TW201439567A - 電池充電狀態之估計設備及方法 - Google Patents
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Abstract
本發明提供一種電池充電狀態(SOC)之估計設備及方法。依據本發明之電池SOC之估計設備包括輸入/輸出電力形樣分析單元,其於預定時間期間分析電池之輸入/輸出電力以獲得該電池之輸入/輸出電力形樣;應用狀態決定單元,其分析該電池之該輸入/輸出電力形樣以決定該電池之目前應用狀態;以及SOC計算單元,其使用相應於該電池之該目前應用狀態的SOC估計演算法以計算該電池之SOC。
Description
本申請案主張2012年10月26日向韓國知識產權局提出申請之韓國專利申請案No.10-2012-0119709之優先權,其完整內容以提及之方式併入本文。
本發明關於用於估計電池之充電狀態的設備及方法,更特別地關於用於估計電池之充電狀態的設備及方法,其分析預定時間之電池的輸入/輸出電力形樣,以決定電池之目前應用狀態,並使用相應於電池之目前應用狀態的充電狀態(SOC)估計演算法來計算電池之SOC,使得適於估計電池之SOC之狀況的估計演算法積極作用而使電池之SOC估計錯誤最小化以獲得更準確之電池的SOC估計值。
具有產品群之高適用性及諸如高能量密度之電性的蓄電池廣泛用於不僅可攜式裝備,亦用於由電驅動
源或能量儲存系統(ESS)或不間斷電源(UPS)系統驅動之電動車(EV)或混合動力車(HV),其使用用於國內或工業用途之中或大型電池。
該等蓄電池具有主要優點,其大幅降低礦物燃料的使用,但不製造依據能量使用之副產品,使得蓄電池已吸引注意作為環保並改進能量效率之新能源。
當蓄電池體現為用於可攜式終端之電池時,不一定增加將蓄電池用於高容量環境。然而,通常使用施加於電動車或能量儲存源之電池,使得複數單元蓄電池芯彙集以增加用於高容量環境。
當該等電池具體地複數蓄電池交替充電及放電時,需要管理電池使得有效率地控制電池之充電及放電,以維持適當作業狀態及性能。
為達此目的,提供電池管理系統(BMS),其管理電池之狀態及性能。BMS測量電池之電流、電壓或溫度,以依據測量之電流、電壓及溫度估計電池之充電狀態(SOC),並控制SOC使得燃料消耗效率最佳。為正確地控制SOC,需要正確地測量充電及放電之電池的SOC。
在相關技藝之BMS中,電池之SOC的測量方法包括一種方法,其累積流入電池之充電/放電電流以估計電池之SOC。然而,依據此方法,當以電流感應器測量電流所產生之錯誤持續地累積,使得SOC之準確性隨時間而降低。
另一方面,存在一種方法,其測量電池之電壓同時充電/放電電池,從測量之電壓估計非負載狀態之電池的開路電壓(OCV),並參照每一開路電壓之SOC表而映射相應於估計之開路電壓的SOC。然而,測量同時充電或放電電池之電壓與實際電壓大不相同。例如,當電池連接至負載開始放電電池時,電池之電壓突然下降,且當電池開始從外部電源充電時,電池電池之電壓突然增加。因此,因電池充電/放電時測量之電壓及實際電壓間之錯誤,SOC之精確性可能下降。
本發明已致力提供用於估計電池充電狀態的設備及方法,其分析預定時間之電池輸入/輸出電力形樣以決定電池之目前應用狀態,並使用相應於電池之目前應用狀態的SOC估計演算法來計算電池之SOC,使得當估計電池之SOC時,積極施加適於狀況之估計演算法以最小化電池之SOC估計錯誤,而獲得更確實之電池的SOC估計值。
本發明之示範實施例提供電池SOC估計設備,包括:輸入/輸出電力形樣分析單元,其於預定時間期間分析電池之輸入/輸出電力以獲得電池之輸入/輸出電力形樣;應用狀態決定單元,其分析電池之輸入/輸出電力形樣以決定電池之目前應用狀態;以及SOC計算單元,其使用相應於電池之目前應用狀態的充電狀態
