WO2014114886A1 - Method for estimating the average value of a battery cell voltage, in particular a high-voltage battery for an electric vehicle - Google Patents

Method for estimating the average value of a battery cell voltage, in particular a high-voltage battery for an electric vehicle Download PDF

Info

Publication number
WO2014114886A1
WO2014114886A1 PCT/FR2014/050131 FR2014050131W WO2014114886A1 WO 2014114886 A1 WO2014114886 A1 WO 2014114886A1 FR 2014050131 W FR2014050131 W FR 2014050131W WO 2014114886 A1 WO2014114886 A1 WO 2014114886A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
average value
voltage signal
range
sampling
estimate
Prior art date
Application number
PCT/FR2014/050131
Other languages
French (fr)
Inventor
Matthieu Mouvet
Florian COURTEMANCHE
Original Assignee
Renault S.A.S
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Renault S.A.S filed Critical Renault S.A.S
Publication of WO2014114886A1 publication Critical patent/WO2014114886A1/en

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
    • G01R19/25—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof using digital measurement techniques
    • G01R19/2506—Arrangements for conditioning or analysing measured signals, e.g. for indicating peak values ; Details concerning sampling, digitizing or waveform capturing
    • G01R19/2509—Details concerning sampling, digitizing or waveform capturing
    • G—PHYSICS
    • 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]
    • G01R31/382—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC
    • G01R31/3835—Arrangements for monitoring battery or accumulator variables, e.g. SoC involving only voltage measurements
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J7/00—Circuit arrangements for charging or depolarising batteries or for supplying loads from batteries
    • H02J7/007—Regulation of charging or discharging current or voltage
    • H02J7/00712—Regulation of charging or discharging current or voltage the cycle being controlled or terminated in response to electric parameters
    • H02J7/007182—Regulation of charging or discharging current or voltage the cycle being controlled or terminated in response to electric parameters in response to battery voltage
    • H02J7/007184—Regulation of charging or discharging current or voltage the cycle being controlled or terminated in response to electric parameters in response to battery voltage in response to battery voltage gradient

