WO2021180814A1 - Verfahren zur bestimmung eines modellfehlers eines mathematischen modells ei-ner elektrischen energiespeichereinheit - Google Patents

Verfahren zur bestimmung eines modellfehlers eines mathematischen modells ei-ner elektrischen energiespeichereinheit Download PDF

Info

Publication number
WO2021180814A1
WO2021180814A1 PCT/EP2021/056104 EP2021056104W WO2021180814A1 WO 2021180814 A1 WO2021180814 A1 WO 2021180814A1 EP 2021056104 W EP2021056104 W EP 2021056104W WO 2021180814 A1 WO2021180814 A1 WO 2021180814A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
model
error
mathematical
energy storage
electrical energy
Prior art date
Application number
PCT/EP2021/056104
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Joerg Poehler
Jens Becker
Shweta Vijay Pawar
Original Assignee
Robert Bosch Gmbh
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 Robert Bosch Gmbh filed Critical Robert Bosch Gmbh
Priority to US17/911,223 priority Critical patent/US20230106946A1/en
Priority to CN202180018182.3A priority patent/CN115136018A/zh
Publication of WO2021180814A1 publication Critical patent/WO2021180814A1/de

Links

Classifications

    • 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]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • 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]
    • G01R31/3644—Constructional arrangements
    • G01R31/3647—Constructional arrangements for determining the ability of a battery to perform a critical function, e.g. cranking

