CN104237795B - 通过相同电压传感器测量多个电池单元的失衡探测 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及通过相同电压传感器测量多个电池单元的失衡探测，公开了一种车辆，该车辆具有成组设置每组至少两个单元串联的电池包。控制器基于单元两端的电压变化不同于预期电压变化而平衡单元。预期值基于与单元充电和放电关联的电流和时间。所公开的控制器基于该组两端的电压和该组的预期值之间的差异而指令电池单元的充电和放电。还公开了一种电池包充电和放电的方法。测量单元组两端的电压并将其与预期值比较。根据测量电压和预期电压之间的差异来估算单元属性的失衡。可以不需要每个电池单元两端的电压。

Description

通过相同电压传感器测量多个电池单元的失衡探测
技术领域
本发明总体上涉及在其中作出单元组测量的电池中单元失衡的探测。
背景技术
现在的混合动力车辆和电动车辆利用电池包(battery pack)提供用于推进的能量并储存再生能量。电池包通常由多个可以串联、并联或它们的组合连接的单个电池单元组成。电池包可以基于多种化学物质，比如铅酸、镍金属氢化物(NIMH)或锂离子。为了防止单元过充，典型的锂离子电池包测量电池包内每个单元的电压。测量每个电池单元的电压可能比较昂贵并且需要复杂的处理装置来高效处理电压。
发明内容
根据本发明的一个方面，提供一种包含成组设置每组至少两个单元的电池单元的车辆。车辆还包含配置用于响应于单元充电或放电导致的该组中一组两端的电压变化不同于预期电压变化而平衡至少一些单元的控制器。预期电压变化基于与充电和放电关联的电流和时间。控制器可以将预期电压变化基于该组两端的测量电压。该单元可以基本恒定的电流充电和放电。该单元可以基于锂。
根据本发明的另一方面，提供一种包含成组设置每组至少两个单元的电池单元的车辆。车辆还包含配置用于基于该组两端的测量电压和该组两端的预期电压之间的差异而指令组内电池单元的充电和放电的控制器。预期电压基于与充电和放电关联的电流和时间。可以指令充电使得该组中每个单元的电压不超过预定电压。可以指令放电使得该组中每个单元的电压保持在预定电压之上。预期电压可以进一步基于从车辆启用起的预定时间段内该组两端的电压。单元可以基本恒定的电流充电或放电。充电和放电可以进一步基于从该组两端的电压与该组的预期电压之间的差异计算的该组内单元的荷电状态和充电容量中至少一者的估算。当该组内单元的平均荷电状态在预定值范围内时可以估算荷电状态和充电容量。电池单元可以基于锂。
本发明还公开了一种电池包充电和放电的方法。测量电池单元组两端的电压。计算基于与单元充电和放电关联的电流和时间的预期电压。基于测量电压和预期电压之间的差异估算组内单元之间至少一个单元属性的失衡。电池包响应于失衡估算而充电和放电以减少组内单元之间单元属性的失衡。预期电压可以基于从车辆启用开始的预定时间段内的测量电压值。预期电压可以进一步基于从车辆启用开始并且当测量电压和预期电压之间的差异小于预定值时结束的时间段期间测量的电压值。至少一个单元属性可以包括荷电状态和充电容量。可以估算该组内每个单元的至少一个单元属性。
根据本发明的一个实施例，充电和放电进一步基于从电池组中一组两端的电压和电池组中一组的预期电压之间的差异估算的电池组中一组内单元的荷电状态和充电容量中至少一者的估算。
根据本发明的一个实施例，当该组中一组内单元的平均荷电状态在预定范围内时估算荷电状态和充电容量中的一者。
根据本发明的一个实施例，所述电池单元基于锂。
根据本发明的一个实施例，预期电压进一步基于从车辆启用起的预定时间段期间测量的电压值。
根据本发明的一个实施例，预期电压进一步基于从车辆启用起并且当测量电压和预期电压的值之间的差异小于预定值时结束的时间段期间测量的电压值。
根据本发明的一个实施例，至少一个单元属性包括荷电状态和充电容量中的至少一者。
根据本发明的一个实施例，估算单元组中每个单元的至少一个单元属性。
附图说明
图1是说明一些典型传动系和能量储存部件的插电式混合动力电动车辆的示意图；
图2是包含多个单元并且通过电池控制模块监视和控制的电池包的一种可能的电池包设置的示意图；
图3是说明电池单元等效电路的示例的示意图；
图4是说明用于典型电池单元的可能的开路电压(Voc)和电池荷电状态(SOC)关系的图表；
图5是探测并处理电池组内失衡的一种可能的实施例的示意图；
图6是说明用于失衡探测和识别的一种可能方法的流程图。
具体实施方式
