TWI420126B - 電池容量預測裝置及其預測方法 - Google Patents

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Description

電池容量預測裝置及其預測方法
本發明是有關於一種電池容量預估演算法，特別是有關於一種依據電池表面溫度、目前電池電量消耗，對電池容量預估的一種演算法。
電池可說是一切可攜式電子裝置動力來源，舉凡：行動電話、筆記型電腦、個人數位助理、隨身聽等等，皆有賴電池提供電力。但畢竟電池只是一種蓄積電量的裝置，可攜式電子裝置使用時就消耗電池的電能。當可攜式電子裝置被開啟以使用時，電池電力就會持續被消耗直至該可攜式電子裝置被關閉或者剩餘的電能不足以驅動該裝置時，可攜式電子裝置就會被強迫關閉。後者所表示意義是儲存於電池內的電力低於一臨界值。一般而言，不管以環保考量，或者以長時間總平均成本思考，可攜式電子裝置多會採取電池再充電的方式，將原來耗損的電能補充回來。
一電池管理程式良好的鋰電池通常可被重覆充電數百次，甚至達數千次。一顆好電池，除了可重覆使用的次數要高外，對使用者而言，可攜式電子裝置在使用過程(電池放電狀態)中之電池的剩餘電量，更是他們所關心的。因為可再續航(run)多少時間，他得先有心理準備才行，以便可在電池芯管理系統強制關閉他的可攜式電子裝置之前，適時的結束他目前的作業。如果他的身邊沒有充電器的話。
不僅如此，電池管理系統最好還能依據目前電池放電速率的大小，隨時正確的告訴使用者當下電池可續航力者，而不是在電池直到已被放電到某一階段時，才提供較為正確的資訊，而這得有一個優質的電池管理系統才行。
然而，就發明人知識所及，現有的習知技術要提供這樣一個優質的電池管理系統所費不貲，電池管理系統設計業者得花費相當長的時間去建立資料庫，更糟的是，為電池製造商A的電池所建立的資料庫，只要電池製造商換成是B，電池管理系統的IC設計者，得將為製造商A所建的資料庫程序再重新執行一次。因為，這些資料庫是和電池內的化學物質高度相關，只要電池內化學物質的等級有差異時。
以習知的動態放電截止電壓法而言，資料庫建立時，得多次完整充放電，且資料庫內容和電池內化學材料微細差異有關，即，即便同樣是鋰電池，管理系統設計業者得就不同的電池製造商，重建資料。更甚者最終端的使用者，若沒有經常進行完整充放電，則資料庫內容就不會被更新，這對於電池經一段時間之使用導致電池老化時，電池芯管理系統單憑庫侖計所提供的剩餘電量資訊就會明顯不正確。
另一種開迴路電壓法，情況和上述的動態放電截止電壓法相似，建立資料庫時得花費的時間更長，除此之外又明顯和電池材料相關。
再另一種習知的技術是德州儀器的IT演算法，例如，由Barsoukou等人所獲得之美國專利第6832171號，發明名稱”Circuit And Method for Determining Battery Impedance Increase with Aging”該專利揭示，一種求得電池內阻的方法：包含(a)分析流經電池之電流或電池電壓，以判斷是否負載改變所導致的暫態是否發生；(b)偵測暫態是否結束；(c)量取電池電壓及通過電池之輸出電流，求出目前的放電深度(DOD)；(e)求在當下DOD下的電池開路電壓；(e)計算電池內阻，內阻值是開路電壓和所量到的電池電壓差值除以所量的電流值。
本發明之一目的是提供一種可顯著降低資料庫建立時間又可因應所有同類型電池，不因電池製造商不同而重建的裝置及演算法。
本發明之另一目的是提供一種具有自我訓練學習能力之電池管理系統，即，資料庫在每次電池放電時都會根據所擷取之電池資訊修正相關的參數自我訓練學習。電池芯管理系統設計業者所需的只是先建立一套資料庫的基本資料點。消費末端的使用者使用時，基本資料點仍會自我訓練學習。因此，電池芯管理系統不管使用者在那一階段都可提供相較於已知的傳統技術提供相對準確的電池容量預測。