Definitions

  • the present invention is based on a method for determining a model error of a mathematical model of an electrical energy storage unit.
  • the state of charge of the electrical energy storage units should be determined as precisely as required for safe and sustained operation, in order to avoid the vehicle being stopped or the vehicle being switched off suddenly.
  • a corresponding state determination is usually carried out on the basis of a model.
  • it makes sense to make statements about a possible model accuracy so that, for example, a small model error can be used to determine the exact state and, if the model error is correspondingly larger, it may be more conservative must be acted upon.
  • the document CN106772094 A describes a method for estimating the state of charge of a battery.
  • a mathematical error model is provided for determining the model error of the mathematical model.
  • the mathematical error model is provided in at least a two-part form.
  • the first part of the error model creates a first model error of an open circuit voltage curve of the mathematical model of the electrical energy storage unit, which can be viewed as a static sub-model.
  • the second part of the error model models a second model error in a voltage profile of the mathematical model based on an electrical current, which can be viewed as a dynamic partial model.
  • At least one current value is also determined.
  • the electrical current the current value of which is determined, flows in the electrical energy storage unit.
  • the mathematical error model is then subjected to the at least one determined current value as an input value.
  • the model error of the mathematical model is then determined as the starting value of the mathematical error model, the model error being dependent on the at least two partial models.
  • This method is advantageous because it allows statements to be made about the current model accuracy and thus about the accuracy of the model states. If there is a high level of accuracy, this can be taken into account in the further processing of model states in order to enable better quality operation. Furthermore, the knowledge of the model error can be used to dynamize previously static limit values, for example upper and lower voltage limits, that is, to adapt them to the respective model state. Thus, if necessary, more power and / or energy can be called up from the electrical energy storage unit.
  • the mathematical model and the mathematical error model can include, for example, differential equations or difference equations or algebraic equations. Furthermore, a data-based characteristic diagram can also be part of the mathematical model.
  • the method can be implemented in a computer-implemented manner, for example. Further advantageous embodiments of the present invention are the subject of the subclaims.
  • the model error is expediently determined by summing the two partial model errors of the two partial models.
  • the corresponding partial model errors of the at least two partial models are therefore added in order to determine the overall model error. This is advantageous because static errors and dynamic errors are taken into account equally, and an exact mapping of the model error is possible.
  • the current state of charge of the electrical energy storage unit is advantageously determined, for example by integrating the current. This is advantageous if different error values are provided for different states of charge within the error model. For example, in the first part of the error model, which models the no-load voltage curve of the electrical energy storage unit, different model errors of the open-circuit voltage can be stored for different states of charge. This is advantageous because the error model thus delivers more accurate error values.
  • the mathematical model of the electrical energy storage unit is expediently encompassed by the mathematical error model.
  • the mathematical error model thus has the mathematical model as a component. This is advantageous because internal model states of the mathematical model can be accessed, which simplifies the model structure of the mathematical error model and simplifies calculations or avoids duplication of work. Furthermore, states of the mathematical model, for example electrical voltages, can easily be compared with measured values, which enables error factors to be easily determined. These error factors are then, for example, part of the mathematical error model, which ensures that the error model has a simple structure and can be implemented.
  • the second part of the mathematical error model is expediently formed by at least one delay element of the first or higher order, the partial model error of the second part by means of a weighting of the output gear of the at least one delay element is formed.
  • the first part of the fault model expediently comprises a modeling of an open-circuit voltage hysteresis. This is advantageous in order to model and thus take into account inaccuracies in the modeling of the no-load voltage curve, which usually result from averaging, for example when an average no-load voltage curve is formed from the discharge no-load voltage curve and the charge no-load voltage curve.
  • a temperature dependency is expediently exhibited by the first part of the error model and / or the second part of the error model. This is advantageous because the model inaccuracies of the mathematical model increase particularly at low temperatures, that is to say in particular below 0 ° C., and the mathematical error model therefore advantageously takes this into account in order to make reliable statements about the model error.
  • the disclosure also relates to a machine-readable storage medium on which the computer program is stored.
  • the computer program can be easily distributed and executed.
  • the disclosure also relates to a device for determining a model error of a mathematical model of an electrical energy storage unit, which comprises at least one means which is set up to carry out the steps of the disclosed method.
  • the at least one means can comprise, for example, a battery management control device or an electronic control unit.
  • An electronic control unit can in particular an electronic control device which, for example, includes a microcontroller and / or an application-specific hardware component, such as an ASIC, but it can also include a personal computer or a programmable logic controller.
  • the disclosure also relates to an electrical energy storage system which comprises an electrical energy storage unit and the disclosed device.
  • An electrical energy storage unit can in particular be understood to mean an electrochemical battery cell and / or a battery module with at least one electrochemical battery cell and / or a battery pack with at least one battery module.
  • the electrical energy storage unit can be a lithium-based battery cell or a lithium-based battery module or a lithium-based battery pack.
  • the electrical energy storage unit can be a lithium-ion battery cell or a lithium-ion battery module or a lithium-ion battery pack.
  • the battery cell can be of the lithium polymer accumulator, nickel-metal hydride accumulator, lead-acid accumulator, lithium-air accumulator or lithium-sulfur accumulator or, more generally, an accumulator of any electrochemical composition.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a mathematical error model in two-part form according to an embodiment
  • FIG. 2 shows a flow chart of the disclosed method according to one embodiment
  • FIG. 3 shows a schematic illustration of the disclosed electrical energy storage system according to one embodiment.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of a mathematical error model 10 in two-part form according to an embodiment.
  • the first part 11 of the error model 10 is used to model a first model error of an open-circuit voltage curve of a mathematical model of an electrical energy storage unit.
  • the second part 12 of the error model 10 models a second model error of a voltage curve of the mathematical model of the electrical energy storage unit due to an electrical current, that is, when the mathematical model is subjected to an electrical current or current value.
  • the second partial model 12 is formed by multiplying various voltage values of the mathematical error model 10 with a constant in each case and by subsequently forming the amount and adding the resulting values. This is shown schematically by the three blocks in the second part, model 12. The corresponding voltage values are symbolically represented by arrow 14. This results in the first model error.
  • the first partial model 11 is formed by a data-based characteristics map 16 in which a corresponding model error err2 of the no-load voltage curve is assigned to each state of charge value SOC of an electrical energy storage unit. Depending on the current state of charge of the electrical energy storage unit, the corresponding model error err2 thus results, which is higher here, for example, at lower state of charge values.
  • the corresponding state of charge value is symbolically represented by arrow 15.
  • the second model error results from this.
  • a model error 13 of the mathematical model of the electrical energy storage unit then results from the summation of the two model errors of the partial models 11, 12.
  • FIG. 2 shows a flow chart of the disclosed method for determining a model error of a mathematical model of an electrical energy storage unit according to an embodiment.
  • a mathematical error model for determining the model error of the mathematical model is provided.
  • the error model is at least in two parts.
  • the first part of the error model models a first model error of an open circuit voltage curve of the mathematical model.
  • the second part of the error model models a second model error in a voltage profile of the mathematical model based on an electrical current.
  • a second step S22 at least one current value is determined, the electrical current flowing in the electrical energy storage unit.
  • the current actually flowing in the electrical energy storage unit is thus determined in order to be able to use it accordingly in the mathematical model.
  • a third step S23 the determined at least one current value is used as the input value of the mathematical error model, so that it is applied to the mathematical error model in order to be able to carry out a corresponding model evaluation.
  • the model error of the mathematical model is determined as the starting value of the mathematical error model, the model error being dependent on the at least two partial models.
  • FIG. 3 shows a schematic illustration of the disclosed electrical energy storage system 30 according to one embodiment.
  • the electronic An electrical energy storage system 30 includes an electrical energy storage unit 31 as well as a device 32 for determining a model error of a mathematical model of the electrical energy storage unit 31.
  • the device 32 can, for example, determine the current flowing through the electrical energy storage unit 31.