本说明书描述了本发明的实施例。然而，应理解公开的实施例仅为示例，其可以多种替代形式实施。附图无需按比例绘制；可放大或缩小一些特征以显示特定部件的细节。所以，此处所公开的具体结构和功能细节不应解释为限定，而仅为教导本领域技术人员以多种形式实施本发明的代表性基础。本领域内的技术人员应理解，参考任一附图说明和描述的多个特征可与一个或多个其它附图中说明的特征组合以形成未明确说明或描述的实施例。说明的组合特征提供用于典型应用的代表实施例。然而，与本发明的教导一致的特征的多种组合和变型可以根据需要用于特定应用或实施。
图1描述了典型的插电式混合动力电动车辆。典型的插电式混合动力电动车辆2可以包含机械连接至混合动力传动装置6的一个或多个电动马达4。此外，混合动力传动装置6机械连接至发动机8。混合动力传动装置6还可以机械连接至机械连接至车轮12的驱动轴10。当发动机8打开或关闭时电动马达4能提供推进和减速。电动马达4还可以用于发电机并且通过回收在摩擦制动***中通常将作为热量损失掉的能量可以提供燃料经济性益处。由于在特定状况下可以电动模式运转混合动力电动车辆2，所以电动马达4还可以减少污染排放。
电池包14储存电动马达4可以使用的能量。车辆电池包14通常提供高压直流(DC)输出。电池包14电连接至电力电子(power electronic)模块16。电力电子模块16还电连接至电动马达4并且能在电池包14和电动马达4之间双向传输能量。例如，典型的电池包14可以提供直流电压而电动马达4的运转可能需要三相交流(AC)电。电力电子模块16可以将直流电压转换为电动马达4需要的三相交流电。在再生模式中，电力电子模块16将来自作为发电机的电动马达4的三相交流电转换为电池包14需要的直流电压。本说明书中描述的方法同样可以应用到纯电动车辆或者使用电池包的任何其它装置。
电池包14除了提供推进能量之外，还可以提供用于其它车辆电子***的能量。典型的***可以包括将电池包14的高压DC输出转换为与其它车辆负载兼容的低压DC输出的DC/DC转换器模块18。其它高压负载(比如压缩器和电动加热器)可以直接连接至从电池包14引出的高压总线。在典型的车辆中，低压***电连接至12V电池20。纯电动车辆可以具有类似的配置只是没有发动机8。
可以通过外部电源26向电池包14再充电。外部电源26可以经由充电端口24通过电连接向车辆2提供交流或直流电。充电端口24可以是配置用于从外部电源26向车辆2传输电力的任何类型的端口。充电端口24可以电连接至电力转换模块22。电力转换模块可以适配来自外部电源26的电力以向电池包14提供适合的电压和电流水平。在一些运用中，外部电源26可以配置用于向电池包14提供适合的电压和电流水平并且电力转换模块22不是必需的。在一些运用中，电力转换模块22的功能可以设置在外部电源26中。
可以通过多种化学配方构建电池包。典型的电池包化学物质是铅酸、镍金属氢化物(NIMH)或锂离子。在锂离子电池族中有多种不同的基于锂的配方。图2显示了N个电池单元32简单串联配置的典型电池包30。然而，其它电池包可以由串联或并联或它们组合连接的任意数量的单个电池单元组成。典型***可以具有监视并控制电池包30的性能的一个或多个控制器(比如电池控制模块(BCM)36)。BCM36可以监视电池包水平特性，比如电池包电流38、电池包电压40以及电池包温度42。
除了电池包的水平特性外，还存在可以测量和监视的电池单元的水平特性。例如，可以测量每个单元32的路端电压、电流和温度。可替代地，可以测量单元组(string orgroup)44的这些属性。取决于能力，传感器模块34可以测量一个或多个电池单元32的特性。传感器模块34还可以测量电池单元32的一个或多个组44的特性，其中每组44由彼此串联电连接的多个电池单元32组成。例如，一组44电池单元32的电压测量可以是该组串联电池单元的两端的总电压。实际上电池单元组44中的每个元件可以是彼此并联连接的多个电池单元32。换句话讲，替代串联连接的单个单元，可以将独立单元并联连接并且随后可以将这些并联组(cluster)串联连接。
电池包30可以由M个电池单元32的组44组成。电池包30可以利用NC个传感器模块34测量所有电池单元32或组44中的单元或组的特性。传感器模块34可以测量电池单元32的一个或多个组44的特性。每个传感器模块34可以是独立的控制器。传感器模块34的功能还可以集成进BCM36。可以在一个或多个传感器模块34和BCM36之间分配传感器模块34的功能。每个传感器模块34可以将测量值传输至BCM36以进一步处理和协调。传感器模块34可以将模拟或数字格式的信号传输至BCM36。
