[发明专利]用于锂离子电池的适应性电池参数提取和SOC评估

说明书

技术领域

本发明总体涉及一种用于评估电池参数的系统和方法，更具体地，涉及一种用于适应性地从锂离子电池提取六个内部参数以基于电池开路电压提供可靠的电池充电状态（SOC）评估的系统和方法。

背景技术

电动车辆正变得越来越普及。这些车辆包括混合动力车辆，诸如增程电动车（EREV），其组合电池和主动力源，诸如内燃机、燃料电池系统等，以及纯电力车辆，诸如电池电动车（BEV）。所有这些类型的电动车采用包括多个电池单元的高压电池。这些电池可以是不同的电池类型，诸如锂离子、镍金属氢化物、铅酸等。用于电动车辆的典型高压电池可包括196个电池单元、提供大约400伏特。该电池可以包括各个电池模块，其中每个电池模块可包括一定数量的电池单元，诸如12个单元。各个电池单元可被串联地电联接，或者一组单元可被并联地电联接，其中在模块中的多个单元被串联连接以及每个模块被并联地电联接至其他模块。不同的车辆设计包括不同的电池设计，其为了特定应用而采用各种不同的折衷和优势。

电池在为电动车辆和混合动力车辆提供动力中起着重要的作用。电池控制和功率管理的有效性对车辆性能、燃料经济、电池寿命以及乘客舒适性是必需的。对于电池控制和功率管理，电池的两种状态，即，充电状态（SOC）和电池功率，需要被预测或评估，以及实时监控，因为它们在车辆运行期间是不可测量的。电池充电状态和电池功率可以通过使用电池等效电路模型来评估，该电池等效电路模型通过使用电池的端电压和电流来限定电池的开路电压（OCV），电池的欧姆电阻以及包括电阻和电容的RC对。因此，两种电池状态都必须从电池端电压和电流评估的电池参数中获得。少数电池状态评估算法已经在现有技术中通过使用不同的方法论而开发，并且一些算法已经在车辆中实施。

众所周知，电池动态通常是非线性的并且高度依赖于电池运行条件。然而，对于机载（onboard）电池参数评估，具有少量频率模式的线性模型被用于近似特定应用的电池主导动态，诸如功率预测或SOC评估。其原因主要是由于可用于机载应用的有限的计算能力和存储器。事实上，即使存在无限的计算能力和存储器，也不能保证在具有尽可能多频率模式的复杂模型中的所有电池参数的精确评估，因为信号的提取（正常情况下是电池端电压和端电流）是有限的。因此，对于特定应用，只要由模型的不确定性引发的评估误差在可接受的范围内，那么在一个模型中包括所有的频率模式是既不现实也没有必要的。

为了最小化存储器和计算成本，简单的电池模型是优选的。另一方面，不同的应用需要被不同的频率模式特征化。例如，以电池的高频电阻为特征的特征频率比以电池功率变化为特征的特征频率要高很多。具有有限频率模式的简单模型不可避免地引入了误差和不确定性，因为其不能全面包括对于各种不同应用的所有特征频率。

美国专利申请号No. 11/867,497，其于2007年10月4日提交、现在以公开号No. U.S.2009/0091299公开、名称为“Dynamically Adaptive Method For Determining State of Charge of 电池”（用于确定电池充电状态的动态适应性方法）、被转让给本发明的受让人并在此引入参考，该申请公开了一种通过使用四个电池参数，即，电池OVC，欧姆电阻，以及RC对的电阻和电容来确定电池充电状态和电池功率的方法。

锂离子电池已经被证明是混合动力电动车辆的希望。为了更好地控制长电池寿命和良好燃料经济性的混合动力电动车辆中的推进电池系统，例如OCV，欧姆电阻，电池电容等的知识是非常重要的。尤其地，OCV用于评估电池充电状态（SOC），其是电池控制的关键性指标。

对于一些锂离子电池，例如纳米磷酸盐基锂离子电池，由于从OCV到电池SOC的平面映射曲线，现有参数评估算法不同地给出了精确且鲁棒的SOC评估。在这些类型的电池中，对于本领域技术人员众所周知的已知为扩散的化学现象导致电池的开路电压的评估在没有电流从电池汲取时与其实际开路电压不同。例如，对于每10%的SOC变化，OCV变化小于20 mV。因此，在没有电流从电池汲取且电池SOC恒定时，评估的开路电压和实际电池开路电压之间的差是显著的，其导致电池SOC评估中的误差。