[发明专利]用于锂电池中SOC确定的数据驱动/物理混合模型

说明书

政府支持声明

本文所描述和要求保护的发明是根据合同号DE-OE0000223，部分利用美国能源部所提供的经费而完成的。美国政府对本发明享有特定权利。

背景技术

本发明总体涉及用于确定二次电池的荷电状态的方法，并且更具体地涉及将物理模型与经验模型结合在一起来提高荷电状态确定的准确度。

荷电状态（SOC）相当于纯电动车辆（BEV）、混合动力车辆（HEV）或插电式混合动力车辆（PHEV）中的电池组的油量表测量。SOC通常表示为完全充电的百分比（例如，0%=耗尽；100%=充满）。相同测量的替代形式为放电深度（DoD），与SOC相反（例如，100%=耗尽；0%=充满）。当讨论使用中的电池的当前状态时通常使用SOC，而在讨论进行额定值测试或循环寿命测试过程中的电池单体容量利用率时最经常使用DoD。

荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）是用于监控和控制电池单体的重要参数，但它们在许多情况下可能难以确定。SOH通常通过跟踪电池单体的可用容量来估计。很重要的是，需要注意只有完全充电或完全放电的电池单体才具有定义明确的SOC（分别为100%和0%）。

对于开路电压（OCV）在放电期间连续降低的电池化学而言，在开路电压与SOC之间存在合理的相关性。当电池单体充电或放电时（即，在操作条件下而非开路条件下），电流的通过造成与开路电压的偏差，该偏差取决于电流的符号和大小。充电使电压升高至电池单体的OCV以上，而放电使电压降低至电池单体的OCV以下。当电流被移除并且允许电池单体松弛时，电池单体电压可返回至OCV。在负载下与OCV的偏差是由多种现象所造成的，包括诸如电解质极化和界面极化等电化学效应。在最简单的操作场景中，一旦经过了足够的松弛时间段，则可确定OCV。在OCV随SOC而显著变化并且负载条件下与OCV的偏差相对较小的化学中，可使用负载下的电压作为对OCV的近似替代。因此，可使用电压连同流入和流出电池单体的电流量来做出对SOC的估计。对于此类电池化学，这些估计通常对大多数用途而言都足够良好。

但是对于一些其他电池化学，开路电压在放电期间并不连续降低。例如，在具有锂金属阳极和LiFePO₄阴极的电池单体中，开路电压在放电刚开始时降低，并继而在放电的大部分时间内保持稳定，直到其在最后最终下降。SOC随着电池单体持续放电而减小，而开路电压则保持接近恒定。这种相对平缓的开路电压曲线在试图确定此类电池单体的SOC时并不十分有用。

众所周知的基于数据驱动的（卡尔曼滤波器）电池模型经常用来从重复的端电压测量中确定电池的SOC。这具有以有限的计算资源来同时得到相对简单的实现、自适应自我修正以及高准确度等的优点。但是，这类数据驱动模型在OCV对比SOC曲线平缓的范围内的效果不是很好。

能够破坏通过电压监控做出的SOC确定的额外因素可包括测量不确定性和电池单体极化。

被称为电流计算（current accounting）或库仑计数（Coulomb counting）的另一方法通过测量电池电流并对其进行时间积分来计算SOC。这种方法的问题包括长期漂移、缺乏参考点以及对于电池单体的总可用容量（随电池单体老化而改变）和运行史的不确定性。

SOH的确定类似地纠结复杂——由于库仑计数中的误差，准确的容量确定在动态使用场景中十分困难。这些问题在锂聚合物电池单体中尤其混杂，其中输运限制引起显著的电池单体极化，从而含糊负载下的电压终点确定。

一些SOC确定方法涉及将复杂的电阻器-电容器（RC）电路模型与先验测试相拟合，以便模拟动态电池单体行为。然而，这些方法非常复杂、计算量大并且是间接的，所有这些都可增添误差和成本。另外，此类方法是预先设定的，使得它们对于确定实时的状态指标并不十分有用。

所需要的是一种准确而可靠的方法来确定可充电电池在其整个充电范围内的SOC。

附图说明

当结合附图阅读以下对说明性实施方式的描述时，上述方面和其他方面将为本领域技术人员所清楚理解。

图1是示例性电池单体的作为放电深度的函数的电池单体电压的标绘图。

图2为示出根据本发明实施方式的确定SOC的方法中的步骤的示图。

图3是通过在将电池单体放电至各个SOC值之后允许该电池单体松弛至其平衡值而生成的、作为SOC的函数的电压的标绘图。

图4是作为时间的函数的电压和电流的标绘图，并且示出了伴随恒流放电以及电池单体容量中每下降10%处的休止步骤而出现的变化。