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)

Abstract

Es wird ein Verfahren zur Bestimmung eines Modellfehlers eines mathematischen Modells einer elektrischen Energiespeichereinheit beschrieben, welches die nachstehenden Schritte umfasst: a) Bereitstellen eines mathematischen Fehlermodells zur Ermittlung des Modellfehlers des mathematischen Modells, wobei das mathematische Fehlermodell zumindest in zweiteiliger Form bereitgestellt wird, wobei durch den ersten Teil des Fehlermodells ein erster Modellfehler eines Leerlaufspannungsverlaufs des mathematischen Modells der elektrischen Energiespeichereinheit modelliert wird und durch den zweiten Teil des Fehlermodells ein zweiter Modellfehler eines Spannungsverlaufs des mathematischen Modells aufgrund eines elektrischen Stromes modelliert wird; b) Ermitteln mindestens eines Stromwertes, wobei der elektrische Strom in der elektrischen Energiespeichereinheit fließt; c) Beaufschlagen des mathematischen Fehlermodells mit dem ermittelten Stromwert als Eingangswert des mathematischen Fehlermodells; d) Bestimmen des Modellfehlers des mathematischen Modells als Ausgangswert des mathematischen Fehlermodells, wobei der Modellfehler von den zumindest zwei Teilmodellen abhängig ist.