传感器模块34可以测量一个单元两端或多个电池单元32两端的电压。可以将电池单元32按组44设置使得传感器模块34可以测量每组单元44两端的电压。多个电池单元两端的电压测量也可以称为组电压。图2描述了测量M组单元44两端的组电压的情况。一个单元组44包含串联连接的至少两个电池单元32。测量组电压的优点是需要更少的电压测量电路而减小成本。由于处理更少的电压还可以减少计算时间。然而，对于锂离子电池包知道每个单元的状态是很重要的以防止单元的过充。所以，从组测量中确定单个单元的特性很重要。
测量多个电池单元两端的电压已经用于NIMH和铅酸电池。通常，对于这些电池技术，不必测量每个单元两端的电压。测量锂基电池包中每个单元两端的电压的重要原因是为了防止单元过充。电池类型之间的一个差别是过充事件的探测能力。对于NIMH电池组，可以通过温度或电压的变化探测过充情形。在较高的荷电状态(SOC)值时，NIMH电池单元可以展现出用于探测单元何时完全充满的电压下降或温度升高。当探测到该状况时可以使用该属性停止向电池充电。由于总电压是组中所有单元的和，所以单元中一个单元的电压下降将导致总电压下降。
NIMH电池和基于锂的电池之间的另一个区别是过充反应的严重度。过充的锂离子电池可能产生损坏电池的热(thermal)事件。为此，知道锂离子电池包中每个单元的状态非常重要。锂离子电池单元可以具有防止由于过充导致损坏的内置装置。为了安全，如果探测到过充事件则该内置机构可以使单元不运转。这些内置机构的缺点是一旦启用则它们可能使电池包永久失效。希望在启用这些内置机构之前探测到过充情形。
NIMH电池控制器可以测量一组串联连接的NIMH单元两端的电压。为了确定每个单元的电压，可以使用平均电压值。因为可以从组电压值有效地确定过充探测，所以可能不需要关注NIMH电池中每个单元实际电压的精确值。此外，由于单元过充的影响不像锂离子包中的那么严重，因此一些过充是可以接受的。
对于锂离子电池包，知道电池组(cluster or group)中每个单元的电压和荷电状态很重要以确保没有单元过充。通常，测量每个单元电压以确保单元没有过充。使用基于组电压的平均值不足以防止单个单元的过充。锂离子电池不具有如NIMH电池在较高荷电状态时电压下降的特性。图4显示了作为荷电状态的函数的典型锂离子电池电压。可以观察到电压通常随着荷电状态的增加而增加。考虑一组中的两个电池单元，一个具有较高荷电状态92而另一个具有较低的荷电状态94。这两个电压的平均值将产生位于两个单元值之间的SOC值。如果使用平均值，具有较高SOC的单元可能会过充。
知道单个单元的电压对平衡单元也很重要。平衡单元是保持单元处于大概相同的荷电状态或电压的过程。单元可以具有额外的电路来辅助平衡单元。这通常通过将开关与电池单元并联以绕过电池单元转移电流来完成。该过程中一个重要步骤是确定每个电池单元的荷电状态。一旦知道每个电池单元的荷电状态，则可以启用开关以将单元平衡至相同的荷电状态。
如果不进行平衡，则具有较高荷电状态的单元可以控制电池包的充电。为了防止最高荷电状态单元的过充，其它单元可能不会将它们的容量充满。这意味着电池包可能不会储存尽可能多的能量。平衡允许所有单元具有相同的荷电状态水平使得可以优化储存在电池包中的能量。由于电池组中多个电池单元可以不必具有相同的充电容量，所以可以在预定的SOC处执行平衡。
由于平均值不足以防止单元的过充，所以用于测量组电压的典型方法可能不适合锂离子单元。可能需要一种确定每个单元的电压的更加精确的方法来有效地防止单元过充。如果使用组电压测量，则必须执行有效地计算每个单元的属性的方法。
图5说明了一种用于处理组电压以确定用于车辆控制的适当单元值的架构。该架构中采用n个电池单元的组138。每个单元可以具有不同的荷电状态(SOC)和/或不同的充电容量(Q)。图5显示了包含两个代表性单元140和142的电池组138。在组中单元的数量不限于两个。第一单元140可以具有充电容量Q1和荷电状态SOC1而第二单元可以具有充电容量Q2和荷电状态SOC2。为了精确地表征电池包，可以希望确定电池组138中每个单元(140、142)的单个属性。
可以通过数据收集***(DAS)处理来自每个电池组138的多个测量。DAS144可以是独立的模块并且可以包括传感器模块34(图2)。DAS144的功能也可以集成进控制器，比如BCM36(图2)。***的DAS144部分可以测量电池组属性比如电流、电压和温度。DAS144可以包含隔离和比例调节(scale)测量信号所需要的任何滤波和调节电路。随后DAS144可以分配或通信电池组属性值让其它功能或模块使用。DAS144可以实施为一个或多个控制器。DAS144可以测量并传输电压106和电流146等属性。
