１時点に対応する電圧をＶ１、ｔ２時点に対応する電圧をＶ２、ｔ１２時点に対応する電圧をＶ１２、ｔ１３時点に対応する電圧をＶ１３とする。
本発明の実施形態によれば、準定常状態電池モデルを用いて図２の変化曲線を指標することができる。
以下、３つの準定常状態電池モデルを示しており、ここで、Ｖ（ｔ）は、準定常状態で経時変化する電池の電圧である。
モデル１:
モデル１:
ここで、ａ１、ｂ１、ｃ１、ｃ′１、ｄ１はモデルの未定パラメータであり、ｅはネイピア数である。
モデル２:
モデル２:
ここで、ａ２、ｂ２、ｃ２、ｄ２はモデルの未定パラメータであり、eはネイピア数である。
モデル３:
モデル３:
ここで、ａ３、ｂ３、ｃ３はモデルの未定パラメータであり、eはネイピア数である。
なお、本発明の実施形態に係る準定常状態電池モデルは、上記の３種類に限定されるものではなく、さらに各モデルの簡略化及びその変形を含むが、これらに限定されるものではない。
ステップ１０３において、準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値Ｔｔを処理し、定常状態ＯＣＶ予測値を得る。
具体的に実施する際には、定常状態時間閾値Ｔｔを、上記の準定常状態電池モデルに代入し、定常状態ＯＣＶ予測値である値を出力してもよい。
ステップ１０４において、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定する。
ステップ１０５において、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する。
すなわち、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを新たなＳＯＣとする。
上述したように、ＳＯＣの推定時に定常状態ＯＣＶを長時間静置する必要があるという問題を避するために、本発明は、まず、電気コアが予め設定された静置条件を満たす電気コアの状態データに基づいて、準定常状態電池モデルを決定し、準定常状態時のＯＣＶの経時変化を指標し、又、準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値を処理して定常状態ＯＣＶ予測値を得る。次に、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を利用し、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定し、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する。
従来技術における開回路電圧法と比較して、本発明の実施形態は、電池の短時間静置時の外部回路特性を利用して、準定常状態時の開回路電圧ＯＣＶの経時変化を指標するための準定常状態電池モデルを決定し、又、この準定常状態電池モデルを利用して定常状態ＯＣＶを予測し、定常状態ＯＣＶの取得に要する時間を短縮させ、ＳＯＣの補正機会を増加し、開回路電圧法の適用性を向上させることができる。
以下、準定常状態電池モデルの未定パラメータを取得する方法について説明する。
一例において、上記の準定常状態電池モデルのすべての未定パラメータは、現時点のＳＯＨ、電圧、電流及び温度により、オフラインの標定のＳＯＨ、電流、温度、電圧とモデル未定パラメータとのマッピング関係を調べて得ることができる。
一例では、上記の準定常状態電池モデルの一部の未定パラメータは、現時点のＳＯＨ、電圧、電流及び温度によって決定することができる。残りの未定パラメータは、予め設定された静置条件を満たしてから現時点までの電圧系列ＵＬｉｓｔ＝[Ｖ１,Ｖ２,…Ｖｎ]によってフィッティングされてもよい。フィッティングアルゴリズムには、最小二乗法及びその変形、遺伝的アルゴリズム又は他のパラメータフィッティング法などが含まれるが、これらに限定されない。
例えば、上述の準定常状態電池モデル３に対して、現在の電気コアのＳＯＨ、電流、温度、電圧及びオフラインの標定の電流、温度、電圧、ＳＯＨとモデルパラメータとのマッピング関係表により、表を調べてモデルパラメータ値を決定することができる。次に、逐次最小二乗法を用いてＵＬｉｓｔ＝[Ｖ１、Ｖ２、…Ｖｎ]をフィッティングし、未定パラメータとを取得する。
なお、当業者は、必要に応じて適切なモデル未定パラメータの決定方法を選択してもよいが、ここでは限定されない。また、本発明の実施形態における準定常状態電池モデルの未定パラメータの決定は、連続的に行ってもよく、すなわち、電気コアの静置時間が長くなるにつれて、準定常状態電池モデルの未定パラメータを連続的に更新してもよい。
図３は本発明の他の実施形態に係るＳＯＣ補正方法のフローチャートである。
図３と図１は、図１のステップ１０３が、図３のステップ１０３１～ステップ１０３５に細分化される点で異なっている。
ステップ１０３１において、前記電気コアの状態データが予め設定されたパラメータの信頼条件を満たすかどうかを判断する。
ここで、予め設定されたパラメータの信頼条件は、静置中の電気コアの電圧変化値が予め設定された変化閾値よりも大きいこと、静置中の電気コアの温度が予め設定された温度範囲内であること、及び電気コアの静置時間が第１のプリセット時間よりも長いことを含む。
本発明の実施形態では、電圧変化値と静置時間を限定することにより、準定常状態電池モデルの未定パラメータの決定に関与する電圧データを十分に確保することができ、又、温度を限定することにより、準定常状態電池モデルの未定パラメータの決定に関与する電圧データが正常動作状態にあることを確保することができ、モデル推定の精度を向上させる。
本発明の実施形態によれば、予め設定されたパラメータの信頼条件の判断タイミングは、以下の２つがある。
（１）電気コアが予め設定された静置条件を満たさなく、すなわち電気コアが上述の予め設定された静置条件を満たしないまで静置条件を満たす電気コアの状態データを取得し続ける場合、パラメータの信頼条件の判断を行う。
（２）電気コアが第２のプリセット時間静置される毎に、すなわち静置条件を満たす電気コアの状態データを取得し続け、一定時間（すなわち第２のプリセット時間）毎に、パラメータの信頼条件に対する判断を一回実行し、それに対応して定常状態ＯＣＶを算出する。
