TW202338392A - 電池狀態推定裝置、電池系統、電池狀態推定方法 - Google Patents
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Abstract
[課題] 本發明其目的在於，使用電池的充放電後的休止期間中的電壓特性來推定電池的劣化狀態之技術中，即便是在無法得到充分的個數之休止期間初始中的電池電壓的取樣值的情況下，也可以高精度推定電池的劣化狀態。
[解決手段] 有關本發明的電池狀態推定裝置係確定從休止期間開始到規定時間經過後的期間中的電池電壓的基線電壓，根據前述基線電壓與前述電池電壓之間的差值，推定前述規定時間內的前述電池電壓的時間微分，使用前述時間微分來推定電池的劣化狀態。
Description
本發明有關推定電池的狀態的技術。
高速推定二次電池的劣化狀態(State Of Health：SOH)的診斷技術越發有其需求。該技術對於管理電動車或電力儲存系統等中的二次電池的生命週期是為重要。來自對迅速診斷使用完畢的蓄電池之技術的市場的需求增加，期望對搭載了蓄電池的機器裝卸蓄電池，高速診斷蓄電池的劣化狀態。為此，有必要提供一種對電源負載裝置與電池測定裝置的各種組合適切的診斷方法。
專利文獻1記載有關診斷電池的劣化狀態之技術。同文獻係以『高精度評量蓄電池系統的狀態。』為課題，記載有一種技術，乃是一種『評量複數個蓄電池單元所構成的蓄電池系統的狀態之蓄電池狀態評量系統，具有：記憶體，其係保持複數個蓄電池單元的電壓中，複數個蓄電池單元的電壓的分布中位置為相異之至少二個蓄電池單元的電壓；以及劣化狀態計算部，其係計算至少二個蓄電池單元的放電後的休止期間中對電壓的時間之斜率。』(參閱摘要)。
[先前技術文獻]
[專利文獻]
[專利文獻1] 日本特開2020-169943號專利公報
[發明欲解決之課題]
如專利文獻1，使用了休止期間中的電壓特性之高速診斷，適合在以高的取樣率實施電壓測定的情況下。為了在短時間內診斷電池，必須在該短時間內得到多的計測點，所以期望取樣率高。換言之，該技術若取樣率低的話，是有劣化狀態的推定精度下降的可能性。
而且，例如起因於實施計測作業的環境，是有無法充分確保充放電完畢後不久的期間(休止期間的初始階段)中的電池電壓的取樣點的情況。因為無法充分取得休止期間的初始階段中的電池電壓，所以在充放電完畢後的短時間內高精度實施診斷是有困難。亦即也在該情況下，與取樣率低的情況同樣，使用了休止期間初始的電池電壓的經時變動之診斷的精度不充分。
本發明為有鑑於上述般的課題而為之創作，其目的在於，在使用電池的充放電後的休止期間中的電壓特性來推定電池的劣化狀態之技術中，即便是在無法得到充分的個數之休止期間初始中的電池電壓的取樣值的情況下，也可以高精度推定電池的劣化狀態。
[解決課題之手段]
有關本發明的電池狀態推定裝置係確定從休止期間開始到規定時間經過後的期間中的電池電壓的基線電壓，根據前述基線電壓與前述電池電壓之間的差值，推定前述規定時間內的前述電池電壓的時間微分，使用前述時間微分來推定電池的劣化狀態。
[發明效果]
根據有關本發明的電池狀態推定裝置，可以在使用電池的充放電後的休止期間中的電壓特性來推定電池的劣化狀態之技術中，即便是在無法得到充分的個數之休止期間初始中的電池電壓的取樣值的情況下，也可以高精度推定電池的劣化狀態。
＜實施方式1＞
如先前說明，有關高速診斷二次電池的劣化狀態之現有技術，一般，高的取樣率是為必要。本發明提供了一種對搭載了二次電池的機器不用裝卸二次電池，能夠以低取樣率推定二次電池的SOH之技術。
圖1為表示二次電池實施了放電動作後的休止期間中的電池電壓的經時變動之圖表。如圖1表示，休止期間可以分成電池電壓陡峭變動之期間T1、以及之後和緩變動之期間T2。使用期間T1中的電池電壓的時間變化率(dV/dt)來推定SOH，經此，可以在短時間內推定SOH。另一方面，在期間T1中，電池電壓陡峭變動的緣故，為了正確的推定，必須在短時間內有較多的電池電壓的取樣點。亦即高的取樣率是為必要。因此，例如在起因於計測機器的限制等以高取樣率取樣電池電壓為困難的情況下，是有推定精度下降的可能性。
