CN102540085B - 储能***模型中电气部件参数的优化方法及*** - Google Patents

储能***模型中电气部件参数的优化方法及*** Download PDF

Info

Publication number
CN102540085B
CN102540085B CN201110333926.9A CN201110333926A CN102540085B CN 102540085 B CN102540085 B CN 102540085B CN 201110333926 A CN201110333926 A CN 201110333926A CN 102540085 B CN102540085 B CN 102540085B
Authority
CN
China
Prior art keywords
electrochemistry
mapping parameters
value
group
storage system
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201110333926.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102540085A (zh
Inventor
M.A.米纳钦
B.J.科赫
R.C.巴拉苏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
GM Global Technology Operations LLC
Original Assignee
GM Global Technology Operations LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by GM Global Technology Operations LLC filed Critical GM Global Technology Operations LLC
Publication of CN102540085A publication Critical patent/CN102540085A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102540085B publication Critical patent/CN102540085B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/367—Software therefor, e.g. for battery testing using modelling or look-up tables
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/12—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to state of charge [SoC]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L58/00—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles
    • B60L58/10—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries
    • B60L58/16—Methods or circuit arrangements for monitoring or controlling batteries or fuel cells, specially adapted for electric vehicles for monitoring or controlling batteries responding to battery ageing, e.g. to the number of charging cycles or the state of health [SoH]
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/54—Drive Train control parameters related to batteries
    • B60L2240/545—Temperature
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/54—Drive Train control parameters related to batteries
    • B60L2240/547—Voltage
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2240/00—Control parameters of input or output; Target parameters
    • B60L2240/40—Drive Train control parameters
    • B60L2240/54—Drive Train control parameters related to batteries
    • B60L2240/549—Current
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60L—PROPULSION OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; SUPPLYING ELECTRIC POWER FOR AUXILIARY EQUIPMENT OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRODYNAMIC BRAKE SYSTEMS FOR VEHICLES IN GENERAL; MAGNETIC SUSPENSION OR LEVITATION FOR VEHICLES; MONITORING OPERATING VARIABLES OF ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES; ELECTRIC SAFETY DEVICES FOR ELECTRICALLY-PROPELLED VEHICLES
    • B60L2260/00—Operating Modes
    • B60L2260/40—Control modes
    • B60L2260/50—Control modes by future state prediction
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/36—Arrangements for testing, measuring or monitoring the electrical condition of accumulators or electric batteries, e.g. capacity or state of charge [SoC]
    • G01R31/389—Measuring internal impedance, internal conductance or related variables
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/60—Other road transportation technologies with climate change mitigation effect
    • Y02T10/70—Energy storage systems for electromobility, e.g. batteries

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Sustainable Development (AREA)
  • Sustainable Energy (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

本发明涉及储能***模型中电气部件参数的优化，提供一种预测车辆中电化学映射参数的方法，其中该车辆从储能***中获取它原动力的至少一部分。该方法包括提供多个电化学映射参数来源，该参数来源提供从电阻和电容构成的组中选出的一个或多个电化学映射参数，以及基于储能***的状态，选择能够提供一个或多个电化学映射参数的至少一个电化学映射参数来源。该方法还包括确定基于车辆或者储能***的操作状态确定自适应增益和确定自适应因数。该方法还包括基于自适应因数和自适应增益来调整一个或多个电化学映射参数以提供已调整的电化学映射参数值。

