[发明专利]蓄电池的充放电曲线估计装置及充放电曲线估计方法在审
申请号: | 201980040080.4 | 申请日: | 2019-06-14 |
公开(公告)号: | CN112368588A | 公开(公告)日: | 2021-02-12 |
发明(设计)人: | 有马理仁;鬼木直树 | 申请(专利权)人: | 大和制罐株式会社 |
主分类号: | G01R31/387 | 分类号: | G01R31/387;H01M10/42;H01M10/48;H02J7/00 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 金兰 |
地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 蓄电池 放电 曲线 估计 装置 方法 | ||
1.一种充放电曲线估计装置,其特征在于,
包括:
初始函数导出部,导出成为初次的校正对象的初始开路端电压函数以及初始阻抗函数的近似曲线,并设定为事前估计函数;
充电部,探测二次电池的充电状态,使二次电池在直到预先确定的充电上限电压为止的范围内进行充电;
放电部,对所述二次电池电连接负载,并从所述二次电池放电电力;
测定部,在基于所述充电部或放电部的充放电开始之后,以固定时间的周期,测定充放电电压以及充放电电流;
SOC算出部,与充放电电压的测定同时地算出SOC值;以及
估计运算处理部,求取根据所述事前估计函数求出的事前估计电压与实测到的电压的估计误差,使用所算出的估计误差和电流值,通过使用了以预先确定的学习率LR和校正幅度σ为项的高斯函数的校正式,使用高斯函数来校正开路端电压值和阻抗值进而求出事后估计值,并基于所算出的事后估计值来校正所述事前估计函数,设定新的事前估计函数,估计充放电曲线。
2.一种充放电曲线估计方法,其特征在于,
进行如下处理:
初始函数导出处理,导出成为初次的校正对象的初始开路端电压函数OCV(SOC)以及初始阻抗函数Z(SOC)的近似曲线,并设定为事前估计函数;
稳定化处理,使电池温度适应于周围温度;
充放电处理,在所述稳定化处理之后实施,放电至放电下限电压或充电至充电上限电压;
实测处理,在所述充放电处理的期间,以固定时间的周期,测定充放电电压Vmeas和充放电电流I,同时算出SOC值即充电率,其中,充放电电压Vmeas和充放电电流I定义为充电时为正、放电时为负;
电压事前估计处理,在所述实测处理之后实施,根据所述事前估计函数,利用电流值I、SOC值,求出事前估计电压值
[数学式1]
估计误差算出处理,求出实测出的电压Vmeas与事前估计电压值
[数学式2]
之差即估计误差
[数学式3]
事后估计值算出处理,使用所算出的估计误差和电流值,根据预先确定的规定的学习率LR和校正幅度σ,通过使用了高斯函数的校正式(1)、(2)来校正开路端电压值和阻抗值,作为事后估计值,求出事后估计开路端电压值
[数学式4]
以及事后估计阻抗值
[数学式5]
[数学式6]
所述μ是高斯函数的校正峰顶位置,是测定出被实测到的电压Vmeas的定时的SOC值;以及
事后估计近似曲线导出处理,基于所算出的事后估计值,导出新的开路端电压函数以及阻抗函数的事后估计近似曲线,
所述充放电曲线估计方法具有:机器学习处理,将所述事后估计近似曲线设定为新的事前估计函数,
将所述实测值测定处理和机器学习处理反复进行规定次数,
根据求出的开路端电压函数以及阻抗函数的近似曲线,基于
[数学式7]
V(SOC)=OCV(SOC)+IZ(SOC),
来估计充放电曲线。
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