例如是有起因於計測電池電壓的環境，無法充分取得期間T1中的電池電壓的經時變動的情況。該情況也與取樣率低的情況同樣，無法以充分的個數來取得期間T1中的電池電壓的取樣點。因此同樣是有推定精度下降的可能性。
在此，本發明中，提供一種使用期間T2中的電池電壓特性，不使用高的取樣率(即便是在期間T1中的取樣點為較少的情況下)來高精度推定SOH之技術。有關圖1表示的基線電壓與其更新，使用後述的流程來說明。
圖2為表示推定二次電池的狀態的電池狀態推定裝置之各式各樣的型態。例如電動車(Electric Vehicle：EV)搭載的二次電池的電池電壓(電池電流、電池溫度等也同樣)，係可以藉由充放電機器、計測機器、車載診斷(OBD)裝置等來取得。有關如定置型蓄電系統等般的大型設備，例如藉由計測機器與電池系統通訊來取得電池電壓等的計測值。這些測定裝置係不用從搭載了電池的機器(該例中為EV或蓄電系統)取下，就可以對資料取得部110發送測定值等。
這些裝置所取得的電池電壓等的計測值，是可以藉由裝置本身所用的資料來推定電池狀態，或是，一旦對雲端平臺上傳了計測值後，伺服電腦可以使用這些資料來推定電池狀態。經由使用電腦(PC)或攜帶式終端來對雲端平臺做存取，可以閱覽其推定結果。推定電池狀態之這些個裝置，是可以構成作為有關本發明的電池狀態推定裝置。
圖3為表示用於推定有關實施方式1的電池狀態推定裝置100的功能方塊圖及劣化狀態之處理流程。電池狀態推定裝置100具備：資料取得部110、處理器120。資料取得部110例如從計測裝置等，取得二次電池的電池電壓的計測值、在圖1說明的T1的開始時間與結束時間等的資料。處理器120根據圖3表示的流程，推定二次電池的劣化狀態。以下說明圖3的各步驟。
(圖3：步驟S301)
控制二次電池的充放電動作的控制器(例如電池管理單元：BMU)對二次電池發送指示充放電動作的指令。處理器120根據該指令，判定二次電池是否已經進入到休止期間。在進入到了休止期間的情況下，實施以下的步驟，除此之外沒有必要實施本流程。控制器可以構成作為電池狀態推定裝置100的一部分，也可以構成作為包含二次電池的電池系統的一部分。
(圖3：步驟S301：補足)
取而代之，處理器120也可以自己判斷二次電池是否進入到了休止期間。例如也可以經由充放電電流是否未達閾值(典型為0)或者是其狀態持續在閾值時間以上，來判斷已進入到休止期間。也可以使用其他適當的判斷基準。
(圖3：步驟S302：其之1)
資料取得部110取得二次電壓的電池電壓的計測值、在圖1說明的T1的開始時間與結束時間、初始基線電壓(B0)等的資料。這些值例如可以從充放電控制器來取得，也可以對儲存在雲端儲存庫等的記憶裝置的值做存取來取得。有關計測值以外的固定值，也可以作為初始值預先儲存在電池狀態推定裝置的記憶裝置內。處理器120從資料取得部110取得這些，根據這些設定期間T1與T2及初始基線電壓。
(圖3：步驟S302：其之2)
處理器120計算現在的基線電壓(最初實施本步驟時的初始基線電壓B0)、以及電池電壓之間的差值ΔV。作為電池電壓的取樣點，希望使用電池電壓的經時變動為安定的時點中的點。亦即，希望把期間T2中的電池電壓的斜率近乎平坦的時點的取樣點與基線電壓之間的差值，作為ΔV。
(圖3：步驟S302：補足)
本步驟中，電池電壓的計測值只要是取得期間T2中的值即可，期間T1中的計測值並無必要。亦即，計測裝置在期間T1中沒有必要用高取樣率來計測電池電壓。
(圖3：步驟S302：其之3)
處理器120使用計算出的ΔV，參閱記述了ΔV與SOH之間的第1對應關係(之後例示)之資料，經此，來判定臨時SOH。關於該對應關係資料，資料取得部110可以從控制器或雲端儲存庫等來取得，資料取得部110也可以從預先儲存在電池狀態推定裝置所具備的記憶裝置內來取得該資料。後述之其他的對應關係資料也是同樣。