Description

储能***模型中电气部件参数的优化方法及***
技术领域
在此公开的本发明大体上涉及一种用于预测电化学储能***的电化学映射参数的装置和方法，尤其涉及一种预测欧姆电阻、电荷转移电阻、扩散电阻、双层电容、扩散电容或者能用于改善电化学储能装置操作性的相关电化学映射参数。
背景技术
在降低汽车排放和改善燃料经济性两方面上不断增加的需求已经导致研发车辆推进的替换形式。作为传统的基于汽油的内燃机（ICE）替换形式的这种新型汽车结构的两个主要形式是电动汽车（EV）和混合动力汽车，也称为混合电动车（HEV）。电动汽车使用电池驱动的电力牵引电机来提供推进力给车轮，而混合电动车使用内燃机、燃料电池或者相关源与电能的组合。与它们的内燃机对应物相比，这两者都证明了燃料经济性得到了改善且排放得到了降低。
在电动汽车或者混合电动车中，存在提供主原动力的可再充电的储能***（RESS）。在这些RESS中的电池单元可以为铅酸、镍镉、镍金属氢化物和锂电池的形式。其中，锂电池已经显示出在作为汽车应用中轻型、耐久和高容量装置方面具有特别的前景。锂电池单元不能充电过度，否则会损坏活性材料。因此，必须采用控制***，以防止电池组结构中的任意单个电池单元经历过度充电，因为不存在用于电池单元均衡的固有机构（例如在镍金属氢化物电池中）。此外，还必须采用控制***来防止过度放电状态，这也会损害电池性能。这样，利用控制或者相关的监控***来检测电压、电流、温度以及表示储能***中存储的可用来相对于完全充电状态做功的电荷量的相关参数。
RESS（大体而言）以及电池（具体而言），都通常表示为等效电路模型。在这种模型中电化学映射参数的值可采用多种方式估计，用于预测RESS对不同输入和条件的响应的目的。然而，该电路模型以及解决方法从未提供对RESS行为的理想表示，而是使得在一些情况下比在其他情况下更好地服务其目的。其它的方法可使用不同的标定方案，以改善该模型的准确度，但是增加更多的阻容元件会导致更缓慢、更笨重的***，这对用在汽车中使用是不切实际的。如果预测的电化学映射参数是不准确的，则车辆的运行以及RESS会受到负面影响。例如，如果RESS的电池组级电阻（packlevelresistance）预测不准确，则电池组级功率限值计算也将是不正确的。这会导致RESS和车辆的低效且不精确的控制。
因此，仍需要一种方法，其能够准确地表征RESS，估计其中显现的电化学映射参数，而不会显著增加计算量。
发明内容
在一个实施例中，提供一种预测车辆中电化学映射参数的方法，该车辆从RESS获取其原动力的至少一部分。该方法可包括提供多个电化学映射参数源，该参数源能提供从包括电阻和电容的组中选出的一个或多个电化学映射参数，以及基于RESS的状态，选择能够提供一个或多个电化学映射参数的至少一个电化学映射参数源。该方法还包括确定自适应增益以及基于车辆的操作状态确定自适应因数，所车辆的操作状态与RESS运行和能力或者RESS的实际状况相关。该方法还包括基于所述自适应因数和自适应增益来调节一个或多个电化学映射参数以提供修改后的电化学映射参数值。
在另一个实施例中，提供一种控制车辆运行的***，该车辆从RESS接收其原动力的至少一部分。该***包含存储装置和控制器。该控制器可被编程为，基于RESS的状态，从多个电化学参数源中确定选自包括电阻和电容的组中的至少一个电化学映射参数。该控制器还可被编程来确定自适应增益、基于车辆或者RESS的操作状态来确定自适应因数，并且基于自适应因数和自适应增益来修改一个或多个电化学映射参数，从而提供修改后的电化学映射参数值。
该方法可选地包括一个或多个下面步骤：基于自适应误差计数器修改自适应增益，其中误差计数器记录至少一个过去的自适应增益或者至少一个过去的自适应因数的大小和符号；相对于从包括最大限值、最小限值或者它们的组合的组中选择出来的至少一个限值，调整所述调整后的电化学映射参数值；以及基于最大标定值和最小标定值，补偿该调整后的电化学映射参数值。该方法可选地包括基于过去的自适应因数调整记录，推导出最大限值和最小限值。所述多个源可以从包括等效电路模型、预测方程和化学映射数据的组中选出。RESS的操作状态由至少一个测量值表征，该测量值从包括电压测量值、电流测量值、温度测量值和它们的组合的组中选出。所述电阻可以从包括扩散电阻、电荷转移电阻和欧姆电阻的组中选出。所述电容可以从包括双层电容和扩散电容的组中选出。
本发明提供下列技术方案。
技术方案1：一种预测车辆中电化学映射参数的方法，该车辆从储能***获取其原动力的至少一部分，该方法包括：
提供多个电化学映射参数源，该参数源能够提供从包括电阻和电容的组中选出的一个或多个电化学映射参数；
基于所述储能***的状态选择至少一个电化学映射参数源；
确定自适应增益；
基于所述车辆或者储能***的操作状态，确定自适应因数；和
基于所述自适应因数和自适应增益，调整所述一个或多个电化学映射参数，以提供已调整的电化学映射参数值。
技术方案2：如技术方案1所述方法，还包括基于自适应误差计数器修改所述自适应增益，其中所述误差计数器记录至少一个过去的自适应增益或者至少一个过去的自适应因数的大小和符号。
技术方案3：如技术方案1所述方法，还包括相对于从包括最大限值、最小限值或者其组合的组中选择的至少一个限值，调节所述调整后的电化学映射参数值。
技术方案4：如技术方案3所述方法，还包括基于过去的适合因数调节记录，推导出所述最大限值和最小限值。
技术方案5：如技术方案1所述方法，还包括基于最大标定值和最小标定值，补偿所述调整后的电化学映射参数值。
