用于在线确定电池的充电状态和健康状态的方法和装置

摘要

本发明涉及用于在线确定电池的充电状态和健康状态的方法和装置。公开了一种用于确定在呈现动态充电和放电环境的平台上电池的充电状态(SoC)和健康状态(SoH)的在线方法和装置。可通过使用电池动态模型连同所测量的端子电压、电流和温度一起来在线估计休息开路电压(OCV)。然后可以根据该估计的OCV来确定SoC和SoH。该方法和装置可以以实时方式估计电池的SoC和SoH而不需要a)使电池系统从服务断开，b)等待预定义的休息时间，以及c)使电池去极化。

说明书

背景技术

本发明涉及用于确定电池的充电状态(SoC)和健康状态(SoH)的装置 和方法，更特别地是，涉及在动态充电和放电环境中在线(online)确定电池SoC 和SoH的装置和方法。

可再充电电池是近来新兴的微电网、电动车辆(EV)、插电式混合动力车 辆(PHEV)和多电飞机(MEA)系统的关键元件。这些平台需要电池的频繁 充电和放电。为了可靠的操作以及维持电池寿命，知道电池充电状态(SoC)和 主流电池的健康状态(SoH)的准确知识是强制性的。主流电池容量是SoH的 先行指标。

现有技术提供了若干SoC和SoH确定技术。然而，这些技术仅能当电池 处于离线(offline)模式，即在实验室环境中，或者它不被用于支持主机环境中 的充电和放电功能时被应用。由于在在线模式中发生的、动态充电/放电条件下 的电池的异常行为，这些技术或是不合适，或是不能提供准确的结果。

用于确定SoC的最基本的技术是基于电池开路或休息电压(OCV)测量。 该OCV典型地被定义为在电池已经处于无负载或充电的休息状态达预定时间 (从最小30分钟到数小时)之后的电池端子(terminal)电压。在许多锂离子和 其他电池化学成分的情况下，OCV随着SoC而变化因而不能用于计算SoC。图 1提供了在0、25和45℃处GS Yuasa 28V，40Ah锂离子电池的OCV-SoC的相 关性的例子。该图指示了在大约10％SoC到100％SoC范围内SoC和OCV之 间的接近线性的关系。OCV相对于SoC的曲线通常可从电池/电池单元(cell) 的供应商处获得，或可通过实验室测试研发得出。通过使用这种方法，已经研 发出具有比+/-5％SoC更好的准确度的算法。然而，这种方法不适用于在动态充 电/放电环境中的在线SoC确定，在这种环境中由于极化现象，休息的电池电压 不大可能获得。在图2A和2B中示出了极化现象，其显示了对于重复的10A负 载脉冲的电池响应。电池电压的插入的放大曲线描绘了移除负载后的突然电压 跳跃，紧跟着是慢得多的电压恢复，从而导致很长的等待时间来捕获休息的电 池电压。在在线环境中等待时间通常是不现实的。

电池容量随着使用和日历时间而逐渐减少。如果电池的容量减少了50％， 与它初次部署时相比较，在100％SoC它将仅具有一半的能量。因而，单独SoC 测量不足以确保系统中的电池的有效操作。还应该监控作为SoH的主要指标的 电池容量。

在现有技术中，存在预测电池容量的方法，但是所有这些方法都仅能够离 线实施并需要等待时间以使电池达到均衡状态。如在美国专利号7,576,545中描 述的，可以通过部分充电/放电来确定电池的满容量。这个方法以已知的SoC状 态开始并且，在增加或减少了已知量的能量之后，测量电池的休息开路电压来 计算新的SoC。接着可以通过等式(1)使充电/放电能量(ΔE)与SoC的变化 (ΔSoC)相关来获得满容量(C_full)。

C_full*ΔSoC＝ΔE    ----------(1)

其中ΔSoC＝|SoC_after-SoC_before|。但是，在部分充电/放电后，休息开路 电压需要通过去极化/预定义休息时间来获得，因而中断了系统操作。当电池是 在线时，这并不现实。