(SOC)估計演算法來計算電池之SOC。
輸入/輸出電力形樣可包括短期輸入/輸出電力形樣及長期輸入/輸出電力形樣。在此狀況下,輸入/輸出電力形樣分析單元可包括短期輸入/輸出電力形樣分析單元,其於第一設定時間期間分析電池之輸入/輸出電力以獲得電池之短期輸入/輸出電力形樣;以及長期輸入/輸出電力形樣分析單元,其於較第一設定時間長之第二設定時間期間分析電池之輸入/輸出電力以獲得電池之長期輸入/輸出電力形樣。
SOC估計演算法可包括廣義卡爾曼濾波器(EKF)SOC估計演算法或聰明SOC移動估計(SSME)演算法。
電池之目前應用狀態可包括恆定電流(CC)狀態、光伏打(PV)狀態、頻率調整(FR)狀態、及高峰補充(PS)狀態之一或多者。
當電池之目前應用狀態為CC狀態或PV狀態時,SOC計算單元可使用EKF SOC估計演算法來計算電池之SOC。
當電池之目前應用狀態為FR狀態或PS狀態時,SOC計算單元可使用SSME演算法來計算電池之SOC。
當電池之輸入/輸出電力形樣的放電深度(DOD)為預定參考值或更高時,SOC計算單元可使用EKF SOC估計演算法來計算電池之SOC。
當電池之輸入/輸出電力形樣的DOD低於預定參考值時,SOC計算單元可使用SSME演算法來計算電池之SOC。
電池SOC估計設備可進一步包括電流感應器檢查單元,其檢查是否配置測量輸入/輸出至/自電池之電流值的電流感應器或電流感應器正常操作。
若電流感應器檢查單元判定無配置電流感應器或電流感應器異常操作,則SOC計算單元使用SSME演算法來計算電池之SOC。
本發明之另一示範實施例提供電池SOC估計方法,包括:藉由於預定時間期間分析電池之輸入/輸出電力而獲得電池之輸入/輸出電力形樣;藉由分析電池之輸入/輸出電力形樣而決定電池之目前應用狀態;以及使用相應於電池之目前應用狀態的SOC估計演算法來計算電池之SOC。
輸入/輸出電力形樣可包括短期輸入/輸出電力形樣及長期輸入/輸出電力形樣。在此狀況下,電池之輸入/輸出電力形樣的獲得可包括藉由於第一設定時間期間分析電池之輸入/輸出電力而獲得電池之短期輸入/輸出電力形樣;以及藉由於較第一設定時間長之第二設定時間期間分析電池之輸入/輸出電力而獲得電池之長期輸入/輸出電力形樣。
SOC估計演算法可包括EKF SOC估計演算法或SSME演算法。
電池之目前應用狀態可包括恆定電流(CC)狀態、光伏打(PV)狀態、頻率調整(FR)狀態、及高峰補充(PS)狀態之一或多者。
當電池之目前應用狀態為CC狀態或PV狀態時,電池之SOC的計算可包括使用EKF SOC估計演算法來計算電池之SOC。
當電池之目前應用狀態為FR狀態或PS狀態時,電池之SOC的計算可包括使用SSME演算法來計算電池之SOC。
當電池之輸入/輸出電力形樣的放電深度(DOD)為預定參考值或更高時,電池之SOC的計算可包括使用EKF SOC估計演算法來計算電池之SOC。
當電池之輸入/輸出電力形樣的DOD低於預定參考值時,電池之SOC的計算可包括使用SSME演算法來計算電池之SOC。
電池SOC估計方法可進一步包括檢查是否配置測量輸入/輸出至/自電池之電流值的電流感應器或電流感應器正常操作。
若是否配置的檢查中判定無配置電流感應器或電流感應器異常操作,則電池之SOC的計算可包括使用SSME演算法來計算電池之SOC。
依據本發明之方面,可提供用於估計電池之充電狀態的設備及方法,其分析預定時間之電池的輸入/輸出電力形樣以決定電池的目前應用狀態,並使用相應於
電池之目前應用狀態的SOC估計演算法來計算電池之SOC,使得適於估計電池之SOC之狀況的估計演算法積極作用而使電池之SOC估計錯誤最小化以獲得更準確之電池的SOC估計值。
1‧‧‧電動車
10‧‧‧電池
11‧‧‧電流感應器
20‧‧‧電池管理系統