Definitions

  • the present invention relates to a method for estimating the average voltage across the cells of an electric storage battery.
  • the expression "cell voltage of a battery” may be used as a convenience language to designate the voltage across the cells of a battery.
  • a field of application envisaged is in particular the charge management of high voltage batteries fitted to electric or hybrid motor vehicles, for powering an electric drive motor of these vehicles.
  • This type of battery conventionally comprises a plurality of electric accumulators, or cells, each including a rechargeable electrochemical system intended to supply a nominal voltage.
  • a charger integrated in the electric vehicle of the type comprising a power converter-controller, able to deliver a charging power to the cells of the battery directly from a single-phase or three-phase power supply to which it is connected.
  • the charging current may present at the outlet of the charger a residual periodic ripple (commonly called "ripple" of current, according to the English terminology), due to an incomplete deletion of the AC component of the signal in the charger.
  • This residual alternating component of the charging current has a base frequency which is a multiple of the carrier frequency of the electrical network from which the charging current is derived and which creates, during charging, at the level of the cells of the battery, a proportional voltage ripple which turns out to be troublesome to accurately determine the value of the average voltage across the cells of the battery.
  • the charger rectifies the signal of the electrical network giving a new double frequency signal (for a 50 Hz network, the ripple is at 100 Hz and for a 60 Hz network, the ripple is at 120 Hz).
  • the good knowledge of the average voltage of the cells of a battery is information necessary for the proper functioning of the battery control system (BMS, for "Battery Management System", which is the English terminology).
  • BMS Battery Management System
  • the organ having the role of controlling the parameters of each cell of the battery according to measurements made by different sensors, such as sensors of current, voltage and temperature, so as to maintain the battery in an optimal operating state , having regard in particular to the operating constraints of the electric vehicle.
  • the average voltage of the cells of the battery allows the BMS to regulate the powers available in charge and discharge, to know the state of charge of the battery, to regulate the end of charge or to preserve the integrity of the battery against any overvoltages at the terminals of the cells.
  • the limits of the conventional solutions for estimating the voltage at the terminals of the cells of the battery during charging are due to the fact that the acquisition frequency of the measurements is low compared to the frequency of the signal that is to be measured, in other words, the measured voltages are undersampled. Indeed, the large number of voltages to be measured and the reduced bit rate of the communication networks of a BMS prevent a fast sampling of the signals. Because of this under-sampling, there are cases very unfavorable to a correct estimate of the average voltage across a cell.
  • the sampling frequency of the measurement is a sub-multiple of the frequency of the voltage signal at the terminals of the cell during charging of the battery, the measurement samples are "frozen" on a fixed value and the estimation of the average value of the voltage at the terminals of the cell is potentially very bad.
  • US Pat. No. 4,418,310 discloses a device for controlling a battery charger for an electric vehicle in response to a condition. the actual charge of the battery, said device for monitoring the actual voltage across the cells of the battery as an indicator of the state of charge of the battery, in order to automatically disconnect the charger from the battery and thereby stop the load, to prevent overvoltages at the battery terminals.
  • the control device comprises in particular means for calculating a mean voltage across the cells of the battery taken over a predetermined period of time. According to this document, this predetermined period of time for the averaging is chosen sufficiently long, for example greater than one minute, so as to eliminate, or at least limit, any parasitic effects on the calculated quantity, related to the momentary variations of the voltage charger output, ripple power, and other line noise.
  • the solution for measuring the average cell voltage of a battery recommended by this document is based on too long averaging periods, which are incompatible with the constraints of the system, which require in particular the sending to the BMS of the average calculated at regular intervals close together, typically every 100 ms.
  • an object of the invention is to propose a method for estimating the average value of a periodic or quasi-periodic voltage signal, in particular a voltage signal at the terminals of a battery cell, during the charging of said battery with a charger causing currents fluctuations, which is free from the limitations mentioned above and, in particular, which makes it possible to obtain a good estimate of the average value, even if the measurements are downsampled.
  • the invention relates to a method for estimating the average value of a periodic or quasi-periodic voltage signal, comprising a measurement step including sub-sampling said periodic voltage signal at a given sampling frequency.
  • the method comprises a step of simulating the measurement comprising steps of: setting a sampling frequency range lower than the frequency of said periodic voltage signal,
  • This strategy based on the evaluation of the accuracy of estimating the average value of the voltage as a function of signal sampling frequencies below the signal frequency, makes it possible to choose an optimal sampling frequency for the measurement. the mean voltage knowingly with respect to the accuracy of the measurement that will be achieved. In addition, this method is advantageously much less demanding on electronic components and therefore much cheaper, compared to solutions for obtaining the average value by performing a fast sampling.
  • said step of evaluating the accuracy of the estimation of said average value of said voltage signal comprises steps of:
  • each of said time offsets is taken in said range of time offsets with a step of 1 ms.
  • said step of determining said at least one optimal range of sampling frequencies includes determining the sampling frequencies for which said calculated difference is less than a predetermined precision threshold.
  • estimating said average value of said periodic voltage signal on said observation time window includes calculating a sliding average of said minimum number of samples on said time window.
  • said observation time window is chosen equal to 10 seconds.
  • said minimum number of samples taken into account to estimate said average value is at least 4, preferably between 8 and 10.
  • the method according to the invention preferably applies to the measurement of the average value of a voltage signal of a battery cell, in particular a high voltage battery for an electric or hybrid motor vehicle, when charging said battery, and whose frequency is a function of the frequency of the electrical energy distribution network from which an electric charge current of said battery is drawn.
  • said optimum range is included in the ranges of 8.6 to 9 Hz, 9.3 to 9.9 Hz, 10.2 to 10.7 Hz, 21 to 23 Hz, 26 to 29 Hz. , from 35 to 39 Hz, from 42 to 47 Hz, from 52 to 57 Hz, from 71 to 94 Hz, from 105 to 115 Hz.
  • FIG. 1 illustrates an example of a cell voltage signal of a battery during charging of the battery, the average value of which is to be measured
  • FIG. 2 illustrates the main steps of a simulation algorithm implementing the method according to the invention, according to a particular embodiment
  • FIG. 3 is a graph illustrating examples of variation of the accuracy of the estimation of the mean value of the voltage as a function of the sampling frequency, for a given number of samples taken into account to make the estimation. respectively 4, 8 and 10 samples;
  • FIG. 4 is a logic diagram illustrating the application of the results of the simulation algorithm to the measurement of the average voltage of the cells of a battery during charging.
  • the frequency of the signal of the electricity network from which the charging current comes from when charging the battery can be defined as follows (in Hertz):
  • the electrical networks typically undergo frequency variations of the order of 0.5 Hz around their nominal value 50 or 60 Hz.
  • FIG. 1 illustrates an example of a cell voltage signal of a battery when charging the battery connected to a 50 Hz electrical network.
  • the voltage signal has an average value of 4.
  • V a "ripple" signal in the form of a rectified sinus, of amplitude equal to 20 mV and main frequency equal to 100 Hz.
  • the simulation algorithm implemented prior to realizing the actual measurement receives, as input parameter, the frequency of the network signal during charging, in a step E1 for fixing the signal.
  • a frequency range of the network for example the frequency range [49.5: 50.5].
  • the method of the invention seeks to optimize the choice of a sampling frequency fe, which is lower than the frequency of the cell voltage signal, which is less than 100 Hz or 120 Hz, depending on the case (mains signal at 50 Hz rectified at 100 Hz or 60 Hz network signal rectified at 120 Hz), since it is voluntarily placed in the subsampling field.
  • a sampling frequency range fe is fixed in the subsampling domain, for example a range between 5 and 1 10 Hz according to the example of Figure 1.
  • a principle of the invention then consists in the implementation of a so-called "brute force” algorithm, designed to evaluate the accuracy of all possible estimates of the average value of the cell voltage signal, as a function of each sampling frequency.
  • fe of the sampling frequency range previously fixed in the subsampling field, taking into account in particular, for each sampling frequency fe, the worst case of estimating the possible average.
  • the estimate obtained may prove to be potentially very different as a function of a given phase shift, that is to say of a given time shift between the voltage signal.
  • the acquired measurement samples can be frozen at any point of the signal as illustrated in FIG. the frequency at which this signal is sampled, and thus lead to an estimate of the average value of the signal which is underestimated or, on the contrary, overestimated.
  • the simulation algorithm is designed to test all possible cases of acquisition moment of the first measurement sample relatively. at the signal period.
  • a range of phase shifts or time offsets, corresponding to the period of the voltage signal, is fixed in a step E2, namely a range of between 0 and 10 ms according to the example, and the time offset between the voltage signal and the first measurement sample in steps of 1 ms for example within this range.
  • the evaluation of the accuracy of the estimation of the average results from the determination of a difference in the real average at the end of the load due to the time difference. of the first sample, according to the following steps.
  • samples are computed in a step E3 at the sampling frequency given over a time window.
  • the observation time window is taken for example equal to 10 seconds.
  • an estimate of the average value of the signal is calculated by averaging the number of measurement samples chosen over the observation time window, making it possible to to know the maximum of the estimate of the average value on said observation window.
  • step E5 the maximum of this estimate of the average value of the signal is saved as a function of the number of samples taken into account, over the observation time window.
  • a step E6 after having looped on all the time offsets of the range of time offsets with the predetermined pitch, the largest and the smallest maximum of the estimate of the average value thus determined are saved, for a given network frequency and sampling frequency.
  • step E6 By looping on the set of possible network frequencies in step E6, these two estimation values are obtained, respectively the largest and the smallest maximum of the estimate of the average value, for the same frequency of sampling, but during a load carried out on different networks.
  • a step E7 the difference between these two saved values of greater and smaller maximum of the estimate of the average value is calculated for each sampling frequency, looping on all the frequencies sampling the range previously set in step E0, with a predetermined sampling step, so as to construct a selection curve of the sampling frequency, as illustrated in Figure 3, representative of the variation of this difference as a function of the sampling frequency.
  • This difference used to evaluate the accuracy of the estimation of the average value of the signal as a function of the signal sampling frequencies taken in the subsampling domain, corresponds more precisely to the energy difference between two charges made. under the same conditions, which is only due to the time difference between the cell voltage signal and the first measurement sample.
  • the triggering of the end of charging occurs, in particular, on a condition of exceeding an average voltage threshold of one or more cells.
  • an average voltage threshold for example equal to 4 V.
  • the maximum of the estimate of the average value over the time window of observation can trigger the threshold.
  • FIG. 3 thus illustrates the curve of variation of the difference between the largest and the smallest maximum of the estimate of the average value, representative of the potential difference of tripping of end of charge (on the ordinate), as a function of the sampling frequency (in abscissas), resulting from the application of the simulation algorithm described in FIG. 2.
  • the curve illustrated in FIG. 3 was obtained by looping on the two possible network frequencies, respectively 50 Hz and 60 Hz, with a "ripple" signal of 20 mV amplitude and where the average value estimation calculations were carried out for all the frequencies between 0 and 120 Hz, on respective sliding windows of 4, 8 and 10 measurement samples.
  • This curve then makes it possible to select, in a step E8, an optimum sampling frequency to be applied during the actual measurement of the average value of a cell voltage during charging, knowingly with respect to the accuracy of the measurement. So, we will choose a sampling frequency to maximize this accuracy, ie an optimal sampling rate which will minimize the end of charge trip gap, regardless of the time difference between the voltage signal and the first measurement sample used to estimate the average, which we do not control.
  • preferential optimal sampling frequency ranges are determined, which correspond to frequency ranges for which the accuracy of the estimate of the average value based on the difference calculated between the largest and the smallest maximum of the estimate of the average value is less than a predetermined accuracy threshold, corresponding to a maximum acceptable voltage deviation of end of charge trip, and therefore to a maximum acceptable value of energy deviation embedded in the battery in end of charge.
  • the sampling frequencies for which the end of charge tripping difference is less than a threshold of 2 mV for example the frequencies between 71 and 79 Hz
  • those for which the end of charge tripping difference is between 2 and 3 mV for example the frequencies between 42 and 47 Hz
  • those for which the tripping difference end of charge is between 3 and 5 mV (for example the frequencies between 107 and 1 13 Hz).
  • Figure 4 describes the application of the results obtained by the implementation of the simulation algorithm according to the invention, to measure the average voltage of the cells of a battery during charging.
  • the operations performed within the battery control system are performed at regular intervals of time, according to the frequency set by a clock 10 of the system, as illustrated in FIG. 4.
  • the clock 10 of the battery control system is thus designed, to trigger, in a step S1, at regular time interval the process of measuring the cell voltages.
  • the sampling frequency set by the clock 10 to carry out the measurement process is chosen in the optimal frequency ranges previously defined thanks to the variation curve of the precision of the estimation of the average value illustrated in FIG. 3.
  • the sampling frequency for carrying out the measurement process is preferably situated in the range 71 - 79 Hz, which provides indeed a good precision, while being large enough to be able to wedge on it with certain tolerance.
  • step S2 measurement components (of the ASIC type for example (Application-Specific Integrated Circuit in English) are arranged to measure all the voltages of the cells. of the battery, at the sampling frequency as defined, in response to a measurement request sent by a control member of the measurement components.
  • step S3 at each measurement instant, the measurement results obtained are then sent back to the control device, automatically or at the request of the latter, and are stored in memory.
  • step S4 of smoothing the results is implemented, to obtain the average value of the voltage of the cells of the battery. This average may for example be algebraic, or may also be obtained using weighting coefficients, or else by any other known method of smoothing results.
  • the average voltage thus obtained is then made available to the rest of the system in a step S5.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

The invention relates to a method for estimating the average value of a periodic or quasi-periodic voltage signal, comprising a measurement step including sub-sampling the voltage signal and, prior to the measurement step, a measurement simulation step comprising the steps of: fixing (EO) a range of sampling frequencies lower than the frequency of the periodic voltage signal; evaluating (E7) the precision of an estimation of the average value of the periodic voltage signal, for each sampling frequency of the range, based on the minimum number of measurement samples taken into account in an observation time window for estimating the average value; determining an optimal sampling frequency range for maximising precision; selecting (E8) a sampling frequency from within the optimal range, used for sub-sampling the voltage signal during the measurement step.