技术方案6：如技术方案1所述的方法，其中多个源是从包括等效电路模型、预测方程和化学映射数据的组中选出的。
技术方案7：如技术方案1所述的方法，其中所述储能***的操作状态由至少一个测量值表征，该测量值从包括电压测量值、电流测量值、温度测量值及其组合的组中选出。
技术方案8：如技术方案1所述的方法，其中所述电阻从包括扩散电阻、电荷转移电阻和欧姆电阻的组中选出。
技术方案9：如技术方案1所述的方法，其中所述电容从包括双层电容和扩散电容的组中选出。
技术方案10：一种预测储能***中电化学映射参数的方法，该储能***用于提供至少一部分原动力给车辆，该方法包括：
提供多个电化学映射参数源，该源能够提供从包括电阻和电容的组中选出的一个或多个电化学映射参数，其中所述多个源可从包括等效电路模型和化学映射数据的组中选出；
基于所述储能***的状态选择至少一个电化学映射参数源；
确定自适应增益，其中基于自适应误差计数器确定所述自适应增益，其中所述误差计数器记录至少一个过去的自适应增益或者至少一个过去的自适应因数的大小和符号；
基于所述车辆或者储能***的操作状态确定自适应因数；
基于所述自适应因数和自适应增益调整所述一个或多个电化学映射参数，以提供已调整的电化学映射参数值；和
相对于从包括最大限值、最小限值或者其组合的组中选出的至少一个限值，调节所述调整后的电化学映射参数值。
技术方案11：如技术方案1所述方法，还包括基于最大标定值或最小标定值，补偿所述调整后的电化学映射参数值。
技术方案12：如技术方案1所述的方法，其中所述储能***的操作状态由至少一个测量值表征，该测量值从包括电压测量值、电流测量值、温度测量值及其组合的组中选出。
技术方案13：如技术方案1所述的方法，其中所述电阻从包括扩散电阻、电荷转移电阻和欧姆电阻的组中选出。
技术方案14：如技术方案1所述的方法，其中所述电容从包括双层电容和扩散电容的组中选出。
技术方案15：一种基于储能***中的多个电化学映射参数控制车辆的***，所述储能***用于提供至少一部分原动力给车辆，该***包括：
存储器装置和控制器，其中所述控制器被编程为：
提供多个电化学映射参数源，该源能够提供从包括电阻和电容的组中选出的一个或多个电化学映射参数，其中所述电阻从包括扩散电阻、电荷转移电阻和欧姆电阻的组中选出，和其中所述电容从包括双层电容和扩散电容的组中选出；
基于所述储能***的状态选择至少一个电化学映射参数源，其中所述储能***的操作状态由至少一个测量值表征，该测量值从包括电压测量值、电流测量值、温度测量值及其组合的组中选出；
确定自适应增益；
基于所述车辆或者储能***的操作状态确定自适应因数；和
基于所述自适应因数和自适应增益调整所述一个或多个电化学映射参数，以提供已调整的电化学映射参数值。
技术方案16：如技术方案15所述的方法，所述自适应增益基于自适应误差计数器，其中所述误差计数器记录至少一个过去的自适应增益或者至少一个过去的自适应因数的大小和符号。
技术方案17：如技术方案15所述的方法，其中相对于从包括最大限值、最小限值或者其组合的组中选出的至少一个限值，将所述电化学映射参数调整为电化学映射参数值。
技术方案18：如技术方案17所述的方法，其中所述控制器被编程为基于过去的自适应因数调整记录来推导出所述最大限值和最小限值。
技术方案19：如技术方案15所述的方法，其中所述控制器被编程为基于最大标定值和最小标定值补偿所述调整后的电化学映射参数。
技术方案20：如技术方案15所述的方法，其中所述多个源可从包括等效电路模型、预测方程和化学映射数据的组中选出。
附图说明
结合附图可更好地理解下面对本发明具体实施例的详细描述，其中相同的结构采用相同的附图标记来表示。
图1表示根据本发明一个或多个实施例的预测车辆中的至少一个电化学映射参数的反复的示意图，该车辆从RESS得到其原动力的至少一部分；和
图2示出了根据本发明一个或多个实施例的等效电路模型的示意图。
具体实施方式
本发明者已经设计出了一种用于预测RESS中呈现的电化学映射参数的方法，通过混合和结合多个源以实现宽范围运行条件的准确电化学映射参数估计值，而不扩展等效电路模型或者利用大量的标定机构。
在此公开的方法和***可实时操作，从而使得在RESS运行期间可确定多个电化学映射参数，因此在车辆运行的同时提供信息给车辆的控制***或者控制者。本领域技术人员应理解，在此讨论的一些计算步骤可同时执行，而其他的步骤可以顺序执行。
该方法可以与多个RESS一起使用。RESS可包括多个储能装置，包括锂离子电池、碱性电池和其他化学储能装置。RESS可包括多个模块，其中多个单元模块中的每个包括多个能量储存单元。在此描述的方法可应用到整个RESS上，或者该方法可以单元水平或者模块水平应用，使得可确定整个RESS、单个单元或者模块，或者它们的组合的电气计算和导数计算。
RESS可设置在车辆中，其中该车辆从RESS中获得其原动力的至少一部分。车辆可包括混合动力电动车，该混合电动车可从液体燃料获得其原动力的一部分，以及从RESS获取其原动力的一部分。RESS还可用在从RESS获取其所有原动力的电动车中。可选择地，该RESS可设置在其它类型的车辆中。尽管参照汽车进行描述，但是本领域技术人员应当理解的是，在此公开的方法用在其他平台上，包括但不限于卡车、摩托车、公共汽车、船、发电机等等。所述车辆可能是前轮驱动、后轮传动，或者它们的组合。RESS还可用来供给能量到除了车辆之外的其他装置，如本领域技术人员所知道的。