Description

Beschreibung
Verfahren zur Bestimmung eines Modellfehlers eines mathematischen Modells einer elektrischen Energiespeichereinheit
Die vorliegende Erfindung geht aus von einem Verfahren zur Bestimmung eines Modellfehlers eines mathematischen Modells einer elektrischen Energiespeicher einheit.
Stand der Technik
Im Zuge der zunehmenden Elektrifizierung, insbesondere von Fahrzeugen, kommt elektrischen Energiespeichereinheiten eine immer größer werdende Be deutung zu. Dabei gibt es unterschiedliche Stufen der Elektrifizierung. Es gibt beispielsweise rein elektrisch angetriebenen Fahrzeuge sowie Fahrzeuge mit Verbrennungsmotor, bei denen ein Elektromotor den Antrieb des Fahrzeugs nur zeitweise übernimmt beziehungsweise den Verbrennungsmotor unterstützt.
Diese unterschiedlichen Ausprägungen der Elektrifizierung weisen typischer weise unterschiedliche Spannungsniveaus und unterschiedliche Ausgestaltungen der verwendeten elektrischen Energiespeichereinheiten auf.
Dabei sollte beispielsweise der Ladezustand der elektrischen Energiespeicher einheiten (SOC-Wert) so genau wie für einen sicheren und ausdauernden Be trieb erforderlich bestimmt werden, um ein Liegenbleiben eines entsprechenden Fahrzeugs beziehungsweise ein unvermitteltes Abschalten des Fahrzeugs zu vermeiden.
Auch elektrisch angetriebene Busse sollten aufgrund eines ungenauen SOC- Wertes und damit einer ungenauen Reichweitenbestimmung nicht auf der Fahr strecke liegen bleiben. Daher ist es wichtig, insbesondere den Ladezustand prä zise bestimmen zu können.
Ungenauigkeiten im Ladezustand schlagen sich in einer falschen Reichweite o- der einer falschen Betriebsdauer nieder. Aus Sicherheitsgründen werden diese Zeiten beziehungsweise die Reichweite zu gering berechnet, da die Berechnun gen nicht immer auf tatsächlich gemessenen Werten, sondern auch auf zum Teil geschätzten Werten aufbauen, um ein Liegenbleiben bzw. einen Arbeitsstopp zu vermeiden. Dadurch wird Reichweite beziehungsweise Arbeitszeit verschenkt be ziehungsweise es findet eine Überdimensionierung der entsprechenden Systeme statt, um auch unter sehr konservativen Bedingungen auf entsprechende Werte zu kommen.
Meist erfolgt eine entsprechende Zustandsbestimmung modellbasiert. Um die Genauigkeit insbesondere der Ladezustandsbestimmung und davon abhängiger weiterer Zustände zu verbessern, ist es sinnvoll, Aussagen über eine mögliche Modellgenauigkeit zu ermitteln, sodass beispielsweise ein kleiner Modellfehler genutzt werden kann, um eine genaue Zustandsermittlung durchzuführen, und bei entsprechend größerem Modellfehler gegebenenfalls entsprechend konser vativer agiert werden muss.
Die Druckschrift US2018/0321324 Al beschreibt ein Verfahren zur Schätzung des Ladezustandes einer Batterie.
Die Druckschrift CN106772094 A beschreibt ein Verfahren zur Schätzung des Ladezustandes einer Batterie.
Offenbarung der Erfindung
Vorteile der Erfindung
Offenbart wird ein Verfahren zur Bestimmung eines Modellfehlers eines mathe matischen Modells einer elektrischen Energiespeichereinheit mit den Merkmalen des unabhängigen Patentanspruchs.
Dabei wird ein mathematisches Fehlermodell zur Ermittlung des Modellfehlers des mathematischen Modells bereitgestellt. Das mathematische Fehlermodell wird in zumindest zweiteiliger Form bereitgestellt. Dabei wird durch den ersten Teil des Fehlermodells ein erster Modellfehler eines Leerlaufspannungsverlaufs des mathematischen Modells der elektrischen Energiespeichereinheit modelliert, was als statisches Teilmodell angesehen werden kann. Durch den zweiten Teil des Fehlermodells wird ein zweiter Modellfehler eines Spannungsverlaufs des mathematischen Modells aufgrund eines elektrischen Stromes modelliert, was als dynamisches Teilmodell angesehen werden kann.
Weiterhin wird mindestens ein Stromwert ermittelt. Dabei fließt der elektrische Strom, dessen Stromwert ermittelt wird, in der elektrischen Energiespeicherein heit.
Das mathematische Fehlermodell wird anschließend mit dem mindestens einen ermittelten Stromwert als Eingangswert beaufschlagt.
Der Modellfehler des mathematischen Modells wird dann als Ausgangswert des mathematischen Fehlermodells bestimmt, wobei der Modellfehler von den zumin dest zwei Teilmodellen abhängig ist.
Dieses Verfahren ist vorteilhaft, da es Aussagen über die momentane Modellge nauigkeit und somit über die Genauigkeit der Modellzustände erlaubt. Ist gerade eine hohe Genauigkeit gegeben, so kann dies bei der Weiterverarbeitung von Modellzuständen berücksichtigt werden, um einen qualitativ besseren Betrieb zu ermöglichen. Weiterhin kann das Wissen um den Modellfehler dazu genutzt wer den, um bisher statische Grenzwerte, beispielsweise obere und untere Span nungsgrenze, zu dynamisieren, das heißt, an den jeweiligen Modellzustand an zupassen. Somit kann gegebenenfalls mehr Leistung und/oder Energie aus der elektrischen Energiespeichereinheit abgerufen werden.
Das mathematische Modell und das mathematische Fehlermodell können bei spielsweise Differentialgleichungen oder Differenzengleichungen oder algebrai sche Gleichungen umfassen. Weiterhin kann auch ein datenbasiertes Kennfeld Bestandteil des mathematischen Modells sein.
Das Verfahren kann beispielsweise computerimplementiert umgesetzt werden. Weitere vorteilhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung sind Gegen stand der Unteransprüche.
Zweckmäßigerweise wird der Modellfehler durch eine Summation der beiden Teilmodellfehler der beiden Teilmodelle bestimmt. Die entsprechenden Teilmo dellfehler der zumindest zwei Teilmodelle werden also addiert, um den Gesamt modellfehler zu ermitteln. Dies ist vorteilhaft, da somit statischer Fehler und dy namischer Fehler gleichermaßen berücksichtigt werden und somit eine genaue Abbildung des Modellfehlers möglich ist.
Vorteilhafterweise wird der aktuelle Ladezustand der elektrischen Energiespei chereinheit ermittelt, beispielsweise über eine Integration des Stromes. Dies ist vorteilhaft, wenn innerhalb des Fehlermodells unterschiedliche Fehlerwerte für unterschiedliche Ladezustände vorgesehen sind. Beispielsweise können in dem ersten Teil des Fehlermodells, welcher den Leerlaufspannungsverlauf der elektri schen Energiespeichereinheit modelliert, für unterschiedlichen Ladezustände un terschiedliche Modellfehler der Leerlaufspannung hinterlegt sein. Dies ist vorteil haft, da somit das Fehlermodell genauere Fehlerwerte liefert.
