WO2008017530A1 - Verfahren zum bestimmen der batteriekapazität anhand kapazitätsabhängiger parameter - Google Patents

Verfahren zum bestimmen der batteriekapazität anhand kapazitätsabhängiger parameter Download PDF

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WO2008017530A1
WO2008017530A1 PCT/EP2007/055771 EP2007055771W WO2008017530A1 WO 2008017530 A1 WO2008017530 A1 WO 2008017530A1 EP 2007055771 W EP2007055771 W EP 2007055771W WO 2008017530 A1 WO2008017530 A1 WO 2008017530A1
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Eberhard Schoch
Burkhard Iske
Michael Merkle
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Robert Bosch Gmbh
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
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    • G01R27/02—Measuring real or complex resistance, reactance, impedance, or other two-pole characteristics derived therefrom, e.g. time constant
    • G01R27/26—Measuring inductance or capacitance; Measuring quality factor, e.g. by using the resonance method; Measuring loss factor; Measuring dielectric constants ; Measuring impedance or related variables

Definitions

  • the invention relates to a method for determining a battery size, in particular the capacity, of an energy store according to the preamble of patent claim 1, as well as a corresponding device according to the preamble of patent claim 11.
  • the electrical consumers are usually supplied by a battery and a generator with electrical power.
  • an energy and consumer management is usually performed in which individual consumers are automatically switched on or off as needed, for. B. to respond to supply bottlenecks or to perform certain functions.
  • the knowledge of the battery condition is essential.
  • the known from the prior art battery models include a number of state variables and parameters that are constantly adapted to the current state of the battery in the active electrical system operation.
  • Certain parameters of the Battery models such as the minimum open circuit discharge voltage (U c omi ⁇ ), however, can only be accurately determined at very low battery states, typically below about 50% of the removable charge. Such deep discharges occur in the vehicle electrical system, however, only very rarely and are also prevented by the energy management of the vehicle to the
  • the method should moreover be able to be carried out in the case of the electrical excitations present in normal on-board electrical system operation, and in particular of any additional excitations, as described e.g. occur at engine start require.
  • An essential aspect of the invention is to calculate the desired battery size as a function of at least one capacity-dependent parameter.
  • the invention is based on the recognition that change different battery parameters in the course of operation of the battery compared to the new state and thus the parameters or their change is a measure of the battery condition, especially the capacity (loss capacity or available capacity) of the battery.
  • the sought battery size can thus be determined very easily and accurately taking into account the at least one capacity-dependent parameter.
  • no additional suggestions of the battery such as actively triggered charging or discharging current pulses, are required in order to carry out the calculation.
  • the sought-after battery size is calculated as a function of a minimum rest voltage, which in turn is a function of at least one capacitance-dependent parameter.
  • a parameter (eg RK025) of the acid diffusion resistance (R K ) of the battery and / or a parameter (eg Vgr25) of the passage resistance (Rd P ) between electrolyte and an electrode of the battery can be used as capacity-dependent parameters .
  • the mentioned parameters have the particular advantage that they change relatively strongly with increasing capacity loss, ie are relatively sensitive, and can be accurately identified in vehicle electrical system operation without additional active excitation.
  • the sought-after battery size is preferably calculated as a function of the deviation of one or more capacity-dependent parameters from a reference value, in particular an initial value in the new state of the battery.
  • Degree of deviation from the reference value is a measure of the loss capacity of the battery.
  • the at least one capacity-dependent parameter is weighted with a predetermined factor, which preferably depends on the error variance with which the parameter was determined.
  • a predetermined factor which preferably depends on the error variance with which the parameter was determined.
  • the desired battery size such as a capacity of the battery, is preferably also calculated as a function of the maximum rest voltage of the fully charged battery.
  • the maximum rest voltage is preferably learned by means of an adaptation algorithm at high states of charge.
  • the calculation is preferably carried out by means of an extended Kalman filter.
  • FIG. 1 shows a device for calculating a battery state variable, in particular the removable from the battery charge.
  • Fig. 2 is an equivalent circuit diagram for a lead-acid battery
  • Fig. 1 shows a device for determining a battery size, such as the removable from a battery charge Qe (capacity).