30‧‧‧電子控制單元
40‧‧‧反相器
50‧‧‧馬達
100‧‧‧電池充電狀態估計設備
110‧‧‧輸入/輸出電力形樣分析單元
111‧‧‧短期輸入/輸出電力形樣分析單元
112‧‧‧長期輸入/輸出電力形樣分析單元
120‧‧‧應用狀態決定單元
130‧‧‧充電狀態計算單元
140‧‧‧電流感應器檢查單元
201、401‧‧‧測量之電壓值
202、302‧‧‧估計之開路電壓值
301‧‧‧測量之開路電壓值
402、403‧‧‧曲線
S10、S20、S30、S40、S50、S60、S70、S80、S90‧‧‧步驟
圖1示意描繪應用依據本發明之示範實施例之電池SOC估計設備的電動車。
圖2示意描繪依據本發明之示範實施例的電池SOC估計設備。
圖3至5描繪SSME演算法,其用於依據本發明之示範實施例的電池SOC估計設備。
圖6為流程圖,描繪依據本發明之示範實施例的電池SOC估計方法。
以下將參照附圖詳細說明本發明。文中,可能造成本發明不必要含糊之已知功能及組態的重複說明及詳細說明將省略。提供本發明之示範實施例使得熟悉本技藝之人士可更完全了解本發明。因此,圖式中元件之形狀、尺寸等可誇大以求清楚理解。
在說明書中,除非清楚說明,否則「包含」及其變化將理解為簡單地包含所述元件,但不排除任何其
他元件。
說明書中所說明之「單元」用詞表示處理至少一功能及作業的單位,並可由硬體組件或軟體組件或其組合實施。
以下將說明之電動車係指包括一或多電動馬達以獲得動力之車輛。用以驅動電動車之能量包括電源,諸如可再充電電池及/或燃料電池。電動車可為混合動力電動車,其使用內燃引擎作為另一電源。
圖1示意描繪應用依據本發明之示範實施例之電池SOC估計設備的電動車。
圖1描繪範例其中依據本發明之示範實施例的電池SOC估計設備施加於電動車。然而,若蓄電池應用於電動車之外的物件,則依據本發明之示範實施例的電池SOC估計設備可施加於任何技術領域,諸如國內或工業之能量儲存系統(ESS)或不間斷電源(UPS)系統。
電動車1可包括電池10、電池管理系統(BMS)20、電子控制單元(ECU)30、反相器40、及馬達50。
電池10為電能量源,其供應驅動力至馬達50以驅動電動車1。電池10可依據馬達50及/或內燃引擎(未描繪)之驅動而由反相器40充電或放電。
此處,並未特定限制電池10之類型,例如,電池10可由鋰離子電池、鋰聚合物電池、鎳鎘電池、鎳氫電池、或鎳鋅電池組配。
電池10係由電池組形成,其中複數電池芯串聯及/或並聯連接。配置一或多電池組以形成電池10。
BMS 20估計電池10之狀態,並使用估計之狀態資訊來管理電池10。例如,BMS 20估計及管理電池10之狀態資訊,諸如充電狀態(SOC)、健康狀態(SOH)、最大輸入/輸出電力能力、或電池之輸出電壓。BMS 20使用狀態資訊控制電池10之充電或放電,且進一步亦可估計替換電池10之時間。
依據本發明之BMS 20可包括電池SOC估計設備(圖2之100),其將於以下說明。使用電池SOC估計設備可改進估計電池10之SOC的精確性及可靠性。
ECU 30為電子控制裝置,其控制電動車1之狀態。例如,ECU 30依據資訊而決定轉矩角度,諸如油門、煞車、或速度,並控制馬達50之輸出以便符合轉矩資訊。
ECU 30發送控制信號至反相器40,使得電池10依據諸如從BMS 20傳輸之電池10之SOC或SOH的狀態資訊而充電或放電。反相器40依據ECU 30之控制信號而充電及放電電池10。
馬達50依據從ECU 30傳輸之控制資訊(例如,轉矩資訊)而使用電池10之電能量驅動電動車1。
使用電池10之電能量驅動電動車1,使得正確估計電池10之狀態(例如,SOC)是重要的。
因此,以下將參照圖2至6說明依據本發明
之示範實施例的電池SOC估計設備及方法。
