TWI702412B - 殘餘電量估測方法 - Google Patents
殘餘電量估測方法 Download PDFInfo
- Publication number
- TWI702412B TWI702412B TW108128200A TW108128200A TWI702412B TW I702412 B TWI702412 B TW I702412B TW 108128200 A TW108128200 A TW 108128200A TW 108128200 A TW108128200 A TW 108128200A TW I702412 B TWI702412 B TW I702412B
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- discharge
- battery
- residual power
- charging
- rate
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
- Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
Abstract
一種殘餘電量估測方法,應用於一鋰電池上,該估測方法包含下列步
驟:監控該鋰電池之一充電電流,並根據該充電電流的大小對應出一充電率;於該鋰電池充電完後,根據該充電電流的大小與該充電率來估測出一最大放電量;以及運用該最大放電量與該鋰電池之一放電電流的大小來估測出該鋰電池的一殘餘電量。
Description
本案為一種殘餘電量估測方法,尤指應用於鋰電池的殘餘電量估測方法。
基於可攜式電子裝置、電動汽機車以及各式綠色電力來源的高速開展,其必要的設備-電力儲存單元的研發也就越發重要。而目前最常見電力儲存單元為鋰聚合物電池(以下簡稱鋰電池),其工作電壓約為3.0V~3.9V,目前已大量的被運用在手機、筆記型電腦以及電動汽機車中。但它具有一個被人詬病的缺點,就是電量衰退特性。只要有使用過手機的人都會發現,手機在新購時可以使用一天才需要充電,而使用一段時日後便會覺得充電完成後的可用電量越來越少。但是,手機並無法因應老化程度而顯示出真實可用電量,經常會出現明明還有顯示40%的電量,但幾分鐘後只剩個位數,甚至強迫關機。此時變成一天至少要充電2次以上,才能正常使用手機,而這就是鋰電池不可避免的電量衰退特性。
為了能精確掌握鋰電池的狀況,正確估測出它的壽命與殘餘電量,許多電池殘餘電量估測技術被發展出來。但是也因為材料多樣性加上各式新
製程的陸續發展,對於殘餘電量預估也更加的困難。因此,目前的技術水平很難提供一種簡單方式來預估鋰電池的壽命與殘餘電量。
在發明人綜觀現存的電池殘餘電量估測技術後發現,並沒有技術手段是去考慮到充電電流以及放電電流對於殘餘電量所造成的影響,因而導致估測結果不夠準確而讓使用者誤判或是失去參考價值。
本案的主要目的在於能改善上述習用手段的缺失,係發展出一種殘餘電量估測方法,應用於一鋰電池上,該估測方法包含下列步驟:監控該鋰電池之一充電電流,並根據該充電電流的大小對應出一充電率;於該鋰電池充電完後,根據該充電電流的大小與該充電率來估測出一最大放電量;以及運用該最大放電量與該鋰電池之一放電電流的大小來估測出該鋰電池的一殘餘電量。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中每段固定電流與電壓所對應之一充電時間所得到之一分段最大放電量為該充電率×該充電電流×充電電壓×該充電時間。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該最大放電量為複數個分段最大放電量之和。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中將該放電電流、放電電壓以及一放電率倒數的乘積對時間積分而得到一實際放電量,再將該最大放電量減去該實際放電量便得到該殘餘電量,而該放電率因應該放電電流的大小而改變。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中將該放電電流、放電電壓、一補償係數的倒數以及一放電率的倒數的乘積對時間積分而得到一實際放電量,再將該最大放電量減去該實際放電量便得到該殘餘電量,而該放電率因應該放電電流的大小而改變,該補償係數因應該鋰電池的廠牌種類或老化程度而改變。