Zweckmäßigerweise wird das mathematische Modell der elektrischen Energie speichereinheit durch das mathematische Fehlermodell umfasst. Somit weist das mathematische Fehlermodell das mathematische Modell als Bestandteil auf. Dies ist vorteilhaft, da somit auf modellinterne Zustände des mathematischen Modells zugegriffen werden kann, was die Modellstruktur des mathematischen Fehlermo dells vereinfacht und Berechnungen erleichtert beziehungsweise Doppelarbeit vermeidet. Weiterhin können Zustände des mathematischen Modells, beispiels weise elektrische Spannungen, einfach mit Messwerten verglichen werden, was eine einfache Bestimmung von Fehlerfaktoren ermöglicht. Diese Fehlerfaktoren sind dann beispielsweise Bestandteil des mathematischen Fehlermodells, was dem Fehlermodell eine einfache Struktur und Implementierbarkeit sichert.
Zweckmäßigerweise wird der zweite Teil des mathematischen Fehlermodells durch mindestens ein Verzögerungsglied erster oder höhere Ordnung gebildet, wobei der Teilmodellfehler des zweiten Teils mittels einer Gewichtung des Aus- gangs des mindestens einen Verzögerungsgliedes gebildet wird. Dies ist vorteil haft, da dadurch sowohl Vorgänge mit einer kleinen Zeitkonstante, beispiels weise im Bereich von Sekunden, als auch Vorgänge mit einer großen Zeitkon stante, beispielsweise im Bereich von Minuten oder Stunden, modelliert werden können. Somit kann ein genaues Fehlermodell erzielt werden.
Zweckmäßigerweise wird von dem ersten Teil des Fehlermodells eine Modellie rung einer Leerlaufspannungshysterese umfasst. Dies ist vorteilhaft, um Unge nauigkeiten in der Modellierung der Leerlaufspannungskurve, welche meist durch Mittelwertbildung resultieren, beispielsweise wenn eine mittlere Leerlaufspan nungskurve aus Entladeleerlaufspannungskurve und Ladeleerlaufspannungs kurve gebildet wird, zu modellieren und somit zu berücksichtigen.
Zweckmäßigerweise wird von dem ersten Teil des Fehlermodells und/oder dem zweiten Teil des Fehlermodells eine Temperaturabhängigkeit aufgewiesen. Dies ist vorteilhaft, da insbesondere bei tiefen Temperaturen, das heißt insbesondere unter 0 °C, die Modellungenauigkeiten des mathematischen Modells zunehmen und somit das mathematische Fehlermodell dies vorteilhafterweise berücksich tigt, um zuverlässige Aussagen über den Modellfehler zu machen.
Weiterhin ist Gegenstand der Offenbarung ein Computerprogramm, welches ein gerichtet ist, alle Schritte des offenbarten Verfahrens auszuführen. Somit können die genannten Vorteile realisiert werden.
Weiterhin ist Gegenstand der Offenbarung ein maschinenlesbares Speicherme dium, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist. Somit kann das Compu terprogramm einfach verbreitet und ausgeführt werden.
Weiterhin ist Gegenstand der Offenbarung eine Vorrichtung zur Bestimmung ei nes Modellfehlers eines mathematischen Modells einer elektrischen Energiespei chereinheit, welche mindestens ein Mittel umfasst, das eingerichtet ist, die Schritte des offenbarten Verfahrens auszuführen. Dies ist vorteilhaft, da ein ein facher Einsatz des Verfahrens ermöglicht wird. Das mindestens eine Mittel kann beispielsweise ein Batteriemanagementsteuergerät oder eine elektronische Steu ereinheit umfassen. Unter einer elektronischen Steuereinheit kann insbesondere ein elektronisches Steuergerät, welches beispielsweise einen Mikrocontroller und/oder einen applikationsspezifischen Hardwarebaustein, z.B. einen ASIC, um fasst, verstanden werden, aber ebenso kann darunter ein Personalcomputer oder eine speicherprogrammierbare Steuerung fallen.
Weiterhin ist Gegenstand der Offenbarung ein elektrisches Energiespeichersys tem, welches eine elektrische Energiespeichereinheit und die offenbarte Vorrich tung umfasst. Unter einer elektrischen Energiespeichereinheit kann insbesondere eine elektrochemische Batteriezelle und/oder ein Batteriemodul mit mindestens einer elektrochemischen Batteriezelle und/oder ein Batteriepack mit mindestens einem Batteriemodul verstanden werden. Zum Beispiel kann die elektrische Energiespeichereinheit eine lithiumbasierte Batteriezelle oder ein lithiumbasiertes Batteriemodul oder ein lithiumbasiertes Batteriepack sein. Insbesondere kann die elektrische Energiespeichereinheit eine Lithium-Ionen-Batteriezelle oder ein Li- thium-lonen-Batteriemodul oder ein Lithium-Ionen-Batteriepack sein. Weiterhin kann die Batteriezelle vom Typ Lithium-Polymer-Akkumulator, Nickel-Metallhyd- rid-Akkumulator, Blei-Säure-Akkumulator, Lithium-Luft-Akkumulator oder Lithium- Schwefel-Akkumulator beziehungsweise ganz allgemein ein Akkumulator beliebi ger elektrochemischer Zusammensetzung sein.
Kurze Beschreibung der Zeichnungen
Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind in den Figuren dargestellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher ausgeführt.
Es zeigen:
Figur 1 eine schematische Darstellung eines mathematischen Fehlermodells in zweiteiliger Form gemäß einer Ausführungsform;
Figur 2 ein Flussdiagramm des offenbarten Verfahrens gemäß einer Ausfüh rungsform; und Figur 3 eine schematische Darstellung des offenbarten elektrischen Energie speichersystems gemäß einer Ausführungsform.
Ausführungsformen der Erfindung
Gleiche Bezugszeichen bezeichnen in allen Figuren gleiche Vorrichtungskompo nenten oder gleiche Verfahrensschritte.
Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung eines mathematischen Fehlermo dells 10 in zweiteiliger Form gemäß einer Ausführungsform. Dabei wird durch den ersten Teil 11 des Fehlermodells 10 ein erster Modellfehler eines Leer laufspannungsverlaufs eines mathematischen Modells einer elektrischen Ener giespeichereinheit modelliert. Der zweite Teil 12 des Fehlermodells 10 modelliert einen zweiten Modellfehler eines Spannungsverlaufs des mathematischen Mo dells der elektrischen Energiespeichereinheit aufgrund eines elektrischen Stro mes, das heißt, wenn das mathematische Modell mit einem elektrischen Strom bzw. Stromwert beaufschlagt wird.
Das zweite Teilmodell 12 wird dabei durch eine Multiplikation von verschiedenen Spannungswerten des mathematischen Fehlermodells 10 mit jeweils einer Kon stanten sowie durch eine anschließende Betragsbildung und Summation der re sultierenden Werte gebildet. Dies ist durch die drei Blöcke in dem zweiten Teil modell 12 schematisch dargestellt. Die entsprechenden Spannungswerte werden dabei symbolisch durch den Pfeil 14 dargestellt. Daraus resultiert der erste Mo dellfehler.