当業者は、必要に応じていずれかの判断タイミングを選択してもよいし、２つの判断タイミングを組み合わせて用いてもよいが、ここでは限定されない。
ステップ１０３２において、前記電気コアの状態データが前記予め設定されたパラメータの信頼条件を満たすと、前記準定常状態電池モデルを用いて前記定常状態時間閾値を処理し、定常状態ＯＣＶ予測値を得る。そして、ステップ１０４及びステップ１０５を実行し、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定し、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正すればよい。
ステップ１０３３において、電気コアの状態データが予め設定されたパラメータの信頼条件を満たさないと、非定常状態ＯＣＶを算出する。
ここで、非定常状態ＯＣＶは、電気コアの静置終了最後の時点における電圧と分極電圧補償値との差分に等しい。
一例では、電気コアの今回の静置終了最後の時点での電流及び温度に基づいて、オフラインの標定の電流、温度と分極電圧補償値とのマッピング関係を調べて、電気コアの静置終了最後の時点での電圧とその時点での分極電圧補償値を得てもよい。
一例では、電気コアの今回の静置期間における電圧及び温度の統計的特徴（例えば二乗平均平方根値など）に基づいて、統計的特徴と分極補償値とのマッピング関係を調べて、分極補償値を決定してもよい。
ステップ１０３４において、予め設定された非定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを得る。
ステップ１０３５において、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する。
すなわち、本発明の実施形態は、従来技術における開回路電圧法と比較して、電気コアの状態データが予め設定されたパラメータの信頼条件を満たさない場合にも、非定常状態ＯＣＶを決定し、定常状態ＯＣＶの取得に要する時間を短縮させ、ＳＯＣの補正機会がさらに増加し、開回路電圧法の適用性を向上させることができる。
別の実施形態では、定常状態ＯＣＶの直接補正方式とは異なり、ＳＯＣの過剰な補正を回避するために、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する前に、以下の補正戦略を採用することができる。
最初に、静置中の電気コアの電圧リバウンド方向を決定する。
電圧リバウンド方向が電圧増大であり、すなわち静置中の電圧の時間変化曲線が単調に増加すると、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが信頼性ＳＯＣの下限であることを意味し、このとき、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが現在のＳＯＣよりも大きいと判定された場合にのみ、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する。
電圧リバウンド方向が電圧減少であり、すなわち静置中の電圧の時間変化曲線が単調に減少すると、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが信頼性ＳＯＣの上限であることを意味し、このとき、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが現在のＳＯＣよりも小さいと判定された場合にのみ、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する。
別の実施形態では、定常状態ＯＣＶの直接補正方式とは異なり、算出資源を節約するために、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する前に、以下の補正戦略を採用することができる。
非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣと現在のＳＯＣとの差分を算出し、差分の絶対値が予め設定された差分閾値より大きいと、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する。
さらに、過剰な補正を回避するために、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣと現在のＳＯＣに対し重み付け処理を行い、重み付け処理後のＳＯＣ値を用いて現在のＳＯＣを補正してもよい。
この実施形態では、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣは、ある程度の信頼性を有するＳＯＣとすることができ、著しく不正確な現在のＳＯＣをフィルタ処理することにより誤差が小さいＳＯＣを取得する。一例では、現在のＳＯＣ及び非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣの平均値を算出し、この平均値を用いて現在のＳＯＣを補正してもよい。もちろん、非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣの重み付け比重を高くしてもよいが、ここでは限定されない。
図４は本発明のさらに他の実施形態に係るＳＯＣ補正方法を示すフローチャートである。
図４に示すＳＯＣ補正方法は、ステップ４０１～ステップ４１０を含み、本発明の実施形態のＳＯＣ補正方法を例示して説明する。
ステップ４０１において、電気コアが静置条件にあるか否かを判断し、そうであればステップ４０２を実行し、そうでなければステップ４０１に戻る。
ステップ４０２において、電気コアが静置条件を満たすと、電気コアの電圧系列、電流系列、温度系列及び時系列を記録する。
ステップ４０３において、電気コアの現時点におけるＳＯＨ、上記の電圧系列、電流系列、及び温度系列に基づいて、準定常状態電池モデルの未定パラメータを取得する。
ステップ４０４において、パラメータの信頼条件を満たすか否かを判断し、そうであればステップ４０５を実行し、そうでなければステップ４０８を実行する。
ステップ４０５において、ステップ４０３における準定常状態電池モデルに基づいて、定常状態に達したときのＯＣＶ（定常状態ＯＣＶ）を予測する。