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該充電率、該放電率與該補償係數儲存在一電池充放電資料庫中。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該充電率因應該鋰電池的使用時間衰退而產生變化。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其應用於使用該鋰電池的一電子元件,其中對應該鋰電池的該充電率、一放電率與一補償係數係儲存在一電池充放電資料庫中。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該電池充放電資料庫儲存於雲端的伺服器中。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中執行該殘餘電量估測方法的一運算程式放在雲端的伺服器中,使用該鋰電池的電子元件傳送充放電的電流數值、充放電時間、電池廠牌種類以及電池充放電次數的資訊給雲端的伺服器來進行運算,最後傳回即時殘餘電量的數據。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該電池充放電資料庫與執行該殘餘電量估測方法的一運算程式同時完成於附屬在該電池上的一積體電路晶片,而使用該電池的電子裝置直接讀取該積體電路晶片輸出之即時殘餘電量的數據。
本案之另一方面係為一種殘餘電量估測方法,應用於一電池上,該估測方法包含下列步驟:取得該電池之一最大放電量;以及運用該最大放電量、該電池之一放電電流的大小以及一補償係數來估測出該電池的一殘餘電量,其中該補償係數代表在一特定放電流下該電池之該放電率與一標準電池的一放電率的比值。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該電池為一鋰電池,將該放電電流、一放電電壓、該補償係數的倒數以及該放電率的倒數的乘積對時間積分而得到一實際放電量,再將該最大放電量減去該實際放電量便得到該殘餘電量,而該放電率因應該放電電流的大小而改變,該補償係數因應該電池的廠牌種類或老化程度而改變。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中一充電率、該放電率與該補償係數儲存在一電池充放電資料庫中,該充電率係透過監控該電池之一充電電流,並根據該充電電流的大小所對應出。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該補償係數代表在一特定放電流下該電池之該放電率與一標準電池的一放電率的比值。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其應用於使用一鋰電池的一電子元件,其中一充電率、該放電率與該補償係數儲存在一電池充放電資料庫中,該充電率係透過監控該電池之一充電電流,並根據該充電電流的大小所對應出。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該電池充放電資料庫儲存於雲端的伺服器中。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中執行該殘餘電量估測方法的一運算程式放在雲端的伺服器中,使用該鋰電池的電子元件傳
送充放電的電流數值、充放電時間、電池廠牌種類以及電池充放電次數的資訊給雲端的伺服器來進行運算,最後傳回即時殘餘電量的數據。
根據上述構想,本案所述之殘餘電量估測方法,其中該電池充放電資料庫與執行該殘餘電量估測方法的一運算程式同時完成於附屬在該電池上的一積體電路晶片,而使用該電池的電子裝置直接讀取該積體電路晶片輸出之即時殘餘電量的數據。
為了對本發明之上述及其他方面有更佳的瞭解,下文特舉實施例,並配合所附圖式,作詳細說明如下:
131:電池充放電資料庫
132:運算程式
133:網路
圖1,其係利用多個不同大小的充放電電流,對同一種類的鋰電池進行多次充放電後所統計出來的放電量衰減示意圖。
圖2,其係開路電壓查表法所使用的曲線圖。
圖3,其係針對同款電池進行充放電電量衰退狀態進行實驗測量而得出之曲線圖。
圖4,其係中在不同大小的充放電電流條件下,充放電效率的差異示意圖。
圖5,其係充電電流對充電率 C 產生影響的曲線示意圖。
圖6,其係放電電流對放電率D產生影響的曲線示意圖。