  • the device essentially comprises a state variable and parameter estimator 1, as well as a charge predictor 2 (estimator), in which a mathematical energy storage model is stored.
  • the state quantity and parameter estimator 1 calculates from the actual operating quantities of the battery 4, namely the battery voltage U ⁇ att, the battery current I Batt and the battery temperature T ⁇ att, state variables Z and / or parameter P, on the basis of which the charge predictor 2 searches for the desired battery state variable Qe, or other sizes such as the state of charge SOC or the capacity SOF of the battery 4 is calculated.
  • the battery 4 in the following example is a lead-acid battery.
  • the calculation of the battery capacity Qe is based on the current state of the energy storage.
  • the mathematical models stored in the charge predictor 2 are therefore initially initialized to the current operating state of the energy store 4.
  • the state quantity and parameter estimator 1 supplies the corresponding initial values.
  • State variable and parameter estimators can be used, for example, a known Kalman filter.
  • the state variables Z and parameter P are constantly adapted to the current state and thus the functions of the battery model are adapted.
  • Ri (Uco, Uk, Tßatt, RiO25, UcOmi ⁇ , UcOmax) Ohmic internal resistance, depending on the rest voltage Uco, the concentration polarization U k of the acid temperature T Ba tt the to 25 ° C u. Full charge related internal resistance RiO25 and the minimum rest voltage Ucomi ⁇ at discharge and the maximum rest voltage Ucomax at full charge,
  • Rk (Uco, Tßatt, RkO25, UcOmax) acid diffusion resistance, depending on the quiescent voltage Uco, the positive electrode penetration polarization, the acid temperature T Ba tt, the to 25 ° C u. Full charge related acid diffusion resistance RkO25 and the maximum rest voltage Ucomax at full charge, C k capacity of acid diffusion,
  • Electrode and electrolyte depending on the rest voltage Uco, the penetration polarization of the positive electrode UD P , the acid temperature T Ba tt, the passage current of the pos. Electrode 1 Dp , the saturation voltage of the penetration polarization v gr25 , referred to 25 ° C., and the maximum rest voltage Uco max
  • RK f (Uc ⁇ , Tßatt, RkO25, Ucomax)
  • R k o25 is the diffusion resistance of the acid at 25 ° C and fully charged battery.
  • RkO25 is a capacity-dependent parameter.
  • the following function can be used for the passage resistance R DP between the electrolyte and the positive electrode of the lead-acid battery 3:
  • Vgr25 is the polarization voltage of the positive electrode at high discharge currents and 25 ° C. vgr25 is a capacity-dependent parameter.
  • the charge predictor 2 comprises correspondingly different mathematical approaches.
  • Co is the acid capacity of the battery 3
  • U c omax the open circuit voltage with fully charged battery
  • U c omi ⁇ the open circuit voltage at discharge.
  • the parameters Co, U c omi ⁇ and U c omax must be determined with sufficient accuracy.
  • the parameters Co and U c oma ⁇ this is easily possible in normal battery operation (near full charge).
  • the parameter U c omi ⁇ can only be calculated accurately at low charge states ⁇ 50%. Since these operating conditions occur only very rarely, the desired accuracy of the capacity calculation is rarely achieved. It is therefore proposed to use the parameter U c omi ⁇ on the basis of the parameters R ⁇ o25 and vgr25, which are derived from the
  • Capacity of the battery 3 are dependent to calculate.
  • the available capacity Qe of the battery 3 can be determined in the normal electrical system operation, without additional suggestions of the battery, the battery must not be discharged to low states of charge.
  • UcOmi ⁇ _corr U c 0mi ⁇ + gl ⁇ ⁇ R K 25 - g2 ⁇ ⁇ vgr25.
  • ⁇ R ⁇ 25 and ⁇ vgr25 are the changes of the parameters R ⁇ 25 and vgr25 compared to a corresponding reference value, in particular the value in the new state of the battery 3.
  • the factors gl and g2 are weighting factors.
  • the changes ⁇ R ⁇ 25 and ⁇ vgr25 are here weighted in proportion to the accuracy with which the parameters R K 25 and vgr25 were estimated by the state quantity and parameter estimator 1.
  • the Kalman filter 1 outputs corresponding error variances P, which are included in the weighting factors gl and g2.
