[发明专利]电池组的电池单元的容量的自动估计方法

说明书

本发明涉及一种用于估计电池单元的容量的方法，所述方法包括：函数G_SVM的自动学习(102、212)，函数G_SVM根据前一时刻k3‑1的容量C_n,k3‑1和至少一个与所述电池单元的容量随时间的变化相关联且在时刻k3测量的物理特征cc_1,k3返回容量C_n,k3，该自动学习包括对学习数据库执行(108)监督式学习算法，该学习数据库包含容量数值以及对于每个容量数值在相同时刻测量的所述物理特征的数值和容量的前一数值，以及一旦学习了所述函数G_SVM，在之前的时刻k3+1，通过使用由以下关系式限定的状态模型来计算(190)容量C_n,k3+1的预测值：C_n,k3+1＝G_SVM(C_n,k3,cc_1,k3+1)。

技术领域

本发明涉及电池组的电池单元的容量的自动估计方法和该电池单元的充电状态的自动估计方法。本发明还涉及数据记录介质和用于实施这些方法的电池组管理系统。本发明还涉及包括该电池组管理系统的机动车辆。

背景技术

已知的用于估计电池组电池单元的容量的方法包括：

a)在时刻k获取所测量的该电池单元的充电或放电电流强度i_k，

b)通过使用卡尔曼滤波器估计电池组在时刻k3的容量C_n,k3，该估计包括：

·借助于状态模型计算对容量C_n,k3的预测值，该状态模型将容量C_n,k3关联到该同一电池组在前一时刻k3-1的容量C_n,k3-1，然后

·在时刻k3获取由以下关系式限定的可测量物理量z_k3：

其中，k是最接近时刻k3的时刻，N是大于或等于1的整数，z_k3在N等于1时等于i_k-1，

·借助于观测模型计算可测量物理量z_k3的预测值以及

·根据所获取的物理量z_k3与借助于观测模型计算的预测值之间的差值来修正容量C_n,k3的预测值。

这样的方法尤其在以下文献的第3部分的第4.2.2章描述：L.Plett,et al.:Extended Kalman filtering for battery management systems of LiPB-based HEVbattery packs,journal of Power Sources,2004,page 252-292。在下文中该文献用缩写“Plett 2004”指代。

还由US2006/111854A1和US2014/058595A1已知现有技术。

在Plett 2004中，用于估计容量的状态模型为C_n,k3-1＝C_n,k3+w_k3，其中w_k3是中心的高斯白噪声。

在Plett 2004中描述的方法正确地运行。然而，期望的是进一步改善电池组电池单元容量的估计的精度。

发明内容

本发明旨在通过提出一种电池单元容量的自动估计方法来满足该期望，该方法包括：a)在时刻k获取所测量的所述电池单元的充电或放电电流强度i_k，b)通过使用卡尔曼滤波器估计所述电池单元在时刻k3的容量C_n,k3，该估计包括：