(圖3：步驟S303：其之1)
處理器120在S302中使用臨時取得的SOH，參閱記述了期間T1中的電池電壓的時間變化率(dV/dt)與SOH之間的第2對應關係(如後例示)之資料，經此，來推定期間T1中的dV/dt。本步驟具有不用取得期間T1中的電池電壓的計測值，就可以得到期間T1中的dV/dt之意義。
(圖3：步驟S303：其之2)
處理器120使用推定出的dV/dt，來更新基線電壓。具體方面例如，對已推移出的dV/dt乘上微小時間(T1為數百ms左右的話則為數ms左右的微小時間)。經此，可以得到電池電壓的增量。對現在的基線電壓加上其增量，經此，可以更新基線電壓。藉由後述的重覆而到達T1的終端的情況下，不把基線電壓更新到其之上。
(圖3：步驟S304)
處理器120使用更新過的基線電壓(例：圖1中的B1、B2)，再計算ΔV。處理器120使用再計算出的ΔV並參閱第1對應關係，經此，再取得SOH。
(圖3：步驟S305)
到SOH收斂為止，處理器120重覆S303～S304。例如一直到SOH的前次值與此次值之間的差值未達閾值為止，重覆取得SOH即可。
＜實施方式2＞
在高速診斷二次電池的劣化狀態之現有技術中，一般，使用高的充放電率(把在1小時電池可以充滿電或是完全放電之電流值稱為1C)來對二次電池充放電者為一般。這是因為經由使用高的充放電率，休止期間中的電池電壓的變動變大，經此使用了電池電壓的推定精度也提升。
但是因為搭載了二次電池的機器或計測裝置等的限制，也會有使用高的充放電率是有困難的情況。在此在本發明的實施方式2中，除了在實施方式1說明的低取樣率，還說明充放電電流藉由低充放電率而實施的情況下的SOH的推定手法。亦即，資料取得部110取得藉由低充放電率而充放電後的休止期間中的電池電壓的計測值。
圖4為表示用於推定有關實施方式2的電池狀態推定裝置的功能方塊圖及劣化狀態之處理流程。本實施方式2中，實施S401與S402來取代S303。其他的構成與實施方式1同樣。
(圖4：步驟S401)
處理器120在S302中使用計算出的ΔV，參閱記述了ΔV與充放電率與SOH之間的第3對應關係(之後例示)的資料，經此，把S302中的ΔV，變換成比實際的充放電充放電率還高的充放電率中的ΔV的值。
(圖4：步驟S402)
處理器120使用藉由S401中的變換所推定出的ΔV，參閱第1對應關係，經此，重新取得臨時SOH。處理器120經由使用該臨時SOH並參閱第2對應關係，推定期間T1中的dV/dt。處理器120與S303：其之2同樣，更新基線電壓。
圖5A為第1對應關係之例。ΔV與SOH之間的對應關係例如可以藉由對各個二次電池的SOH的值實測ΔV等來取得。在值的偏差大的情況下，也可以使用近似函數來定義對應關係。圖5A中，表示藉由一次函數來近似之例。
圖5B為第3對應關係之例。ΔV與充放電率之間的對應關係可以定義在各個SOH的值。該對應關係，例如可以藉由對充放電率的值及各個二次電池的SOH的值實測ΔV等來取得。與圖5A同樣也可以使用近似函數來定義。圖5B中，表示藉由一次函數來近似之例。處理器120在S401中，使用現在的ΔV與SOH並參閱圖5B的對應關係，經此，可以在其對應關係內得到更高的充放電率的ΔV。經此，可以把ΔV變換成更高的充放電率的值。
圖5C為第2對應關係之例。本實施方式2中，dV/dt與SOH之間的對應關係可以定義在各個充放電率的值(實施方式1中，充放電率為固定值)。該對應關係，例如可以藉由對SOH的值及各個充放電率的值實測dV/dt等來取得。與圖5A同樣也可以使用近似函數來定義。圖5C中，表示藉由高次函數(二次以上)來近似之例。處理器120在S402中，使用現在的充放電率與SOH並參閱圖5C的對應關係，經此，可以推定dV/dt。
＜實施方式3＞
在本發明的實施方式3中，說明有關決定期間T1的時間長度之手法。其他的構成與實施方式1～2同樣。例如考慮到對複數個二次電池使用電化學阻抗光譜分析法(EIS)來測定電池單元的阻抗，經此，實驗性決定T1的時間長度。