Das erste Teilmodell 11 wird dabei durch ein datenbasiertes Kennfeld 16 gebil det, in dem jedem Ladezustandswert SOC einer elektrischen Energiespeicher einheit ein entsprechender Modellfehler err2 des Leerlaufspannungsverlaufs zu gewiesen wird. In Abhängigkeit von dem aktuellen Ladezustand der elektrischen Energiespeichereinheit ergibt sich somit der entsprechende Modellfehler err2, welcher hier beispielsweise bei niedrigeren Ladezustandswerten höher ist. Der entsprechende Ladezustandswert wird dabei symbolisch durch den Pfeil 15 dar gestellt. Daraus resultiert der zweite Modellfehler. Ein Modellfehler 13 des mathematischen Modells der elektrischen Energiespei chereinheit ergibt sich dann aus der Summation der beiden Modellfehler der Teil modelle 11, 12.
Figur 2 zeigt ein Flussdiagramm des offenbarten Verfahrens zur Bestimmung ei nes Modellfehlers eines mathematischen Modells einer elektrischen Energiespei chereinheit gemäß einer Ausführungsform.
Dabei wird in einem ersten Schritt S21 ein mathematisches Fehlermodell zur Er mittlung des Modellfehlers des mathematischen Modells bereitgestellt. Das Feh lermodell liegt in zumindest zweiteiliger Form vor. Durch den ersten Teil des Feh lermodells wird ein erster Modellfehler eines Leerlaufspannungsverlaufs des ma thematischen Modells modelliert. Durch den zweiten Teil des Fehlermodells wird ein zweiter Modellfehler eines Spannungsverlaufs des mathematischen Modells aufgrund eines elektrischen Stromes modelliert.
In einem zweiten Schritt S22 wird mindestens ein Stromwert ermittelt, wobei der elektrische Strom in der elektrischen Energiespeichereinheit fließt. Es wird somit der real in der elektrischen Energiespeichereinheit fließende Strom ermittelt, um ihn entsprechend in dem mathematischen Modell verwenden zu können.
In einem dritten Schritt S23 wird der ermittelte mindestens eine Stromwert als Eingangswert des mathematischen Fehlermodells verwendet, somit das mathe matische Fehlermodell mit ihm beaufschlagt, um eine entsprechende Modellaus wertung durchführen zu können.
In einem vierten Schritt S24 wird der Modellfehler des mathematischen Modells als Ausgangswert des mathematischen Fehlermodells bestimmt, wobei der Mo dellfehler von den zumindest zwei Teilmodellen abhängig ist.
Figur 3 zeigt eine schematische Darstellung des offenbarten elektrischen Ener giespeichersystems 30 gemäß einer Ausführungsform. Dabei umfasst das elekt- rische Energiespeichersystem 30 eine elektrische Energiespeichereinheit 31 so wie eine Vorrichtung 32 zur Bestimmung eines Modellfehlers eines mathemati schen Modells der elektrischen Energiespeichereinheit 31. Die Vorrichtung 32 kann dabei beispielsweise den Strom ermitteln, der durch die elektrische Ener giespeichereinheit 31 fließt.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur Bestimmung eines Modellfehlers (13) eines mathematischen Modells einer elektrischen Energiespeichereinheit (31), umfassend: a) Bereitstellen eines mathematischen Fehlermodells (10) zur Ermittlung des Modellfehlers des mathematischen Modells, wobei das mathematische Fehlermodell (10) zumindest in zweiteiliger Form bereitgestellt wird, wobei durch den ersten Teil (11) des Fehlermodells ein erster Modellfehler eines Leerlaufspannungsverlaufs des mathematischen Modells der elektrischen Energiespeichereinheit (31) modelliert wird und durch den zweiten Teil
(12) des Fehlermodells ein zweiter Modellfehler eines Spannungsverlaufs des mathematischen Modells aufgrund eines elektrischen Stromes model liert wird; b) Ermitteln mindestens eines Stromwertes, wobei der elektrische Strom in der elektrischen Energiespeichereinheit (31) fließt; c) Beaufschlagen des mathematischen Fehlermodells (10) mit dem ermittel ten Stromwert als Eingangswert des mathematischen Fehlermodells (10); d) Bestimmen des Modellfehlers (13) des mathematischen Modells als Aus gangswert des mathematischen Fehlermodells, wobei der Modellfehler
(13) von den zumindest zwei Teilmodellen (11, 12) abhängig ist.
2. Verfahren gemäß dem vorhergehenden Anspruch, wobei der Modellfehler (13) in Schritt d) durch eine Summation der beiden Teilmodellfehler der bei den Teilmodelle (11, 12) bestimmt wird.
3. Verfahren gemäß den vorhergehenden Ansprüchen, wobei das mathemati sche Modell der elektrischen Energiespeichereinheit (31) durch das mathe matische Fehlermodell (10) umfasst wird.
4. Verfahren gemäß den vorhergehenden Ansprüchen, wobei der zweite Teil (12) des mathematischen Fehlermodells (10) durch mindestens ein Verzöge rungsglied erster oder höherer Ordnung gebildet wird, wobei der Teilmodell fehler des zweiten Teils (12) mittels einer Gewichtung des Ausgangs des mindestens einen Verzögerungsgliedes gebildet wird.
5. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei von dem ers ten Teil (11) des Fehlermodells eine Modellierung einer Leerlaufspannungs hysterese umfasst wird. 6. Verfahren gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei von dem ers ten Teil (11) des Fehlermodells und/oder von dem zweiten Teil (12) des Feh lermodells eine Temperaturabhängigkeit aufgewiesen wird.
7. Computerprogramm, welches eingerichtet ist, alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 6 auszuführen.
8. Maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm nach Anspruch 7 gespeichert ist.
9. Vorrichtung (32) zur Bestimmung eines Modellfehlers (13) eines mathemati schen Modells einer elektrischen Energiespeichereinheit (31), umfassend mindestens ein Mittel, insbesondere eine elektronische Steuereinheit, das eingerichtet ist, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 6 auszuführen.
10. Elektrisches Energiespeichersystem (30), umfassend eine elektrische Ener giespeichereinheit (31) und eine Vorrichtung (32) nach Anspruch 9.
PCT/EP2021/056104 2020-03-13 2021-03-10 Verfahren zur bestimmung eines modellfehlers eines mathematischen modells ei-ner elektrischen energiespeichereinheit WO2021180814A1 (de)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/911,223 US20230106946A1 (en) 2020-03-13 2021-03-10 Method for determining a model error in a mathematical model of an electrical energy storage unit
CN202180018182.3A CN115136018A (zh) 2020-03-13 2021-03-10 确定电储能单元的数学模型的模型误差的方法