本發明揭露一種電池容量預測裝置及其預測方法，電池容量預測裝置，內建或外接於一電池包，電池包設有微處理器、非電性量測元件以擷取電池表面溫度元件、庫侖計、電性量測元件以量測電池之端電壓電轉換單元負載電流、類比至數位轉換器用以將温度、電壓及電流轉換為數位訊號以供該微處理器處理。容量預測裝置包含：一電池容量演算法程式，由微處理器執行程式以存取一資料庫，資料庫儲存於一可覆寫的非揮發性記憶體內。資料庫內建有一開迴路電壓表，電流增益表及一容量轉換方程式。
其中，容量演算法程式，將依據負載電流及電池温度演算一預測電池放電曲線，再依據所量測之電池端電壓比對預測電池放電曲線以獲取一放電能量深度。接著，庫侖計讀取值判斷電池狀態。當電池狀態是放電狀態時，庫侖計所得之資料對應至上述預測電池放電曲線以求得一第二電壓值，當該第二電壓值與該量取電壓值不一致時，就修正容量轉換方程式中的一權值數，並修正電流增益表。當電池狀態是休息狀態時，庫侖計所得之資料對應至上述預測電池放電曲線以求得一第二電壓值，當該第二電壓值與該量取電壓值不一致時，就修正開迴路電壓表。
如先前技藝所述，習知技術不管是以動態放電截止電壓法、開迴路電壓法，通常都得經過多次的完整充放電過程。且終端使用者若未對電池進行完整充放電，將使得資料庫不被更新。特別是在電池老化後，不準確的預測就格外嚴重。
本發明提供一種電池容量預估演算法，如圖1所示，一電池容量預估裝置260(請同時參見圖2)，內含一容量演算程式255、一資料庫250，一微處理器240，以進行自我訓練流程，其中，微處理器240亦可使用電池包內的微處理器。輸入端包含電池電壓、電池溫度及負載電流。每次執行一次的自我訓練流程步驟後(自我訓練流程步驟，請參見圖3)，就可以算出所預測電池容量，並修正資料庫，然後，再根據最新的資料庫的基本資料點，再提供給下一次的自我訓練流程。即，每執行一次自我訓練流程，就會依目前電池狀態更新資料庫內容，再經一緩衝器201後就再饋入電池容量預測裝置。因此，只要使用一般電池包內的處理器執行即可，每次自我訓練流程執行一次，只需一秒至數秒。
本發明的電池容量預估裝置260，可內建於一電池包內，或外掛於電池包。如圖2所示。電池包200包含多節電池芯215、一電池保護電路210，電性量測單元220a、非電性量測單元220b、類比數位轉換器225、一庫侖計230、電池溝通協定控制器235。
電性量測單元220a量取的是多節電池芯215的電壓及電流，而非電性量測單元220b則量取電池表面温度。上述的電流、電壓、及温度都會經類比數位轉換器225轉換成數位以供微處理器使用。電性量測單元220a所量取的電流也會提供給庫侖計230使用。而電池容量預估裝置260的輸出結果也會提供給電池溝通協定控制器235輸出。
本發明實施時，首要的前提便是提供一資料庫250，或自行建立一資料庫。建立：(1)開迴路電壓表。這是先將電池充電充飽，在定值的環境溫度下，將電池充飽後再以例如二十分之一電池容量放電率放電至預定之DOE(%)值，量取電池表面的實際温度，及電池的端電壓值。即獲取溫度和OCV關係曲線圖，即OCV(%DOE,T)。
例如，在環境温度5℃下，先將電池充飽後，再以例如二十分之一電池容量放電率放電，放電至預定之10% DOE值，再量取放電池的端電壓值，例如3800mV及實際之電池表面温度例如6℃。如此，將可得到一個OCV1 (10% DOE,T1 )點。其中T1 =6℃重復上述獲得OCV1 (10% DOE,T1 )步驟，但不同的環境温度，例如25℃，可得到第二個OCV2 (10% DOE,T2 )值，同樣，重復上述步驟，但在環境温度45℃將可得到第三個OCV3 (10% DOE,T3 )值。上述T2 未必恰好是25℃，同樣，T3 未必恰好是45℃，為簡化資料量，可以選擇(非必要)將上述資料點以內插或外插法，來取得預定環境温度下的值，即OCV1 (10% DOE,5℃)、OCV2 (10% DOE,25℃)、OCV3 (10% DOE,45℃)。