圖2示意描繪依據本發明之示範實施例的電池SOC估計設備。
參照圖2,依據本發明之示範實施例的電池SOC估計設備100連接至電池10以估計電池10之SOC。依據本發明之示範實施例的電池SOC估計設備100可包括於連接至電池10的電池管理系統(BMS)、電力監控系統(例如,遠程監督控制及資料獲得(SCADA)系統)、使用者終端、及充電器/放電器之至少一者中,或可體現為BMS、電力監控系統、使用者終端、及充電器/放電器。
依據本發明之示範實施例的電池SOC估計設備100可包括輸入/輸出電力形樣分析單元110、應用狀態決定單元120、SOC計算單元130、及電流感應器檢查單元140。圖2中所描繪之電池SOC估計設備100為示範實施例,但其組成元件不侷限於圖2中所描繪之示範實施例,且若有需要,則可增加、修改、或刪除若干組成元件。
輸入/輸出電力形樣分析單元110分析預定時間之電池10的輸入/輸出電力,以獲得電池10之輸入/輸出電力形樣。輸入/輸出電力形樣可為具有高放電深度(DOD)之形樣,其中以預定或更高位準充電及以預定或更低位準放電之程序持續發生,或為具有低放電深度之形樣,其中發生於特定SOC以上及以下重複交替之程
序。
上述輸入/輸出電力形樣可包括短期輸入/輸出電力形樣及長期輸入/輸出電力形樣。輸入/輸出電力形樣分析單元110可包括短期輸入/輸出電力形樣分析單元111及長期輸入/輸出電力形樣分析單元112。
短期輸入/輸出電力形樣分析單元111分析第一設定時間之電池10的輸入/輸出電力,以獲得電池10之短期輸入/輸出電力形樣,長期輸入/輸出電力形樣分析單元112分析較第一設定時間長之第二設定時間之電池10的輸入/輸出電力,以獲得電池10之長期輸入/輸出電力形樣。在此狀況下,第一設定時間及第二設定時間可預先於依據本發明之示範實施例之電池SOC估計設備100中設定為固定值,或由使用者輸入。例如,第一設定時間可為一分鐘及第二設定時間可為60分鐘。
應用狀態決定單元120分析電池10之輸入/輸出電力形樣以決定電池10之目前應用狀態。電池10之目前應用狀態表示電池10目前應用之狀況,並可為恆定電流(CC)狀態、光伏打(PV)狀態、頻率調整(FR)狀態、及高峰補充(PS)狀態之一或多者。CC狀態係指恆定電流於電池10中流動且電池10以恆定電流充電或放電之狀態。PV狀態係指電力於電池10中光伏打產生之狀態。FR狀態係指電池10用以調整頻以便維持當負載改變時之頻率的狀態。PS狀態係指電池10用以供應緊急電力以便於系統之高峰時間期間通過高峰負載之狀態。
通常,在CC狀態或PV狀態,一貫發生以預定或更高位準充電及以預定或更低位準放電之程序,使得電池10之輸入/輸出電力形樣具有高DOD。因此,若為以上形樣,則應用狀態決定單元120可判定電池10之目前應用狀態為CC狀態或PV狀態。
在FR狀態或PS狀態,發生特定SOC以上及以下重複交替之程序,使得電池10之輸入/輸出電力形樣具有低放電深度。因此,若為此形樣,應用狀態決定單元120可判定電池10之目前應用狀態為FR狀態或PS狀態。
SOC計算單元130使用相應於電池10之目前應用狀態的SOC估計演算法來計算電池10之SOC。SOC估計演算法可包括廣義卡爾曼濾波器(EKF)SOC估計演算法或聰明SOC移動估計(SSME)演算法。
EKF SOC估計演算法為一種方法,其使電池作為電模型並比較電池模型之理論輸出值與實際輸出值以經由主動修正估計SOC。EKF SOC估計演算法之輸入值為電壓、電流、及溫度,輸出值為SOC。藉由相關技藝中複數已知材料,EKF SOC估計演算法已廣為知名,使得如何於EKF SOC估計演算法中實施SOC估計的特定說明將省略。
EKF SOC估計演算法具有優點,其中SOC之最大錯誤低,例如在室溫為3%,且SOC估計可穩定實施,明顯與電力形樣無關,但具有缺點,其中演算法對於