圖7A-7C所示,是以三種廠牌各兩個電池進行三個階段不同充電電流(I in )的充電率列表、放電率列表以及最大放電量與換算電量的比較列表。
圖8A-8C對不同廠牌的鋰電池進行殘餘電量模型進階實驗而得到補償係數k的列表示意圖。
圖9A、9B及9C為利用實驗數據進行多次方擬合後所得出相對應不同廠牌電池的補償係數k的方程式曲線。
圖10為根據式9所運算出來的誤差率相較於其它的庫倫積分法以及電流補正法所預估的放電量誤差率列表示意圖。
圖11,使用大電流來進行充放電,以本方法所運算出來的放電量誤差率之列表示意圖。
圖12,其係本案發展出來可以運用在手機、筆記型電腦或是電動載具上的殘餘電量估測方法流程圖。
圖13A,其係本案殘餘電量估測方法之一種實施方式功能方塊示意圖。
圖13B,其係本案殘餘電量估測方法之另一種實施方式功能方塊示意圖。
可以實現本案特徵與優點的一些典型實施例將在後段的說明中詳細敍述。應理解的是本案能夠在不同的態樣上具有各種的變化,其皆不脫離本案的申請專利範圍,且其中的說明及圖式在本質上是當作說明之用,而非用以限制本案。
下面詳細描述本發明的實施方式,所述實施方式的示例在附圖中示出,其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施方式是示例性的,僅用於解釋本發明,而不能理解為對本發明的限制。在本發明的描述中,需要理解的是,“複數個”的含義是兩個或兩個以上,除非另有明確具體的限定。下文的公開提供了許
多不同的實施方式或例子用來實現本發明的不同實施樣態。為了簡化本發明的公開,下文中對特定例子的部件和設定進行描述。當然,它們僅僅為示例,並且目的不在於限制本發明。
近幾年的研究顯示,鋰電池老化應該是單電池中的活性鋰隨各種副反應而被慢慢消耗,造成電量不斷下降。經觀察鋰電池充放電後發現,充放電的速度也會影響鋰電池的性能,發明人判斷是當鋰電池進行大電流的充放電行為時,電極上的鋰離子來不及嵌入電極的粒子中,就在電極表面產生金屬鋰而造成微短路。此時繼續充電行為只會讓溫度升高,而且不會進行電化學的充電作用,所以發明人認為充放電的電流量直接影響了鋰電池的儲電量與老化速度。
請參見圖1,其係是發明人利用多個不同大小的充放電電流,對同一種類的鋰電池進行大約200次充放電後所統計出來的放電量衰減示意圖,由圖中曲線可以很明顯的發現,一開始大電流(4.5A)的線與其他幾條平行,但到了多次充放電的後期,出現加速下彎的趨勢,而對於3.0A電流的實驗數據,也有相同的趨勢,只是下彎的幅度沒有大電流(4.5A)這一組如此明顯,反觀1.5A與2.25A從一開始就幾乎是平行線到最後,其證實了大電流的充放電行為,的確會讓實際放電量遞減。
直到現在,關於鋰電池潛在容量的老化問題,其過程還沒有被人們完全理解,而對於老化現象的監控,也是電池業界的重要課題。而對於鋰電池中殘餘電量的預估,庫倫積分法(見式1)是廣為被使用的。
SoC now =SoC initial -∫I load ×V load dt...............式1
其中SoC initial 代表初始電量,而初始電量可透過如圖2所示之開路電壓查表法來取得,而其操作原理是在電池充放電過程中,即時監控電池的電流值I load 與電壓值V load ,再透過即時記錄器進行對時間的積分,從而得知充電與
放電流過了多少的庫倫值(代表所消耗電量),最後把初始電量減去消耗電量而得到殘餘電量SoC now 。
其中Iout表示輸出電流,至於等效內阻(Rinside)求得不易,需要精密儀器來量測或充放電儀來量測。而上述如圖2所示之開路電壓查表法,其建表過程麻煩,一般使用者無法自行完成。再者,上述方法皆未考慮到電池老化所造成的電量耗損,也未考慮充放電狀態是否會對電量有所影響等等。這些問題在傳統的庫倫積分法與等效內阻法中並未被討論,雖然在一般小電流使用中誤差尚在可接受範圍,但在大電流則會有極大誤差,尤其在需要大電流驅動的電動車應用中。
為此,發明人針對同款電池進行充放電電量衰退狀態進行實驗測量,進而得出如圖3所示之曲線圖,而從圖3中可以看出,隨著充放電循環次數地增加,充放電電量是同比例的衰退。而在不同數值的充放電電流下進行充放電效率實驗,則是得出如圖4所示之曲線圖,而從圖4中可以看出,在不同1C、1.5C、2C以及3C的充放電電流條件下,充放電效率有著明顯的差異。而在大充放電電流條件下,充放電效率有著明顯的下降。而上述的C是用來表示電池充放電時電流大小的倍率,1C定義為該電池容量於1小時內放完電所需的電流大小。如1200mAh的電池,1C表示1200mA(1200mAh的1倍率),而2C表示2400mA(1200mAh的2倍率)。至於電池內阻的變化經過實驗可知,在初期,電池內阻不隨充放電次數而有改變,交直流內阻都相同。