接著，變更至第二個DOE值，重覆上述取得OCV1 、OCV2 、OCV3 步驟，例如15% DOE將可得到另外三個OCV4 (15% DOE,T1 ),OCV5 (15% DOE,T2 ),OCV6 (15% DOE,T3 )。
接著，再變更至其它的%DOE。例如，若基本資料庫要建立15個%DOE，則資料庫將有45個基本資料點即至OCV45 (DOEE ,T3 )。這些個%DOE並不需要等距製作，以鋰電池為例，鋰電池的放電曲線在電池充飽附近及截止放電電壓附近變化較大EDV或DOEE 附近，因此DOE點要密集，而在10%至例如85%附近放電曲線斜率接近，因此資料點距可以相對大些。表一示一資料庫內OCV(T)結果範例：
接著，建立(2)電流增益電壓表。及(3)容量轉換方程式。
電流增益表(IGAIN table)，是先將電池充電充飽，環境溫度為室溫25℃，再以預定值之放電速率放電至預定目標的%DOE獲得。例如，放電率為十分之二額定電池容量放電率。以公式表示則是
V(DOE,T,I)=OCV(DOE,T)+I×IGAIN(DOE)…(1)
亦即，當放電時不再是接近開迴路時的放電速率，而是較高的放電速率時，開迴路放電曲線，將加入放電電流和電流增益(相當於電阻)的乘積。即開迴路放電曲線將向上或向下調整。
例如，請參考圖2A，開迴路放電曲線202在50%DOE時所對應的電池電壓OCV(30℃,50%DOE)是3741mV,而放電曲線204則是以放電電流為1000mA時所繪製的3529mV,則IGAIN將會是：
本發明的電流增益表是以已知的放電能量，定額的放電速率放電至目標DOE，例如0.2C(額定電容量)由最小的%DOE至最大的%DOE。每當達到目標DOE時就量取電池電壓。此電壓再與同一DOE下的開迴路電壓值相減，再除以該定額放電電流即可得對應DOE下的IGAIN0.2 。
換言之，15個不同%DOE，同一放電電流下將可獲得IGAIN0.2 (1)至IGAIN0.2 (15)值。
同樣的，在0.3C放電速率將可得IGAIN0.3 (1)至IGAIN0.3 (15)值對應於15個%DOE。請參考圖2b。圖2b的放電曲線更精準些，在0.5C放電速率將可得IGAIN0.5 (1)至IGAIN0.5 (15)值對應於15個%DOE。
為簡化資料庫，將所得之同一%DOE，但不同放電速率下取其共同特性值，例如平均值(AVG)，或中值(MID)。因此，在電流增益表(IGAIN table)是每一%DOE對應15個IGANAVG 或IGANMID
至於(3)容量轉換方程式則是包含：
其中Emax是電池最大能量，ΔCap：是兩個不同%DOE值的容量差值。
充飽時電容量方程式FCC=Emax ×DOEE ×ω…(3)其中，ω為修正因子，DOEE 是放電能量深度對應於截止放電電壓點，剩餘容量方程式：
RM＠Initial =Emax ×(DOEE -DOEε )×ω…(4)
RSOC＠Initial =RM＠Initial /FCC　(5)
其中，DOEε 是放電能量深度對應於目前電壓點自我訓練流程的詳細說明，請參見圖3。
請參考圖3所示的流程圖。如步驟305所示宣告容量預測自我訓練流程開始。
接著，進行步驟310以電池電性及非電性偵測模組分別偵測從電池流到負載的電流及電池表面温度。在此及以後所指的電池電性或非電性偵測模組都包含一類比轉數位轉換器以利於處理器存取。