可以执行失衡探测器100以预测电池组的单元之间何时存在失衡。失衡探测器100可以基于参考模型104预测电池组的总体电压(Vrm102)。可以通过将电压预测102与测量的组电压(Vc106)比较来探测失衡。电压预测102可以是实际电压的预期值。参考模型104可以是使用单元特性(比如初始荷电状态(SOC)以及额定容量)的预定值的单个单元电池模型。参考模型104可以使用测量的电池电流146作为输入。参考模型104还可以使用充电或放电的时间段来确定预期电压。可以使用参考模型104计算单个单元的预期电压108。可以通过每个电池组单元的数量110乘以预测的单元电压108得到预测的总的组电压102。参考模型104的输出可以认为是电池单元组的预期电压。参考模型104不限于任何具体的模型类型。可以考虑多种电池模型，包括基于库仑计算法(coulom counting)的开路电压-电阻(OCV-R)模型、简化的等效电路模型或者单个单元特定的电气化学模型。
***可以通过计算代表性模型电压108并乘以电池组的单元数量110来计算总的预期电压102。可替代地，如果之前确定了电池组中每个单元的电压或荷电状态，则可以使用这些已知的值执行用于每个单个单元的模型。随后可以对单个单元模型求和以得出参考组电压108。然而，由于描述的***可以随时间确定单元值之间的任何差异，所以不需要知道每个单元的精确初始值。
图3显示了典型的电池单元等效电路模型。电池单元可以建模成具有关联电阻(52和54)和电容器56的电压源(Voc)50。因为电池单元的阻抗，导致终端电压(V58)通常与开路电压Voc50不一样。由于仅容易测量电池单元的终端电压58，而不容易测量开路电压Voc50。由于Voc50不容易测量，所以可以使用基于模型的方法估算该值。该模型可能需要阻抗和电容器的值是已知的或估算过的。电池单元模型可以取决于电池包的化学特性。电池单元选择的特定模型对于描述的方法并非关键的并且图3仅代表单元模型的一种示例。
对于典型的锂离子电池单元，在SOC和开路电压(Voc)之间存在关系，比如Voc＝f(SOC)。图4是显示作为SOC函数的开路电压(Voc)的典型曲线96。可以从电池属性的分析或者从测试电池单元来确定SOC和Voc之间的关系。该函数可以是通过f-1(Voc)计算SOC。函数或反函数可以实施为查值表或等效方程式。曲线96的精确形状可以基于锂离子电池的精确方程式(exactformulation)而变化。电压(Voc)由于电池的充电和放电而改变。
再次参考图5，可以计算测量的组电压106和预测的或预期的组电压102之间的差异或误差(evrm112)。预期电压102和测量的电压106之间较大的误差112可以指示电池组138的单元(140和142)之间的失衡状况。当一个或多个单元的特性偏离参考值102时可以探测到失衡状况。可以容忍较小的差异，因为可能是测量精度或生产误差导致的。
使用电池单元的开环模型执行上文描述的失衡探测。描述的开环模型可以不补偿模型参数的变化或初始值中的不确定性。除了开环模型之外，失衡探测器可以利用交换环路(switch-loop)架构114用于参考电压预测。交换环路114作为闭环监测器运转并且将误差信号(evsl120)反馈至参考模型116以补偿初始荷电状态(SOC)或其它电池组属性的任何不确定性。在车辆启用状况时可以应用交换环路114以初始化参考模型116。在已经经过预定时间段之后或者当电压预测(Vsl118)已经集中在测量电压值106的预定范围内时，可以切断电压反馈。随后可以使用开环监测器计算电池组参考电压118。在这些开环状况下，预测值118与测量值106的任何偏差可以归咎于单元之间特性的失衡。
当没有失衡状况时，测量电压和预期电压值的轨迹彼此接近。随着由于充电和放电导致的电压变化，电压应该继续彼此接近直到出现失衡状况。当预期的电压变化与测量的电压变化不同时，可以探测到失衡状况。
可以同时使用两个不同的失衡探测结构(交换环路监测器116和开路104)。失衡探测器的输出(ev122)可以是参考模型的电压预测的误差(evrm112)或者通过交换环路监测器预测的电压误差(evsl120)或者这两者的加权组合。
探测的差异电压(ev122)随后可以提供至失衡识别器124以评估失衡的量。失衡识别器124可以基于探测的失衡来识别电池组138中每个单元的特定属性或特性。可以对每个单元计算相关特性与预测值的偏差。还可以对每个单元计算这些相关特性的值。