Description

METHODE D'ESTIMATION DE LA VALEUR MOYENNE D'UNE TENSION CELLULE DE BATTERIE, NOTAMMENT UNE BATTERIE HAUTE TENSION  METHOD OF ESTIMATING THE AVERAGE VALUE OF A BATTERY CELL VOLTAGE, IN PARTICULAR A HIGH VOLTAGE BATTERY
POUR VEHICULE ELECTRIQUE  FOR ELECTRIC VEHICLE
La présente invention concerne une méthode d'estimation de la tension moyenne aux bornes des cellules d'une batterie d'accumulateurs électriques. Dans la suite de la présente demande, l'expression « tension cellule d'une batterie » pourra être utilisée par commodité de langage pour désigner la tension aux bornes des cellules d'une batterie. The present invention relates to a method for estimating the average voltage across the cells of an electric storage battery. In the remainder of the present application, the expression "cell voltage of a battery" may be used as a convenience language to designate the voltage across the cells of a battery.
Un domaine d'application envisagé est notamment la gestion de la charge des batteries haute tension équipant les véhicules automobiles électriques ou hybrides, pour l'alimentation d'un moteur d'entraînement électrique de ces véhicules. Ce type de batterie comporte classiquement une pluralité d'accumulateurs électriques, ou cellules, incluant chacun un système électrochimique rechargeable destiné à fournir une tension nominale.  A field of application envisaged is in particular the charge management of high voltage batteries fitted to electric or hybrid motor vehicles, for powering an electric drive motor of these vehicles. This type of battery conventionally comprises a plurality of electric accumulators, or cells, each including a rechargeable electrochemical system intended to supply a nominal voltage.
De manière à assurer la recharge de ces batteries haute tension, il est connu, par exemple, de fournir un chargeur intégré au véhicule électrique, du type comprenant un convertisseur-contrôleur de puissance, apte à délivrer une puissance de charge aux cellules de la batterie, directement à partir d'un réseau d'alimentation monophasé ou triphasé auquel il est connecté. Lors de la charge d'une batterie avec certains chargeurs, le courant de charge peut présenter en sortie du chargeur une ondulation périodique résiduelle (communément appelé « ripple » de courant, selon la terminologie anglo- saxonne), due à une suppression incomplète de la composante alternative du signal au sein du chargeur. Cette composante alternative résiduelle du courant de charge présente une fréquence de base multiple de la fréquence porteuse du réseau électrique duquel le courant de charge est dérivé et crée lors de la charge, au niveau des cellules de la batterie, une ondulation de tension proportionnelle, qui s'avère être gênante pour déterminer avec précision la valeur de la tension moyenne aux bornes des cellules de la batterie. Typiquement, le chargeur redresse le signal du réseau électrique donnant un nouveau signal de fréquence double (pour un réseau à 50 Hz, le ripple est à 100 Hz et pour un réseau à 60 Hz, le ripple est à 120 Hz). In order to ensure the recharging of these high voltage batteries, it is known, for example, to provide a charger integrated in the electric vehicle, of the type comprising a power converter-controller, able to deliver a charging power to the cells of the battery directly from a single-phase or three-phase power supply to which it is connected. When charging a battery with certain chargers, the charging current may present at the outlet of the charger a residual periodic ripple (commonly called "ripple" of current, according to the English terminology), due to an incomplete deletion of the AC component of the signal in the charger. This residual alternating component of the charging current has a base frequency which is a multiple of the carrier frequency of the electrical network from which the charging current is derived and which creates, during charging, at the level of the cells of the battery, a proportional voltage ripple which turns out to be troublesome to accurately determine the value of the average voltage across the cells of the battery. Typically, the charger rectifies the signal of the electrical network giving a new double frequency signal (for a 50 Hz network, the ripple is at 100 Hz and for a 60 Hz network, the ripple is at 120 Hz).
Or, la bonne connaissance de la tension moyenne des cellules d'une batterie est une information nécessaire au bon fonctionnement du système de contrôle de la batterie (dit BMS, pour « Battery Management System », selon la terminologie anglo-saxonne), qui est l'organe ayant pour rôle de contrôler les paramètres de chaque cellule de la batterie en fonction de mesures effectuées par différents capteurs, tels que des capteurs de courant, de tension et de température, de manière à maintenir la batterie dans un état de fonctionnement optimal, eu égard notamment aux contraintes de fonctionnement du véhicule électrique. En particulier, la prise en compte de la tension moyenne des cellules de la batterie permet au BMS de réguler les puissances disponibles en charge et en décharge, de connaître l'état de charge de la batterie, de réguler la fin de charge ou encore de préserver l'intégrité de la batterie par rapport aux éventuelles surtensions aux bornes des cellules.  However, the good knowledge of the average voltage of the cells of a battery is information necessary for the proper functioning of the battery control system (BMS, for "Battery Management System", which is the English terminology). the organ having the role of controlling the parameters of each cell of the battery according to measurements made by different sensors, such as sensors of current, voltage and temperature, so as to maintain the battery in an optimal operating state , having regard in particular to the operating constraints of the electric vehicle. In particular, taking into account the average voltage of the cells of the battery allows the BMS to regulate the powers available in charge and discharge, to know the state of charge of the battery, to regulate the end of charge or to preserve the integrity of the battery against any overvoltages at the terminals of the cells.
Les limites des solutions classiques d'estimation de la tension aux bornes des cellules de la batterie lors de la charge, eu égard aux fluctuations de tension générées par le ripple du courant de charge, tiennent au fait que la fréquence d'acquisition des mesures est faible par rapport à la fréquence du signal que l'on cherche à mesurer, autrement dit, les tensions mesurées sont sous-échantillonnées. En effet, le nombre important de tensions à mesurer et le débit réduit des réseaux de communication d'un BMS empêchent un échantillonnage rapide des signaux. En raison de ce sous-échantillonnage, il existe des cas très défavorables à une estimation correcte de la tension moyenne aux bornes d'une cellule. En particulier, si la fréquence d'échantillonnage de la mesure est un sous-multiple de la fréquence du signal de tension aux bornes de la cellule lors de la charge de la batterie, les échantillons de mesure sont « figés » sur une valeur fixe et l'estimation de la valeur moyenne de la tension aux bornes de la cellule est potentiellement très mauvaise.  The limits of the conventional solutions for estimating the voltage at the terminals of the cells of the battery during charging, in view of the voltage fluctuations generated by the ripple of the charging current, are due to the fact that the acquisition frequency of the measurements is low compared to the frequency of the signal that is to be measured, in other words, the measured voltages are undersampled. Indeed, the large number of voltages to be measured and the reduced bit rate of the communication networks of a BMS prevent a fast sampling of the signals. Because of this under-sampling, there are cases very unfavorable to a correct estimate of the average voltage across a cell. In particular, if the sampling frequency of the measurement is a sub-multiple of the frequency of the voltage signal at the terminals of the cell during charging of the battery, the measurement samples are "frozen" on a fixed value and the estimation of the average value of the voltage at the terminals of the cell is potentially very bad.
On connaît du document de brevet US 4,418,310, un dispositif pour contrôler un chargeur de batterie pour véhicule électrique en réponse à un état de charge réel de la batterie, ledit dispositif permettant de surveiller la tension réelle aux bornes des cellules de la batterie en tant qu'indicateur de l'état de charge de la batterie, afin de déconnecter automatiquement le chargeur de la batterie et ainsi arrêter la charge, pour éviter les surtensions aux bornes de la batterie. Pour ce faire, le dispositif de contrôle comprend notamment des moyens pour calculer une tension moyenne aux bornes des cellules de la batterie prises sur une période de temps prédéterminée. Selon ce document, cette période de temps prédéterminée pour le moyennage est choisie suffisamment longue, par exemple supérieure à une minute, de manière à éliminer, ou du moins à limiter, toutes incidences parasites sur la grandeur calculée, liées aux variations momentanées de la tension de sortie du chargeur, au « ripple » de courant, ainsi qu'à d'autres bruits de ligne. Cependant, outre le risque de mesures « figées » comme évoqué plus haut, la solution de mesure de la tension moyenne des cellules d'une batterie préconisée par ce document, repose sur des périodes de moyennage trop longues, qui sont incompatibles avec les contraintes du système, qui nécessitent notamment l'envoi au BMS de la moyenne calculée à intervalles réguliers rapprochés, typiquement toutes les 100 ms. US Pat. No. 4,418,310 discloses a device for controlling a battery charger for an electric vehicle in response to a condition. the actual charge of the battery, said device for monitoring the actual voltage across the cells of the battery as an indicator of the state of charge of the battery, in order to automatically disconnect the charger from the battery and thereby stop the load, to prevent overvoltages at the battery terminals. To do this, the control device comprises in particular means for calculating a mean voltage across the cells of the battery taken over a predetermined period of time. According to this document, this predetermined period of time for the averaging is chosen sufficiently long, for example greater than one minute, so as to eliminate, or at least limit, any parasitic effects on the calculated quantity, related to the momentary variations of the voltage charger output, ripple power, and other line noise. However, in addition to the risk of "frozen" measurements as mentioned above, the solution for measuring the average cell voltage of a battery recommended by this document is based on too long averaging periods, which are incompatible with the constraints of the system, which require in particular the sending to the BMS of the average calculated at regular intervals close together, typically every 100 ms.