圖6為表示使用EIS所測定出的電池單元的阻抗之實測例。經由分析複數個二次電池之不同頻率的阻抗特性，對各個電池及各個頻率帶域，可以得到阻抗特性。從該阻抗特性，可以得到高取樣率為必要的時間領域(圖6縱虛線的左側)與以低取樣率便足夠的時間領域(圖6的縱虛線的右側)。據此來對各個二次電池作成查找表等，經此，可以對各個二次電池定義期間T1的時間長度。資料取得部110只要是取得記述了該定義的資料即可。
＜實施方式4＞
圖7為表示二次電池的等效電路圖之例。圖7上段表示二次模型，圖7下段表示一次模型。使用如圖7表示的電路模型來模擬充放電後的電池電壓的時程變化，經此，為了推定SOH，可以導出可以使用之確定的參數。但是這樣的模擬手法，是有為了得到充分的推定精度而長時間的演算時間為有必要的情況。在使用而且低充放電率來進行充放電的情況下，電池電壓的變動幅寬度小的緣故，是有配適處理等的精度變得不充分的可能性。
在此，考慮到組合在實施方式1～3說明的手法、與圖7表示的電路模型所致之模擬。經此，比起單獨使用如圖7表示般的電路模型手法的情況，更可以改善SOH的推定精度。
＜有關本發明的變形例＞
本發明並不限定於前述的實施方式，是包含各式各樣的變形例。例如，上述的實施型態係為了容易理解地說明本發明而詳細說明，未必會限定在具備已說明之全部的構成。又，可以把某一實施方式的構成的一部分分分分置換到另一實施方式的構成，還有，亦可在某一實施方式的構成加上另一實施方式的構成。又，有關各實施型態的構成的一部分分分分，是可以追加，刪除，置換其他的構成。
在以上的實施方式中，說明了於電池的放電動作後的休止期間推定SOH，但是，於充電動作後的休止期間，出現了與SOH對應的輸出電壓的時程變化的話，是可以與以上的實施方式同樣來推定SOH。於放電動作後的休止期間、充電動作後的休止期間、或是這些雙方、任一中，是否出現具有與SOH相關的時程變化，是因電池的特性而異。因此配合電池的特性，在這些的任意一個中推定SOH即可。
以上的實施方式(圖2)中，說明了電池狀態推定裝置的構裝型態之例，但是也可以是其他的構裝型態。例如，從相對於裝入到搭載了二次電池的機器內之任意的測定裝置或是同機器而安裝在外部之任意的測定裝置，透過資料取得部110取得電池電壓的測定值等，經此，可以實施與本發明有關的手法。
以上的實施方式中，處理器120は，藉由構裝了該功能的電路裝置等的硬體而可以構成，取而代之，藉由執行CPU(Central Processing Unit)等的演算裝置來執行構裝了該功能的軟體。
以上的實施方式中，是以二次電池為鋰離子電池為前提，但是，即便是其他類型的二次電池，也可以適用本發明。例如鉛酸電池、鎳-鎘電池、電雙層電容等的二次電池也可以適用本發明。
100:電池狀態推定裝置
110:資料取得部
120:處理器
[圖1]為表示二次電池實施了放電動作後的休止期間中的電池電壓的經時變動之圖表。
[圖2]為表示推定二次電池的狀態的電池狀態推定裝置之各式各樣的型態。
[圖3]為表示用於推定有關實施方式1的電池狀態推定裝置100的功能方塊圖及劣化狀態之處理流程。
[圖4]為表示用於推定有關實施方式2的電池狀態推定裝置的功能方塊圖及劣化狀態之處理流程。
[圖5A]為第1對應關係之例。
[圖5B]為第3對應關係之例。
[圖5C]為第2對應關係之例。
[圖6]為表示使用EIS所測定出的電池單元的阻抗之實測例。
[圖7]為表示二次電池的等效電路圖之例。
Claims (13)
- 一種推定電池的狀態之電池狀態推定裝置，具備： 資料取得部，其係取得記述了來自前述電池的輸出電壓之資料；以及 演算部，其係根據前述資料來推定前述電池的劣化狀態； 前述演算部從前述電池的充電後或是放電後的休止期間內的前述資料取得電壓值； 前述演算部從在從前述休止期間的開始時點起算經過了規定時間的時點下開始的期間的前述電壓值，確定前述電壓值的基線電壓； 前述演算部計算前述基線電壓與前述電壓值之間的差值； 前述演算部根據前述差值，推定前述規定時間內的前述輸出電壓的時間微分； 前述演算部根據前述時間微分與前述劣化狀態之間的關係，推定前述劣化狀態。