失衡识别器124能获得电池组138中每个单个单元的特定属性的失衡。可以估算的单元属性包括SOC和充电容量。失衡识别器124可以识别SOC的失衡(imbsoc)(即每个单个单元SOC与标称SOC的偏差)。失衡识别器124还可以识别每个单个单元容量与标称容量的比率(dQi)。还可以确定其它单元特性。失衡识别器还可以计算电池组中每个单元的单元属性。
可以对基于误差信号(ev122)的失衡识别采用多种方法。识别失衡的一些可用配置可以是在线处理器(solver)/优化器126、离线处理器/优化器128、查值表130或组合在线/离线的车载处理器/优化器。还可以采用其它方法并且该列表并不是穷尽的。这些方法可以基于失衡可能改变较慢(在突发单元故障的事件(可通过现有方法探测该事件)中除外)的事实。
失衡识别器124的一种实施例是在线处理器/优化器126。通过这种选择，可以在控制器内实时执行方程式或方法以基于失衡确定每个单元的单个属性。该实施例可以向控制器提供最新值用于在应用程序中使用。可以定期检查给定的一组单元。取决于可用的处理能力，可以一次比较所有电池组，或者处理器可以基于循环基础(rotating basis)处理一个或多个电池组。例如，在具有八个单元的电池模型中一次测量两个单元的值，可以每100毫秒更新一组的失衡并且可以在4秒内检查所有电池的失衡。可以随时间不断重复该处理。
失衡识别器124的另一种实施例是在***处于离线状态时通过车载控制器执行计算。当车辆运转时控制器可能不具有计算失衡的处理能力，所以可以执行离线/车载优化器。在运转期间可以收集数据并存储在存储器中并且晚些时候当车辆没有运行时通过控制器处理。这种选择可能需要控制器具有保活(keep-alive)功能以允许当车辆没有运行时进行处理。在电动或插电式混合动力车辆的例子中，当向车辆充电时控制器可以执行该处理。
失衡识别器124的另一种实施例是可以在线和离线运行的组合式车载优化器。这种替代方案通过在线处理器/优化器保护电池的能力而解决了离线处理器/优化器的处理能力。在正常运转期间，可以使用离线方法。然而，可以基于随时间展开处理的连续基础来检查可能具有最高和最低荷电状态(不必是最高或最低的组合电压(combined voltage))的单元组(cell strings)的失衡。这种替代方案可以识别有限数量的电池组以在线处理，同时离线处理其它电池组。该方法可以扩展至有限数量的“最高”的或有限数量的“最低”的单元。将要检查的单元组可以基于离线估算或者通过单元组电压行为的通知。可以选择与中间值相差很大量或者从中间值移离的电压用于连续监视。如今已经在NIMH车辆电池中使用要处理哪个单元组的确定。保守起见，可以认为电池组电压和中间电压之间的差异是由电池组中一个单元的失衡导致的。
另一种实施例是完全线下/非车载的处理方式。当车载控制器不具有在车辆运转期间计算失衡的能力时这是有用的。当车辆运转时车载控制器可以将样本数据存储至存储器并且随后基于定期基础将数据发送至非车载处理器150。非车载处理器150可以是云计算装置。在这种选择中，当行驶时如果车辆能与非车载处理器150通信则可以使用易失存储器，否则可能需要非易失性存储器。当状况恰当时，非车载处理器150可以更新失衡并且将失衡信息发送回发动机控制器单元(ECU)。这种解决方案允许任何时候更新算法并且可以允许车载控制器具有较小的处理能力。可以通过多种方式实施车载处理器失衡识别器124和非车载处理器150之间的通信连接152。该通信连接152可以基于蜂窝通信、卫星通信或其它的车辆有线/无线接口。通信连接152旨在包括实施该连接的任何必需硬件和必需软件。互联网-车辆(Internet-to-vehicle)的技术是现有技术并且市场上的一些车辆具有该技术。
另一种实施例是使用查值表130来确定失衡。可以在控制器中存储可以通过失衡(ev122)索引以确定每个单元的特定特性值的数据表格。表格可以具有额外的维度，这时可能需要其它索引。这种替代方案可以利用更多的存储空间但是可能需要更少的处理时间。
可以基于识别的失衡148获取每个单元的实际特性值。电池管理模块134可以具有一系列用于每个单元的单个单元模型并且可以将识别的特性应用至每个单元模型以估算单元的SOC和电压。这样，基于电池组的总电压，可以计算并监视每个单元的状况以防止过度充电/放电。还可以计算代表性SOC、电池包电压以及电池包运转极限并且用于车辆电力管理136。探测到的失衡还可以用于执行单元平衡(cell balancing)或者用于诊断目的。