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102020203245.9A DE102020203245A1 (de) 2020-03-13 2020-03-13 Verfahren zur Bestimmung eines Modellfehlers eines mathematischen Modells einer elektrischen Energiespeichereinheit
DE102020203245.9 2020-03-13

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021180814A1 true WO2021180814A1 (de) 2021-09-16

Family

ID=74873752

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/EP2021/056104 WO2021180814A1 (de) 2020-03-13 2021-03-10 Verfahren zur bestimmung eines modellfehlers eines mathematischen modells ei-ner elektrischen energiespeichereinheit

Country Status (4)

Country Link
US (1) US20230106946A1 (de)
CN (1) CN115136018A (de)
DE (1) DE102020203245A1 (de)
WO (1) WO2021180814A1 (de)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10956508B2 (en) * 2017-11-10 2021-03-23 Palantir Technologies Inc. Systems and methods for creating and managing a data integration workspace containing automatically updated data models

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10328055A1 (de) * 2003-01-30 2004-08-12 Robert Bosch Gmbh Zustandsgrößen- und Parameterschätzer mit mehreren Teilmodellen für einen elektrischen Energiespeicher
DE102010062838A1 (de) * 2010-12-10 2012-06-14 Dspace Digital Signal Processing And Control Engineering Gmbh Echtzeitfähige Batteriezellensimulation
CN106772094A (zh) 2017-01-09 2017-05-31 成都理工大学 一种基于参数自适应的电池模型的soc估计方法
US20180321324A1 (en) 2017-05-05 2018-11-08 Texas Instruments Incorporated Voltage based zero configuration battery management

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102004035858A1 (de) 2004-07-23 2006-02-16 Robert Bosch Gmbh Zustands- und Parameterschätzer mit Integral- und Differentialanteil für elektrische Energiespeicher
DE102010031050A1 (de) 2010-07-07 2012-01-12 Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Energiespeichers
DE102011079159A1 (de) 2011-05-18 2012-11-22 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und verfahren zum bestimmen eines zustandsparameters einer batterie