緊接著，進行步驟320，電池管理系統自資料庫之基本資料點及電池表面温度(如表一)描繪出一初步電池放電曲線，若温度恰好是表一所列的温度T1,則將可獲得放電曲線401。若是T2則將可獲得放電曲線402。T3則對應於放電曲線403。否則，例如電池表面溫度Ty 雖落在電池使用溫度內，但不是資料庫中基本資料點之温度值時，則需以內插或外插法獲得對應的放電曲線405，請參考圖4A。說明如下：因温度已知，因此，可就每一%DOE自資料庫開迴路電壓表取得一對應該%DOE及温度的基本資料點。連接該些點即可得上述之放電曲線401、402或403。
仍請參考圖4A，否則，每一%DOE點，需就不同温度進行內插或外插法。例如，V(DOE1 ,Ty )，是由V(DOE1 ,T1 )V(DOE1 ,T2 )V(DOE1 ,T3 )資料點，進行內插取得。同理可得其它的，V(DOEn ,Ty )。
仍請參考圖4，再依據負載電流及資料庫內之IGAIN(DOE)表，以公式(1)調整初步電池放電曲線401至預測電池放電曲線401’，同理可得電池放電曲線及403’。放電曲線405’，則由放電曲線401’,402’,403’以內插法獲得。
隨後，進行步驟330，以電池電性偵測模組擷取電池電壓。根據所擷取之電池電壓電轉換單元及整預測電池放電曲線，即可推算出目前電池的%DOE值。
接著，進入決策步驟340，判定有效放電條件是否成立。有效放電條件是指放電電流之大小至少需超過十分之一之電池額定容量，放電過程中電池溫度變化不得超過電池使用之溫度範圍，例如0℃-60℃。更佳的電池使用之溫度範圍是在5℃-50℃，並且自電池達到確切容量點，例如，被充飽時，或其它之容量已知點，至執行本發明之預測電池容量放電時間不可過長，過長的定義以一天為上限。因為太長將有電池自放電的問題，而影響準確性。
當有效放電條件不成立時，就進行步驟350，以步驟330所得之%DOE報告電池的容量。
當有效放電條件成立時，就進行步驟360，庫侖計累積由電池流出的電荷量，以擷取目前電池狀態。此處所指電池狀態包含充電狀態、放電狀態及休息狀態。因此，它將包含上一時刻，例如1秒或10秒前和目前時刻庫侖計所讀到的電荷量，判定目前電池的狀態。
當判定結果認定符合放電狀態363的條件，請參考方塊370，是指電流由電池流向負載，且大於一預設之門檻值，以一較佳實施例而言，門檻值為100mA。則根據步驟360庫侖計所量得之庫侖值獲知%DOE值。例如，請參考圖4B，讀取值為2500mAh，又已知是從確切的放電點10%DOE開始放電的，且目前之EMAX 為3571mAh，則可藉由庫侖計得到目前之%DOE為80%，由圖4B的所示的預測電池放電曲線405知對應的電壓為V”。由步驟330所得之電壓是V’。若V”=V’則不需要修正，否則，如圖4B所示V’對應於82%DOE，V”>V’，依據電壓V’與電壓V”的差值修正電流增益表。由圖4B的所示的預測電池放電曲線405知V’對應於82%DOE，因此，容量轉換方程式公式(3)由預測電池放電曲線405’來的EMAX 將是3472mAh。
接著，再回到步驟350計算電池容量。如圖4B所示，FCC=EMAX ×95%=3298mAh，
RM=EMAX ×(95%-82%)=451mAh。
另一方面，由庫侖計，已知是從確切的放電點10%DOE開始放電的，且當時之EMAX 為3571mAh，則FCC=EMAX ×95%=3392 mAh，RM=EMAX ×(95%-10%)=3035mAh。而從10%DOE放電點起至80%DOE止，庫侖計累計已讀到的放電量是2500 mAh，因此，目前之RM為3035-2500=535 mAh。因此可計算出公式(4)中的ω為1.186。
當判定結果認定符合放電休息狀態365，請參考方塊380，將對資料庫內既有的開迴路電壓表作修正。這是指放電電流小於第二設定值且持續達第二設定時間門檻值，以一較佳實施例而言，當電池芯之額定值為4400mAh時，第二設定電流門檻值為50mA，持續時間超過30分鐘(含)。第二設定電流門檻值及時間門檻值將依據電池芯的額定容量而調整。額定容量愈大，則愈大。
