[发明专利]用于估计电池模型参数的方法和系统

说明书

公开了一种用于估计电池模型参数的方法和系统。根据基于电池的降阶电化学模型的状态变量的电池的性能变量来操作具有牵引电池的动力传动系统。通过估计器基于所述电池模型来估计所述状态变量。通过估计器基于所述电池模型来更新所述电池模型的表征所述状态变量相对于电池操作状况的动态特性的参数。

技术领域

本发明涉及用于以下操作的电池模型：估计表征电池的动态响应的电池模型参数；使用电池输入电流和测量的电池电压从估计的参数值估计状态变量；估计包括电池可用功率极限和电池荷电状态(SOC)的性能变量；使用性能变量控制电池系统。

背景技术

针对控制的模型是用于基于电池模型的控制设计的先决条件。随着系统复杂性的增加，输出反馈方法已经不足以获得期望的系统性能。应该开发快速且精确的针对控制的模型来利用基于模型的控制方法。现有的电池管理算法依赖于利用实验数据进行校准的基于图的控制(map-based control)或使用等效电路模型的基于模型的控制。当系统复杂性高时，基于图的控制要求较高自由度的校准图。此外，图的数量应该多到覆盖宽范围的电池SOC和温度变化。总体上，电池响应依赖于电池操作的时间历史。因此，基于图的控制在表示所有可能的电池操作方面是有局限的。基于等效电路模型的控制方法在计算上是高效的，但是不能直接表示电化学现象。此外，当需要提高模型的预测精确度时，也需要增加模型的复杂性。在此情况下，计算上的优势显著地降低。

发明内容

在实施例中，提供了一种用于降阶电化学电池模型的电池模型参数估计方法。降阶电池模型从全阶电化学电池模型被推导出。所述降阶模型包括单个常微分方程，以通过电流输入对中慢的电化学动态特性以及瞬时电压降进行仿真。两个模型参数(有效扩散系数和有效内电阻)被引入以对相应的动态特性进行建模。通过对输入电流曲线和测量的输出电压曲线进行处理来在电池寿命期间或根据操作状况更新电池模型参数。基于电池的性能变量来操作具有电池的系统(诸如动力传动系统)。性能变量包括电池荷电状态和可用的电池功率极限。电池可以是锂离子(Li-ion)电池。从估计的由锂离子浓度表示的状态变量估计性能变量，所述锂离子浓度表示正电极和负电极的电化学动态特性。

在实施例中，一种用于具有锂离子(Li-ion)牵引电池组的动力传动系统的方法包括：估计由常微分方程表示的降阶电化学电池模型的模型参数，以捕捉电池组的正电极和负电极的电化学动态特性。所述方法基于采用并修改电极平均模型的结构的降阶电池模型。所述方法可包括估计电池单元的有效锂离子浓度以估计电池组的电池状态变量、端电压响应、可用功率和荷电状态。所述方法包括更新电池模型的参数的值以捕捉电池寿命期间的电池动态特性改变和容量衰退。

在实施例中，一种用于具有牵引电池的动力传动系统的方法包括：根据基于电池的降阶电化学模型的状态变量的电池的性能变量来操作动力传动系统，其中，所述状态变量由估计器基于所述电池模型来估计。通过估计器基于所述电池模型来更新所述电池模型的表征所述状态变量相对于电池操作状况的动态特性的参数。

在本发明的实施例中，一种用于具有牵引电池的动力传动系统的系统包括控制器，控制器被配置为：根据基于降阶电化学电池模型的状态变量的电池性能变量来操作动力传动系统，使用估计器基于所述电池模型来估计所述状态变量，并使用估计器更新所述电池模型的表征所述状态变量相对于电池操作状况的动态特性的参数。

根据本发明的一个实施例，估计器是基于所述电池模型的扩展卡尔曼滤波器，并且控制器被配置为使用扩展卡尔曼滤波器基于输入电流曲线和测量的输出电压曲线来更新所述电池模型的参数。

根据本发明的一个实施例，所述电池模型的参数包括有效扩散系数和有效内电阻中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，电池的所述性能变量包括电池的荷电状态和电池的可用功率极限中的至少一个。

根据本发明的一个实施例，控制器还被配置为使用估计器从测量的电池电压估计所述状态变量。