参见图1，在一个实施例中，提供了一种预测车辆中电化学映射参数的方法，该车辆从RESS获取其原动力的至少一部分。该方法可包括：提供多个电化学映射参数源，该参数源能提供从包括电阻和电容的组中选出的一个或多个电化学映射参数102；以及基于RESS的状态，选择能够提供所选择的电化学映射参数的至少一个电化学映射参数源104。该方法还包括确定自适应增益106和基于车辆或者RESS的操作状态确定自适应因数108。该方法还可包括基于所述自适应因数和自适应增益来调整一个或多个电化学映射参数，以提供一个已调整的电化学映射参数值110。
参见图1，提供一种预测在RESS中电化学映射参数方法的一个例子。该方法可包括提供多个电化学映射参数源，该参数源能够提供从包括电阻和电容的组中选择出来的一个或多个电化学映射参数102。这些电化学映射参数源可从包含等效电路模型、化学映射数据和类似的预测模型的组中选出。每个源可构造成提供至少一个电化学映射参数估计值。通过在RESS的其中电化学映射参数部分准确的状态下使用电化学映射参数源，该方法可确定精密代表实际参数的电化学映射参数，所述实际参数只能通过使用复杂的化学映射数据来预先确定，这对于在包含RESS的车辆中使用是不切实际的。
根据该方法，一个电化学映射参数源用于RESS的一个特定状态是有利的。具体而言，没有单个源可精确地估计电化学映射参数，因此所述方法可结合几个源来提供整体的结果，从而更精确地表示实际的RESS特征。所述方法通常可选择所需电化学映射参数的最佳源，并且适宜地从一个源无缝地移到另一个源，从而给出RESS行为的最佳预测。
在一个结构中，所述方法包括测量RESS的状态。RESS的状态包括影响RESS电化学映射参数的电状况。RESS的状态可表征为某些变量，包括但不局限于，关于温度、年限、电压和电流的过去和现在的数据。每个源可考虑RESS的状态，以提供各个电化学映射参数的估计值。如本领域技术人员应该理解的，通过探针和监控器的组合可获得电流、电压和温度的测量输入值。
车辆可包括控制***，该控制***通过电压、电流和温度的模拟信号能够监控RESS的状态。该控制***可将电压、电流和温度从模拟转换为基于数字的信号，并且将它们发送到中央控制模块。该中央控制模块可构造成储存和运行在此公开的方法。还可将计算得到的电化学映射参数传送到车辆的其他***，从而允许这些***操作车辆，以最大化性能、效率、寿命及其他状态参数。
在此描述的***和装置还可用来一次调整一个以上的RESS电化学映射参数。例如，在关于使用年限评价欧姆电阻时出于其精确性的考虑可以选择一个源。然后，在相同的电路模型内可利用来自多个来源的电化学映射参数估计值，以提供RESS更精确的表征。在一个结构中，在RESS的一些状态下，可选择单个源来提供精确表征RESS所必需的所有电化学映射参数。对于RESS的特定情况，通过确定最精确的电化学映射参数源，在此公开的方法可精密地预测RESS中存在的实际电化学映射参数。
在一个实施例中，其中一个电化学映射参数源可包括等效电路模型。然而，还可设想其他的电化学映射参数源。图2提供了可能的例子。如本领域技术人员将理解的，采用的等效电路模型类型在复杂性上可变化。可选择等效电路模型来容纳RESS内可能存在的多个时间常数，以及多个电阻和电容部件。该等效电路模型可被提供有可变数目的电阻和电容元件，它们可用于表征RESS。
等效电路模型可表示对于一个具体的RESS状态可以被确定的多个电阻和电容元件。参见图2，提供了RESS的等效电路模型210的一个例子。电路模型中的电容表示在电极界面处的电荷积累，并且电阻可表示为对电子转移穿过该界面的阻力。上述的每个变量和元件可通过查找表、试凑算法、或者通过求解描述电路的多个数学表达式而被赋值，以提供用于示例的RESS的电化学映射参数估计值。
该电阻和电容元件可包括RESS的电化学映射参数。参见图2，所述电阻可包括多个电阻部件，包括但不限于，电荷转移电阻214、扩散电阻216和欧姆电阻218。电容可包括在RESS中的多个电容部件，包括但不限于，双层电容220和扩散电容222。
在电池中的电流反向流动时，观察到滞后电压212并且该电压被表示为电压的故障，从而折回电流反向之前的路径。这种滞后引起用于电荷增加和电荷减少运行的单独开路电压（Voc）-电荷状态（SOC）曲线。该Voc224表示，在没有外部载荷连接时，装置两端之间电势之差。
欧姆电阻218项可表示RESS的导电体元件的电阻，其包括集电器、接头（tab）、母线、端子、活性材料和导电材料。扩散电阻216与扩散电容222一起可表示对RESS内质量转移的阻碍效果。电荷转移电阻214可表示对电子转移通过RESS内存在的所述双层的界面的阻抗。该双层电容220表示电双层与电容器一样储存电荷的能力，电压226和电流228可被提供给等效电路模型210作为RESS输入的状态的一部分。然而，除了电压和电流之外，还可设想提供其他输入给等效电路模型210，从而使它们更完全地表征RESS，并且包含附加因素、诸如温度和老化效应。
在一个实施例中，其中一个电化学映射参数源可包括化学参数映射数据。该化学映射数据可包括多种形式。在一个实施例中，该化学参数映射数据可相对于多个温度设置在查找表中。该化学参数映射数据可来源于应用到RESS的多个电化学测试程序。例如，该化学参数映射数据可包括计算流体动力学（CFD）、Peukert测试和混合功率脉冲特征（HPPC）测试的结果。该化学参数映射数据还可包括本领域技术人员理解的其他测试形式。