下面描述失衡探测的一种实施例。为了说明，描述了使用恒定充电电流作为输入并采用OCV-R模型作为参考模型的实施例。尽管该方法可以应用到具有更多单元的电池组，下文将描述具有两个单元的一列锂离子电池组。用于单个单元的OCV-R模型采用如下形式：
V＝fOCV(SOC)+IR (2)
其中I是电流，Q指充电容量，V代表电压，R是内阻，并且fOCV(x)代表电池的开环电压(该电压可以是SOC的非线性函数(见图4))。在该示例中，使用LiFePO4电池的fOCV(x)。参考模型直接用作失衡探测器。在该模型中，SOC可以计算为充电和放电电流以及施加电流的时间的函数。恒定电流可以获得最佳结果，但是所公开的***并不需要这样。
可以考虑的一种情况是当在电池组的单元之间仅存在SOC失衡时。假设在充电的开始，单元1的初始SOC值为SOC1,0而单元2具有初始SOC值SOC2,0。单元1和单元2之间的SOC失衡(imbSOC)可以计算为SOC2,0与SOC1,0之间的差异(例如SOC2,0-SOC1,0)。
该失衡(可能是在不一致状况下长期运转或单元劣化导致的)可能不会在执行失衡估算时的较短时间段内改变。所以，可以假设SOC2等于SOC1与imbSOC的和。如果不知道SOC1,0和SOC2,0的实际值，则参考模型可以假设初始SOC为零。
通过解方程式(1)和(2)，当在恒定电流下向电池充电时得到下面的方程式：
SOC1＝It/Q+SOC1,0 (3)
V1＝fOCV(SOC1)+IR＝fOCV(It/Q+SOC1,0)+IR (4)
SOC2＝It/Q+SOC1,0+imbSOC(5)
V2＝fOCV(SOC2)+IR＝fOCV(It/Q+SOC1,0+imbSOC)+IR (6)
SOCr＝It/Q+SOCr,0 (7)
Vr＝fOCV(SOCr)+IR＝fOCV(It/Q)+IR (8)
其中t是经过的时间，SOC1/2和V1/2代表单元1和单元2的实际SOC和电压，SOCx,0代表初始SOC值，而SOCr和Vr代表参考模型的SOC和电压预测。
可以测量电池组的总电压(Vc＝V1+V2)，并且测量的电压和参考电压之间的误差ev为：
ev＝V1+V2-2Vr (9)
将方程式(4)、(6)和(8)合并进方程式(9)得出：
ev＝fOCV(It/Q+SOC1,0)+fOCV(It/Q+SOC1,0+imbSOC)-2fOCV(It/Q)(10)
在方程式(10)中，ev、I、t和fOCV(x)是已知的并且解该方程式可以得出SOC1,0和imbSOC。由于fOCV(x)通常是SOC的非线性函数，所以多个非线性状态估算算法可以用于解方程式(10)得出SOC1,0和imbSOC的值。例如，在连续时刻t1,t2,...,tn处可以得到一序列的eV,eV,t1,eV,t2,...,eV,tn。那么可以应用牛顿-拉夫逊(Newton-Raphson)算法得出最适合该序列的SOC1,0和imbSOC的值。包括但不限于滑动模式(sliding mode)监测器以及无味卡尔曼滤波器的其它算法也可以用于在线估算SOC失衡。然后可以应用得出的imbSOC和SOC1,0的值估算电池组中每个单元的电压和SOC。
可以考虑的另一种情况是当在电池组的单元之间仅存在充电容量失衡时。每个单元可以具有标称容量Q0，但是由于劣化或制造差异，单个单元可以具有不同于标称容量的容量。假设这两个单元分别具有容量Q1和Q2，并且Q1＝Q0*dQ1，Q2＝Q0*dQ2。这些条件下，在恒定电流充电期间，测量的电池组电压和预测的参考模型电压之间的电压差异可以表示为：
ev＝fOCV(It/(Q0*dQ1))+fOCV(It/(Q0*dQ2))-2fOCV(It/Q0) (11)
在方程式(11)中，ev、I、t、Q0,和OCV函数是已知的并且解该方程式可以得出dQ1和dQ2。由于fOCV(x)通常是SOC的非线性函数，可以使用多个非线性状态估算算法来解方程式(11)得出前面描述的dQ1和dQ2。
在整个充电过程中，在不同的时刻可以得到许多误差(ev)值，并且在ev、I、t和OCV函数是已知的情况下可以使用收集的误差点通过解方程式(11)得出dQ1和dQ2两者。可以基于dQ1和dQ2得出Q1和Q2，并且随后可以用于估算电池组中每个单元的电压和SOC。可以随时间收集误差电压并且如上文所述可以使用多个方法来解出未知数。
可以考虑的又一种情况是当在电池组的单元之间存在SOC失衡和容量失衡两者时。这种情况合并了前面的两种情况。通过遵循同样的推导，可以得出ev：