再請參見圖5,其係充電電流對充電率 C 產生影響的曲線示意圖,由圖可以看出,假設0.1C的充放電電流有著最大充放電效率(98.72%),而在固定放電電流(0.1C)的條件下,不同充電電流(I in )下的充電率 C 差異極大。而將實驗中
各個充電電流(I in )所對應到的充電率 C 進行四次方擬合便可得到一曲線,例如為下列式3之所示:
再請參見圖6,其係放電電流對放電率D產生影響的曲線示意圖,由圖可以看出,假設0.1C的充放電電流有著最大充放電效率(98.72%),而在固定充電電流(0.1C)的條件下,不同放電電流(I out )下的放電效率D差異極大。而將實驗中各個放電電流(I out )所對應到的放電率D進行四次方擬合便可得到的一曲線,例如為下列式4之所示:
由於不同廠牌的電池會有不同的充放電特性,因此若針對各種廠牌的電池進行以不同充電電流(I in )的多個階段的充放電實驗,便會得到例如圖7A所示之數據,其是發明人以SANYO、TWN以及SONY三種廠牌各兩個電池進行三個階段不同充電電流(I in )的充電實驗,最後以不同充電電流(I in )所對應的充電率C來得出其最大放電量SoC max (單位為瓦特-小時(WH))。
另外,還可再對SANYO、TWN以及SONY三種廠牌各兩個電池進行三個階段不同放電電流的放電實驗,最後得出如圖7B所示之換算電量列表,換算電量是把不同放電電流(I out )所對應的放電率D進行運算後所得之結果。在理論上,圖7A中的最大放電量SoC max 應該等於圖7B中的換算電量。但是其實兩者間是具有差異的,兩者比較後的內容可參見圖7C。其中左邊的數據是單純以傳統的庫倫積分法(式1)所預估的放電量、實際的放電量及兩者的誤差率。而右邊的數據則是以本案所發展出來的電流補正法所預估出的放電量(圖7A)、實際的放電量(圖7B)及兩者的誤差率。由數據可以看出,本案所發展出來的電流補正法所預估的放電量誤差率明顯小於庫倫積分法所預估的放電量誤差率。而且,誤差
率與電流呈正相關(電流越大,誤差率越大)。而由上述圖式中數據比較的內容可以確認,本案確實可以達到比較準確的殘餘電量估計結果。
但為能達到誤差率的再改善以及省去再對不同廠牌的電池進行過於繁複的充放電實驗,本案再提出下列技術手段,只需再對不同廠牌的鋰電池進行一殘餘電量模型進階實驗來進行數據蒐集,其條件為在3種電池(6顆)上進行8種電流(充放電流相同)實驗。實驗數據結果請參見圖8A所示,由於兩階段中的電流分別是0.5C(階段1)以及0.1C(階段2),而在實驗的設計中,因為階段2中0.1C的放電量極小且小電流誤差率較小(圖7C的結論),所以為了運算方便,可以假設誤差都由0.5C(階段1)的放電所產生。在此假設下可以得出下列式5:SoC max -Q 2=Q 1÷k,其中Q 1=放電量1/放電率1、Q 2=放電量2/放電率2,而且放電率1與放電率2的數值都可以直接延用圖6中所對應出來的放電率D數值,而不用因為是不同種類的電池而另外再做實驗測量。
圖8A的實驗數據經過式5的運算,便可得出如圖8B中關於補償係數k的列表,進而推估出對應每種電池的補償係數平均值。再以此概念進行實驗與資料蒐集,便可以完成如圖8C所示之異種電池補償係數k值表,表示出不同廠牌電池與不同充放電電流所對應出之補償係數k值。如此一來,系統將可不必因應不同種類的電池而另外再做實驗測量,只需要套用不同的K值即可。
其中Σ C×I in ×V in ×t代表是該鋰電池的最大放電量SoC max :,而代表是電流補正法的雙重補償參數, C (充電率)為充電電流(I in )的函數,而D(放電率)、k(補償係數)則為放電電流(I out )的函數。
如此一來,根據式9(簡稱電流補正法(補償))所運算出來的誤差率相較於其它的庫倫積分法以及電流補正法所預估的放電量誤差率(見圖10之所示),使每種電池誤差率更小(<2%),確實達到改善的效果。另外,即便使用大電流來進行充放電,以本方法所運算出來的放電量誤差率仍可維持在正負2%之間,其數據可以參見圖11之內容。