Dans ce contexte, un but de l'invention est de proposer une méthode d'estimation de la valeur moyenne d'un signal de tension périodique ou quasi- périodique, notamment un signal de tension aux bornes d'une cellule de batterie, lors de la charge de ladite batterie avec un chargeur provoquant des fluctuations de courants, qui soit exempte des limitations énoncées précédemment et, en particulier, qui permette d'obtenir une bonne estimation de la valeur moyenne y compris en cas de sous-échantillonnage des mesures.  In this context, an object of the invention is to propose a method for estimating the average value of a periodic or quasi-periodic voltage signal, in particular a voltage signal at the terminals of a battery cell, during the charging of said battery with a charger causing currents fluctuations, which is free from the limitations mentioned above and, in particular, which makes it possible to obtain a good estimate of the average value, even if the measurements are downsampled.
A cette fin, l'invention concerne une méthode d'estimation de la valeur moyenne d'un signal de tension périodique ou quasi périodique, comprenant une étape de mesure incluant de sous-échantillonner ledit signal de tension périodique à une fréquence d'échantillonnage donnée. Selon l'invention, préalablement à ladite étape de mesure proprement dite, la méthode comprend une étape de simulation de la mesure comprenant des étapes de : - fixation d'une plage de fréquences d'échantillonnage inférieures à la fréquence dudit signal de tension périodique, To this end, the invention relates to a method for estimating the average value of a periodic or quasi-periodic voltage signal, comprising a measurement step including sub-sampling said periodic voltage signal at a given sampling frequency. . According to the invention, prior to said measuring step itself, the method comprises a step of simulating the measurement comprising steps of: setting a sampling frequency range lower than the frequency of said periodic voltage signal,
- évaluation de la précision d'une estimation de ladite valeur moyenne dudit signal de tension périodique, pour chaque fréquence d'échantillonnage de ladite plage de fréquences d'échantillonnage préalablement fixée, sélectionnée en bouclant sur l'ensemble desdites fréquences d'échantillonnage de ladite plage avec un pas d'échantillonnage prédéterminé, ladite évaluation étant effectuée à partir d'un nombre minimum d'échantillons de mesure pris en compte dans une fenêtre temporelle d'observation pour estimer ladite valeur moyenne,  - evaluating the accuracy of an estimate of said average value of said periodic voltage signal, for each sampling frequency of said previously fixed sampling frequency range, selected by looping on all of said sampling frequencies of said a range with a predetermined sampling step, said evaluation being performed from a minimum number of measurement samples taken into account in an observation time window to estimate said average value,
- détermination d'au moins une plage optimale de fréquences d'échantillonnage au sein de ladite plage préalablement fixée, propre à maximiser la précision,  determination of at least an optimal range of sampling frequencies within said previously fixed range, capable of maximizing accuracy,
- sélection d'une fréquence d'échantillonnage parmi ladite au moins une plage optimale, ladite fréquence d'échantillonnage sélectionnée étant utilisée pour sous-échantillonner ledit signal de tension lors de ladite étape de mesure.  selecting a sampling frequency from said at least one optimum range, said selected sampling frequency being used to down-sample said voltage signal during said measuring step.
Cette stratégie, basée sur l'évaluation de la précision de l'estimation de la valeur moyenne de la tension en fonction de fréquences d'échantillonnage du signal inférieures à la fréquence du signal, permet de choisir une fréquence d'échantillonnage optimale pour la mesure de la tension moyenne en toute connaissance de cause en ce qui concerne la précision de la mesure qui sera atteinte. En outre, cette méthode est avantageusement beaucoup moins exigeante sur les composants électroniques et donc beaucoup moins chère, comparée aux solutions d'obtention de la valeur moyenne par réalisation d'un échantillonnage rapide.  This strategy, based on the evaluation of the accuracy of estimating the average value of the voltage as a function of signal sampling frequencies below the signal frequency, makes it possible to choose an optimal sampling frequency for the measurement. the mean voltage knowingly with respect to the accuracy of the measurement that will be achieved. In addition, this method is advantageously much less demanding on electronic components and therefore much cheaper, compared to solutions for obtaining the average value by performing a fast sampling.
Avantageusement, ladite étape d'évaluation de la précision de l'estimation de ladite valeur moyenne dudit signal de tension comprend des étapes de :  Advantageously, said step of evaluating the accuracy of the estimation of said average value of said voltage signal comprises steps of:
- détermination, pour chacun d'un décalage temporel entre ledit signal de tension et le premier échantillon pris en compte pour estimer ladite valeur moyenne, pris itérativement avec un pas prédéterminé dans une plage de décalages temporels correspondant à la période dudit signal de tension, d'un maximum de l'estimation de ladite valeur moyenne, determining, for each of a time offset between said voltage signal and the first sample taken into account to estimate said average value, iteratively taken with a predetermined pitch in a range of time offsets corresponding to the period of said voltage signal, of a maximum of the estimate of said average value,
- sélection du plus grand et du plus petit maximum de l'estimation de ladite valeur moyenne ainsi déterminés,  selecting the largest and the smallest maximum of the estimate of said average value thus determined,
- calcul de la différence entre lesdits plus grand et plus petit maximum de l'estimation de ladite valeur moyenne déterminés, ladite différence étant représentative de ladite précision de l'estimation ;  calculating the difference between said largest and the smallest maximum of the estimate of said determined average value, said difference being representative of said precision of the estimate;
De préférence, chacun desdits décalages temporels est pris dans ladite plage de décalages temporels avec un pas de 1 ms.  Preferably, each of said time offsets is taken in said range of time offsets with a step of 1 ms.
Avantageusement, ladite étape de détermination de ladite au moins une plage optimale de fréquences d'échantillonnage inclut de déterminer les fréquences d'échantillonnage pour lesquelles ladite différence calculée est inférieure à un seuil de précision prédéterminé.  Advantageously, said step of determining said at least one optimal range of sampling frequencies includes determining the sampling frequencies for which said calculated difference is less than a predetermined precision threshold.
Selon un mode de réalisation, l'estimation de ladite valeur moyenne dudit signal de tension périodique sur ladite fenêtre temporelle d'observation inclut de calculer une moyenne glissante dudit nombre minimum d'échantillons sur ladite fenêtre temporelle.  According to one embodiment, estimating said average value of said periodic voltage signal on said observation time window includes calculating a sliding average of said minimum number of samples on said time window.
Préférentiellement, ladite fenêtre temporelle d'observation est choisie égale à 10 secondes.  Preferably, said observation time window is chosen equal to 10 seconds.
Avantageusement, ledit nombre minimum d'échantillons pris en compte pour estimer ladite valeur moyenne est au moins égal à 4, de préférence compris entre 8 et 10.  Advantageously, said minimum number of samples taken into account to estimate said average value is at least 4, preferably between 8 and 10.
La méthode selon l'invention s'applique préférentiellement à la mesure de la valeur moyenne d'un signal de tension d'une cellule de batterie, notamment une batterie haute tension pour véhicule automobile électrique ou hybride, lors de la charge de ladite batterie, et dont la fréquence est fonction de la fréquence du réseau de distribution d'énergie électrique duquel est tiré un courant électrique de charge de ladite batterie.  The method according to the invention preferably applies to the measurement of the average value of a voltage signal of a battery cell, in particular a high voltage battery for an electric or hybrid motor vehicle, when charging said battery, and whose frequency is a function of the frequency of the electrical energy distribution network from which an electric charge current of said battery is drawn.
De préférence, ladite plage optimale est incluse dans les plages de 8,6 à 9 Hz, de 9,3 à 9,9 Hz, de 10,2 à 10,7 Hz, de 21 à 23 Hz, de 26 à 29 Hz, de 35 à 39 Hz, de 42 à 47 Hz, de 52 à 57 Hz, de 71 à 94 Hz, de 105 à 1 15 Hz. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention ressortiront clairement de la description qui en est faite ci-après, à titre indicatif et nullement limitatif, en référence aux dessins annexés, dans lesquels: Preferably, said optimum range is included in the ranges of 8.6 to 9 Hz, 9.3 to 9.9 Hz, 10.2 to 10.7 Hz, 21 to 23 Hz, 26 to 29 Hz. , from 35 to 39 Hz, from 42 to 47 Hz, from 52 to 57 Hz, from 71 to 94 Hz, from 105 to 115 Hz. Other characteristics and advantages of the invention will emerge clearly from the description which is given hereinafter, by way of indication and in no way limitative, with reference to the appended drawings, in which:
- la Figure 1 illustre un exemple de signal de tension cellule d'une batterie lors de la charge de la batterie, dont on cherche à mesurer la valeur moyenne ;  FIG. 1 illustrates an example of a cell voltage signal of a battery during charging of the battery, the average value of which is to be measured;
- la Figure 2 illustre les principales étapes d'un algorithme de simulation mettant en œuvre la méthode conforme à l'invention, selon un exemple de réalisation particulier ;  FIG. 2 illustrates the main steps of a simulation algorithm implementing the method according to the invention, according to a particular embodiment;
- La figure 3 est un graphique illustrant des exemples de variation de la précision de l'estimation de la valeur moyenne de la tension en fonction de la fréquence d'échantillonnage, pour un nombre d'échantillons donné pris en compte pour réaliser l'estimation, respectivement 4, 8 et 10 échantillons ;  FIG. 3 is a graph illustrating examples of variation of the accuracy of the estimation of the mean value of the voltage as a function of the sampling frequency, for a given number of samples taken into account to make the estimation. respectively 4, 8 and 10 samples;
- la Figure 4 est un logigramme illustrant l'application des résultats de l'algorithme de simulation à la mesure de la tension moyenne des cellules d'une batterie lors de la charge.  FIG. 4 is a logic diagram illustrating the application of the results of the simulation algorithm to the measurement of the average voltage of the cells of a battery during charging.
On se place donc dans le contexte de la détermination de la tension moyenne des cellules d'une batterie lors de la charge avec un chargeur provoquant des fluctuations de courant dépendant de la valeur nominale de la fréquence porteuse du réseau électrique, qui comme expliqué précédemment, créent une ondulation de tension proportionnelle au niveau de la tension cellule. La fréquence du signal du réseau électrique duquel est issu le courant de charge lors de la charge de la batterie peut être défini de la manière suivante (en Hertz) :  It is therefore in the context of determining the average voltage of the cells of a battery when charging with a charger causing current fluctuations depending on the nominal value of the carrier frequency of the electrical network, which as explained above, create a voltage ripple proportional to the level of the cell voltage. The frequency of the signal of the electricity network from which the charging current comes from when charging the battery can be defined as follows (in Hertz):