该化学参数映射数据不限于离散的点，如所执行的实验所定义的。提供RESS经历的所有状态的化学参数映射数据是不切实际的。因为车辆的实际运转经常延伸到这些离散点之外，化学参数映射数据对于RESS运行的所有状态而言不是都有效的。因此，所述方法可包括调整化学参数映射数据到RESS的状态，以便提供可比较的估计值。在一个结构中，调整化学参数映射数据可包括对化学参数映射数据应用内插法或求平均，以提供对应于RESS状态的温度估计值。可选择地，该方法可比较对应于最接近与RESS状态相对应的温度的温度的化学参数映射数据。也可利用其他形式将化学参数映射数据结合到本文所公开的方法中。
在一个实施例中，该方法可包括提供自适应误差计数器。该自适应误差计数器可记录过去的自适应增益因数的大小和符号。"过去的"应理解为意味着该数值之前已经被所述方法用过。该过去的自适应增益因数可保存在存储***中，以用于之后的比较和建模。该存储***可构造成储存任意数量的过去因数。
该自适应误差计数器可追踪过去的自适应增益，并且分配一个值给每个应用的增益。例如，自适应误差计数器可根据过去自适应增益的大小给每个自适应增益关联在从－7到＋7范围的值。如果累积的自适应误差计数非常大，则自适应增益可增大到超过通常所提供的。类似的，如果累积的自适应误差计数非常小，则自适应增益可低于在没有过去的自适应误差计数器情况下通常所提供的。
该自适应误差计数器可根据RESS的化学性质、工作范围和状态来计数大范围的历史的自适应增益。考虑到上述因数，可设想所述算法可编程为自动更新自适应误差计数器。该适当的误差效果可构造成提供过去自适应因数和自适应增益的量，这些自适应因数和自适应增益与算法的需求相关。例如，可以对自适应增益的最后十个值求平均，并且与当前计算的自适应增益进行比较。基于该比较的结果，可修改当前计算的自适应增益。例如，如果储存的自适应增益因数显示逐渐更小的自适应增益，该方法可减小当前计算的自适应增益低于计算的值，并且反而应用该修改的增益。这允许该方法比别的方法收敛更快。然而，在一些情况下，该方法可能提供比建议的自适应增益进程更慢的自适应增益。
再参见图1，在又一个实施例中，该方法可包括确定自适应增益106。该自适应增益可提供在表或者算法中，如本领域技术人员所理解的。在一个实施例中，该自适应增益可基于自适应误差计数器。
该自适应增益可由下面的公式确定：
自适应增益=增益表（ABS）（自适应误差计数器）
该自适应增益可表示与RESS温度相关的用于每个电化学映射参数的滤波增益。该自适应增益与其他因数配合来实施预编程的适应模式，如下所述。在一个结构中，该自适应增益可构造成提供至少四个适应模式。可选择地，该自适应增益可提供其他适应模式，表示将由多个源提供的不同电化学映射参数收敛的多种方法。
该四个适应模式包括收敛模式、失聚（unconverged）模式、基于区域收敛模式和非收敛模式。该收敛模式可仅允许在源之间发生较小的自适应变化，以保持电化学映射参数"X"的目标值，如至少一个源所提供的。基于区域收敛模式可允许修正动作，以补偿即将发生的负载或者状态。该基于区域收敛模式还允许修正动作来预测RESS的功率限值、电容和电压。该基于区域收敛模式可包括通过利用更精确的源通过收敛来调整电化学映射参数，该电化学映射参数导数计算也收敛。该失聚模式允许大的自适应修改，以迅速将电化学映射参数"X"调整为满足由另一个源提供的目标值的值。该失聚模式可允许电化学映射参数迅速达到可接受限值。因此，当必须迅速确定功率限值和电功率限值的其他导数计算时，即，在车辆启动期间，该失聚模式是合乎需要的。在非收敛模式，该方法返回到计算的值并且没有进行调整。
电化学映射参数的导数计算可包括取决于电化学映射参数的那些计算。例如，导数计算可包括RESS的功率限值、电压和电容确定。如本领域技术人员所理解的，也可设想其他的导数计算。
该自适应增益功能可在一定范围的时间隔内触发。在每个间隔，可储存自适应增益值，并且将至少一个旧值从本地存储器中移去。本领域技术人员应当理解在此描述的储存器功能。
在另一个实施例中，该方法包括确定车辆的操作状态。车辆的操作状态可指的是影响RESS放电、充电或者两者的已知车辆事件。车辆的操作状态可包括但不限于，再生制动、充电、放电、爬坡、性能模式、空转模式等。在一个可能的结构中，使用者可选择车辆事件，使得RESS可构造成执行某一方式，并且因此，在此公开的方法将适于车辆事件所需的特定状态。
该方法可包括确定基于车辆或者RESS的操作状态确定自适应因数110。例如，攻击性驾驶员以高的RMS电流为特征，该电流根据化学性质与在RESS内的大量的扩散和极化相关。因此，如果电化学映射参数的源是一种等效电路模型，该扩散/极化效果可能不被正确地考虑，并且基于那些电化学映射参数计算的RESS的功率限值（导数计算）可能被过高估计。为了解决此问题，如果达到某个RMS电流，可以考虑为攻击性驾驶员的操作状态。一旦该攻击性驾驶员操作状态被赋值，该方法选择一个适应于该操作状态的自适应因数。对于攻击性驾驶员操作状态而言，根据RESS中电化学发生的实际情况，由等效电路模型计算的电阻值可被调节得更高。一旦确定了自适应因数，将其应用到至少一个源以修改预测的电化学映射参数值。通过利用该自适应因数，多个源的已知缺陷得以补偿和修正。
该方法可包括基于自适应因数和自适应增益来调整一个或多个电化学映射参数，以提供已调整的电化学映射参数值。确定来自一个源的电化学映射参数，并且该方法可基于电化学映射参数的其他源计算对那些计算结果的修正。因此，如果一个源将电化学映射参数信号计算为线性斜率，但是根据其他源，信号的形状更类似抛物线，该算法可通过采用自适应因数调整电化学映射参数的方法，输出完全修正信号，例如抛物线形状。