如可以看到的，需要一种确定电池的SoC和SoH的在线技术。

发明内容

在本发明的一个方面，一种用于确定电池的充电状态和健康状态的系统包 括：测量部，其具有电压传感器、电流传感器和温度传感器，该测量部适于从 电池获取测量结果；电源，其经由电源开关连接到电池；负载，其经由负载开 关连接到电池；以及计算机，其适于从测量部接收测量结果，该计算机具有适 于断开和闭合电源开关和负载开关的控制卡，该计算机适于在线计算开路电压 而不需要电池休息时间。

在本发明的另一方面，一种用于在不需要电池休息时间的情况下在线确定 电池开路电压的方法包括：对电池充电或放电；通过使用等式V_OC＝V_BAT+ΔV_R+ΔV_P来计算开路电压，其中V_BAT是电池端子电压，ΔV_R是由于电池电阻引起 的电压降，和ΔV_P是由于极化现象引起的电压降；以及使用所计算的开路电压 和电池温度来确定充电状态。

在本发明的另一方面，一种用于确定电池的健康状态的方法，包括：通过 对电池进行充电或放电来估计电池的满容量；使用等式V_OC＝V_BAT+ΔV_R+ ΔV_P计算开路电压，其中V_BAT是电池端子电压，ΔV_R是由于电池电阻引起的电 压降，和ΔV_P是由于极化现象引起的电压降；使用所计算的开路电压和电池温 度来确定充电状态；以及使充电或放电能量与充电状态的变化相关并推断得到 满电池容量；跟踪作为时间的函数的电池的满容量；以及确定电池的满容量是 否已经下降了预定量。

参考下面的附图、描述和权利要求，本发明的这些和其他特征、方面和优 点将变得更好理解。

附图说明

图1是示出如本领域已知的休息电池电压相对于电池充电状态的关系图；

图2A是示出在动态负载条件下电池端子电压的图；

图2B是图2A的图的特写部分；

图3是示出由于极化现象引起的随着时间的电压恢复的图；

图4是示出示例性查找表的图表；

图5是示出根据本发明的示例性实施例的用于确定SoC和SoH的系统的 原理图；

图6是示出根据本发明的示例性实施例的包括与两个RC分支串联的电阻 (R_s)的电池模型的原理图；

图7示出是根据本发明的示例性实施例的用于确定电池SoC的方法的流 程图；

图8是示出根据本发明的示例性实施例的用于测量电池容量的方法的流 程图；

图9是示出根据本发明的示例性实施例的用于确定电池SoH的方法的流 程图。

具体实施方式

下面详细的描述是执行本发明示例性实施例的目前考虑的最佳模式。因为 本发明的范围已经被附加的权利要求书最好地限定，所以该描述不被看作具有 限定意义，而是仅仅为了阐释本发明的一般原理。

下面描述各种创造性的特征，它们中的每一个可以独立于另一个使用，或 者与其他特征结合使用。

概括地，本发明的实施例提供了一种用于确定在呈现动态充电和放电环境 的平台上电池的充电状态(SoC)和健康状态(SoH)的在线方法和装置。可通 过使用电池动态模型连同所测量的端子电压、电流和温度一起来在线估计休息 开路电压(OCV)。然后可以根据该估计的OCV来确定SoC和SoH。该方法和 装置可以以实时方式估计电池的SoC和SoH而不需要a)使电池系统从服务断 开，b)等待预定义的休息时间，以及c)使电池去极化。