Freq_signal e [49.5 : 50.5] u [59.5 : 60.5]  Freq_signal e [49.5: 50.5] u [59.5: 60.5]
selon que la fréquence du réseau est égal à 50 Hz (Europe par exemple) ou 60 Hz (Amérique du Nord par exemple). En effet, les réseaux électriques subissent classiquement des variations de fréquences de l'ordre de 0,5 Hz autour de leur valeur nominale 50 ou 60 Hz.  depending on whether the network frequency is equal to 50 Hz (Europe for example) or 60 Hz (North America for example). Indeed, the electrical networks typically undergo frequency variations of the order of 0.5 Hz around their nominal value 50 or 60 Hz.
La figure 1 illustre un exemple de signal de tension de cellule d'une batterie lors de la charge de la batterie connectée à un réseau électrique 50 Hz. Selon cet exemple, le signal de tension présente une valeur moyenne de 4 V un signal « ripple » se présentant sous la forme d'un sinus redressé, d'amplitude égale à 20 mV et de fréquence principale égale à 100 Hz. FIG. 1 illustrates an example of a cell voltage signal of a battery when charging the battery connected to a 50 Hz electrical network. According to this example, the voltage signal has an average value of 4. V a "ripple" signal in the form of a rectified sinus, of amplitude equal to 20 mV and main frequency equal to 100 Hz.
Aussi, comme illustré à la figure 2, l'algorithme de simulation mis en œuvre préalablement à la réalisation de la mesure proprement dite, reçoit comme paramètre d'entrée la fréquence du signal réseau lors de la charge, dans une étape E1 de fixation d'une plage de fréquences du réseau, par exemple la plage de fréquence [49.5 : 50.5] .  Also, as illustrated in FIG. 2, the simulation algorithm implemented prior to realizing the actual measurement receives, as input parameter, the frequency of the network signal during charging, in a step E1 for fixing the signal. a frequency range of the network, for example the frequency range [49.5: 50.5].
Afin d'avoir une bonne estimation de la valeur moyenne des signaux observés, la méthode de l'invention cherche à optimiser le choix d'une fréquence d'échantillonnage fe, qui est inférieure à la fréquence du signal de tension cellule, soit inférieure à 100 Hz ou 120 Hz, selon les cas (signal réseau à 50 Hz redressé à 100 Hz ou signal réseau à 60 Hz redressé à 120Hz), puisqu'on se place volontairement dans le domaine du sous-échantillonnage.  In order to have a good estimate of the mean value of the signals observed, the method of the invention seeks to optimize the choice of a sampling frequency fe, which is lower than the frequency of the cell voltage signal, which is less than 100 Hz or 120 Hz, depending on the case (mains signal at 50 Hz rectified at 100 Hz or 60 Hz network signal rectified at 120 Hz), since it is voluntarily placed in the subsampling field.
Aussi, dans une étape E0, on fixe, en tant que paramètre d'entrée à l'algorithme mettant en œuvre la méthode de l'invention, une plage de fréquences d'échantillonnage fe dans le domaine du sous-échantillonnage, par exemple une plage comprise entre 5 et 1 10 Hz selon l'exemple de la figure 1 .  Also, in a step E0, as a input parameter to the algorithm implementing the method of the invention, a sampling frequency range fe is fixed in the subsampling domain, for example a range between 5 and 1 10 Hz according to the example of Figure 1.
Un principe de l'invention consiste alors en la mise en œuvre d'un algorithme dit « force brute », conçu pour évaluer la précision de toutes les estimations possibles de valeur moyenne du signal de tension cellule, en fonction de chaque fréquence d'échantillonnage fe de la plage de fréquences d'échantillonnage préalablement fixée dans le domaine du sous- échantillonnage, en tenant compte en particulier, pour chaque fréquence d'échantillonnage fe, du pire cas d'estimation de la moyenne possible.  A principle of the invention then consists in the implementation of a so-called "brute force" algorithm, designed to evaluate the accuracy of all possible estimates of the average value of the cell voltage signal, as a function of each sampling frequency. fe of the sampling frequency range previously fixed in the subsampling field, taking into account in particular, for each sampling frequency fe, the worst case of estimating the possible average.
En effet, pour une fréquence d'échantillonnage fe donnée, l'estimation obtenue peut s'avérer être potentiellement très différente en fonction d'un déphasage donné, c'est-à-dire d'un décalage temporel donné entre le signal de tension et un premier échantillon de mesure acquis pour estimer la valeur moyenne du signal de tension et, selon les cas, peut représenter la pire estimation de moyenne possible. En effet, dans la mesure où l'on ne maîtrise pas ce décalage temporel, les échantillons de mesure acquis peuvent être figés à n'importe quel endroit du signal tel qu'illustré à la figure 1 , en fonction de la fréquence fe à laquelle ce signal est échantillonné, et ainsi conduire à une estimation de la valeur moyenne du signal qui est sous-estimée ou, au contraire, surestimée. Autrement dit, pour une fréquence d'échantillonnage donnée de la plage de fréquences d'échantillonnage préalablement fixée à l'étape E0, l'algorithme de simulation est conçu pour tester tous les cas possibles de moment d'acquisition du premier échantillon de mesure relativement à la période du signal. Indeed, for a given sampling frequency fe, the estimate obtained may prove to be potentially very different as a function of a given phase shift, that is to say of a given time shift between the voltage signal. and a first measurement sample acquired to estimate the average value of the voltage signal and, depending on the case, may be the worst possible average estimate. Indeed, insofar as one does not control this time shift, the acquired measurement samples can be frozen at any point of the signal as illustrated in FIG. the frequency at which this signal is sampled, and thus lead to an estimate of the average value of the signal which is underestimated or, on the contrary, overestimated. In other words, for a given sampling frequency of the sampling frequency range previously fixed at the step E0, the simulation algorithm is designed to test all possible cases of acquisition moment of the first measurement sample relatively. at the signal period.
Pour ce faire, on fixe dans une étape E2, une plage de déphasages ou décalages temporels, correspondant à la période du signal de tension, soit une plage comprise entre 0 et 10 ms selon l'exemple, et on fixe le décalage temporel entre le signal de tension et le premier échantillon de mesure par pas de 1 ms par exemple au sein de cette plage. Ainsi, pour une fréquence de réseau et une fréquence d'échantillonnage données, en bouclant sur l'ensemble des décalages temporels de la plage fixée avec le pas prédéterminé, on obtient une évaluation de la précision de l'estimation de la moyenne de la tension, tenant compte du pire cas possible d'estimation de la moyenne, c'est-à-dire le cas où le décalage temporel entre le signal et le premier échantillon est le plus défavorable à une bonne estimation de la moyenne compte tenu de la fréquence d'échantillonnage donnée.  To do this, a range of phase shifts or time offsets, corresponding to the period of the voltage signal, is fixed in a step E2, namely a range of between 0 and 10 ms according to the example, and the time offset between the voltage signal and the first measurement sample in steps of 1 ms for example within this range. Thus, for a given grating frequency and sampling frequency, by looping over all the time offsets of the fixed range with the predetermined pitch, an evaluation of the accuracy of the estimation of the average of the voltage is obtained. , taking into account the worst possible case of estimation of the average, ie the case where the time difference between the signal and the first sample is the most unfavorable to a good estimate of the average taking into account the frequency given sampling.
Plus précisément, l'évaluation de la précision de l'estimation de la moyenne, pour une fréquence d'échantillonnage et une fréquence de réseau données, découle de la détermination d'un écart sur la moyenne réelle en fin de charge dû au décalage temporel du premier échantillon, selon les étapes suivantes.  More precisely, the evaluation of the accuracy of the estimation of the average, for a given sampling frequency and network frequency, results from the determination of a difference in the real average at the end of the load due to the time difference. of the first sample, according to the following steps.
Ainsi, pour un premier décalage temporel entre le signal de tension et le premier échantillon de mesure, pris dans la plage de décalages temporels préalablement fixée, on calcule, dans une étape E3, des échantillons à la fréquence d'échantillonnage donnée sur une fenêtre temporelle d'observation, où la valeur moyenne réelle de la tension cellule sera considérée comme constante. La fenêtre temporelle d'observation est prise par exemple égale à 10 secondes. Puis, dans une étape E4, suivant un nombre minimum d'échantillons pris en compte pour estimer la valeur moyenne du signal, qu'on choisit au moins égal à 4 et, de préférence, égal à 8 ou 10, on calcule une estimation de la valeur moyenne du signal en effectuant une moyenne glissante du nombre d'échantillons de mesure choisis sur la fenêtre temporelle d'observation, permettant de connaître le maximum de l'estimation de la valeur moyenne sur ladite fenêtre temporelle d'observation. Enfin, dans une étape E5, on sauvegarde le maximum de cette estimation de la valeur moyenne du signal en fonction du nombre d'échantillons pris en compte, sur la fenêtre temporelle d'observation. En bouclant sur l'ensemble des décalages temporels de la plage de décalages temporels préalablement fixée à l'étape E2 avec le pas prédéterminé, on obtient ainsi une valeur de maximum de l'estimation de la valeur moyenne du signal sur la fenêtre temporelle d'observation par décalage temporel fixé itérativement, pour une fréquence d'échantillonnage et une fréquence de réseau données. Thus, for a first time offset between the voltage signal and the first measurement sample, taken in the range of predetermined time offsets, samples are computed in a step E3 at the sampling frequency given over a time window. observation, where the actual average value of the cell voltage will be considered constant. The observation time window is taken for example equal to 10 seconds. Then, in a step E4, according to a minimum number of samples taken into account to estimate the average value of the signal, that chooses at least 4 and, preferably, equal to 8 or 10, an estimate of the average value of the signal is calculated by averaging the number of measurement samples chosen over the observation time window, making it possible to to know the maximum of the estimate of the average value on said observation window. Finally, in a step E5, the maximum of this estimate of the average value of the signal is saved as a function of the number of samples taken into account, over the observation time window. By looping over the set of time offsets of the range of time offsets previously fixed in step E2 with the predetermined pitch, a value of maximum of the estimate of the average value of the signal over the time window of Time-lapse observation fixed iteratively for a given sampling frequency and network frequency.