ステップ４０６において、予測定常状態ＯＣＶに基づいて、定常状態ＯＣＶとＳＯＣとのマッピング関係を調べて、予測定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを決定する。
ステップ４０７において、予測定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣに基づいて、現在のＳＯＣを補正する。
ステップ４０８において、非定常状態ＯＣＶを予測する。
ステップ４０９において、非定常状態ＯＣＶに基づいて、非定常状態ＯＣＶとＳＯＣとのマッピング関係を調べて、予測非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを決定する。
ステップ４１０において、予測非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣに基づいて、現在のＳＯＣを補正する。
図５は本発明の実施形態に係るＳＯＣ補正装置の構成図であり、図５に示すように、該ＳＯＣ補正装置は、電気コア状態データ取得モジュール５０１と、準定常状態電池モデル及び定常状態時間閾値決定モジュール５０２と、定常状態ＯＣＶ予測モジュール５０３、ＳＯＣ決定モジュール５０４、及びＳＯＣ補正モジュール５０５を含む。
ここで、電気コア状態データ取得モジュール５０１は、電気コアが予め設定された静置条件を満たすときの電気コアの状態データを取得する。
準定常状態電池モデル及び定常状態時間閾値決定モジュール５０２は、電気コアの状態データに基づいて、準定常状態時の開回路電圧ＯＣＶの経時変化を指標するための準定常状態電池モデル、及び静置時間が十分であるかどうかを指標するための定常状態時間閾値を決定する。
定常状態ＯＣＶ予測モジュール５０３は、準定常状態電池モデルを用いて定常状態時間閾値を処理し、定常状態ＯＣＶ予測値を得る。
ＳＯＣ決定モジュール５０４は、予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定する。
ＳＯＣ補正モジュール５０５は、定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正する。
また、本発明の実施形態は、上記のＳＯＣ補正装置を備える電池管理システムをさらに提供する。
また、本発明の実施形態は、プログラムを記憶した記憶媒体を提供し、上記プログラムはプロセッサにより実行されることにより、上記のＳＯＣ補正方法が実現される。
なお、本明細書において、各実施形態は漸進的に説明されており、各実施形態の同一又は類似の部分は互いに参照すればよく、各実施形態は他の実施形態との相違点を中心に記載されている。装置の実施形態については、関連する側面は本方法の実施形態の説明を参照すればよい。本発明の実施形態は、上記で説明され図面に示された特定のステップ及び構造に限定されるものではない。当業者は、本発明の実施形態の精神を理解した上で、様な変更、補正及び追加、又はステップ間の順序の変更を行うことができる。なお、簡略化のため、既知の方法技術の詳細な説明は省略する。
上述した構成ブロック図に示される機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせにより実現されてもよい。ハードウェアによって実現される場合、例えば電子回路、専用集積回路（AＳIC）、適切なファームウェア、プラグイン、機能カードなどであってもよい。ソフトウェアによって実現される場合、本発明の実施形態の要素は、所望のタスクを実行するプログラム又はコードセグメントである。プログラム又はコードセグメントは、機械可読媒体に記憶されてもよいし、キャリアで運ばれるデータ信号を介して伝送媒体又は通信リンク上で伝送されてもよい。「機械可読媒体」は、情報を記憶又は伝送可能な任意の媒体を含むことができる。機械可読媒体の例には、電子回路、半導体メモリディバイス、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、消去可能ＲＯＭ（ＥＲＯＭ）、フロッピーディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、光ディスク、ハードディスク、光ファイバ媒体、無線周波数（ＲＦ）リンクなどが含まれる。コードセグメントは、インターネット、イントラネットなどのコンピュータネットワークを介してダウンロードすることができる。
本発明の実施形態は、その精神及び本質的特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で実現することができる。例えば、システムアーキテクチャが本発明の実施形態の基本的な精神から逸脱することなく、特定の実施形態に記載されたアルゴリズムを修正することができる。したがって、本発明の実施形態は、あらゆる面で例示的であり、限定されるものではないと見なされ、本発明の実施形態の範囲は、上記の説明ではなく添付の特許請求の範囲によって定義され、かつ、特許請求の範囲及び同等の範囲内に含まれるすべての変更は、本発明の実施形態の範囲内に含まれることを意図する。
Claims (11)
- 電気コアが予め設定された静置条件を満たした後、ＳＯＨ、電圧系列、電流系列、温度系列及び時系列を含む前記電気コアの電気コア状態データを記録し、静置時間を積算し、前記予め設定された静置条件は、前記電気コアの電流が予め設定された電流閾値よりも小さいことであることと、
前記静置時間が現時点の前記電気コアのＳＯＨ及び／又は温度に基づいて決定された定常状態時間閾値に達すると、前記時系列及び対応する前記電圧系列、前記定常状態時間閾値に基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を得ることと、
予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定することと、
前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを含むことを特徴とするＳＯＣ補正方法。 - 前記時系列及び対応する前記電圧系列、前記定常状態時間閾値に基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を得ることは、
前記電気コアの状態データが予め設定されたパラメータの信頼条件を満たすか否かを判断することと、