  • the weighting factors gl and g2 can be expressed, for example, as follows:
  • P 0 (R K025 ) and P 0 (vgr25) are the initial error variances of the corresponding parameters
  • P (R K025 ) and P (vgr25) are the current error variances of the parameters R K025 and vgr25 estimated by the Kalman filter 1.
  • the deviation of one parameter of the double-layer capacitance C DP between the positive electrode and the electrolyte could optionally or additionally also be used.
  • the parameter Ri O 2 5 of the internal resistance or its change in the calculation of the quiescent voltage U c0 mi ⁇ at the end of discharge can also be included.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen einer Batteriegröße (Qe, Uc0min), insbesondere der Kapazität (Qe) der Batterie (3), mit Hilfe eines Zustandsgrößen- und Parameterschätzers (1), der aus Betriebsgrößen (UBatt, IBatt, TBatt) der Batterie (3) die Zustandsgrößen (Z) und Parameter (P) eines mathematischen Energiespeichermodells berechnet. Die Kapazität (Qe) der Batterie (3) kann während des normalen Batteriebetriebs sehr genau bestimmt werden, wenn sie als Funktion wenigstens eines kapazitätsabhängigen Parameters (RK025,vgr25) berechnet wird.

Description

Beschreibung
Titel
Verfahren zum Bestimmen der Batteriekapazität anhand kapazitätsabhängiger Parameter
Stand der Technik
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen einer Batteriegröße, insbesondere der Kapazität, eines Energiespeichers gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruchs 1 , sowie eine entsprechende Vorrichtung gemäß dem Oberbegriff des Patentanspruchs 11.
In Kfz-Bordnetzen werden die elektrischen Verbraucher üblicherweise von einer Batterie und einem Generator mit elektrischer Leistung versorgt. Während des Fahrbetriebs wird in der Regel ein Energie- und Verbrauchermanagement durchgeführt, bei dem einzelne Verbraucher je nach Bedarf automatisch zu- oder abgeschaltet werden, um z. B. auf Versorgungs-Engpässe reagieren oder bestimmte Funktionen ausführen zu können. Im Rahmen dieses Energie- und Verbrauchermanagements ist die Kenntnis des Batteriezustands von wesentlicher Bedeutung.
Zum Abschätzen des Batteriezustands ist es bekannt, mathematische Batteriemodelle einzusetzen, die die elektrischen und physikalischen Eigenschaften des Energiespeichers beschreiben. Mit Hilfe eines mathematischen Batteriemodells kann beispielsweise die Leistungsfähigkeit (SOF), der Ladezustand (SOC) oder die Kapazität bzw. entnehmbare Ladung (Qe) abgeschätzt werden.
Die aus dem Stand der Technik bekannten Batteriemodelle umfassen eine Reihe von Zustandsgrößen und Parameter, die im aktiven Bordnetzbetrieb ständig an den aktuellen Zustand der Batterie adaptiert werden. Bestimmte Parameter des Batteriemodells, wie z.B. die minimale Ruhespannung bei Entladeschluss (Ucomiπ) können jedoch nur bei sehr niedrigen Ladezuständen der Batterie, typischerweise unter ca. 50% der entnehmbaren Ladung, genau bestimmt werden. Solche tiefen Entladungen treten im Kfz-Bordnetz jedoch nur äußerst selten auf und werden darüber hinaus vom Energiemanagement des Fahrzeugs verhindert, um die
Startfähigkeit des Fahrzeugs nicht zu gefährden und die Batteriealterung durch zu starke Zyklisierung möglichst gering zu halten.
Offenbarung der Erfindung
Es ist daher die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren zum Bestimmen einer Batteriegröße, insbesondere der Kapazität der Batterie, zu schaffen, mittels dessen die gesuchte Batteriegröße auch außerhalb eines Tiefentladezustands, also insbesondere im Normalbetrieb der Batterie mit hoher Genauigkeit bestimmt werden kann. Das Verfahren soll darüber hinaus bei den im normalen Bordnetzbetrieb vorhandenen elektrischen Anregungen durchgeführt werden können und insbesondere keiner zusätzlichen Anregungen, wie sie z.B. beim Motorstart auftreten, bedürfen.
