A method and system for estimating the state of charge (SoC) of batteries are disclosed. Methods The first joint Gauss distribution of the SoC value was determined when a set of battery state history measurements were given and a set of historical values corresponding to the SoC value of the battery were given. Methods The second joint Gauss distribution of SoC was determined by using a set of historical measurements of physical quantities and the corresponding historical values of SoC, the current measurements of physical quantities of batteries and the first joint Gauss distribution. Finally, the mean and variance of the current SoC of the battery are determined according to the second Joint Gauss Distribution. The mean is an estimate of the current SoC of the battery, and the variance is the confidence of the estimate.
【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用高斯过程回归估计电池充电状态的方法和系统
本公开涉及用于数据驱动的电池充电状态(SoC)估计的方法和系统。更具体地，本公开涉及估计可充电电池的充电状态。
技术介绍
充电状态(SoC)被定义为电池中残存的可用电荷的百分比。SoC给出何时应对电池充电的指示，该指示可以使得电池管理系统能够通过使电池免于过放电或过充电情况来提高电池寿命。因此，为了合适的电池管理而准确测量SoC是非常重要的。可充电电池借助可逆化学反应来存储能量。传统上，可充电电池提供较低的使用成本，并且与非可充电电池相比结果是支持朝向影响环境的绿色倡议。例如，在包括消费性电子产品、住宅屋顶太阳光伏系统、电动车辆、智能电网系统等中的大量应用中，锂离子(Li离子)可充电电池已经广泛部署作为主能量存储部件。Li离子电池超过具有不同化学反应的其他类型的电池的至少一些主要优点是低自放电率、高单电池电压、高能密度、轻量化、长寿命以及低维护。然而，Li离子电池和其他类型的电池是化学能存储源，并且该化学能无法直接使用。该问题导致难以估计电池的SoC。因为电池模型无法捕捉基于物理学的非线性动力学和关联的参数不确定性，所...
【技术保护点】
1.一种在电池与连接到存储器的至少一个处理器通信时估计该电池的充电状态SoC的方法，该方法包括：根据电池状态的一组历史测量物理量和所述电池的SoC的对应的一组历史值确定电池的SoC值的第一联合高斯分布；使用所述电池状态的该一组历史测量物理量和所述电池的SoC的该对应的一组历史值、所述电池的当前测量物理量以及所确定的第一联合高斯分布来确定该电池的SoC值的第二联合高斯分布；以及根据该第二联合高斯分布确定所述电池的当前SoC的均值和方差，其中，该均值是所述电池的当前SoC的估计，并且该方差是该估计的置信度，其中，所述方法的步骤使用所述至少一个处理器来确定。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.06.06 US 15/174,1951.一种在电池与连接到存储器的至少一个处理器通信时估计该电池的充电状态SoC的方法，该方法包括：根据电池状态的一组历史测量物理量和所述电池的SoC的对应的一组历史值确定电池的SoC值的第一联合高斯分布；使用所述电池状态的该一组历史测量物理量和所述电池的SoC的该对应的一组历史值、所述电池的当前测量物理量以及所确定的第一联合高斯分布来确定该电池的SoC值的第二联合高斯分布；以及根据该第二联合高斯分布确定所述电池的当前SoC的均值和方差，其中，该均值是所述电池的当前SoC的估计，并且该方差是该估计的置信度，其中，所述方法的步骤使用所述至少一个处理器来确定。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电池状态的所述一组历史测量物理量以及来自对所述SoC的所述当前估计进行确定的测量值包括：在一个或更多个连续时刻的电流、电压、温度中的一项或其某一组合。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电池的当前SoC的均值是使用SoC的至少一个先前确定的均值的反馈来确定的。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电池的所述当前测量物理量是从附接到电池电源的测量装置获得的，该测量装置诸如是连接到电子电路结构的感测装置。5.根据权利要求1所述的方法，其中，确定所述第一联合高斯分布包括：确定所述电池的SoC的分布，并且基于与所述电池的当前测量物理量对应的SoC分布、通过以下处理来将用于估计SoC的概率分布确定为与所述电池的所述一组历史测量物理量对应的SoC分布的组合，其中，所述一组历史测量物理量包括至少两个历史测量数据点：标识当前测量数据点中的各当前测量数据点与一组历史测量数据点中的对应的至少两个历史测量数据点之间的统计距离；以及基于当前测量物理量数据点到各个所述至少两个历史测量数据点的所标识的统计距离的量来处理该组合中的加权值，其中，如果历史测量数据点到当前测量物理量数据点具有较小的统计距离，则与该历史测量数据点对应的SoC在所述组合中并且被处理为具有比距所述当前测量物理量数据点的统计距离较大的其他历史测量数据点大的权重。6.根据权利要求3所述的方法，所述方法还包括：在一段时间上对所确定的SoC估计的值的均值的序列进行滤波。7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述存储器包括与来自给定的一组历史测量物理量的电池状态的一组历史测量物理量和所述电池的SoC的对应的一组历史值有关的存储数据以及与估计电池的SoC有关的其他信息。8.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括以下步骤：将稀疏学习模块用于估计电池的SoC的至少一个步骤以减少历史数据的量。9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电池的所述当前测量物理量包括电压、电流、温度、环境温度、容量以及来自电池的气体泄漏的测量结果中的一个或组合。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述当前测量物理量包括所述电流中的当前测量结果。11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述电池状态的所述一组历史测量物理量还包括电池老化的数据、电流的经时电流泄漏的数据、电池状态的当前测量物理量的误差率的数据以及其他与误差相关的数据。12.一种用于在可充电电池与连接到存储器的至少一个处理器通信时估计该电池的充电状态SoC的方法，该方法包括：选择基于电池状态的一组历史测量物理量和所述电池的SoC的对应的一组历史值而确定的第一联合高斯分布；使用所述电池状态的该一组历史测量物理量、所述电池的SoC的该对应的一组历史值、所述电池的当前测量物理量以及所确定的第一联合高斯分布来确定该电池的SoC的值的第二联合高斯分布；以及根据该第二联合高斯分布确定所述电池的当前SoC的均值和方差，其中，该均值是...
【专利技术属性】
技术研发人员：M·帕约维齐，G·奥兹坎，扎菲尔·沙欣奥卢，王烨宾，菲利普·奥尔利克，
申请(专利权)人：三菱电机株式会社，
类型：发明
国别省市：日本,JP
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