ev＝fOCV((It/(Q0*dQ1))+SOC1,0)+fOCV((It/(Q0*dQ2))+SOC1,0+imbSOC)-2fOCV(It/Q0) (12)
对于SOC1,0、imbSOC、dQ1和dQ2的不同组合，误差(ev)可能不同。在整个充电过程中，在不同时刻处可以得到许多ev值，并且可以通过ev、I、t和fOCV(x)的已知值基于收集的误差点解方程式(12)得到SOC1,0、imbSOC、dQ1和dQ2。此外，如上文所述多个非线性状态估算算法可以用于解方程式(12)得出SOC1,0、imbSOC、dQ1和dQ2。得到的SOC1,0、SOC2,0、Q1和Q2随后可以用于估算电池组中每个单元的电压和SOC。
当电压-SOC曲线中存在较大倾斜度时失衡识别可能最有效。在作为SOC变化的函数的电压更加迅速改变的区域中可以实现最佳识别。例如，参考图4，在SOC高于80％或者低于20％的区域，作为SOC的函数的电压具有较大的倾斜度。在这些区域中，非线性识别算法可能更加有效地识别单元之间的失衡值。为了确定何时执行失衡识别，可以使用平均荷电状态。可以基于测量的组电压通过使用单元电压的组电压的平均值计算平均荷电状态。随后当电池组中单元的平均荷电状态在预定范围内时可以估算荷电状态以及充电容量。
知道失衡和每个单元的属性，***可以控制电池包运转的方面。知道每个单元的SOC和充电容量允许平衡这些单元以优化性能。此外，知道每个单元的SOC和充电容量允许控制器指令电池包的适当充电和放电。可以指令充电以确保该组中每个单元的电压不超过预定电压以防止过压状况。可以指令放电以确保该组中每个单元的电压不下降到预定电压之下以防止电压不足状况。过压和电压不足状况的预定电压可以是电流和温度中至少一者的函数。
一旦知道每个单元的充电容量和SOC，则可以基于单个单元的值确定整个电池包的SOC。随后可以将电池包SOC输出至驾驶员显示器以向驾驶员通知电池包的电流状态。充电容量信息可能有助于电池包的充电和放电。
图6显示了在一个或多个控制器中可以作为方法执行的一种实施例的流程图。在222处可以在***中初始化用于每个单元的SOC和充电容量的值。这些初始化值可以是初始预测值或者可以是从之前的存储值获得。在运转期间，***需要确定是否更新单元SOC或充电容量值。
失衡探测器程序236可以接收在202处测量的组电压和在200处测量的电流作为输入。失衡探测器程序236还可以基于测量电流200监视充电和放电时间。在204处可以将这些测量值输入进上文所述的使用可以集成有交换环路监测器的参考模型的电压预测模型。可以在206处从202处测量的组电压中减去在204处电压预测模型的输出以在208处得到误差信号(ev)。208处的误差信号可以存储起来在晚些时候使用或者传输至其它函数。在210处可以比较误差信号以确定该量级是否高于校准阈值。如果在214处误差信号量级高于校准阈值那么存在失衡。如果在212处误差信号量级小于校准阈值那么不存在失衡。
如果在214处涉嫌失衡，则可以执行失衡识别程序238。可以在216处通过解上文出现的方程式得出一系列误差值来识别失衡。在216处可以使用之前列出的在线或离线解决技术任意者来识别失衡。失衡识别器238随后可以在218处存储或输出探测到的失衡以在晚些时候使用。可以将在218处探测到的失衡提供至234处的电池管理***。当探测到失衡时，在224处可以根据探测到的失衡信息来更新单元的容量和SOC。
当在212处不涉嫌失衡时，不必修改单元的SOC或容量。这种情况下，在220处不必更新由失衡导致的值。在226处可以按正常方式更新单元SOC或容量值。例如，这些正常更新可以基于库仑计算。一旦知道电池包中每个单元的SOC和充电容量值，在228处可以计算整个电池包的SOC和电压。一旦计算了电池包的值，则在230处可以计算电池运转极限。在232处该运转极限可以用于车辆控制。电池运转极限可以防止车辆控制以可能负面影响电池包的方式运转。这包括电池包基于计算的运转极限充电和放电。该运转极限还可以向驾驶员提供车辆或电池包状态的反馈。
本发明公开的程序、方法或算法可通过包括任何现有的可编程电子控制单元或专用的电子控制单元的处理装置、控制器或计算机使用/实施。类似地，程序、方法或算法可存储为通过控制器或计算机以多种形式执行的数据和指令，包括但不限于永久存储在不可写的存储媒介(比如ROM设备)中并且可替代地信息可存储在可写的存储媒介(比如软盘、磁带、CD、RAM设备和其它的磁性和光学媒介)中。程序、方法或算法还可在可执行软件的对象中实施。可替代地，可以使用适当的硬件部件整体地或部分地包含该程序、方法或算法，比如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、状态机、控制器或其它硬件部件或设备，或者硬件、软件和固件部件的结合。