如下所描述的本发明的方法可以通过使用如图5中所示的组件来实现。电 池监控系统10可以包括电池12，该电池12可包括单个电池单元或多个串联和 并联的电池单元。系统10可进一步包括固定或可编程的电源14，用于对电池 12进行部分或满充电，其通过可控开关16跨接在电池12。系统10还可包括阻 性负载或可编程电子负载18，用于使电池12以恒定电流或预定义的电流形状放 电，其通过可控开关20跨接在电池12。测量部22可包括电流计或电流传感器 24、电压计或电压传感器26和温度传感器28以感测并馈送测量结果到数据采 集系统(DAQ)30。系统10可进一步包括计算机或处理器32，其包括数据采 集系统30、非易失性存储器(NVM)34来存储查找表和数据，处理器36来执 行该方法以及显示器38来显示电池性能数据。数据采集系统30可包括采样和 保持电路、A/D转换器和非扩散滤波器(未示出)来消除传感器噪声。计算机 32可通过借助控制卡40控制开关16、20来控制电池12的充电和放电循环。

本发明的示例性实施例提供用于在线计算休息开路电压的方法。该在线方 法可使用电池动态模型连同所测量的端子电压、电流和温度一起来估计开路电 压。电池模型可以是任一表示电池特性的线性/非线性等效电气模型。电池模型 可以包括与非独立电压源串联的电阻、电容和电感。模型参数可以通过脉冲电 流充电/放电来识别。为了开发该模型，可以在不同温度对一定范围的充电/放电 电流执行测试。电池开路电压可以通过使用与该模型相关的等式(2)来在线计 算。SoC可以通过查找表/代数方程使用所计算的OCV和温度来估计。

V_OC＝V_BAT+ΔV_R+ΔV_P        -----------------(2)

其中V_BAT-电池端子电压，

ΔV_R-由于电池电阻引起的电压降，和

ΔV_P-由于极化现象引起的电压降。

参考图6，这些值可以使用例如表示锂离子电池特性的电气模型来计算。 如图6所示，该电池模型可包括与两个RC分支串联的电阻(R_s)。每个RC分 支可包括电阻和电容的并联组合。

电池端子电压(V_BAT)可通过使用可跨接在电池端子的电压感测设备来测 量。

由于电池内电阻引起的电压降(ΔV_R)可以使用下面的等式来计算：

ΔV_R＝I*R_s        ---------------(3)

其中R_s-电池内电阻，和

I-通过电池端子的电流。

如图6所示，极化现象可以通过使用串联的两个RC分支来表示，并由于 该极化引起的压降可以通过使用下面的等式来计算

${\mathrm{\Delta V}}_P=I*[\left(\frac{R_{\mathrm{st}}}{1+(R_{\mathrm{st}}·C_{\mathrm{st}})s}\right)+\left(\frac{R_{\mathrm{lt}}}{1+(R_{\mathrm{lt}}·C_{\mathrm{lt}})s}\right)]---\left(4\right)$

其中R_st和C_st是第一RC分支的元件，该第一RC分支表示就在将电池保持 休息之后的短时间内的极化现象。

R_lt和C_lt是第二RC分支的元件，该第二RC分支表示就在将电池保持休息 之后的长时间内的极化现象。

因而等式(2)可以按照如下写出：

$V_{\mathrm{oc}}=V_{\mathrm{BAT}}+I*R_s+I*[\left(\frac{R_{\mathrm{st}}}{1+(R_{\mathrm{st}}·C_{\mathrm{st}})s}\right)+\left(\frac{R_{\mathrm{lt}}}{1+(R_{\mathrm{lt}}·C_{\mathrm{lt}})s}\right)]---\left(5\right)$

初始电池参数可以根据就在移除负载之后的电池响应来估计。如在前面部 分所讨论的，电压的突然跳跃是由于电池的内电阻(R_s)引起的并且可以根据 等式(6)来估计。

$R_s=\left|\frac{V_{{\mathrm{BAT}}_{\mathrm{afterloadr>}}}-V_{{\mathrm{BAT}}_{\mathrm{withload}}}}{I}\right|---\left(6\right)$

如图3所示，由于极化现象引起的缓慢的电压恢复可以通过等式(7)最 佳拟合。

v(t)＝a.e^bt+c.e^dt    ______________(7)

