[发明专利]双自我学习式电池估测系统及方法

说明书

一种双自我学习式电池估测系统，适用于电连接电池组，并包含电池模型、健康状态自我学习装置，及电量自我学习装置。所述电池模型存储开路电压值相对于电池电量值、电池状态值的相关数据，并用于输出所述开路电压值。所述健康状态自我学习装置根据所述电池组的量测电压值及量测电流值、所述开路电压值估算目前的所述电池状态值。所述电量自我学习装置根据所述量测电压值、所述量测电流值、所述开路电压值及所述电池状态值估算目前的所述电池电量值。通过设计运用量测数据及内置存储数据进行自我学习运算，可以增进估测精准度，而通过设计资源共享，可以减少重复运算而大幅降低使用资源及运算成本。

技术领域

本发明涉及一种电池估测系统及方法，特别是涉及一种双自我学习式电池估测系统及方法。

背景技术

随着电动汽车的发展，作为动力主要来源的电池即为目前发展重点，通过正确地估测电池的残电量以及健康状态，才能准确计算正确的续航里程数，避免残电量及续航里程数错误而造成汽车无法正常运作甚至是抛锚等困扰。

目前常见的电池健康状态估测方法有加载电压法、库伦估测法、内阻侦测法，但上述方法都会有误差累积、不够准确的问题，虽一般在稳定条件下施加固定电流即可算出电池健康状态，然而在实际的电动车使用环境下，并不可能提供所述稳定条件，导致实际上准确估测电池健康状态具有极大困难性。

常见的电池残电量估测方法为电流积分方法及电压测量方法，然而，同样地，虽在稳定放电条件下，上述方法可以得到不错的估测准确度，但在实际的电动车使用环境下无法提供所述稳定放电条件，因此，导致上述方法分别会因为电流积分误差累积、电池阻抗压降失真等问题而造成结果不准确，而针对上述问题所开发的补偿技术又过于复杂，导致补偿成本过高。

发明内容

本发明的第一目的在于提供一种能提升估测准确度且降低运算成本的双自我学习式电池估测系统。

本发明的双自我学习式电池估测系统，适用于电连接电池组，并包含电池模型、健康状态自我学习装置，及电量自我学习装置。

所述电池模型存储开路电压值相对于电池电量值、电池状态值的相关数据，并用于输出所述开路电压值。

所述健康状态自我学习装置适用于电连接所述电池组及所述电池模型，接收所述电池组的量测电压值及量测电流值、所述开路电压值，并至少根据所述量测电压值、所述量测电流值及所述开路电压值估算目前的所述电池状态值。

所述电量自我学习装置适用于电连接所述电池组、所述电池模型及所述健康状态自我学习装置，接收所述量测电压值、所述量测电流值、所述开路电压值及所述电池状态值，并至少根据所述量测电压值、所述量测电流值、所述开路电压值及所述电池状态值估算目前的所述电池电量值。

本发明的双自我学习式电池估测系统，所述健康状态自我学习装置包括健康延迟单元、健康预测单元、健康杂讯单元及健康更新单元。

所述健康延迟单元接收健康估算杂讯及所述电池状态值并延迟输出为延迟健康估算杂讯及延迟电池状态值。

所述健康预测单元接收所述量测电压值、所述量测电流值及所述开路电压值，并至少根据所述量测电压值、所述量测电流值及所述开路电压值输出电池状态预估值。

所述健康杂讯单元接收所述量测电压值、所述量测电流值、所述电池状态值、所述开路电压值及所述延迟健康估算杂讯，并至少根据所述量测电压值、所述量测电流值、所述电池状态值、所述开路电压值及所述延迟健康估算杂讯输出所述健康估算杂讯及健康杂讯比值。

所述健康更新单元接收所述电池状态预估值、所述延迟电池状态值及所述健康杂讯比值，并根据所述电池状态预估值、所述延迟电池状态值及所述健康杂讯比值输出所述电池状态值。

本发明的双自我学习式电池估测系统，所述健康杂讯单元具有健康杂讯预测模块、健康量测杂讯模块及健康杂讯计算模块。