Gelöst wird diese Aufgabe gemäß der Erfindung durch die im Patenanspruch 1 sowie im Patentanspruch 11 angegebenen Merkmale. Weitere Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand von Unteransprüchen.
Ein wesentlicher Aspekt der Erfindung besteht darin, die gesuchte Batteriegröße als Funktion wenigstens eines kapazitätsabhängigen Parameters zu berechnen. Die Erfindung beruht dabei auf der Erkenntnis, dass sich verschiedene Batterieparameter im Laufe des Betriebs der Batterie gegenüber dem Neuzustand ändern und somit die Parameter bzw. deren Änderung ein Maß für den Batteriezustand, insbesondere die Kapazität (Verlustkapazität oder noch verfügbare Kapazität) der Batterie sind. Die gesuchte Batteriegröße kann somit sehr einfach und genau unter Berücksichtigung des wenigstens einen kapazitätsabhängigen Parameters bestimmt werden. Darüber hinaus sind außer den im Bordnetzbetrieb üblicherweise vorhanden Anregungen keine zusätzlichen Anregungen der Batterie, wie z.B. aktiv ausgelöste Lade- oder Entlade- Stromimpulse erforderlich, um die Berechnung durchzuführen. Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird die gesuchte Batteriegröße als Funktion einer minimalen Ruhespannung berechnet, die wiederum eine Funktion wenigstens eines kapazitätsabhängigen Parameters ist.
Als kapazitätsabhängige Parameter können insbesondere ein Parameter (z. B. RK025) des Säurediffusionswiderstandes (RK) der Batterie und/oder ein Parameter (z. B. Vgr25) des Durchtrittswiderstandes (RdP) zwischen Elektrolyt und einer Elektrode der Batterie, herangezogen werden. Die genannten Parameter haben insbesondere den Vorteil, dass sie sich relativ stark mit zunehmendem Kapazitätsverlust ändern, also relativ empfindlich sind, und im Kfz-Bordnetzbetrieb ohne zusätzliche aktive Anregung genau identifiziert werden können.
Die gesuchte Batteriegröße wird vorzugsweise als Funktion der Abweichung eines oder mehrerer kapazitätsabhängiger Parameter von einem Referenzwert, insbesondere einem Anfangswert im Neuzustand der Batterie, berechnet. Der
Grad der Abweichung vom Referenzwert ist dabei ein Maß für die Verlustkapazität der Batterie.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung wird der wenigstens eine kapazitätsabhängige Parameter mit einem vorgegebenen Faktor gewichtet, der vorzugsweise von der Fehlervarianz abhängig ist, mit der der Parameter bestimmt wurde. Manche Typen von Zustandsgrößen- und Parameterschätzern geben neben den einzelnen Größen bzw. Parametern auch die Fehlervarianz aus, mittels der die Zustandsgröße bzw. der Parameter geschätzt wurde. Dieser Wert kann für die Gewichtung des kapazitätsabhängigen Parameters genutzt werden.
Die gesuchte Batteriegröße, wie beispielsweise eine Kapazität der Batterie, wird vorzugsweise auch als Funktion der maximalen Ruhespannung der voll geladenen Batterie berechnet. Die maximale Ruhespannung wird vorzugsweise mittels eines Adaptionsalgorithmus bei hohen Ladezuständen gelernt..
Die Berechnung wird vorzugsweise mittels eines Extended Kaiman-Filters durchgeführt.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen Die Erfindung wird nachstehend anhand der beigefügten Zeichnungen beispielhaft näher erläutert. Es zeigen:
Fig. 1 eine Vorrichtung zur Berechnung einer Batterie-Zustandsgröße, insbesondere der aus der Batterie entnehmbaren Ladung; und
Fig. 2 ein Ersatzschaltbild für einen Bleiakkumulator
Ausführungsformen der Erfindung
Fig. 1 zeigt eine Vorrichtung zum Bestimmen einer Batteriegröße, wie beispielsweise der aus einer Batterie entnehmbaren Ladung Qe (Kapazität). Die Vorrichtung umfasst im Wesentlichen einen Zustandsgrößen- und Parameterschätzer 1 , sowie einen Ladungsprädiktor 2 (Schätzvorrichtung), in dem ein mathematisches Energiespeichermodell hinterlegt ist.