该自适应因数允许上述完全修正信号的一定百分比应用于自适应修改。该自适应因数表示该完全修正计算被认为的可靠程度，从而自适应修正越小则源被认为越不可靠，且其中过度修正所述调整会导致不期望的结果。该自适应因数可基于RESS的操作状态。调整至少一个选择的电化学映射参数可包括基于自适应因数和自适应增益来增加或者减少它的值。在一些情况中，可增大调整的电化学映射参数，而在另一些情况下，可减小调整的电化学映射参数，这全部相对于至少一个选择的电化学映射参数而言。
在又一个实施例中，所述方法可包括相对于包括最大限值、最小限值或者它们的组合的组中选择的至少一个限值，调整修改后的电化学映射参数值。最大限值和最小限值可包括使用期限的结束或者使用期限标准的开始，或者来源于之前测试或者车辆使用知识的限值。该最大限值和最小限值可表示当RESS是新的时以及处于由应用所决定的使用寿命结束时已知的RESS的最大值和最小值。该最大限值和最小限值还可包括由电池单元供应商提供的限值或者为确保希望的寿命或者性能特征而提供的限值。
最大限值和最小限值可包括对于每个电化学映射参数的最大和最小操作值。这些最大和最小操作值可从复杂的电化学模型、或者从类似HPPC的试验或者Peukert试验，通过输入RESS的温度、使用期和RMS电流来得到。
例如，对于特定的RMS电压，一个源（诸如基于电路模型的参数估计器）产生用于电化学映射参数的值"X"。然而，该值"X"被低估了，如由另一种方式所确定的，诸如直接测量参数，。因此，来自电路模型的所报告的参数值"X"将调整到更符合实际的值。该调整可通过自适应因数、自适应增益、最大限值和最小限值的结合来实施。
该方法还可包括基于过去的调整来推算出最大限值和最小限值。该推算可包括根据RESS期望性能的快速学习或者慢速学习标定。对于实现最佳的RESS性能而言，快速学习标定可能是合乎需要的。对于实现RESS的更高稳定性和更长寿命而言，慢速学习标定是合乎需要的。
该方法还包括基于最大标定值或者最小标定值，补偿该调整后的电化学映射参数值。该最大标定值或者最小标定值可在出于使用期限或者诊断的原因阻止特定调整的情况下被提供。
在可能导致自适应参数偏离其最佳值的情况下，禁用该自适应算法。可以通过次最佳信号激励、故障标志、负载、要调整的参数的辨认、修正计算、迭代计数器、误差计数器、收敛、快速自适应的重置和交叉自适应（为了复制现象同时调整两个电化学映射参数，如果其中一个没有表示需要）的检测，该调整的禁用被致动。
根据本发明的另一个方面，公开了可用来预测RESS的电化学映射参数的制品。该制品包括计算机可用介质，其具有使用上述方法适于电化学映射参数预测的计算机可执行指令。该计算机可执行指令包括用于从包括来自多个源的电阻和电容的组中确定至少一个电化学映射参数的公式，以及基于RESS的状态选择用于提供至少一个电化学映射参数的至少一个电化学映射参数源。
该计算机可执行指令还可基于自适应误差计数器用来确定自适应增益，基于车辆或者RESS的操作状态确定自适应因数，并且基于自适应因数和自适应增益来调整一个或多个电化学映射参数，从而提供调整后的电化学映射参数值。还可构想与本发明结合使用的其他计算机可执行指令。在单个源不能精确地反映RESS的电阻或者电容的情况下，该制品尤其适于确定电化学映射参数。
为了描述和定义本发明的目的，应该注意到，这里提及的作为参数或另一变量的"函数"的变量不意图表示该变量仅为所列参数或变量的函数。相反地，这里提及的作为所列参数的的"函数"的变量是开放式的，该变量可以是单个参数或者多个参数的函数。
还应该注意到，这里提及的"至少一个"部件、元件等不用来得出作为不定冠词"一"或者"一个"的可替换使用，不用被限于单个组件、元件等。
应该注意到，这里提及的本发明部件以特定方式"被编程为"，"构造成"或者"编程为"以实现特定性质或者以特定方式起作用，是结构上的描述，与意图使用的描述相对。更具体地说，部件"被编程为"或者"构造成"这样的表述方式代表部件的现有物理状态，且因而，其应被认为是部件结构特征的限定描述。
应该注意到，类似"优选地"、"通常地"和"一般地"的术语，当在这里使用时，不是用于限制所要求保护发明的范围或者暗示某些特征是关键的、主要的、或者对于所要求保护的发明的结构和功能是尤为重要的。相反地，这些术语仅仅意图说明本发明实施例的特定方面，或者强调在本发明的具体实施例中可以利用或者不利用可替换或者附加的特征。
为了描述和定义本发明的目的，应当注意到，在此利用的术语"大体上"和"近似"表示由于任何定量比较、数值、测量值或者其他表述的固有不确定程度。在此使用的术语"大体上"和"近似"用于表示定量表述不同于规定参考值但不导致所述主题的基本功能改变的程度。
在已经详细并参见具体实施例描述了本发明的主题，应该注意到，在此公开的各细节不应被认为暗示这些细节涉及这里描述的各实施例的重要部件，即使在本说明书的每个附图中示出了具体元件。相反地，所附权利要求应当认为是本发明宽度以及这里描述的各发明的相应范围的唯一表述。而且，显然在不脱离所附权利要求定义的本发明范围的情况下，修改和变化是可能的。更具体地说，虽然本发明的一些方面被认为是优选的和特别有利的，应该可以设想到本发明并不需要限定于这些方面。
应当注意到，下面的一个或多个权利要求利用术语"其中"作为过渡语。为了定义本发明，应该注意到，在权利要求中引入的该术语作为开放式的过渡语，其用来介绍结构的一系列特征的描述并且应当类似地解释为开放式前叙更通常使用的术语"包括"。