前記電気コアの状態データが前記予め設定されたパラメータの信頼条件を満たすと、前記時系列及び対応する前記電圧系列、前記定常状態時間閾値に基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を得ることとを含み、
前記予め設定されたパラメータの信頼条件は、静置中の前記電気コアの電圧変化値が予め設定された変化閾値よりも大きいこと、静置中の前記電気コアの温度が予め設定された温度範囲内であること、前記電気コアの静置時間が第１のプリセット時間よりも長いことを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。 - 前記予め設定されたパラメータの信頼条件の判断タイミングは、前記電気コアが前記予め設定された静置条件を満たさない、及び／又は、前記電気コアが第２のプリセット時間静置される毎にすることであることを特徴とする請求項２に記載の方法。
- 前記電気コアの状態データが前記予め設定されたパラメータの信頼条件を満たさないと、前記電気コアの今回の静置終了最後の時点での電圧と分極電圧補償値との差分である非定常状態ＯＣＶを算出することと、
予め設定された非定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを得ることと、
前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを更に含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。 - 前記分極電圧補償値は、前記電気コアの今回の静置終了最後の時点での電流及び温度、又は今回の静置中の電圧及び温度によって決定されることを特徴とする請求項４に記載の方法。
- 前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することは、
静置中の前記電気コアの電圧リバウンド方向を決定することと、
前記電圧リバウンド方向が電圧増大であり、かつ、前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが前記現在のＳＯＣよりも大きいと、前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することと、
前記電圧リバウンド方向が電圧減少であり、かつ、前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣが前記現在のＳＯＣよりも小さいと、前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。 - 前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することは、
前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣと現在のＳＯＣとの差分を算出することと、
前記差分の絶対値が予め設定された差分閾値よりも大きいと、前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することとを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。 - 前記非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正することは、
非定常状態ＯＣＶに対応するＳＯＣと現在のＳＯＣに対し重み付け処理を行い、重み付け処理後のＳＯＣ値を用いて現在のＳＯＣを補正することを含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。 - 電気コアが予め設定された静置条件を満たした後、ＳＯＨ、電圧系列、電流系列、温度系列及び時系列を含む前記電気コアの電気コア状態データを記録し、静置時間を積算し、前記予め設定された静置条件は、前記電気コアの電流が予め設定された電流閾値よりも小さいことである電気コア状態データ取得モジュールと、
前記静置時間が現時点の前記電気コアのＳＯＨ及び／又は温度に基づいて決定された定常状態時間閾値に達すると、前記時系列及び対応する前記電圧系列、前記定常状態時間閾値に基づいて、定常状態ＯＣＶ予測値を得る定常状態ＯＣＶ予測モジュールと、
予め設定された定常状態ＯＣＶとＳＯＣとの対応関係を用いて、前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを決定するためのＳＯＣ決定モジュールと、
前記定常状態ＯＣＶ予測値に対応するＳＯＣを用いて現在のＳＯＣを補正するためのＳＯＣ補正モジュールとを含むことを特徴とするＳＯＣ補正装置。 - 請求項９に記載のＳＯＣ補正装置を含むことを特徴とする電池管理システム。
- プログラムが記憶された記憶媒体であって、
前記プログラムがプロセッサによって実行されることにより請求項１～８のいずれか１項に記載のＳＯＣ補正方法が実現されることを特徴とする記憶媒体。
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| CN112541260B (zh) * | 2020-12-08 | 2024-04-19 | 深圳市吉毅创能源科技有限公司 | 一种电池均衡控制方法、系统、存储介质及电子设备 |
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| CN113740755A (zh) * | 2021-09-15 | 2021-12-03 | 摩拜(北京)信息技术有限公司 | 电池包荷电状态的显示处理方法、装置及可读介质 |
| CN114578130A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-06-03 | 荣耀终端有限公司 | 电量校准方法和相关装置 |
| CN114280484A (zh) * | 2021-12-23 | 2022-04-05 | 航天科工微电子系统研究院有限公司 | 电池荷电状态补偿校准方法、装置、设备及介质 |
| CN116413626A (zh) * | 2021-12-30 | 2023-07-11 | 比亚迪股份有限公司 | 一种电池老化状态的评估方法、电子设备及存储介质 |