Der Zustandsgrößen- und Parameterschätzer 1 berechnet aus den aktuellen Betriebsgrößen der Batterie 4, nämlich der Batteriespannung Ußatt, dem Batteriestrom I Batt und der Batterietemperatur Tßatt, Zustandsgrößen Z und/oder Parameter P, auf deren Grundlage der Ladungsprädiktor 2 die gesuchte Batterie- Zustandsgröße Qe, oder andere Größen wie z.B. den Ladezustand SOC oder die Leistungsfähigkeit SOF der Batterie 4 berechnet. Bei der Batterie 4 handelt es sich im folgenden Beispiel um einen Bleiakkumulator.
Als Zustandsgrößen Z gelten hier insbesondere interne Spannungen U, die sich aus dem in Fig. 2 dargestellten Ersatzschaltbild der Batterie ergeben. Bei den genannten Parametern handelt es sich insbesondere um Elemente des Ersatzschaltbildes, wie z.B. Widerstände R und Kapazitäten C, oder um verschiedene Werte, die in den Funktionen des mathematischen Batteriemodels vorkommen.
Die Berechnung der Batterie-Kapazität Qe erfolgt ausgehend vom aktuellen Zustand des Energiespeichers. Die im Ladungsprädiktor 2 hinterlegten mathematischen Modelle werden daher zunächst auf den aktuellen Betriebszustand des Energiespeichers 4 initialisiert. Hierzu liefert der Zustandsgrößen- und Parameterschätzer 1 die entsprechenden Anfangswerte. Als Zustandsgrößen- und Parameterschätzer kann beispielsweise ein bekanntes Kaiman-Filter verwendet werden. Im Laufe des Batterie-Betriebs werden die Zustandsgrößen Z und Parameter P ständig neu an den aktuellen Zustand adaptiert und somit die Funktionen des Batteriemodells angepasst.
Fig. 2 zeigt ein Ersatzschaltbild eines Bleiakkumulators 4. Die einzelnen Größen sind dabei wie folgt:
Betriebsgrößen:
Ißatt Batteriestrom Ußatt Klemmenspannung der Batterie
Tßatt Säuretemperatur
Zustandsgrößen:
Uco Ruhespannung Uk Konzentrationspolarisation UDp Durchtrittspolarisation der positiven Elektrode U0n Durchtrittspolarisation der negativen Elektrode
Parameter:
Ri (Uco, Uk,Tßatt, RiO25, UcOmiπ, UcOmax) Ohmscher Innenwiderstand, abhängig von der Ruhespannung Uco, der Konzentrationspolarisation Uk der Säuretemperatur TBatt dem auf 25°C u. Volladung bezogenen Innenwiderstand RiO25 sowie der minimalen Ruhespannung Ucomiπ bei Entladeschluss und der maximalen Ruhespannung Ucomax bei Volladung,
C0 Säurekapazität
Rk (Uco, Tßatt, RkO25, UcOmax) Säurediffusionswiderstand, abhängig von der Ruhespannung Uco ,der Durchtrittspolarisation der positiven Elektrode, der Säuretemperatur TBatt, dem auf 25°C u. Volladung bezogenen Säurediffusionswiderstand RkO25 und der maximalen Ruhespannung Ucomax bei Volladung, Ck Kapazität der Säurediffusion,
RDP (UCO, UDp, Tßatt, lDP,vgr25,Ucomax) Durchtrittswiderstand zwischen positiver
Elektrode und Elektrolyt, abhängig von der Ruhespannung Uco, der Durchtrittspolarisation der positiven Elektrode UDP, der Säuretemperatur TBatt, dem Durchtrittsstrom der pos. Elektrode lDp, der auf 25°C bezogenen Sättigungsspannung der Durchtrittspolarisation vgr25 und der maximalen Ruhespannung Ucomax bei
Volladung, CDP Doppelschichtkapazität zwischen positiver
Elektrode und Elektrolyt, RDΠ (UDΠ Tßatt, tan) Durchtrittswiderstand zwischen negativer Elektrode und Elektrolyt, abhängig von der Durchtrittspolarisation der negativen Elektrode UDΠ, der Säuretemperatur TBatt und dem Durchtrittsstrom der negativen Elektrode lDp CDΠ Doppelschichtkapazität zwischen negativer Elektrode und Elektrolyt.
