[发明专利]用于估计电池的电压的方法和装置

说明书

在用于估计电池的电压的方法中，提供了一种给定的电化学电池模型，其中电化学电池模型的一个参数是开路电势。开路电势被线性化。借助于具有线性化开路电势的电化学电池对电池的电压进行估计。

本发明涉及一种用于估计电池的电压的方法。本发明还涉及一种相应的装置。

在过去的几年中，汽车制造商经历了采用电动汽车的最初阶段。电动车辆(EV)采用后逐渐增加的趋势表明，电气化存储系统将在电动汽车的未来发展中发挥重要作用。锂离子电池由于其质量轻、比能量高、自放电率低且无记忆效应，已经成为电动车辆储能系统的最具吸引力的选择之一。为了充分利用锂离子储能系统并避免其物理局限性，需要精确的电池管理系统(BMS)。在EV中，BMS负责性能管理，这包括但不限于充电状态(SOC)、健康状态(SOH)、功能状态(SOF)估计算法、电源管理和热管理等。BMS的关键问题之一是电池模型。需要稳健、精确和高保真的电池模型来模拟恶劣环境中的电池动态行为。

本发明的目的是借助于稳健、精确和高保真的电池模型以有效的方式估计电池的电压。

该目的通过独立权利要求的特征来实现。从属权利要求中给出了本发明的有利实施例。

本发明的特征在于一种用于估计电池的电压的方法。本发明的另外特征在于一种用于估计电池的电压的相应装置。在该方法中，提供了一种给定的电化学电池模型，其中电化学电池模型的一个参数是开路电势。开路电势被线性化。借助于具有线性化开路电势的电化学电池模型对电池的电压进行估计。

选择电池模型是在模型复杂性、精度和参数化工作之间的权衡。从最抽象到最详尽可以将模型分为三个类别。这些类别是行为或黑盒、等效电路以及基于电化学或物理的模型。由于低计算量和可接受的精度，等效电路模型可以用于BMS中。然而，他们在描述电池内部物理行为方面存在不足。

还可以对电池电化学过程进行建模。这种模型例如源自由Doyle-Fuller-Newman模型发展来的基于物理的电化学伪二维模型，该Doyle-Fuller-Newman模型基于多孔电极和浓液理论。严格的基于物理的P2D模型的主要好处是通过对电化学过程建模而实现的提高的精确度/精度。不幸地是，其在复杂度、计算时间、内存分配和实时控制方面都很高。

通过提供一种方法，其中提供给定的电化学电池模型，其中电化学电池模型的开路电势是线性化的，可以以非常稳健和精确的方式估计电池的电压，其中所述估计的速度高达借助于非线性电化学电池模型进行估计的7倍。因此，可以实时估计电池的充电状态(SOC)、电池的健康状态(SOH)、电池的功能状态(SOF)、电源管理以及热管理等。

根据一个实施例，利用给定数量的结(knot)，对开路电势进行分段地线性化。借助于分段线性化，可以实现非常精确但仍然非常快速的估计。

根据另一实施例，结的数量是四或五。结的数量越少，估计越快。结的数量越多，估计越精确。四个或五个结包括用于非常精确地实时估计电压的有利折衷。

根据另一实施例，结被布置在点上，使得整体平方近似误差被最小化。通过使整体平方近似误差最小化，实现了非常精确的估计。

根据另一实施例，借助于以下优化目标函数来最小化整体平方近似误差。

其中，λ_i是结i的点，

U(SOC)是开路电势的单变量非线性函数，其中

x∈[SOC^0％,SOC^100％]并且SOC是充电状态，

err是整体平方近似误差，

ω_i(SOC)是结i的分段线性函数。从而实现了非常精确的估计。

根据另一实施例，该给定的电化学电池模型基于单粒子模型。