| CN115840148B (zh) * | 2022-01-07 | 2024-01-23 | 宁德时代新能源科技股份有限公司 | 确定电池荷电状态的方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN115079026B (zh) * | 2022-06-02 | 2023-12-05 | 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 | 一种适用于高压储能系统的soc自动标定方法及装置 |
| CN117674338A (zh) * | 2022-08-31 | 2024-03-08 | 比亚迪股份有限公司 | 时间估算电路、时间估算装置、终端设备及时间估算方法 |
| CN115312895B (zh) * | 2022-10-12 | 2022-12-20 | 启东市航新实用技术研究所 | 一种监测新能源车辆的电池包的稳态方法 |
| FR3145041A1 (fr) * | 2023-01-16 | 2024-07-19 | Delta Dore | Procédé et dispositif de détermination d’un niveau de charge d’une batterie alimentant en énergie électrique un dispositif d’occultation d’une ouverture d’une pièce d’un bâtiment ou d’une protection solaire |
| CN116087793A (zh) * | 2023-03-03 | 2023-05-09 | 力高(山东)新能源技术股份有限公司 | 一种基于短时间静置的电压变化趋势校准soc的方法 |
| CN117485199B (zh) * | 2023-12-25 | 2024-03-19 | 力高(山东)新能源技术股份有限公司 | 一种基于电压回弹特性的快速soc修正方法 |
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Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2018066298A1 (ja) | 2016-10-06 | 2018-04-12 | 株式会社豊田自動織機 | 蓄電装置 |
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Family Cites Families (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6356083B1 (en) | 2001-02-07 | 2002-03-12 | General Motors Corporation | State of charge algorithm for a battery |
| US6646419B1 (en) | 2002-05-15 | 2003-11-11 | General Motors Corporation | State of charge algorithm for lead-acid battery in a hybrid electric vehicle |
| TW201224485A (en) * | 2010-12-02 | 2012-06-16 | Ind Tech Res Inst | State-of-charge estimation method and battery control unit |
| US9201121B2 (en) | 2010-12-06 | 2015-12-01 | Texas Instruments Incorporated | System and method for sensing battery capacity |
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| CN105629173B (zh) * | 2015-12-22 | 2019-04-12 | 东软集团股份有限公司 | 估计电池的荷电状态soc的方法和装置 |
| CN105467328B (zh) * | 2015-12-29 | 2018-07-03 | 哈尔滨工业大学 | 一种锂离子电池荷电状态估计方法 |
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| US10099679B2 (en) * | 2016-10-20 | 2018-10-16 | Fca Us Llc | Battery state and parameter estimation using a mixed sigma-point kalman filtering and recursive least squares technique |
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| CN107167738B (zh) * | 2017-04-21 | 2019-08-20 | 华南理工大学 | 一种基于ocv-soc曲线特征的动力电池soc估算的修正方法及装置 |
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| CN107656206B (zh) * | 2017-08-08 | 2019-12-13 | 中航锂电（洛阳）有限公司 | 基于特征温度和倍率的短时静置soc和开路电压估算方法 |
| CN108928245A (zh) * | 2018-05-17 | 2018-12-04 | 四川野马汽车股份有限公司 | 一种电动汽车动力电池soc的动态校准方法 |
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| CN109613432A (zh) * | 2019-01-08 | 2019-04-12 | 广州小鹏汽车科技有限公司 | 估算电池荷电状态的方法、设备及计算机可读存储介质 |
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