再者,上述充電率C、放電率D以及補償係數k還可以因應電池使用時間的衰退來進行另外一次實驗測量而得到新的數據,並將該等新的數據重新執行上述的多次方擬合,進而得出衰退後的曲線,如此將可更接近真實的殘餘電量。但是,為了方便起見,仍然可以只進行補償係數k的重新數據測量,然後再利用新的數據來推估出電池性能衰退後的補償係數k曲線,進而讓電池性能衰退後的殘餘電量估測更接近現實。而且補償係數k的重新數據測量可以在裝置實際用電時同時進行與蒐集數據而自我進行修正,如此將可以真實地呈現出電池老化的效應。如此一來,補償係數k可以因應電池的廠牌種類以及老化程度而改變,使得本案所發展出來的殘餘電量估測方法更加接近實際情況,達到準確預估的功效增進。
而根據上述說明可知,本案所發展出來的電流補正法以及加上補償係數k的電流補正法等兩種殘餘電量估測方法,皆可改善習知技術的缺失。而本案技術可以以各種解決方案來完成於鋰電池的使用還境中,以下試舉幾例來進行說明。
請參見圖12,其係可以運用在手機、筆記型電腦或是電動載具(輪椅、機車或是汽車)上的殘餘電量估測方法流程圖,其係可以用純軟體或是與硬體配合的韌體來完成。首先,即時監控充電電流的變化(步驟21),使用與充電電流大小相關的一充電率C來進行最大放電量SoCmax的估算(步驟22),使用與放電電流大小相關的一放電率D以及與電池廠牌種類相關的補償係數k來進行一實際放電量的估算(步驟23),將最大放電量SoCmax減去實際放電量而得到一即時殘餘電量(步驟24)。而根據所得到之即時殘餘電量將可以進行顯示,用以提醒使用者是否進行充電。
至於上述與電池種類以及充/放電電流相關的充電率C、放電率D以及補償係數k皆可以利用本案描述的實驗步驟來取得數據,進而建立一個電池充放電資料庫。該資料庫中包含有各廠牌種類的鋰電池在不同充電電流下的充電率數據,在不同放電電流下的放電率數據以及與電池廠牌種類相關的補償係數k,而且該充電率C、放電率D以及補償係數k還因應電池使用時間的衰退來變化。而且此電池充放電資料庫還可以隨時更新,以應付新的電池上市來更新資料。
如圖13A之所示,而本案所提及的電池充放電資料庫131的全部或部份可以用數位資料的形式儲存於各式記憶體中,而讓使用該鋰電池的手機、筆記型電腦或是電動載具(輪椅、機車或是汽車)中的運算程式132來讀取,該
運算程式則可以利用手機、筆記型電腦或是電動載具上的運算資源來執行。當然,若是使用該鋰電池的電子元件的資料儲存資源不足,則可以將電池充放電資料庫置131放在雲端,透過網路133的連接,便可以將該電池充放電資料庫的全部或一部份讀取下載至使用者端的運算程式132來進行運用(如圖13B之所示)。另外,當使用該鋰電池的電子元件的運算資源不足,還可以將執行該運算程式的運算資源也放在雲端的伺服器,該鋰電池的電子元件只需傳送充放電的電流數值、充放電時間、電池廠牌種類以及電池充放電次數的資訊給雲端的伺服器來進行運算,最後傳回即時殘餘電量的數據即可。
由上述可知,該電池充放電資料庫131與該運算程式132也可以同時完成於附屬在該電池上的一積體電路晶片,而隨著電池一起販售,而使用該電池的電子裝置只需要讀取該積體電路晶片輸出之即時殘餘電量的數據。另外,需要精準預估電池電量之電動車,也可以使用車用電腦的運算能力來進行上述運算來即時計算殘餘電量。相同地,如掃地機器人、無人飛行機等電力驅動的動力裝置、各類可攜式之3C甚或是其他運用在電力系統中儲能裝置,皆可適用。
另外,充電率是隨著充電電流大小而產生變化,所以應用本案之電池充放電資料庫131還可以將充電過程進行最佳化。舉例來說,在對電池進行充電時,可以讓使用者設定一預設充電時間,舉例為4小時,而根據殘餘電量與預設充電時間便可以估算出最佳化的充電電流,也就是在預設充電時間中以最低充電電流所能將該該電池充飽且達到最佳充電率的充電電流。
綜上所述,本發明可以利用更準確且隨時可以更新狀態的新方法來對電池進行殘餘電量的估測,有效改善習知手段的缺失,因此可已達到發展本案的主要目的。雖然本發明已以實施例揭露如上,然其並非用以限定本發明,任
何所屬技術領域中具有通常知識者,在不脫離本發明的精神和範圍內,當可作些許的更動與潤飾,故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。
Claims (19)
- 一種殘餘電量估測方法,應用於一電池上,該估測方法包含下列步驟:監控該電池之一充電電流,並根據該充電電流的大小對應出一充電率;於該電池充電完後,根據該充電電流的大小與該充電率來估測出一最大放電量;以及運用該最大放電量與該電池之一放電電流的大小來估測出該電池的一殘餘電量。
- 如申請專利範圍第1項所述之殘餘電量估測方法,其中每段固定電流與電壓所對應之一充電時間所得到之一分段最大放電量為該充電率×該充電電流×充電電壓×該充電時間。