電池模型之參數敏感,不可避免地需要電流感應器,並對於電池之健康狀態(SOH)的改變敏感。
SSME演算法為一種方法,其依據終端測量電壓之先前值及目前值間之改變而估計開路電壓(OCV)之改變,並未使用電流值,並依據估計之OCV估計SOC。EKF SOC估計演算法之輸入值為電壓及溫度,輸出值為SOC。以下,將參照圖3至5說明SSME演算法。
圖3至5描繪用於依據本發明之示範實施例之電池SOC估計設備的SSME演算法。
圖3及4描繪依據二電壓形樣估計OCV之改變的方法。
參照圖3,測量之電壓值201的曲線隨著時間而聚合。在此狀況下,實際OCV高度可能為聚合之電壓值,使得SSME演算法使估計之OCV值202快速接近測量之電壓值201。
參照圖4,測量之電壓值301的曲線偏離同時斜率隨著時間而增加。此狀況可為高度可能因高暫態電流而電壓反彈,若可能,使得測量之OCV值301可逐漸依循估計之OCV值302。
圖5描繪針對圖3及4中所描繪之兩類電壓形樣於OCV估計期間可能發生之問題之SSME演算法的解決方法。
在測量之電壓值401的曲線偏離且斜率隨時間增加之電壓形樣的狀況下,若電壓並非如參照圖4所說
明之暫時偏離,而是一貫偏離,估計之OCV值便無法依循測量之電壓值401,其需類似曲線402使得錯誤可能增加。因此,在SSME演算法中,使用依據移動平均之修正因子。即,當移動平均值及估計之OCV值間之差異大於預定位準時,便使用修正因子製造曲線403,使得估計之OCV值依循測量之電壓值401,無論電壓形樣。
SSME演算法具有優點,其中不需電流感應器且不累積錯誤,但具有缺點,其中在線性電力形樣中精確性低,且室溫下SOC之最大錯誤為5%,其較EKF SOC估計演算法略高。
以上所說明之SOC估計演算法具有明顯優點及缺點,使得難以斷定何者較佳。SOC估計演算法之SOC精確性非常取決於電池10之輸入/輸出電力形樣。因此,SOC計算單元130使用相應於電池10之目前應用狀態的適當SOC估計演算法來計算電池10之SOC,以增加SOC之精確性。
在一示範實施例中,當電池10之目前應用狀態為CC狀態或PV狀態時,SOC計算單元130可使用EKF SOC估計演算法來計算電池10之SOC。當電池10之目前應用狀態為CC狀態或PV狀態時,恆定電流於電池10中流動使得可顯示線性電力形樣。因此,若使用EKF SOC估計演算法而非SSME演算法,則可計算更精確之SOC。電池10之大部分應用狀態可顯示線性電力形樣,FR狀態或PS狀態除外,使得EKF SOC估計演算法
可應用於電池10之大部分目前應用狀態中。
當電池10之目前應用狀態為FR狀態或PS狀態時,SOC計算單元130可使用SSME演算法來計算電池10之SOC。當電池10之目前應用狀態為FR狀態或PS狀態時,重複於電池10中流動之電流可交替為高及低,使得可顯示非線性電力形樣。因此,若使用SSME演算法而非EKF SOC估計演算法,則可計算更精確之SOC。
在另一示範實施例中,當電池10之輸入/輸出電力形樣的放電深度(DOD)為預定參考值或更高時,SOC計算單元130可使用EKF SOC估計演算法來計算電池10之SOC。當電池10之DOD為高時,一貫發生以預定或更高位準充電及以預定或更低位準放電之程序,其可顯示線性電力形樣。因此,當使用EKP SOC估計演算法而非SSME演算法時,可計算更精確之SOC。預定參考值可預先於SOC計算單元130中設定為固定值,或由使用者輸入。
當電池10之輸入/輸出電力形樣的DOD低於預定參考值時,SOC計算單元130可使用SSME演算法來計算電池10之SOC。當電池10之DOD為低時,電力形樣重複於特定SOC以上及以下交替,其可顯示非線性電力形樣。因此,當使用SSME演算法而非EKF SOC估計演算法時,可計算更精確之SOC。