虽然上文描述了示例实施例，但是并不意味着这些实施例描述了权利要求包含的所有可能的形式。说明书中使用的词语为描述性词语而非限定，并且应理解不脱离本发明的精神和范围可以作出各种改变。如上所述，可以组合多个实施例的特征以形成本发明没有明确描述或说明的进一步的实施例。尽管已经描述了多个实施例就一个或多个期望特性来说提供了优点或相较于其他实施例或现有技术应用更为优选，本领域技术人员应该认识到，取决于具体应用和实施，为了达到期望的整体***属性可以对一个或多个特征或特性妥协。这些属性可包括但不限于：成本、强度、耐用性、生命周期成本、可销售性、外观、包装、尺寸、可维修性、重量、可制造性、易于装配等。因此，描述的实施例在一个或多个特性上相对于其他实施例或现有技术应用不令人满意也未超出本发明的范围，并且这些实施例可以满足特定应用。

Claims (13)

1.一种车辆，包含：
多个电池单元，被成组设置，每组包括至少两个电池单元；以及
至少一个控制器，配置用于响应于所述多个电池单元充电和放电导致的所述组中一组两端的电压变化不同于所述组中一组两端的预期电压变化而平衡所述多个电池单元中的至少一些，其中所述预期电压变化通过电池单元等效电路模型的交换环路或者电池单元等效电路模型的交换环路与电池单元等效电路模型的开放环路的加权组合基于与所述充电和放电关联的电流和时间来被确定。
2.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，所述预期电压变化进一步基于所述组中一组两端的测量电压。
3.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，所述单元以基本恒定的电流充电和放电。
4.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，所述电池单元基于锂。
5.根据权利要求1所述的车辆，其特征在于，所述电池单元等效电路模型的交换环路将用于补偿所述电池单元等效电路模型的模型参数的变化和/或初始值中的不确定性的信号反馈至所述电池单元等效电路模型。
6.一种车辆，包含：
多个电池单元，被成组设置，每组包括至少两个电池单元；以及
至少一个控制器，配置用于基于所述组中一组两端的测量电压与所述组中一组两端的预期电压之间的差异而指令所述组中一组内的所述电池单元的充电和放电，其中所述预期电压通过电池单元等效电路模型的交换环路或者电池单元等效电路模型的交换环路与电池单元等效电路模型的开放环路的加权组合基于与所述充电和放电关联的电流和时间来被确定。
7.根据权利要求6所述的车辆，其特征在于，指令所述充电使得所述组中一组的每个单元的所述电压不超过预定电压。
8.根据权利要求6所述的车辆，其特征在于，指令所述放电使得所述组中一组的每个单元的所述电压保持在预定电压之上。
9.根据权利要求6所述的车辆，其特征在于，所述预期电压进一步基于自车辆启用起的预定时间段期间所述组中一组两端的所述测量电压的值。
10.根据权利要求6所述的车辆，其特征在于，所述单元以基本恒定的电流充电和放电。
11.根据权利要求6所述的车辆，其特征在于，所述电池单元等效电路模型的交换环路将用于补偿所述电池单元等效电路模型的模型参数的变化和/或初始值中的不确定性的信号反馈至所述电池单元等效电路模型。
12.一种用于电池包充电和放电的方法，包含：
测量电池单元组两端的电压；
通过电池单元等效电路模型的交换环路或者电池单元等效电路模型的交换环路与电池单元等效电路模型的开放环路的加权组合基于与所述单元充电和放电关联的电流和时间来确定电池单元组两端的预期电压；
基于所述测量的电压和所述预期电压之间的差异来估算所述单元组的单元之间至少一个单元属性的失衡；以及
响应于估算的失衡向所述电池包充电和放电以减少所述单元组的单元之间的至少一个单元属性的失衡。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述电池单元等效电路模型的交换环路将用于补偿所述电池单元等效电路模型的模型参数的变化和/或初始值中的不确定性的信号反馈至所述电池单元等效电路模型。
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