- 如申請專利範圍第2項所述之殘餘電量估測方法,其中該最大放電量為複數個分段最大放電量之和。
- 如申請專利範圍第1項所述之殘餘電量估測方法,其中將該放電電流、放電電壓以及一放電率倒數的乘積對時間積分而得到一實際放電量,再將該最大放電量減去該實際放電量便得到該殘餘電量,而該放電率因應該放電電流的大小而改變。
- 如申請專利範圍第1項所述之殘餘電量估測方法,其中該電池為一鋰電池,將該放電電流、放電電壓、一補償係數的倒數以及一放電率的倒數的乘積對時間積分而得到一實際放電量,再將該最大放電量減去該實際放電量便得到該殘餘電量,而該放電率因應該放電電流的大小而改變,該補償係數因應該電池的廠牌種類或老化程度而改變。
- 如申請專利範圍第5項所述之殘餘電量估測方法,其中該充電率、該放電率與該補償係數儲存在一電池充放電資料庫中。
- 如申請專利範圍第5項所述之殘餘電量估測方法,其中該補償係數代表在一特定放電流下該電池之該放電率與一標準電池的一放電率的比值。
- 如申請專利範圍第1項所述之殘餘電量估測方法,其應用於使用一鋰電池的一電子元件,其中對應該鋰電池的該充電率、一放電率與一補償係數係儲存在一電池充放電資料庫中。
- 如申請專利範圍第8項所述之殘餘電量估測方法,其中該電池充放電資料庫儲存於雲端的伺服器中。
- 如申請專利範圍第9項所述之殘餘電量估測方法,其中執行該殘餘電量估測方法的一運算程式放在雲端的伺服器中,使用該鋰電池的電子元件傳送充放電的電流數值、充放電時間、電池廠牌種類以及電池充放電次數的資訊給雲端的伺服器來進行運算,最後傳回即時殘餘電量的數據。
- 如申請專利範圍第8項所述之殘餘電量估測方法,其中該電池充放電資料庫與執行該殘餘電量估測方法的一運算程式同時完成於附屬在該電池上的一積體電路晶片,而使用該電池的電子裝置直接讀取該積體電路晶片輸出之即時殘餘電量的數據。
- 一種殘餘電量估測方法,應用於一電池上,該估測方法包含下列步驟:取得該電池之一最大放電量;以及 運用該最大放電量、該電池之一放電電流的大小以及一補償係數來估測出該電池的一殘餘電量,其中該補償係數代表在一特定放電流下該電池之該放電率與一標準電池的一放電率的比值。
- 如申請專利範圍第12項所述之殘餘電量估測方法,其中該電池為一鋰電池,將該放電電流、一放電電壓、該補償係數的倒數以及該放電率的倒數的乘積對時間積分而得到一實際放電量,再將該最大放電量減去該實際放電量便得到該殘餘電量,而該放電率因應該放電電流的大小而改變,該補償係數因應該電池的廠牌種類或老化程度而改變。
- 如申請專利範圍第13項所述之殘餘電量估測方法,其中一充電率、該放電率與該補償係數儲存在一電池充放電資料庫中,該充電率係透過監控該電池之一充電電流,並根據該充電電流的大小所對應出。
- 如申請專利範圍第13項所述之殘餘電量估測方法,其中該補償係數代表在一特定放電流下該電池之該放電率與一標準電池的一放電率的比值。
- 如申請專利範圍第12項所述之殘餘電量估測方法,其應用於使用一鋰電池的一電子元件,其中一充電率、該放電率與該補償係數儲存在一電池充放電資料庫中,該充電率係透過監控該電池之一充電電流,並根據該充電電流的大小所對應出。
- 如申請專利範圍第16項所述之殘餘電量估測方法,其中該電池充放電資料庫儲存於雲端的伺服器中。
- 如申請專利範圍第17項所述之殘餘電量估測方法,其中執行該殘餘電量估測方法的一運算程式放在雲端的伺服器中,使用該鋰電池的電子元件傳送充放電的電流數值、充放電時間、電池廠牌種類以及電池充放電次數的資訊給雲端的伺服器來進行運算,最後傳回即時殘餘電量的數據。
- 如申請專利範圍第17項所述之殘餘電量估測方法,其中該電池充放電資料庫與執行該殘餘電量估測方法的一運算程式同時完成於附屬在該電池上的一積體電路晶片,而使用該電池的電子裝置直接讀取該積體電路晶片輸出之即時殘餘電量的數據。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW108128200A TWI702412B (zh) | 2019-08-08 | 2019-08-08 | 殘餘電量估測方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
TW108128200A TWI702412B (zh) | 2019-08-08 | 2019-08-08 | 殘餘電量估測方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TWI702412B true TWI702412B (zh) | 2020-08-21 |