Puis, dans une étape E6, après avoir bouclé sur l'ensemble des décalages temporels de la plage de décalages temporels avec le pas prédéterminé, on sauvegarde le plus grand et le plus petit maximum de l'estimation de la valeur moyenne ainsi déterminés, pour une fréquence de réseau et une fréquence d'échantillonnage donnés.  Then, in a step E6, after having looped on all the time offsets of the range of time offsets with the predetermined pitch, the largest and the smallest maximum of the estimate of the average value thus determined are saved, for a given network frequency and sampling frequency.
En bouclant sur l'ensemble des fréquences de réseau possibles à l'étape E6, on obtient ces deux valeurs d'estimation, respectivement le plus grand et le plus petit maximum de l'estimation de la valeur moyenne, pour la même fréquence d'échantillonnage, mais au cours d'une charge réalisée sur des réseaux différents.  By looping on the set of possible network frequencies in step E6, these two estimation values are obtained, respectively the largest and the smallest maximum of the estimate of the average value, for the same frequency of sampling, but during a load carried out on different networks.
Enfin, dans une étape E7, on calcule la différence entre ces deux valeurs sauvegardées de plus grand et de plus petit maximum de l'estimation de la valeur moyenne et ce, pour chaque fréquence d'échantillonnage, en bouclant sur l'ensemble des fréquences d'échantillonnage de la plage préalablement fixée à l'étape E0, avec un pas d'échantillonnage prédéterminé, de manière à construire une courbe de choix de la fréquence d'échantillonnage, telle qu'illustrée à la figure 3, représentative de la variation de cette différence en fonction de la fréquence d'échantillonnage. Cette différence, utilisée pour évaluer la précision de l'estimation de la valeur moyenne du signal en fonction des fréquences d'échantillonnage du signal prises dans le domaine de sous-échantillonnage, correspond plus précisément à l'écart d'énergie entre deux charges effectuées dans les mêmes conditions, qui n'est dû qu'au décalage temporel entre le signal de tension cellule et le premier échantillon de mesure. Finally, in a step E7, the difference between these two saved values of greater and smaller maximum of the estimate of the average value is calculated for each sampling frequency, looping on all the frequencies sampling the range previously set in step E0, with a predetermined sampling step, so as to construct a selection curve of the sampling frequency, as illustrated in Figure 3, representative of the variation of this difference as a function of the sampling frequency. This difference, used to evaluate the accuracy of the estimation of the average value of the signal as a function of the signal sampling frequencies taken in the subsampling domain, corresponds more precisely to the energy difference between two charges made. under the same conditions, which is only due to the time difference between the cell voltage signal and the first measurement sample.
En effet, le déclenchement de la fin de charge s'effectue, notamment, sur une condition de dépassement d'un seuil de tension moyenne d'une ou plusieurs cellules. Autrement dit, on souhaite arrêter la charge dès que la valeur moyenne du signal de tension cellule dépasse ce seuil de tension, par exemple égal à 4 V. Ainsi, seul le maximum de l'estimation de la valeur moyenne sur la fenêtre temporelle d'observation peut déclencher le seuil. En bouclant sur l'ensemble des décalages temporels comme expliqué plus haut, on obtient donc le plus haut et le plus bas déclenchement de seuil de fin de charge, pour une fréquence de réseau et une fréquence d'échantillonnage données. La différence entre ces deux valeurs représente un écart de déclenchement de fin de charge, en volts, qui se traduira directement par un écart d'énergie embarquée dans la batterie en fin de la charge.  Indeed, the triggering of the end of charging occurs, in particular, on a condition of exceeding an average voltage threshold of one or more cells. In other words, it is desired to stop the load as soon as the average value of the cell voltage signal exceeds this voltage threshold, for example equal to 4 V. Thus, only the maximum of the estimate of the average value over the time window of observation can trigger the threshold. By looping over all of the time offsets as explained above, the highest and lowest triggering of the end of charge threshold is thus obtained for a given network frequency and sampling frequency. The difference between these two values represents an end of charge trip deviation, in volts, which will directly result in a deviation of energy embedded in the battery at the end of the load.
La figure 3 illustre donc la courbe de variation de la différence entre le plus grand et le plus petit maximum de l'estimation de la valeur moyenne, représentative de l'écart potentiel de déclenchement de fin de charge (en ordonnées), en fonction de la fréquence d'échantillonnage (en abscisses), résultant de l'application de l'algorithme de simulation décrit à la figure 2. La courbe illustrée à la figure 3 a été obtenue en bouclant sur les deux fréquences de réseau possibles, respectivement 50 Hz et 60 Hz, avec un signal « ripple » d'amplitude 20 mV et où les calculs d'estimation de la valeur moyenne ont été effectués pour toutes les fréquences entre 0 et 120 Hz, sur des fenêtres glissantes respectives de 4, 8 et 10 échantillons de mesure. Cette courbe permet alors de sélectionner, dans une étape E8, une fréquence d'échantillonnage optimale à appliquer lors de la mesure proprement dite de la valeur moyenne d'une tension cellule lors de la charge, en toute connaissance de cause en ce qui concerne la précision de la mesure. Ainsi, on choisira une fréquence d'échantillonnage propre à maximiser cette précision, autrement dit une fréquence d'échantillonnage optimale qui minimisera l'écart de déclenchement de fin de charge, quel que soit le décalage temporel entre le signal de tension et le premier échantillon de mesure utilisé pour estimer la moyenne, que l'on ne maîtrise pas. Pour ce faire, on détermine préférentiellement des plages optimales de fréquence d'échantillonnage, qui correspondent à des plages de fréquences pour lesquelles la précision de l'estimation de la valeur moyenne reposant sur la différence calculée entre le plus grand et le plus petit maximum de l'estimation de la valeur moyenne, est inférieure à un seuil de précision prédéterminé, correspondant à un écart de tension maximal acceptable de déclenchement de fin de charge, et donc à une valeur maximale acceptable d'écart d'énergie embarquée dans la batterie en fin de charge. FIG. 3 thus illustrates the curve of variation of the difference between the largest and the smallest maximum of the estimate of the average value, representative of the potential difference of tripping of end of charge (on the ordinate), as a function of the sampling frequency (in abscissas), resulting from the application of the simulation algorithm described in FIG. 2. The curve illustrated in FIG. 3 was obtained by looping on the two possible network frequencies, respectively 50 Hz and 60 Hz, with a "ripple" signal of 20 mV amplitude and where the average value estimation calculations were carried out for all the frequencies between 0 and 120 Hz, on respective sliding windows of 4, 8 and 10 measurement samples. This curve then makes it possible to select, in a step E8, an optimum sampling frequency to be applied during the actual measurement of the average value of a cell voltage during charging, knowingly with respect to the accuracy of the measurement. So, we will choose a sampling frequency to maximize this accuracy, ie an optimal sampling rate which will minimize the end of charge trip gap, regardless of the time difference between the voltage signal and the first measurement sample used to estimate the average, which we do not control. For this purpose, preferential optimal sampling frequency ranges are determined, which correspond to frequency ranges for which the accuracy of the estimate of the average value based on the difference calculated between the largest and the smallest maximum of the estimate of the average value is less than a predetermined accuracy threshold, corresponding to a maximum acceptable voltage deviation of end of charge trip, and therefore to a maximum acceptable value of energy deviation embedded in the battery in end of charge.
Selon l'exemple de la figure 3, on peut distinguer plusieurs niveaux de seuil de précision, par exemple, les fréquences d'échantillonnage pour lesquelles l'écart de déclenchement de fin de charge est inférieur à un seuil de 2 mV (par exemple les fréquences comprises entre 71 et 79 Hz), celles pour lesquelles l'écart de déclenchement de fin de charge est compris entre 2 et 3 mV (par exemple les fréquences comprises entre 42 et 47 Hz), et celles pour lesquelles l'écart de déclenchement de fin de charge est compris entre 3 et 5 mV (par exemple les fréquences comprises entre 107 et 1 13 Hz).  According to the example of FIG. 3, it is possible to distinguish several precision threshold levels, for example the sampling frequencies for which the end of charge tripping difference is less than a threshold of 2 mV (for example the frequencies between 71 and 79 Hz), those for which the end of charge tripping difference is between 2 and 3 mV (for example the frequencies between 42 and 47 Hz), and those for which the tripping difference end of charge is between 3 and 5 mV (for example the frequencies between 107 and 1 13 Hz).
La Figure 4 décrit l'application des résultats obtenus par la mise en œuvre de l'algorithme de simulation conforme à l'invention, à la mesure de la moyenne des tensions des cellules d'une batterie lors de la charge. Les opérations réalisées au sein du système de contrôle de la batterie sont réalisées à intervalle de temps régulier, selon la fréquence fixée par une horloge 10 du système, comme illustrée à la figure 4. L'horloge 10 du système de contrôle de la batterie est donc conçue, pour déclencher, dans une étape S1 , à intervalle de temps régulier le processus de mesure des tensions cellule. Selon l'invention, la fréquence d'échantillonnage fixée par l'horloge 10 pour réaliser le processus de mesure est choisie dans les plages optimales de fréquence préalablement définies grâce à la courbe de variation de la précision de l'estimation de la valeur moyenne illustrée à la figure 3. Par exemple, pour des charges réalisées sur des réseaux de 50 et 60 Hz, la fréquence d'échantillonnage pour la réalisation du processus de mesure est située préférentiellement dans la plage 71 -79 Hz, qui fournit en effet une bonne précision, tout en étant suffisamment large pour pouvoir se caler dessus avec certaine tolérance. Figure 4 describes the application of the results obtained by the implementation of the simulation algorithm according to the invention, to measure the average voltage of the cells of a battery during charging. The operations performed within the battery control system are performed at regular intervals of time, according to the frequency set by a clock 10 of the system, as illustrated in FIG. 4. The clock 10 of the battery control system is thus designed, to trigger, in a step S1, at regular time interval the process of measuring the cell voltages. According to the invention, the sampling frequency set by the clock 10 to carry out the measurement process is chosen in the optimal frequency ranges previously defined thanks to the variation curve of the precision of the estimation of the average value illustrated in FIG. 3. For example, for loads carried out on networks of 50 and 60 Hz, the sampling frequency for carrying out the measurement process is preferably situated in the range 71 - 79 Hz, which provides indeed a good precision, while being large enough to be able to wedge on it with certain tolerance.