- 如請求項1的電池狀態推定裝置，其中， 前述演算部根據前述推定過的時間微分來更新前述基線電壓； 前述演算部根據前述更新過的基線電壓再計算前述差值； 前述演算部根據前述差值與前述劣化狀態之間的第1關係，來推定前述劣化狀態。
- 如請求項2的電池狀態推定裝置，其中， 前述演算部根據前述時間微分與前述劣化狀態之間的第2關係，來推定前述時間微分 前述演算部根據前述第2關係所推定出的前述時間微分，據此，來更新前述基線電壓。
- 如請求項3的電池狀態推定裝置，其中， 前述演算部一直到前述劣化狀態收斂為止，反覆進行以下的處理： 根據前述第1關係來推定前述劣化狀態之處理； 根據前述第2關係來推定前述時間微分之處理；以及 再計算前述差值之處理。
- 如請求項1的電池狀態推定裝置，其中， 前述演算部根據前述差值與前述劣化狀態之間的第1關係，來臨時推定前述劣化狀態； 前述演算部根據前述時間微分與前述劣化狀態之間的第2關係，來臨時推定前述時間微分； 前述演算部根據前述推定出的時間微分來更新前述基線電壓； 前述演算部根據前述更新過的基線電壓再計算前述差值； 前述演算部一直到前述劣化狀態收斂為止，反覆進行以下的處理： 根據前述第1關係來推定前述劣化狀態之處理； 根據前述第2關係來推定前述時間微分之處理：以及 再計算前述差值之處理。
- 如請求項1的電池狀態推定裝置，其中， 前述資料取得部取得記述了前述電池以第1充放電率充電或是放電時的前述輸出電壓之前述資料； 前述演算部根據前述差值、前述第2差值、前述第1充放電率、及前述第2充放電率之間的第3關係，把前述差值變換成前述電池以第2充放電率充電或是放電時的第2差值； 前述演算部根據前述第2差值再推定前述時間微分。
- 如請求項6的電池狀態推定裝置，其中， 前述第3關係被定義在各個前述劣化狀態的值； 前述演算部從前述差值臨時推定前述劣化狀態； 前述演算部經由參閱與前述臨時推定出的劣化狀態相對應的前述第3關係，來把前述差值變換成前述第2差值。
- 如請求項6的電池狀態推定裝置，其中， 前述時間微分與前述劣化狀態之間的關係被定義在各個充放電率的值； 前述演算部經由參閱與前述第2充放電率相對應的前述關係，來推定前述劣化狀態。
- 如請求項1的電池狀態推定裝置，其中， 前述資料取得部從相對於裝入到搭載了前述電池的裝置內之測定裝置或是搭載了前述電池之裝置而安裝在外部的測定裝置，取得前述資料。
- 如請求項9的電池狀態推定裝置，其中， 搭載了前述電池的裝置為電動車； 前述測定裝置為前述電動車的充電器或是OBD工具； 前述資料取得部可以不用把前述電池從前述電動車取下，就可以從前述測定裝置取得前述資料。
- 一種電池系統，具有： 如請求項1的電池狀態推定裝置；以及 前述電池。
- 如請求項11的電池系統，其中， 前述電池系統更具備：控制前述電池的充放電之控制器； 前述演算部從前述控制器根據對前述電池的指令，判定前述休止期間的開始時點。
- 一種推定電池的狀態之電池狀態推定方法，具有： 取得記述了來自前述電池的輸出電壓的資料之步驟；以及 根據前述資料推定前述電池的劣化狀態之步驟； 其中， 在前述推定的步驟中，從前述電池的充電後或是放電後的休止期間內的前述資料取得電壓值； 在前述推定的步驟中，從於自前述休止期間的開始時點經過了規定時間的時點下開始的期間的前述電壓值，確定前述電壓值的基線電壓； 在前述推定的步驟中，計算前述基線電壓與前述電壓值之間的差值； 在前述推定的步驟中，根據前述差值，推定前述規定時間內的前述輸出電壓的時間微分； 在前述推定的步驟中，根據前述時間微分與前述劣化狀態之間的關係，推定前述劣化狀態。
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