[发明专利]用于监测卡尔曼滤波器的稳定收敛行为的方法和设备

说明书

本发明涉及一种用于监测卡尔曼滤波器(KF)的稳定收敛行为的方法，所述方法估计能量存储系统(特别是电池单元(BZ))的状态和/或参数，其中，将由所述卡尔曼滤波器(KF)提供的关于所述能量存储系统的至少一个状态和/或一个参数的协方差行为与所述状态和/或参数的对应目标协方差行为进行比较，针对所述能量存储系统的具有超过所述对应目标协方差行为的协方差行为的每个状态和/或每个参数将所述卡尔曼滤波器(KF)自动停用。

技术领域

本发明涉及一种用于监测卡尔曼滤波器的稳定收敛行为的方法和设备，其估计能量存储系统(特别是电池单元)的状态和/或参数。

背景技术

电池管理系统用于确保存储在能量存储器或电池中的能量的最佳使用。电池管理系统还主要用于保护电池免受例如由于充电过程执行得太快而造成的损坏。电池管理系统包括电子闭环控制电路，其监测和控制可充电电池和电池的充电和放电。例如，可以在电动车辆或光伏装置中设置电池管理系统，以便使用电能存储器并以最佳方式保护其免受损坏。常规电池管理系统部分地使用卡尔曼滤波器来估计电池的状态。电池具有至少一个电池单元。通过电池模型来复制电池单元的行为。可以通过电等效电路图来复制电池的动态行为。此外，电池的建模可以例如通过所谓的黑盒模型来实现。

图1示出例如锂离子电池单元的电等效电路图以及包含在等效电路中的部件的相关阻抗级数。因此，图1所示的等效电路形成电池单元的电池模型，利用该电池模型可以确定电池单元的行为，例如频率行为。在根据图1的电池模型中，电感L、内阻R_i、诸如扩散电容的电容连接在两个连接端子之间。随着频率的变化，等效电路或电池模型的复阻抗Z的虚部和实部发生变化。由于等效电路中的部件数目还规定了系统的必要状态的数目，所以在常规电池模型的情况下实现了简化。例如，使用仅包括内阻R_i、内阻R_i与组合RC构件的组合或内阻R_i与用于模拟kHz频率范围的第一RC构件和用于模拟Hz频率范围的另一RC构件的组合在内的等效电路。

常规电池模型BM仅允许估计状态，例如电池单元的荷电状态SoC。电池单元参数，例如内阻或电池单元电容在广义上假设为恒定的，所以不考虑电池单元参数的动态变化。因此，在常规方法的情况下，不能观察到电池单元的电池单元参数。例如，在常规方法的情况下，电池单元参数(例如电池单元的内阻)的变化不能被检测到或者需要复杂的测量。其原因主要在于自适应系统的非确定性行为。这会导致常规电池管理系统发散并且在不确定的时间段之后变得不稳定。

卡尔曼滤波器KF可用于估计能量存储系统(例如，电池单元)的状态和/或参数。然而，该卡尔曼滤波器KF不能以不稳定的方式操作。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种能够监测卡尔曼滤波器的稳定性的方法和设备。

根据本发明，该目的通过具有下述特征的方法实现。

因此，本发明提供了一种用于监测卡尔曼滤波器的稳定收敛行为的方法，该方法估计能量存储系统(特别是电池单元)的状态和/或参数，其中，将由所述卡尔曼滤波器提供的关于所述能量存储系统的至少一个状态和/或参数的协方差行为与所述状态和/或参数的相应期望协方差行为进行比较，其中，针对所述能量存储系统的所述协方差行为超过所述相应期望协方差行为的每个状态和/或每个参数，自动将所述卡尔曼滤波器停用。

根据另一方面，本发明还提供一种稳定性监测设备。

根据另一方面，本发明提供了一种用于检测至少一个电池单元的电池单元状态和电池单元参数的方法，所述方法包括以下步骤：

确定双卡尔曼滤波器的状态估计器的噪声分量，并且基于所述电池单元的与所述电池单元的至少一个电池单元特性变量相关的特性参数行为来确定所述双卡尔曼滤波器的参数估计器的噪声分量，以及

基于所确定的噪声分量，通过所述双卡尔曼滤波器来使所述电池单元状态和所述电池单元参数适应于所述电池单元的指定电池模型。