電流感應器檢查單元140檢查是否配置測量輸入/輸出至/自電池10之電流值的電流感應器11或電
流感應器11正常操作。
有關電流感應器檢查單元140中之檢查結果,若判定未配置電流感應器11或電流感應器11異常操作,則SOC計算單元130直接使用SSME演算法來計算電池10之SOC。這是因為SSME演算法不需電流值使得不需電流感應器11。
圖6為流程圖,描繪依據本發明之示範實施例的電池SOC估計方法。
參照圖6,當依據本發明之示範實施例的電池SOC估計方法展開時,首先於S10中檢查是否配置電流感應器,及於S20中檢查電流感應器正常操作。若判定未配置電流感應器或電流感應器異常操作,立即於S80中使用SSME演算法,並於步驟S90中計算SOC。
若判定配置電流感應器並正常操作,便於預定時間期間分析電池之輸入/輸出電力以獲得電池之輸入/輸出電力形樣。輸入/輸出電力形樣包括短期輸入/輸出電力形樣及長期輸入/輸出電力形樣。獲得電池之輸入/輸出電力形樣的程序可包括分析第一設定時間之電池的輸入/輸出電力以獲得電池之短期輸入/輸出電力形樣的步驟(S30),及分析較第一設定時間長之第二設定時間之電池的輸入/輸出電力以獲得電池之長期輸入/輸出電力形樣的步驟(S40)。
其次,於S50中分析電池之輸入/輸出電力形樣以決定電池的目前應用狀態。
其次,於步驟S60、S70、S80、及S90中使用相應於電池之目前應用狀態的SOC估計演算法來計算電池之SOC。
例如,當電池之目前應用狀態為CC狀態或PV狀態時(S60),使用EKF SOC估計演算法(S70),並於步驟S90中計算電池之SOC;當電池之目前應用狀態為FR狀態或PS狀態時(S60),使用SSME演算法(S80),並於步驟S90中計算電池之SOC。
以上所說明之電池SOC估計方法已參照圖中所描繪之流程圖加以說明。為簡單說明本發明,已參照一系列方塊圖說明方法,但本發明不侷限於方塊之順序,且若干方塊之程序可以與說明書中所描繪及說明之方塊順序不同的順序實施,或與其他方塊同時實施。可實施可達成相同或類似結果之方塊的各式不同分歧、流程路徑、及順序。已描繪之所有方塊不必然實施說明書中所說明之方法。
雖然已描繪及說明本發明之特定實施例,對於熟悉本技藝之人士而言顯然本發明之技術精神不侷限於附圖及以上說明,且可實施各式修改而不偏離本發明之範圍。理解的是本發明之精神內的本發明之申請專利範圍將涵蓋該等修改。
10‧‧‧電池
11‧‧‧電流感應器
100‧‧‧電池充電狀態估計設備
110‧‧‧輸入/輸出電力形樣分析單元
111‧‧‧短期輸入/輸出電力形樣分析單元
112‧‧‧長期輸入/輸出電力形樣分析單元
120‧‧‧應用狀態決定單元
130‧‧‧充電狀態計算單元
140‧‧‧電流感應器檢查單元
Claims (20)
- 一種電池充電狀態之估計設備,包含:輸入/輸出電力形樣分析單元,其於預定時間期間分析電池之輸入/輸出電力以獲得該電池之輸入/輸出電力形樣;應用狀態決定單元,其分析該電池之該輸入/輸出電力形樣以決定該電池之目前應用狀態;以及充電狀態(SOC)計算單元,其使用相應於該電池之該目前應用狀態的SOC估計演算法以計算該電池之SOC。
- 如申請專利範圍第1項之設備,其中,該輸入/輸出電力形樣包括短期輸入/輸出電力形樣及長期輸入/輸出電力形樣,且該輸入/輸出電力形樣分析單元包括:短期輸入/輸出電力形樣分析單元,其分析第一設定時間期間電池之輸入/輸出電力以獲得該電池之短期輸入/輸出電力形樣;以及長期輸入/輸出電力形樣分析單元,其分析較該第一設定時間長之第二設定時間該電池之輸入/輸出電力以獲得該電池之長期輸入/輸出電力形樣。
- 如申請專利範圍第1項之設備,其中,該SOC估計演算法包括廣義卡爾曼濾波器(EKF)SOC估計演算法或聰明SOC移動估計(SSME)演算法。