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE10328055A1 (de) * 2003-01-30 2004-08-12 Robert Bosch Gmbh Zustandsgrößen- und Parameterschätzer mit mehreren Teilmodellen für einen elektrischen Energiespeicher
DE102010062838A1 (de) * 2010-12-10 2012-06-14 Dspace Digital Signal Processing And Control Engineering Gmbh Echtzeitfähige Batteriezellensimulation
CN106772094A (zh) 2017-01-09 2017-05-31 成都理工大学 一种基于参数自适应的电池模型的soc估计方法
US20180321324A1 (en) 2017-05-05 2018-11-08 Texas Instruments Incorporated Voltage based zero configuration battery management

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
SUSANNA SUSANNA ET AL: "Comparison of Simple Battery Model and Thevenin Battery Model for SOC Estimation Based on OCV Method", 2019 INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION AND COMMUNICATIONS TECHNOLOGY (ICOIACT), IEEE, 24 July 2019 (2019-07-24), pages 738 - 743, XP033677573 *
VASEBI ET AL: "A novel combined battery model for state-of-charge estimation in lead-acid batteries based on extended Kalman filter for hybrid electric vehicle applications", JOURNAL OF POWER SOURCES, ELSEVIER SA, CH, vol. 174, no. 1, 7 November 2007 (2007-11-07), pages 30 - 40, XP022335864, ISSN: 0378-7753, DOI: 10.1016/J.JPOWSOUR.2007.04.011 *

Also Published As

Publication number Publication date
DE102020203245A1 (de) 2021-09-16
CN115136018A (zh) 2022-09-30
US20230106946A1 (en) 2023-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE102009042533B4 (de) Verfahren zur Bestimmung eines Ladezustands einer Batterie
DE102011116516B4 (de) Verfahren zur Bestimmung eines Zustands einer wiederaufladbaren Batterievorrichtung in Echtzeit
DE102008050022B4 (de) Dynamisch adaptives Verfahren zum Ermitteln des Ladezustands einer Batterie
DE102012207815B4 (de) Systeme und verfahren zum bestimmen von zellenkapazitätswerten in einer batterie mit vielen zellen
DE102009042531B4 (de) Verfahren und System zur Bestimmung eines Ladezustands einer Batterie auf der Grundlage einer Übergangsfunktion
DE102008041741B4 (de) Verfahren zum Berechnen einer Restkapazität einer Batterie
DE102015100043A1 (de) Impedanzbasierte Batterieparameterschätzung
DE102015103561A1 (de) Frequenzbasierte schätzung von batteriemodellparametern
DE102015109327A1 (de) Schätzungen von Batteriestromgrenzen auf Basis von Ersatzschaltungen
DE102013215894A1 (de) Systeme und Verfahren zum Schätzen von Batterieparametern
DE102015100151A1 (de) Regressionsanalyse mit zurückweichendem Horizont für eine Parameterabschätzung einer Batterieimpedanz
DE102015109286A1 (de) System und Verfahren zur Batterieleerlaufspannungsschätzung
DE102012209660A1 (de) Batteriesystem und zugehöriges Verfahren zur Ermittlung des Innenwiderstandes von Batteriezellen oder Batteriemodulen des Batteriesystems
DE102011054339A1 (de) Adaptive Iangsam veränderliche Stromerkennung
DE102015110902A1 (de) Verfahren zum Bestimmen der Batteriezellspannungsrelaxationszeit auf der Basis der Zellnutzungshistorie und -temperatur
AT521643A1 (de) Verfahren und Batteriemanagementsystem zum Ermitteln eines Gesundheitszustandes einer Sekundärbatterie
WO2021052540A1 (de) Zustandswert für wiederaufladbare batterien
DE102015109282A1 (de) System und Verfahren zum Batteriemanagement
DE102019126245A1 (de) System und Verfahren zur Bestimmung des Funktionszustandes und/oder Gesundheitszustandes einer elektrischen Batterie
WO2021180814A1 (de) Verfahren zur bestimmung eines modellfehlers eines mathematischen modells ei-ner elektrischen energiespeichereinheit
DE102007050346B4 (de) Verfahren zur Plausibilisierung mindestens einer kapazitätsbezogenen Zustandsgröße eines elektrischen Energiespeichers
DE102018220045A1 (de) Verfahren zur Ermittlung eines Zustandes eines Thermomanagementsystems eines elektrischen Energiespeichers sowie entsprechende Vorrichtung, entsprechender elektrischer Energiespeicher, entsprechendes Computerprogramm und entsprechendes maschinenlesbares Speichermedium
WO2023052521A1 (de) Bestimmung eines alterungswerts für batterien mit strom-spannungs-zeitreihen in zeitdomäne und belastungsdomäne
DE102014221549A1 (de) Verfahren zur Überwachung des Ladezustands einer Batterie
DE102018200145A1 (de) Verfahren zur Erkennung eines internen Kurzschlusses in einer ersten elektrischen Energiespeichereinheit eines elektrischen Energiespeichers

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: 21711843

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: 21711843

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1