Ainsi, dans une étape S2, des composants de mesure (de type ASIC par exemple (Application-Specific Integrated Circuit en anglais ou Circuit Intégré Spécifique à une Application en français)) sont agencés pour réaliser la mesure de l'ensemble des tensions des cellules de la batterie, à la fréquence d'échantillonnage telle que définie, en réponse à une demande de mesure envoyée par un organe de contrôle des composants de mesure. Dans une étape S3, à chaque instant de mesure, les résultats de la mesure obtenus sont alors renvoyés à l'organe de contrôle, automatiquement ou sur demande de celui-ci, et sont stockés en mémoire. A partir du résultat de mesure courant et des résultats précédents stockés en mémoire, une étape S4 de lissage des résultats est mise en œuvre, permettant d'obtenir la valeur moyenne de la tension des cellules de la batterie. Cette moyenne peut par exemple être algébrique, ou peut aussi être obtenue en utilisant des coefficients de pondération, ou bien encore au moyen de toute autre méthode connue de lissage de résultats. La tension moyenne ainsi obtenue est ensuite rendue disponible au reste du système dans une étape S5.  Thus, in a step S2, measurement components (of the ASIC type for example (Application-Specific Integrated Circuit in English) are arranged to measure all the voltages of the cells. of the battery, at the sampling frequency as defined, in response to a measurement request sent by a control member of the measurement components. In a step S3, at each measurement instant, the measurement results obtained are then sent back to the control device, automatically or at the request of the latter, and are stored in memory. From the current measurement result and previous results stored in memory, a step S4 of smoothing the results is implemented, to obtain the average value of the voltage of the cells of the battery. This average may for example be algebraic, or may also be obtained using weighting coefficients, or else by any other known method of smoothing results. The average voltage thus obtained is then made available to the rest of the system in a step S5.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Méthode d'estimation de la valeur moyenne d'un signal de tension périodique ou quasi périodique, comprenant une étape de mesure incluant de sous-échantillonner ledit signal de tension périodique à une fréquence d'échantillonnage donnée (fe), ladite méthode étant caractérisée en ce qu'elle comprend, préalablement à ladite étape de mesure proprement dite, une étape de simulation de la mesure comprenant des étapes de : 1. A method of estimating the average value of a periodic or quasi-periodic voltage signal, comprising a measuring step including downsampling said periodic voltage signal at a given sampling frequency (fe), said method being characterized by what it understands, prior to said actual measurement step, a step of simulation of the measurement comprising steps of:
- fixation (E0) d'une plage de fréquences d'échantillonnage inférieures à la fréquence dudit signal de tension périodique,  setting (E0) a sampling frequency range lower than the frequency of said periodic voltage signal,
- évaluation (E7) de la précision d'une estimation de ladite valeur moyenne dudit signal de tension périodique, pour chaque fréquence d'échantillonnage de ladite plage de fréquences d'échantillonnage préalablement fixée, sélectionnée en bouclant sur l'ensemble desdites fréquences d'échantillonnage de ladite plage avec un pas d'échantillonnage prédéterminé, ladite évaluation étant effectuée à partir d'un nombre minimum d'échantillons de mesure pris en compte dans une fenêtre temporelle d'observation pour estimer ladite valeur moyenne,  - evaluating (E7) the accuracy of an estimate of said average value of said periodic voltage signal, for each sampling frequency of said previously fixed sampling frequency range, selected by looping on all of said frequencies of sampling said range with a predetermined sampling step, said evaluation being performed from a minimum number of measurement samples taken into account in an observation time window to estimate said average value,
- détermination d'au moins une plage optimale de fréquences d'échantillonnage au sein de ladite plage préalablement fixée, propre à maximiser la précision,  determination of at least an optimal range of sampling frequencies within said previously fixed range, capable of maximizing accuracy,
- sélection (E8) d'une fréquence d'échantillonnage (fe) parmi ladite au moins une plage optimale, ladite fréquence d'échantillonnage sélectionnée étant utilisée pour sous-échantillonner ledit signal de tension lors de ladite étape de mesure.  selecting (E8) a sampling frequency (f e) from said at least one optimum range, said selected sampling frequency being used to subsample said voltage signal during said measuring step.
2. Méthode selon la revendication 1 , caractérisée en ce que ladite étape d'évaluation de la précision de l'estimation de ladite valeur moyenne dudit signal de tension comprend des étapes de :  2. Method according to claim 1, characterized in that said step of evaluating the accuracy of the estimation of said average value of said voltage signal comprises steps of:
- détermination (E5), pour chacun d'un décalage temporel entre ledit signal de tension et le premier échantillon pris en compte pour estimer ladite valeur moyenne, pris itérativement avec un pas prédéterminé dans une plage de décalages temporels correspondant à la période dudit signal de tension, d'un maximum de l'estimation de ladite valeur moyenne, determination (E5), for each of a time offset between said voltage signal and the first sample taken into account to estimate said average value, taken iteratively with a predetermined pitch in a range time offsets corresponding to the period of said voltage signal, of a maximum of the estimate of said average value,
- sélection (E6) du plus grand et du plus petit maximum de l'estimation de ladite valeur moyenne ainsi déterminés,  selecting (E6) the largest and the smallest maximum of the estimate of said average value thus determined,
- calcul (E7) de la différence entre lesdits plus grand et plus petit maximum de l'estimation de ladite valeur moyenne déterminés, ladite différence étant représentative de ladite précision de l'estimation.  calculating (E7) the difference between said largest and the smallest maximum of the estimate of said determined average value, said difference being representative of said precision of the estimate.
3. Méthode selon la revendication 2, caractérisée en ce que chacun desdits décalages temporels est pris dans ladite plage de décalages temporels avec un pas de 1 ms.  3. Method according to claim 2, characterized in that each of said time offsets is taken in said range of time offsets with a step of 1 ms.
4. Méthode selon l'une quelconque des revendications 2 ou 3, caractérisée en ce que ladite étape de détermination de ladite au moins une plage optimale de fréquences d'échantillonnage inclut de déterminer les fréquences d'échantillonnage (fe) pour lesquelles ladite différence calculée est inférieure à un seuil de précision prédéterminé.  4. Method according to any one of claims 2 or 3, characterized in that said step of determining said at least one optimal range of sampling frequencies includes determining the sampling frequencies (fe) for which said calculated difference is less than a predetermined precision threshold.
5. Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que l'estimation de ladite valeur moyenne dudit signal de tension périodique sur ladite fenêtre temporelle d'observation inclut de calculer (E4) une moyenne glissante dudit nombre minimum d'échantillons sur ladite fenêtre temporelle.  5. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that the estimation of said average value of said periodic voltage signal on said observation time window includes calculating (E4) a running average of said minimum number of samples. on said time window.
6. Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que ladite fenêtre temporelle d'observation est choisie égale à 10 secondes.  6. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that said observation time window is chosen equal to 10 seconds.
7. Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que ledit nombre minimum d'échantillons pris en compte pour estimer ladite valeur moyenne est au moins égal à 4, de préférence compris entre 8 et 10.  7. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that said minimum number of samples taken into account to estimate said average value is at least equal to 4, preferably between 8 and 10.
8. Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce qu'il s'applique à la mesure de la valeur moyenne d'un signal de tension d'une cellule de batterie, notamment une batterie haute tension pour véhicule automobile électrique ou hybride, lors de la charge de ladite batterie, et dont la fréquence est fonction de la fréquence du réseau de distribution d'énergie électrique duquel est tiré un courant électrique de charge de ladite batterie. 8. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that it applies to the measurement of the average value of a voltage signal of a battery cell, in particular a high voltage battery for an electric motor vehicle. or hybrid, when charging said battery, and whose frequency is a function of the frequency of the network of electrical power distribution from which is drawn an electric charging current of said battery.
9. Méthode selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisée en ce que la dite plage optimale est incluse dans les plages de 8,6 à 9 Hz, de 9,3 à 9,9 Hz, de 10,2 à 10,7 Hz, de 21 à 23 Hz, de 26 à 29 Hz, de 35 à 39 Hz, de 42 à 47 Hz, de 52 à 57 Hz, de 71 à 94 Hz, de 105 à 1 15 Hz.  9. Method according to any one of the preceding claims, characterized in that said optimum range is included in the ranges of 8.6 to 9 Hz, 9.3 to 9.9 Hz, 10.2 to 10, 7 Hz, 21 to 23 Hz, 26 to 29 Hz, 35 to 39 Hz, 42 to 47 Hz, 52 to 57 Hz, 71 to 94 Hz, 105 to 1 15 Hz.
PCT/FR2014/050131 2013-01-23 2014-01-23 Method for estimating the average value of a battery cell voltage, in particular a high-voltage battery for an electric vehicle WO2014114886A1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FR1350573 2013-01-23
FR1350573A FR3001295B1 (en) 2013-01-23 2013-01-23 METHOD OF ESTIMATING THE AVERAGE VALUE OF A BATTERY CELL VOLTAGE, IN PARTICULAR A HIGH VOLTAGE BATTERY FOR AN ELECTRIC VEHICLE