Claims (20)

1.一种预测车辆中电化学映射参数的方法，该车辆从储能***获取其原动力的至少一部分，该方法包括：
提供多个电化学映射参数源，该参数源能够提供从包括电阻和电容的组中选出的一个或多个电化学映射参数；
基于所述储能***的状态选择能够提供所述选出的电化学映射参数的至少一个电化学映射参数源；
确定自适应增益；
基于所述车辆或者储能***的操作状态，确定自适应因数；和
基于所述自适应因数和自适应增益，调整所述一个或多个电化学映射参数，以提供已调整的电化学映射参数值。
2.如权利要求1所述方法，还包括基于自适应误差计数器修改所述自适应增益，其中所述误差计数器记录至少一个过去的自适应增益或者至少一个过去的自适应因数的大小和符号。
3.如权利要求1所述方法，还包括相对于从包括最大限值、最小限值或者其组合的组中选择的至少一个限值，调节所述调整后的电化学映射参数值。
4.如权利要求3所述方法，还包括基于过去的适合因数调节记录，推导出所述最大限值和最小限值。
5.如权利要求1所述方法，还包括基于最大标定值和最小标定值，补偿所述调整后的电化学映射参数值。
6.如权利要求1所述的方法，其中多个源是从包括等效电路模型、预测方程和化学映射数据的组中选出的。
7.如权利要求1所述的方法，其中所述储能***的操作状态由至少一个测量值表征，该测量值从包括电压测量值、电流测量值、温度测量值及其组合的组中选出。
8.如权利要求1所述的方法，其中所述电阻从包括扩散电阻、电荷转移电阻和欧姆电阻的组中选出。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述电容从包括双层电容和扩散电容的组中选出。
10.一种预测储能***中电化学映射参数的方法，该储能***用于提供至少一部分原动力给车辆，该方法包括：
提供多个电化学映射参数源，该源能够提供从包括电阻和电容的组中选出的一个或多个电化学映射参数，其中所述多个源可从包括等效电路模型和化学映射数据的组中选出；
基于所述储能***的状态选择至少一个能够提供所述选出的电化学映射参数的电化学映射参数源；
确定自适应增益，其中基于自适应误差计数器确定所述自适应增益，其中所述误差计数器记录至少一个过去的自适应增益或者至少一个过去的自适应因数的大小和符号；
基于所述车辆或者储能***的操作状态确定自适应因数；
基于所述自适应因数和自适应增益调整所述一个或多个电化学映射参数，以提供已调整的电化学映射参数值；和
相对于从包括最大限值、最小限值或者其组合的组中选出的至少一个限值，调节所述调整后的电化学映射参数值。
11.如权利要求10所述方法，还包括基于最大标定值或最小标定值，补偿所述调整后的电化学映射参数值。
12.如权利要求10所述的方法，其中所述储能***的操作状态由至少一个测量值表征，该测量值从包括电压测量值、电流测量值、温度测量值及其组合的组中选出。
13.如权利要求10所述的方法，其中所述电阻从包括扩散电阻、电荷转移电阻和欧姆电阻的组中选出。
14.如权利要求10所述的方法，其中所述电容从包括双层电容和扩散电容的组中选出。
15.一种基于储能***中的多个电化学映射参数控制车辆的***，所述储能***用于提供至少一部分原动力给车辆，该***包括：
存储器装置和控制器，其中所述控制器被配置为：
提供多个电化学映射参数源，该源能够提供从包括电阻和电容的组中选出的一个或多个电化学映射参数，其中所述电阻从包括扩散电阻、电荷转移电阻和欧姆电阻的组中选出，和其中所述电容从包括双层电容和扩散电容的组中选出；
基于所述储能***的状态选择能够提供所述选出的电化学映射参数的至少一个电化学映射参数源，其中所述储能***的操作状态由至少一个测量值表征，该测量值从包括电压测量值、电流测量值、温度测量值及其组合的组中选出；
确定自适应增益；
基于所述车辆的操作状态确定自适应因数；和
基于所述自适应因数和自适应增益调整所述一个或多个电化学映射参数，以提供已调整的电化学映射参数值。
16.如权利要求15所述的***，所述自适应增益基于自适应误差计数器，其中所述误差计数器记录至少一个过去的自适应增益或者至少一个过去的自适应因数的大小和符号。
17.如权利要求15所述的***，其中相对于从包括最大限值、最小限值或者其组合的组中选出的至少一个限值，将所述电化学映射参数调整为电化学映射参数值。
18.如权利要求17所述的***，其中所述控制器被配置为基于过去的自适应因数调整记录来推导出所述最大限值和最小限值。
19.如权利要求15所述的***，其中所述控制器被配置为基于最大标定值和最小标定值补偿所述调整后的电化学映射参数。
20.如权利要求15所述的***，其中所述多个源可从包括等效电路模型、预测方程和化学映射数据的组中选出。
CN201110333926.9A 2010-10-29 2011-10-28 储能***模型中电气部件参数的优化方法及*** Active CN102540085B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/915,102 US8441262B2 (en) 2010-10-29 2010-10-29 Optimization of electrical component parameters in energy storage system models
US12/915102 2010-10-29