Die einzelnen Ersatzschaltbildgrößen sind zurückzuführen auf verschiedene physikalische Effekte der Batterie 3, die dem Fachmann aus der einschlägigen Literatur bekannt sind.
Für den Säurediffusionswiderstand Rκ kann beispielsweise folgende Funktion angesetzt werden:
RK = f(Ucθ, Tßatt, RkO25, Ucomax) Dabei ist Rko25 der Diffusionswiderstand der Säure bei 25°C und voll geladener Batterie. RkO25 ist ein kapazitätsabhängiger Parameter.
Für den Durchtrittswiderstand RDP zwischen Elektrolyt und der positiven Elektrode des Bleiakkumulators 3 kann beispielsweise folgende Funktion angesetzt werden:
Rüp = f(UcO, UDP, Tßatt, lDp,Vgr25, Ucθmax)
Dabei ist vgr25 die Polarisationsspannung der positiven Elektrode bei hohen Entladeströmen und 25°C. vgr25 ist ein kapazitätsabhängiger Parameter.
Für andere Zustandsgrößen (z.B. UDP, UDΠ, UK, etc.) und Parameter (z.B. R0n, Co, Ri, etc.) umfasst der Ladungsprädiktor 2 entsprechend andere mathematische Ansätze.
Für die Kapazität Qe des Energiespeichers 3 gilt im Grunde folgende Beziehung.
Qe = Co"(UcOmaχ-UcOmiπ)-
Dabei ist Co die Säurekapazität der Batterie 3, Ucomax die Ruhespannung bei voll geladener Batterie und Ucomiπ die Ruhespannung bei Entladeschluss.
Um ein ausreichend genaues Ergebnis für die Kapazität Qe der Batterie 3 zu erhalten, müssen die Parameter Co, Ucomiπ und Ucomax ausreichend genau bestimmt werden. Für die Parameter Co und Ucomaχ ist dies im normalen Batteriebetrieb (nahe Vollladung) ohne weiteres möglich. Der Parameter Ucomiπ kann jedoch nur bei geringen Ladezuständen <50% genau berechnet werden. Da diese Betriebszustände nur äußerst selten auftreten, wird die gewünschte Genauigkeit der Kapazitätsberechnung nur selten erreicht. Es wird daher vorgeschlagen, den Parameter Ucomiπ anhand von den Parametern Rκo25 und vgr25, die von der
Kapazität der Batterie 3 abhängig sind, zu berechnen. Die verfügbare Kapazität Qe der Batterie 3 kann dadurch im normalen Bordnetzbetrieb, ohne zusätzliche Anregungen der Batterie ermittelt werden, wobei die Batterie nicht auf niedrige Ladezustände entladen werden muss.
Für die Ruhespannung der Batterie 3 bei Entladeschluss Ucomiπ kann beispielsweise folgende Beziehung angesetzt werden: UcOmiπ_corr = Uc0miπ + g l ■ ΔRK25 - g2 ■ Δvgr25.
ΔRκ25 und Δvgr25 sind dabei die Änderungen der Parameter Rκ25 bzw. vgr25 gegenüber einem entsprechenden Referenzwert, insbesondere dem Wert im Neuzustand der Batterie 3. Die Faktoren gl und g2 sind Gewichtungsfaktoren.
Die Änderungen ΔRκ25 und Δvgr25 werden hier proportional zur Genauigkeit gewichtet, mit der die Parameter RK25 und vgr25 vom Zustandsgrößen- und Parameterschätzer 1 geschätzt wurden. Das Kaiman-Filter 1 gibt hierzu entsprechende Fehlervarianzen P aus, die in die Gewichtungsfaktoren gl und g2 einfließen. Die Gewichtungsfaktoren gl und g2 können beispielsweise folgendermaßen ausgedrückt werden:
g 1 ~ (P0(RKO25) - P(RK025)) / P0(RK025) g2 ~ (P0(vgr25) - P(vgr25)) / P0(vgr25)
Dabei sind P0 (RK025) und P0(vgr25) die Anfangsfehlervarianzen der entsprechenden Parameter, und P(RK025) und P(vgr25) die aktuellen, vom Kaiman-Filter 1 geschätzten Fehlervarianzen der Parameter RK025 und vgr25.