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2014114886A1 true WO2014114886A1 (en) 2014-07-31

Family

ID=47989280

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/FR2014/050131 WO2014114886A1 (en) 2013-01-23 2014-01-23 Method for estimating the average value of a battery cell voltage, in particular a high-voltage battery for an electric vehicle

Country Status (2)

Country Link
FR (1) FR3001295B1 (en)
WO (1) WO2014114886A1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115061049A (en) * 2022-08-08 2022-09-16 山东卓朗检测股份有限公司 Method and system for rapidly detecting UPS battery fault of data center

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2388902A1 (en) * 2010-05-21 2011-11-23 C.R.F. Società Consortile per Azioni System and method for digital control of a DC/DC power-converter device, in particular for automotive applications

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2388902A1 (en) * 2010-05-21 2011-11-23 C.R.F. Società Consortile per Azioni System and method for digital control of a DC/DC power-converter device, in particular for automotive applications

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115061049A (en) * 2022-08-08 2022-09-16 山东卓朗检测股份有限公司 Method and system for rapidly detecting UPS battery fault of data center
CN115061049B (en) * 2022-08-08 2022-11-01 山东卓朗检测股份有限公司 Method and system for rapidly detecting UPS battery fault of data center

Also Published As

Publication number Publication date
FR3001295A1 (en) 2014-07-25
FR3001295B1 (en) 2015-02-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3028054B1 (en) Estimation of the state of deterioration of an electric battery
EP2087574B1 (en) Method for managing charging of a rechargeable battery
EP3191337B1 (en) Method for managing the operating range of a battery
EP2529242B1 (en) Method for diagnosing the state of health of a battery
EP2233937B1 (en) Method for determining the state of health of a battery
EP2410346B1 (en) Method of determining a parameter of at least one accumulator of a battery
EP3443370B1 (en) Method for determining the value of parameters relating to the state of an accumulator of a battery, battery and electronic battery management system
WO2015049300A1 (en) Method and apparatus for evaluating the state of health of a lithium battery
EP2797157B1 (en) Power battery system for determining the impedance of a module
FR2938658A1 (en) METHOD FOR DETERMINING THE HEALTH CONDITION OF AN ELECTROCHEMICAL SOURCE FOR THE ELECTRICAL TRACTION OF VEHICLES
EP4111219B1 (en) Method for estimating the state of health of a battery
EP2954335B1 (en) Method for determining the average value of a periodic or quasi-periodic voltage signal
WO2020064959A1 (en) Method and device for measuring, in real time and in situ, thermodynamic data of a battery (enthalpy and entropy)
WO2015107299A1 (en) Method for managing a state of charge of a battery
WO2014128395A1 (en) Method and device for estimating the impedance of a motor vehicle battery
FR3031814A1 (en) METHOD FOR IDENTIFYING THE VACUUM VOLTAGE CURVE OF AN ELECTRIC CELL IN AGING
WO2014114886A1 (en) Method for estimating the average value of a battery cell voltage, in particular a high-voltage battery for an electric vehicle
EP4101047B1 (en) Method of pulse charging with variable amplitude step
FR3069647B1 (en) METHOD OF ESTIMATING A POWER STATE OF A BATTERY AND BATTERY USING SUCH A METHOD
WO2010103216A1 (en) Method for determining the state of charge of an electrochemical source for electric vehicle traction
FR3009754A1 (en) DIAGNOSIS OF THE INTERNAL RESISTANCE OF AN ELECTRIC BATTERY
FR2965361A1 (en) Method for estimating state of health of lithium-ion battery in e.g. hybrid motor vehicle, involves verifying that variation in voltage is strictly increased or decreased during considered time interval
WO2024180285A1 (en) Pulsed fast-charging method with regulated-amplitude voltage increments
WO2020016521A1 (en) Method for determining the operating state of a battery and battery implementing such a method
FR2934374A1 (en) Battery's e.g. lead-acid battery, maximum capacity determining method for motor vehicle, involves estimating value of maximum charge capacity of battery, where curve illustrating charge of battery based on charge state is straight line

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 14705843

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 14705843

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1