TW202107108A TW202107108A (zh) | 2021-02-16 |
Family
ID=73003186
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW108128200A TWI702412B (zh) | 2019-08-08 | 2019-08-08 | 殘餘電量估測方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
TW (1) | TWI702412B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI758136B (zh) * | 2021-03-22 | 2022-03-11 | 新普科技股份有限公司 | 狀態估計方法及電池組 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080156551A1 (en) * | 2006-10-19 | 2008-07-03 | Hitachi, Ltd. | Storage battery managing apparatus and vehicle controlling apparatus providing the same |
TW201217816A (en) * | 2010-07-23 | 2012-05-01 | Honda Motor Co Ltd | where the residual quantity may be calculated much more precisely in consideration of the differences in self-discharge capacity caused by the temperature differences of units in a battery |
CN103314501A (zh) * | 2010-12-16 | 2013-09-18 | 本田技研工业株式会社 | 电池控制装置及电池控制方法 |
TW201716793A (zh) * | 2015-11-12 | 2017-05-16 | 豐田自動織機股份有限公司 | 鉛電池之劣化程度檢測方法及鉛電池之充電控制方法 |
US20170361729A1 (en) * | 2015-01-13 | 2017-12-21 | Volvo Car Corporation | Method and arrangement for determining a value of the state of energy of a battery in a vehicle |
-
2019
- 2019-08-08 TW TW108128200A patent/TWI702412B/zh active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080156551A1 (en) * | 2006-10-19 | 2008-07-03 | Hitachi, Ltd. | Storage battery managing apparatus and vehicle controlling apparatus providing the same |
TW201217816A (en) * | 2010-07-23 | 2012-05-01 | Honda Motor Co Ltd | where the residual quantity may be calculated much more precisely in consideration of the differences in self-discharge capacity caused by the temperature differences of units in a battery |
CN103314501A (zh) * | 2010-12-16 | 2013-09-18 | 本田技研工业株式会社 | 电池控制装置及电池控制方法 |