Anstelle der Abweichung ΔRκ25 bzw. Δvgr25 könnte wahlweise oder zusätzlich auch die Abweichung eines Parameters der Doppelschichtkapazität CDP zwischen positiver Elektrode und Elektrolyt herangezogen werden.
Bei niedrigen Ladezuständen, insbesondere <50%, kann auch der Parameter RiO25 des Innenwiderstandes bzw. dessen Änderung in die Berechnung der Ruhespannung Uc0miπ bei Entladeschluss einfließen.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zum Bestimmen einer Batteriegröße, insbesondere der Kapazität (Qe), eines Energiespeichers (3) mit Hilfe eines Zustandsgrößen- und Parameterschätzers (1 ), der aus Betriebsgrößen (Ußatt, I Batt, Tßatt) des Energiespeichers (3) die Zustandsgrößen (Z) und Parameter (P) eines mathematischen Energiespeichermodels berechnet, dadurch gekennzeichnet, dass die gesuchte Batteriegröße (Qe) des Energiespeichers (3) als Funktion wenigstens eines kapazitätsabhängigen Parameters (Rκo25, vgr25) berechnet wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass die gesuchte
Batteriegröße (Qe) als Funktion einer minimalen Ruhespannung (Ucomiπ) berechnet und die minimale Ruhespannung (Ucomiπ) als Funktion des wenigstens einen kapazitätsabhängigen Parameters (Rκo25, vgr25) berechnet wird
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die gesuchte Batteriegröße (Qe) als Funktion eines kapazitätsabhängigen Parameters (Rκo2s) des Säurediffusionswiderstands (RK) des Energiespeichers (3) berechnet wird.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die gesuchte Batteriegröße (Qe) als Funktion eines kapazitätsabhängigen Parameters (vgr25) des Durchtrittswiderstandes (RDP) zwischen Elektrolyt und einer Elektrode des Energiespeichers (3) berechnet wird.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die gesuchte Batteriegröße (Qe) als Funktion der
Abweichung des wenigstens einen kapazitätsabhängigen Parameters (Rκo25, vgr25) von einem Referenzwert berechnet wird.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Abweichung des Parameters (RkO25, vgr25) mit einem bestimmten Faktor (g) gewichtet wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die gesuchte Batteriegröße (Qe) auch als Funktion eines kapazitätsabhängigen Parameters (RiO2s) des Innenwiderstands (Ri) berechnet wird.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die gesuchte Batteriegröße (Qe) des Energiespeichers (3) als Funktion einer maximalen Ruhespannung (Ucomax) berechnet und die maximale Ruhespannung (Ucomax) mittels eines Lernalgorithmus (Kaiman-Filter) adaptiert wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnung mittels eines Kaiman-Filters durchgeführt wird.
10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Batteriegröße (Qe) als Funktion eines kapazitätsabhängigen Parameters der Doppelschichtkapazität (CDP) zwischen dem Elektrolyt und einer Elektrode des Energiespeichers (3) berechnet wird.
11. Vorrichtung zum Bestimmen einer Batteriegröße, insbesondere der Kapazität (Qe), eines Energiespeichers (3), umfassend einen Zustandgrößen- und Parameterschätzer (1 ), der aus Betriebsgrößen (Ußatt, I Batt, Tßatt) des Energiespeichers (3) die Zustandsgrößen (Z) und Parameter (P) eines mathematischen Energiespeichermodels berechnet, dadurch gekennzeichnet, dass eine Einheit (2) vorgesehen ist, mittels der die gesuchte Batteriegröße (Qe) als Funktion eines kapazitätsabhängigen Parameters (Rκo25, vgr25) berechnet wird.
PCT/EP2007/055771 2006-08-07 2007-06-12 Verfahren zum bestimmen der batteriekapazität anhand kapazitätsabhängiger parameter WO2008017530A1 (de)

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JP2009523218A JP2010500539A (ja) 2006-08-07 2007-06-12 容量に依存したパラメータに基づくバッテリ容量検出方法
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CN (1) CN101501518A (de)
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