The present invention relates to a method for estimating the state of health (SOHE (k)) of batteries installed in a device and intended to power the device at time K. According to the present invention, the value of SOHE (k) at any time k is determined by the following relation: SOHE (k) = SOHE model (k) = alphaic (T). (SOHE model (T) = SOHE algorithm (T). The SOHE model (k) describes the evolution model of the battery health state starting from the initial (O) state of SOHE, and the SOHE algorithm (k) represents the evolution model of the battery health state, which can be used based on the operation of the battery and obtained at the time K. A direct calculating estimator for determining the health status of the battery at that time is obtained by measuring the electrical quantity. The SOHE model (T) and SOHE algorithm (T) represent the values of the SOHE model (k) and SOHE algorithm (k) for a given time k=T function. The coefficient alphaic (T) depends on the coefficient of T, which represents the reliability index of the value T allocated to the value provided by the SOHE algorithm (k) estimator at the time considered.
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】用于估计电池健康状态的方法
本专利技术涉及由蓄电池供电的电气系统的总体领域。本专利技术更具体地涉及为电动车辆供电的电池,并且提出了在给定时刻知道这种电池的健康状态的手段。
技术介绍
在使用电池作为用于为机动车辆供电的能量源的背景下,重要的是在任何时刻都能够确定这些电池的在可用能量和功率方面进行考虑的健康状态。电池的能量健康状态(SOHE)应理解为意指报告在所考虑的时刻估计的、尤其是由于电池的使用年限及其使用条件而导致的电池退化水平的指标。因此,SOHE构成使得能够量化电池一旦充电到其最大可能时可用的能量水平的参数,其考虑了电池在其寿命周期期间性能水平的退化。通过用户非常希望被尽可能准确地告知的较低的可用功率和较短的里程来为用户反映这种退化。可以通过使得能够评估所考虑的电池的性能水平随时间变化的趋势的各种方法来计算SOHE值。因此,区分了两种类型的估计:-所谓的预测性估计,基于使用电池健康状态退化的理论模型,涉及表示电池在不同温度条件和不同荷电状态下所耗费的时间的聚合时间测量结果以及对于同样这些不同条件从电池放电(即由电池提供的)的能量的测量结果;-所谓的直接计算估计,基于与电池的电气特性有关的一个或多个动态量的测量结果。这些估计可以例如包括:在连续的充电和放电循环期间测量电池中循环的电流,以便在所考虑的时刻确定电池的容量,或甚至根据电压和电流测量结果来计算电池的内阻。对在给定时刻k电池的健康状态SOHE(k)的这两种类型的估计各自在所做出的估计的准确性方面提供了特定的优点。然而,通过使用来自这两种类型中的一种或另一种的方法所获得的估计准确性在电池的整个寿命 ...
【技术保护点】
1.一种用于在时刻k对安装在设备项中并旨在为所述设备项提供电能的蓄电池的健康状态SOHE(k)进行估计的方法,其特征在于,SOHE(k)的值由以下关系式确定:SOHE(k)=SOHE模型(k)‑αic(T)·(SOHE模型(T)‑SOHE算法(T))其中:‑SOHE模型是该电池的健康状态从初始时刻的健康状态随时间变化趋势的模型;‑SOHE算法是估计器,该估计器使得能够在任何时刻根据与该电池在所述时刻进行的操作有关的电量的测量结果来确定该电池的健康状态,时刻T是在时刻k之前的重新校准时刻;‑系数αic(T)是在该重新校准时刻T为由该估计器SOHE算法提供的值分配的置信指数。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.05.31 FR 16548981.一种用于在时刻k对安装在设备项中并旨在为所述设备项提供电能的蓄电池的健康状态SOHE(k)进行估计的方法,其特征在于,SOHE(k)的值由以下关系式确定:SOHE(k)=SOHE模型(k)-αic(T)·(SOHE模型(T)-SOHE算法(T))其中:-SOHE模型是该电池的健康状态从初始时刻的健康状态随时间变化趋势的模型;-SOHE算法是估计器,该估计器使得能够在任何时刻根据与该电池在所述时刻进行的操作有关的电量的测量结果来确定该电池的健康状态,时刻T是在时刻k之前的重新校准时刻;-系数αic(T)是在该重新校准时刻T为由该估计器SOHE算法提供的值分配的置信指数。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,针对任何时刻k由以下关系式来定义SOHE模型:SOHE模型(k)=SOHE初始(0)-退化(k)其中,项SOHE初始(0)对应于该电池在该初始时刻的健康状态,并且项退化(k)对应于该电池在该时刻k的健康状态相对于在该初始时刻的健康状态的变化。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,项退化(k)由以下关系式定义:其中,指数i和j分别与该电池的P个状态下的P个温度值和Q个状态下的Q个荷电状态值相关联,对(i,j)构成P.Q个状态(温度,荷电状态);其中,ti,j是在状态(i,j)下该电池在初始时刻与所考虑的时刻k之间所耗费的时间段,并且其中,ei,j是在这同一状态(i,j)下该电池在这同一初始时刻与时刻k之间放电的能量;在该电池正在放电的时段期间,从该初始时刻起周期性地重新更新这些值ti,j和ei,j。4.如权利要求1至3中任意一项所述的方法,其特征在于,SOHE算法(k)由以下关系式定义:其中,I表示通过该电池的电流,t1和t2...
【专利技术属性】
技术研发人员:M·门斯勒,AL·德里迈尔佛朗哥,
申请(专利权)人:雷诺股份公司,
类型:发明
国别省市:法国,FR
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