电池极化参数(R_st，C_st，R_lt和C_lt)可以根据如下的等式(7)的系数a、b、 c和d来计算。

$R_{\mathrm{st}}=\frac{a}{I}---\left(8\right)$

$C_{\mathrm{st}}=\frac{1}{b*R_{\mathrm{st}}}---\left(9\right)$

$R_{\mathrm{lt}}=-\frac{c}{I}---\left(10\right)$

$C_{\mathrm{lt}}=-\frac{1}{d*R_{\mathrm{lt}}}---\left(11\right)$

可在不同的操作温度，针对不同的负载，在不同的SOC水平重复这个过 程。最佳适合的参数可使用任一电路模拟器通过电路模拟来识别和验证。对于 一个新的28V、40Ah的锂离子电池，这些值如下：

R_s＝0.01388Ohms；

R_st＝0.01394Ohms；

C_st＝11031.218F；

R_lt＝0.01531Ohms；以及

C_lt＝4662154.6F。

这些电池参数随着电池的使用和老化而变化。这些参数可以每隔一定间隔 通过实时监控和存储针对不同的系统负载的电池数据来估计。

本发明的实施例还公开了由于循环和老化引起的电池参数变化而引起的 在线模型更新的方法。为了这个目的，电池的表征可通过监控对于适当的系统 负载的响应来在线执行；电压、电流和温度是在这个过程中使用的参数。

现在参考图7，描述了根据本发明的示例性实施例的用于确定电池充电状 态的方法50。在步骤51，可以测量OCV并可以确定初始SoC。在这时，因为 电池已经处于休息状态，所以极化可能不是问题。在步骤52，可以开始电池的 充电/放电并且，在步骤53，可以测量电池端子电压、充电/放电电流和温度。在 可选步骤54，可以针对电池的电流状态、温度和老化来更新模型参数。在步骤 55，可使用如上描述的等式(2)来计算OCV。在步骤56，可通过查找表或通 过代数方程，使用根据来自步骤55的所计算的OCV和温度来确定SoC。在步 骤56，该SoC可被返回以存储到存储器中、显示给用户等。

现在参考图8，描述了根据本发明的示例性实施例的用于确定电池容量的 方法60。在步骤61中，可以测量OCV并可以确定初始SoC。在这时，因为电 池已经处于休息状态，所以极化可能不是问题。在步骤62，可以开始电池的充 电/放电并且，在步骤63，可测量电池端子电压、充电/放电电流和温度。如果方 法60正在对电池充电，则方法60可遵循流程图的左手侧。如果方法60正在对 电池放电，则方法60可遵循流程图的右手侧。在可选步骤64，可以针对电池的 电流状态、温度和老化来更新模型参数。在步骤65，可使用如上描述的等式(2) 来估计OCV。在步骤66，可使用所估计的OCV来确定SoC。在步骤67，可以 使已使用的充电/放电能量与SoC的变化相关并且可以推断得到满电池容量。步 骤67的附加细节可在US专利号7,576,545中找到，该专利的内容在此通过引入 作为参考。

现在参考图9，描述了用于确定电池SoH的方法70。方法60可使用在如 上参考图8描述的方法中确定的所估计的电池的满容量。方法70可包括追踪作 为时间的函数的电池的满容量的步骤71和执行随着时间的电池的满容量的趋势 分析以预测电池的寿命终点的步骤72。一旦电池的满容量已经下降了特定量， 方法70包括决定点73，如果电池的容量已经下降了至少该特定量，那么就确定 电池已经达到它的寿命终点，否则，确定电池仍然是好的并且可继续它的使用。

电池的可用满容量是决定电池的寿命时间的关键参数之一。上述方法可以 包括追踪作为时间的函数的电池的满容量和执行随着时间的电池的满容量的趋 势分析以预测电池的寿命终点和建议电池更换的机制。

本发明的方法解决了以实时方式估计电池的SoC和SoH的问题，而不需 要a)使电池系统从服务断开，b)等待预定义的休息时间，以及c)使电池去 极化。

当然，应该理解，前述内容涉及本发明的示例性实施例，并且在不脱离如 在下面的权利要求中阐述的本发明的精神和范围的情况下可进行修改。