- 如申請專利範圍第3項之設備,其中,該電池之該目前應用狀態包括恆定電流(CC)狀態、光伏打(PV) 狀態、頻率調整(FR)狀態、及高峰補充(PS)狀態之一或多者。
- 如申請專利範圍第4項之設備,其中,當該電池之該目前應用狀態為該CC狀態或該PV狀態時,該SOC計算單元使用該EKF SOC估計演算法來計算該電池之該SOC。
- 如申請專利範圍第4項之設備,其中,當該電池之該目前應用狀態為該FR狀態或該PS狀態時,該SOC計算單元使用該SSME演算法來計算該電池之該SOC。
- 如申請專利範圍第3項之設備,其中,當該電池之該輸入/輸出電力形樣的放電深度(DOD)為預定參考值或更高時,該SOC計算單元使用該EKF SOC估計演算法來計算該電池之該SOC。
- 如申請專利範圍第3項之設備,其中,當該電池之該輸入/輸出電力形樣的該DOD低於預定參考值時,該SOC計算單元使用該SSME演算法來計算該電池之該SOC。
- 如申請專利範圍第3項之設備,進一步包含:電流感應器檢查單元,其檢查是否配置測量輸入/輸出至/自該電池之電流值的電流感應器或該電流感應器正常操作。
- 如申請專利範圍第9項之設備,其中,若該電流感應器檢查單元判定無配置電流感應器或該電流感應器異常操作,則該SOC計算單元使用該SSME演算法來計算 該電池之該SOC。
- 一種電池充電狀態之估計方法,包含:藉由於預定時間期間分析電池之輸入/輸出電力而獲得該電池之輸入/輸出電力形樣;藉由分析該電池之該輸入/輸出電力形樣而決定該電池之目前應用狀態;以及使用相應於該電池之該目前應用狀態的充電狀態(SOC)估計演算法來計算該電池之SOC。
- 如申請專利範圍第11項之方法,其中,該輸入/輸出電力形樣包括短期輸入/輸出電力形樣及長期輸入/輸出電力形樣,且電池之輸入/輸出電力形樣的該獲得包括:藉由於第一設定時間期間分析電池之輸入/輸出電力而獲得該電池之短期輸入/輸出電力形樣;以及藉由於較該第一設定時間長之第二設定時間期間分析電池之輸入/輸出電力而獲得該電池之長期輸入/輸出電力形樣。
- 如申請專利範圍第11項之方法,其中,該SOC估計演算法包括廣義卡爾曼濾波器(EKF)SOC估計演算法或聰明SOC移動估計(SSME)演算法。
- 如申請專利範圍第13項之方法,其中,該電池之該目前應用狀態包括恆定電流(CC)狀態、光伏打(PV)狀態、頻率調整(FR)狀態、及高峰補充(PS)狀態之一或多者。
- 如申請專利範圍第14項之方法,其中,當該電池之該目前應用狀態為該CC狀態或該PV狀態時,該電池之該SOC的計算包括使用該EKF SOC估計演算法來計算該電池之該SOC。
- 如申請專利範圍第14項之方法,其中,當該電池之該目前應用狀態為該FR狀態或該PS狀態時,該電池之該SOC的計算包括使用該SSME演算法來計算該電池之該SOC。
- 如申請專利範圍第13項之方法,其中,當該電池之該輸入/輸出電力形樣的放電深度(DOD)為預定參考值或更高時,該電池之該SOC的計算包括使用該EKF SOC估計演算法來計算該電池之該SOC。
- 如申請專利範圍第13項之方法,其中,當該電池之該輸入/輸出電力形樣的該DOD低於預定參考值時,該電池之該SOC的計算包括使用該SSME演算法來計算該電池之該SOC。
- 如申請專利範圍第13項之方法,進一步包含:檢查是否配置測量輸入/輸出至/自該電池之電流值的電流感應器或該電流感應器正常操作。
- 如申請專利範圍第19項之方法,其中,若是否配置的該檢查中判定無配置電流感應器或該電流感應器異常操作,則該電池之該SOC的計算包括使用該SSME演算法來計算該電池之該SOC。
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