開迴路電壓表的修正，依據步驟310所得之電池表面温度及步驟330所推算的%DOE值修正資料庫內相對應温度下的基本資料點及OCV(DOE,T)值，以修正預測電池放電曲線110成為最新的預測電池放電曲線。接著，接著，進入步驟350，再依據最新的預測電池放電曲線，及步驟330所得的電壓，取得%DOE值，以計算電池容量。
當判定結果不符合放電狀態，也不是休息狀態的其它狀態367，則不對資料它進行任何的修正。直接回到步驟350計算電池容量。
本發明具有以下的優點：
(1)　在已建立好資料庫的前題下，上述的自我訓練流程，約可每5至10秒就執行一循環，甚至，每1~2秒就執行完一次。以提高準確度，迅速且準確的只依據放電電流及電池表面温度下提供最新的電池容量。
(2)　只要知道電池確切放電點，例如，充電充飽後的電量，或者其它放電能量深度下，就可以在每次執行一次自我訓練流程後，獲取電池的剩餘電量，並且執行時，只要是合於放電狀態的標準或者休息狀態的標準都會自動修正資料庫。
(3)　資料庫的建立，相較於習知技術可以省下非常多的時間，因為不需要完整地對電池充放電數百次，且同類型電池只需建立一次即可。
本發明雖以較佳實例闡明如上，然其並非用以限定本發明精神與發明實體僅止於上述實施例爾。是以，在不脫離本發明之精神與範圍內所作之修改，均應包含在下述申請專利範圍內。
201．．．緩衝器
210．．．多節電池芯
215．．．電池保護電路
220a．．．電性量測單元
220b．．．非電性量測單元
225．．．類比數位轉換器
260．．．電池容量預測裝置
202、203、401、401’、402、402’、403、403’、405、405’．．．電池放電曲線
240．．．微處理器
255．．．容置演算程式
250．．．資料庫
235．．．電池溝通協定控制器
230．．．庫侖計
305、310、320、330、340、350、360、363、365、367、370、380．．．流程圖方塊(步驟)
藉由以下詳細之描述結合所附圖式，將可輕易明瞭上述內容及此項發明之諸多優點，其中：
圖1示依據本發明之較佳實施例所設計之電池容量預測裝置示意圖。
圖2示本發明之電池容量預測裝置內含或外掛於一電池包的示意圖。
圖2A示以開迴路放電曲線及定額放電電流下的放電曲線，計算在定值DOE下的電流增益值。
圖2B示開迴路放電曲線及定額放電電流下放電曲線示意圖。
圖3示電池示預測電池容量之演算法流程圖。
圖4A示一温度不在開迴路電壓表的温度時求出放電曲線的示意圖。
圖4B示庫侖計和擷取之電池電壓所對應之DOE不相等下的示意圖。
305、310、320、330、340、350、360、363、365、367、370、380．．．流程圖方塊(步驟)

Claims (9)

  1. 一種電池容量預測方法，至少包含以下步驟：(a)建立一資料庫，該資料庫包含：一開迴路電壓表，包含一基本資料陣列，該基本資料陣列的每一元素以OCVT,DOE 表示，其中OCV為開迴路電壓值，T為温度，温度個數至少三個，DOE為放電能量深度，其中放電能量深度個數為m個；一電流增益表，包含m個一一對應於m個DOE下之電流增益值IGAIN(DOEn )；一能量和容量轉換方程式，包含一修正因子；(b)擷取負載電流I及電池温度T；(c)產生m個第一資料點OCV(TB, DOEn ),其中，n由1至m；(d)產生一預測電池放電曲線，該預測電池放電曲線係以m個第二資料點V(DOEn,TB ,I)，橫軸為DOEn，縱軸為V(DOEn,TB ,I)所描繪，該第二資料點滿足以下關係V(DOEn,TB ,I)=OCV(TB, DOEn )+I×IGAIN(DOEn )；(e)擷取電池電壓，並依據該電池電壓及該預測電池放電曲線推算當前放電能量深度；(f)判斷是否符合有效放電條件；(g)依據該放電能量深度，計算電池容量並結束，當不符合有效放電條件時；(h)擷取目前電池資訊，包含讀取庫侖計的值，當符合有效放電條件時，並依據所擷取之目前電池資訊為放電狀態、休息狀態或其它狀態分別進入步驟(i)、(j)、(k)；(i)　當所擷取之目前電池資訊是在放電狀態時，修正資料庫之該電流增益表及該容量轉換方程式，其中上述之電流增益表修正是指當該庫侖計所得之資料依該預測電池放電曲線求得一第二電壓值，當該第二電壓值與該量取電壓值不一致時，修正該電流增益表，回到步驟(h)；(j)　當所擷取之目前電池資訊是在休息狀態時，修正該開迴路電壓表，回到步驟(h)；(k)當所擷取之目前電池資訊是在其它狀態時，不對該資料庫進行任何修正動作，再回到步驟(h)。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之電池容量預測方法，其中上述之有效放電條件包含電池溫度在電池額定使用範圍內，開始放電容量點為確定點，執行時間是在電池充飽後的一天之內。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之電池容量預測方法，其中上述之放電狀態包含放電電流至少大於0.1C,C為額定容量。
  4. 如申請專利範圍第1項所述之電池容量預測方法，其中上述之休息狀態包含放電電流小於0.05C,C為額定容量，且持續至少30分鐘。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之電池容量預測方法，其中當上述之庫侖計所對應於該預測電池放電曲線之放電能量深度小於該電池電壓量取值所對應於該預測電池放電曲線之放電能量深度時，該修正因子大於1。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之電池容量預測方法，其中上述之修正因子是用以使庫侖計所對應於該預測電池放電曲線之剩餘容量，與由該修正該預測電池放電曲線所得之剩餘電池容量，電池電壓量取值所對應於該預測電池放電曲線之剩餘容量兩者趨於一致。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之電池容量預測方法，其；中上述之容量轉換方程式之修正是指藉由庫侖計及起始放電點之剩餘容量所推測之目前剩餘容量與該預測電池放電曲線求得之目前剩餘容量不一致時，修正該容量轉換方程式的修正因子。
  8. 一種電池容量預測裝置，內建或外接於一電池包，該電池容量預測裝置至少包含：一資料庫，儲存於一可覆寫的非揮發性記憶體內，該資料庫內建有一開迴路電壓表，包含一基本資料陣列，該基本資料陣列的每一元素以OCVT,DOE 表示，其中OCV為開迴路電壓值，T為温度，温度個數至少三個，DOE為放電能量深度，其中放電能量深度個數為m個，一電流增益表，包含m個分別對應於一DOE下之電流增益值及一能量和容量轉換方程式包含一修正因子；及一電池容量演算程式，由一微處理器執行，該電池容量演算法依據該電池包所擷取之負載電流及電池温度產生一預測電池放電曲線，並依據所擷取之電池電壓、該預測電池放電曲線及該庫侖計，修正該資料庫中的電流增益表、能量和容量轉換方程式，或開迴路電壓表，更新並覆寫該資料庫後，據以產生一預測電池容量。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之電池容量預測裝置，其中上述之庫侖計所對應於該預測電池放電曲線之剩餘容量，與由該修正該預測電池放電曲線所得之剩餘電池容量不一致時，該電池電壓量取值所對應於該預測電池放電曲線之剩餘容量將乘以修正因子，以使兩者趨於一致。
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