[发明专利]用于确定电池剩余使用寿命的方法和系统

说明书

用于确定电池剩余使用寿命的方法和系统，本发明涉及一种用于确定车辆(1)的推进电池(2)的剩余使用寿命的方法，所述方法包括：根据所述电池(2)的充电事件的电压数据来构建(S102)电压特征向量(204)；将所述电压特征向量映射(S104)到包括不同电池老化机制的老化模式分布的电池健康状态模型(206)，以确定所述电池的健康状态参数(210)和当前老化模式分布(211)；使用物理老化模型(212)且以所述健康状态参数和所述当前老化模式分布作为所述物理老化模型的输入来预测(S106)所述剩余使用寿命(RUL)。

技术领域

本公开涉及一种用于确定车辆的推进电池的剩余使用寿命(remaining usefullifetime)的方法。本公开还涉及一种对应的系统、控制单元和计算机程序。尽管将针对卡车形式的车辆来描述该方法和系统，但该方法和系统也可有效地包括在其它的交通工具类型中，例如公共汽车、轻型卡车、乘用轿车、建筑设备、船舶和工业设备，只要它们至少部分是电推进的即可。

背景技术

电池正在成为向车辆提供推进动力的更常见的动力源。这样的电池是可充电电池并且由多个电池单体组成，这些电池单体可以串联和/或并联连接，形成用于车辆的完整电池组。

在电动车辆的能量管理中，通常监测电池健康状态。健康状态可用于预测电池的未来性能，因此，有准确的方法来估计健康状态是很重要的。例如，随着时间的推移以及使用，锂离子电池单体将损失容量并经历电阻增加，从而限制可用的能量和功率。

电池的未来性能可能与电池的剩余使用寿命有关。可以至少部分地基于某个预定的未来健康状态来确定剩余使用寿命。

关于剩余使用寿命的知识可以用于规划电池系统的使用和维护。因此，对剩余使用寿命的更准确的确定提供了更及时的维护和对电池的更好的规划使用，这可以增加电池寿命。因此，希望改进对用于车辆的推进电池的剩余使用寿命的预测。

发明内容

本发明的目的是提供一种改进的用于确定车辆的推进电池的剩余使用寿命的方法。

根据本发明的第一方面，该目的通过下文所述的方法来实现。

根据本发明的第一方面，提供了一种用于确定车辆的推进电池的剩余使用寿命的方法。该方法包括：根据电池的充电事件的电压数据来构建电压特征向量(voltagefeature vector)；将该电压特征向量映射到电池健康状态模型以确定电池的健康状态参数和当前老化模式分布，该电池健康状态模型包括不同电池老化机制的老化模式分布(aging mode distribution)；使用物理老化模型且以所述健康状态参数和所述当前老化模式分布作为该物理老化模型的输入来预测剩余使用寿命。

通过不仅确定健康状态参数而且还确定电池的当前老化模式分布，所提出的方法允许确定更可靠的剩余使用寿命。当前老化模式分布提供了哪些老化机制对电池老化起到促成作用以及老化到何种程度的预测分布。由于不同的老化机制在不同程度上影响剩余使用寿命，因此，包括这样的信息使得所述物理老化模型能够预测更可靠的剩余使用寿命。

换言之，本发明至少部分地基于以下认识：即，健康状态可能取决于电池的主要老化机制而不同地恶化。不同的老化机制通常促成电池的不同老化速率。因此，发明人意识到，了解电池的物理老化机制及它们对老化的促成作用(contribution)可以在预测剩余使用寿命方面提供改进的准确性。

所述电压特征向量包括以下特征：这些特征能够从充电事件中提取，并且可以用于机器学习模型，例如人工神经网络(包括卷积神经网络)，或者用于预测健康状态参数和所述老化模式分布的其它拟合的经验模型。这样的电压特征例如可以是电压频率、电压峰值电平、电压均方根、电压梯度、电压标准偏差或方差、或本领域本身已知的其它特征，并且可以从所记录的电压值的整个序列到只是几个样本变动。例如，它可以是以固定量的荷电状态百分比为步长的电压样本。通常，特征是人工神经网络的输入。