US20170361729A1 (en) * | 2015-01-13 | 2017-12-21 | Volvo Car Corporation | Method and arrangement for determining a value of the state of energy of a battery in a vehicle |
TW201716793A (zh) * | 2015-11-12 | 2017-05-16 | 豐田自動織機股份有限公司 | 鉛電池之劣化程度檢測方法及鉛電池之充電控制方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
TW202107108A (zh) | 2021-02-16 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Murnane et al. | A closer look at state of charge (SOC) and state of health (SOH) estimation techniques for batteries | |
JP4860768B2 (ja) | バッテリー開放電圧推定装置、これを用いたバッテリー充電状態推定装置及びその制御方法 | |
Vasebi et al. | Predicting state of charge of lead-acid batteries for hybrid electric vehicles by extended Kalman filter | |
US9859736B2 (en) | Battery control method based on ageing-adaptive operation window | |
JP5058814B2 (ja) | バッテリーの状態及びパラメーターの推定システム及び方法 | |
CN105425153B (zh) | 一种估计电动车辆的动力电池的荷电状态的方法 | |
KR101615139B1 (ko) | 배터리 잔존수명 실시간 추정 장치 및 방법 | |
US11187754B2 (en) | Internal state estimation apparatus and method, and battery control apparatus | |
WO2020259096A1 (zh) | 电池的许用功率估算方法、装置、系统和存储介质 | |
CN105277894B (zh) | 估计电池的荷电状态的方法与系统 | |
US9983269B2 (en) | Apparatus and method for estimating life of energy storage device and energy storage system | |
JP2013253991A (ja) | 蓄電素子の劣化後容量推定装置、劣化後容量推定方法及び蓄電システム | |
WO2008068446A1 (en) | Battery management system | |
JP2023541417A (ja) | バッテリの充電状態を推定する方法 | |
WO2023284453A1 (zh) | 一种基于累计耗损量的充电电池寿命预测方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
CN109716152A (zh) | 用于估计电池的电压的方法和装置 | |
WO2014161325A1 (zh) | 一种检测电池电量的方法、装置及终端 | |
CN110462414A (zh) | 用于估计电池电阻的装置和方法 | |
CN113253140A (zh) | 电池健康状态在线估算方法 | |
KR20180058057A (ko) | 배터리 상태 추정 방법, 그 방법을 수행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램 | |
CN108051756A (zh) | 蓄电池soc的估算方法、系统及存储介质 | |
CN107942261A (zh) | 电池荷电状态的估计方法及系统 | |
WO2021056864A1 (zh) | 电池剩余能量的估算方法、装置及车辆 | |
TWI702412B (zh) | 殘餘電量估測方法 | |
CN113484762B (zh) | 电池健康状态估算方法、装置、设备及存储介质 |