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102540085A CN102540085A (zh) 2012-07-04
CN102540085B true CN102540085B (zh) 2016-05-18

Family

ID=45935945

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201110333926.9A Active CN102540085B (zh) 2010-10-29 2011-10-28 储能***模型中电气部件参数的优化方法及***

Country Status (3)

Country Link
US (1) US8441262B2 (zh)
CN (1) CN102540085B (zh)
DE (1) DE102011116970B4 (zh)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8589024B2 (en) * 2010-11-29 2013-11-19 GM Global Technology Operations LLC Thermal conditioning of rechargeable energy storage systems of vehicles
US9182451B2 (en) * 2012-07-30 2015-11-10 Robert Bosch Gmbh System and method for posteriori adaptation of a state of charge model in a battery
US9415768B2 (en) * 2012-12-14 2016-08-16 Mitsubishi Electric Corporation Control device for hybrid vehicle
US8996227B2 (en) * 2013-01-11 2015-03-31 Johnson Controls Technology Company System and method for controlling voltage on a power network
US20140244193A1 (en) * 2013-02-24 2014-08-28 Fairchild Semiconductor Corporation Battery state of charge tracking, equivalent circuit selection and benchmarking
FI3045925T3 (fi) * 2015-01-14 2023-05-29 Corvus Energy Ltd Menetelmä ja järjestelmä akkukennon varaustilan määrittämiseksi iteratiivisesti
US10884062B2 (en) 2018-10-30 2021-01-05 GM Global Technology Operations LLC Detection and mitigation of rapid capacity loss for aging batteries

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1601295A (zh) * 2004-10-25 2005-03-30 清华大学 电动车用蓄电池荷电状态的估计及实现方法
CN101256218A (zh) * 2008-04-08 2008-09-03 吉林大学 汽车动力电池荷电状态的测量***

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO1999026330A2 (en) * 1997-11-17 1999-05-27 Lifestyle Technologies Universal power supply
US8805530B2 (en) * 2007-06-01 2014-08-12 Witricity Corporation Power generation for implantable devices
US7768233B2 (en) 2007-10-04 2010-08-03 Gm Global Technology Operations, Inc. Dynamically adaptive method for determining the state of charge of a battery

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1601295A (zh) * 2004-10-25 2005-03-30 清华大学 电动车用蓄电池荷电状态的估计及实现方法
CN101256218A (zh) * 2008-04-08 2008-09-03 吉林大学 汽车动力电池荷电状态的测量***

Also Published As

Publication number Publication date
US20120109617A1 (en) 2012-05-03
DE102011116970A1 (de) 2012-05-03
CN102540085A (zh) 2012-07-04
US8441262B2 (en) 2013-05-14
DE102011116970B4 (de) 2021-07-29

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102540085B (zh) 储能***模型中电气部件参数的优化方法及***
JP4864383B2 (ja) 蓄電デバイスの劣化状態推定装置
KR101399388B1 (ko) 배터리의 수명 예측 장치 및 방법
JP5862836B2 (ja) 電池システム
US9377512B2 (en) Battery state estimator combining electrochemical solid-state concentration model with empirical equivalent-circuit model
US9037426B2 (en) Systems and methods for determining cell capacity values in a multi-cell battery
US9130248B2 (en) Modeling changes in the state-of-charge open circuit voltage curve by using regressed parameters in a reduced order physics based model
EP1707974B1 (en) Remaining capacity calculating device and method for electric power storage
JP5673654B2 (ja) 蓄電システムおよび満充電容量算出方法
WO2017104497A1 (ja) 二次電池制御システム
KR101172183B1 (ko) 차량의 배터리 ｓｏｈ 추정 장치 및 방법
US20140214347A1 (en) Method to detect open-circuit voltage shift through optimization fitting of the anode electrode half-cell voltage curve
JP5743634B2 (ja) 劣化測定装置、二次電池パック、劣化測定方法、およびプログラム
US20190033391A1 (en) Secondary battery deterioration estimation device and secondary battery deterioration estimation method
US11143710B2 (en) Device for estimating degradation of secondary cell, and method for estimating degradation of secondary cell
WO2018003210A1 (ja) 二次電池制御システム、二次電池制御方法
CN104723895A (zh) 车辆和用于估计电池的衰减的方法
JP2020153881A (ja) 充電可能電池劣化推定装置および充電可能電池劣化推定方法
KR20160080380A (ko) 배터리 충전 상태 측정 장치 및 방법
CN110100185A (zh) 蓄电元件的管理装置、蓄电装置、太阳光发电***、劣化量的估算方法及计算机程序
JP7231657B2 (ja) 電池制御装置
EP3505946B1 (en) Battery state estimation device and battery state estimation method
JP7381617B2 (ja) 電池管理装置、電池管理方法、電力貯蔵システム
JP5704120B2 (ja) 電池システムおよび劣化状態判別方法
JPWO2020085011A1 (ja) 電池制御装置

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant