CN108701879A - 二次电池组管理*** - Google Patents

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Abstract

一种管理电池组***的方法，该方法包括：从至少一个传感器接收至少一个电池组电池的至少一个所测量的特性，通过应用基于电化学的电池组模型来估计至少一个电池组电池在第一时间的至少一个状态，基于至少一个测得的特性和至少一个状态的估计来估计至少一个电池组电池的至少一个物理参数，通过基于所估计的至少一个参数来应用基于电化学的电池组模型来估计在第一时间之后的第二时间的至少一个状态，以及基于至少一个状态的估计来调节至少一个电池组电池的充电或放电中的至少一个。

Description

二次电池组管理***
关于联邦资助研究的声明
本发明是在美国能源部授予的ARPA-E奖编号DE-AR0000278的政府支持下做出的。美国政府在本发明中拥有某些权利。
技术领域
本发明总体上涉及电池组，并且更特别地涉及对二次电池组运行的管理。
背景技术
可再充电锂电池组因为其与其它电化学能量存储设备相比而言的高比能而是用于便携式的电设备和电子设备以及电动车辆和混合电动车辆的有吸引力的能量存储设备。典型的锂电池包含负电极、正电极和位于负电极和正电极之间的隔板。所述两个电极都包含可逆地与锂反应的活性材料。在一些情况下，负电极可以包括锂金属，其可以以电化学的方式被溶解和可逆地沉积。该隔板包含带有锂阳离子的电解质并且充当电极之间的物理屏障，以使得在电池内没有电极被电气连接。
通常，在充电期间，存在电子在正电极处的生成以及等量电子在负电极处的消耗。在放电期间，发生相反的反应。
在电池组的反复充电/放电循环的期间会发生不期望的副反应。这些不期望的副反应会导致电池组的用于提供和存储电力的容量的降低。
发明内容
用来管理电池组中的不期望的副反应的常规方法包括：在尝试最小化不期望的效果的过程中限制电池组的充电/放电的速率。这些努力结果可以导致延长的充电时间和峰值功率降低。因此，存在对用于确定二次电池组内的状态和参数的***和方法的需要，其允许电池组管理***有效地调节电池组的运行。
下面阐述本文中公开的某些实施例的综述。应该理解，这些方面仅仅为了向读者提供所述特定实施例的简要综述而被展示并且这些方面并不意图限制本公开内容的范围。实际上，该公开内容可以包括下面可能没有阐述的各种各样的方面。
本公开内容的实施例涉及用于管理二次电池组的运行的***和方法。例如在一个实施例中，即管理电池组***的方法，该电池组***包括：至少一个电池组电池；至少一个传感器，其被配置用于测量电池组电池的至少一个特性；以及电池组管理***，其包括微处理器和存储器，该方法包括：由电池组管理***从至少一个传感器接收至少一个电池组电池的至少一个所测量的特性。该方法也包括：由电池组管理***通过应用基于电化学的电池组模型来估计至少一个电池组电池在第一时间的至少一个状态，该基于电化学的电池组模型说明所述至少一个电池组电池的化学成分的物理参数。该方法还包括：由电池组管理***基于至少一个所测量的特性和至少一个状态的估计来估计所述至少一个电池组电池的至少一个物理参数。该方法也包括：由电池组管理***通过应用基于电化学的电池组模型基于所估计的至少一个参数来估计至少一个电池组电池在第一时间之后的第二时间的至少一个状态。该方法也包括：由电池组管理***基于至少一个电池组电池的至少一个状态的估计来调节至少一个电池组电池的充电或放电中的至少一个。
在另一实施例中，电池组管理***包括处理器和用于存储指令的存储器，当由处理器执行所述指令时，所述指令促使该电池组管理***：从至少一个传感器接收至少一个电池组电池的至少一个所测量的特性，所述至少一个所测量的特性包括选自由如下所组成的组的特性：至少一个电池组电池的电流测量结果和至少一个电池组电池的电压测量结果；通过应用基于电化学的电池组模型来估计至少一个电池组电池在第一时间的至少一个状态，其中所述基于电化学的电池组模型说明至少一个电池组电池的化学成分的物理参数；基于至少一个所测量的特性和至少一个状态的估计来估计至少一个电池组电池的至少一个物理参数；通过基于所估计的至少一个参数应用基于电化学的电池组模型来估计至少一个电池组电池在第一时间之后的第二时间的至少一个状态，以及基于至少一个电池组电池的至少一个状态的估计来调节至少一个电池组电池的充电或放电中的至少一个。
下面在附图、详细描述和权利要求中阐述本公开内容的一个或多个特征、方面、实现和优点的细节。
附图说明
图1是根据一些实施例的电池组***的框图，其中所述电池组***包括电池组电池和电池组管理***，其具有合并到电池组电池内的感测电路。
图2是根据一些实施例的另一电池组***的框图，其中所述另一电池组***包括电池组电池、电池组管理***和位于电池组电池外部的感测电路。
图3是根据一些实施例的电池组***的功能性框图，其应用龙贝格观测器与递归最小二乘估计器来估计电池组电池的物理参数和电池组状态信息。
具体实施方式
下面将描述一个或多个具体实施例。对所描述的实施例的各种修改方案对本领域的技术人员来说将是容易显而易见的，并且可以在不偏离所描述的实施例的精神和范围的情况下可以将本文中限定的一般原理应用于其他实施例和应用。因此，所描述的实施例不限于示出的实施例，而是应被授予与本文中公开的原理和特征一致的最宽范围。
在图1中示出电池组***100A的一个实施例。该电池组***100A包括阳极片110A、阳极120A、隔板130A、阴极150A、阴极片160A、感测电路170A和电池组管理***180A。在一些示例中，该隔板130A可以是电气绝缘隔板。在一些实施例中，该电气绝缘隔板包括多孔聚合物膜。在各种实施例中，电池组电池102A的部件的厚度尺寸对于阳极120A而言可以是约5微米至约110微米，对于隔板130A而言可以是小于约50微米或者在某些实施例中小于约10微米，并且对于阴极150A而言可以是约50微米至约110微米。
在电池组电池102A的放电期间，在阳极120A处使锂氧化以形成锂离子。锂离子通过电池组电池102A的隔板130A迁移至阴极150A。在充电期间，锂离子返回至阳极120A并且被还原成锂。在锂阳极120A的情况下将锂作为锂金属沉积在阳极120A上或者在嵌入材料阳极120(诸如石墨)的情况下将锂嵌入基质结构，并且该过程以后续的充电和放电循环而重复。在石墨或其他Li嵌入电极的情况下，锂阳离子与电子和基质材料(例如石墨)结合，导致增加锂化的程度或基质材料的“充电的状态”。例如x Li++x e-+C6→LixC6。
该阳极120A可以包括可氧化金属、诸如锂或可以嵌入Li或某一其他离子(诸如Na、Mg或其他适当材料)的嵌入材料。阴极150可以包括各种材料，诸如：硫或含硫材料(例如聚丙烯腈-硫复合材料(PAN-S复合材料)、硫化锂(Li2S))；氧化钒(诸如五氧化二钒(V2O5))；金属氟化物(诸如钛、钒、铁、钴、铋、铜的氟化物以及其组合)；锂嵌入材料(诸如锂镍锰钴氧化物(NMC)、富锂NMC、锂镍锰氧化物(LiNi0.5Mn1.5O4))；锂过渡金属氧化物(诸如锂钴氧化物(LiCoO2)、锂锰氧化物(LiMn2O4)、锂镍钴铝氧化物(NCA))以及其组合)；锂磷酸盐(例如锂铁磷酸盐(LiFePO4))。
颗粒可以进一步悬浮在包括聚合物粘合剂和导电材料的多孔、导电基质中，所述导电材料诸如是碳(碳黑、石墨、碳纤维等等))。在一些示例中，该阴极可以包括具有大于80％的孔隙度的导电材料，其允许诸如过氧化锂(Li2O2)或硫化锂(Li2S)这样的氧化产物在阴极体积中形成和沉积/存储。用于沉积氧化产物的能力直接确定可从电池组电池获得的最大功率。提供所需孔隙度的材料包括碳黑、石墨、碳纤维、碳纳米管以及其他非碳材料。阴极150A、隔板130A和阳极120A的微孔填充有离子传导电解质，其包含诸如六氟磷酸锂(LiPF6)这样的盐，所述盐向电解质提供适当导电性，所述导电性降低电池组电池的内部电阻。该电解质溶液增强电池组电池内的离子运输。各种类型的电解质溶液都是可用的，包括：非水的液体电解质、离子液体、固体聚合物、玻璃陶瓷电解质和其他适当的电解质溶液。
该隔板130A可以包括一种或多种电气绝缘的离子传导材料。在一些示例中，针对隔板130A的适当材料可以包括多孔聚合物(例如聚烯烃)、陶瓷、和二维片状结构，诸如石墨烯、氮化硼和双硫分子配合物。在某些示例中，该隔板130A的微孔可以被填充有离子传导电解质，其包含诸如六氟磷酸锂(LiPF6)这样的盐，所述盐向电解质提供适当传导性，所述传导性降低电池组电池的内部电阻。
该电池组管理***180A通信连接至电池组电池102A。在一个示例中，该电池组管理***180A经由电气链路(例如导线)电气连接至电池组电池102A。在另一示例中，该电池组管理***180A可以经由无线通信网络无线连接至电池组电池102A。该电池组管理***180A可以例如是微控制器(在单个芯片上或单个外壳内具有存储器和输入/输出部件)或者可以包括分开配置的部件，例如微处理器、存储器和输入/输出部件。还可以使用其他部件或包括例如如下在内的部件的组合来实施电池组管理***180A：数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其他电路。依据期望的配置，该处理器可以包括再一级缓存，诸如级缓存存储器、一个或多个处理器核和寄存器。该示例处理器核可以包括算术逻辑单元(ALU)、浮点单元(FPU)或其任何组合。该电池组管理***180A还可以包括用户接口、通信接口，并且用于执行没有在本文中限定的特征的其他计算机实施的设备可以合并到该***中。在一些示例中，该电池组管理***180A可以包括其他计算机实施的设备，诸如通信接口、用户接口、网络通信链路和接口总线，用于促进各个接口设备、计算实施的设备和到微处理器的一个或多个***接口之间的通信。
在图1的示例中，该电池组管理***180A的存储器存储计算机可读指令，当由电池组管理***180A的电子处理器执行时该计算机可读指令促使电池组管理***以及更特别地电子处理器执行或控制归属于本文中的电池组管理***180A的各种功能或方法的实施(例如计算电池组***的状态或参数、调节电池组***的运行、由枝状晶体形成来探测内部短路)。该存储器可以包括任何瞬时的、非瞬时的、易失性的、非易失性的、磁性的、光学的、或电的介质，诸如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、非易失性RAM(NVRAM)、可电擦除的可编程ROM(EEPROM)、闪速存储器或任何其他数字或模拟介质。归属于本文中的电池组管理***180A的功能可以被实施为软件、固件、硬件或其任何组合。在一个示例中，该电池组管理***180A可以被嵌入在计算设备中并且感测电路170A被配置成与电池组电池102A外部的计算设备的电池组管理***180A通信。在该示例中，该感测电路170A被配置成具有与电池组管理***180A的无线和/或有线通信。例如，感测电路170A和外部设备的电池组管理***180A被配置成经由网络来彼此通信。在还有的另一示例中，该电池组管理***180A远程地位于服务器上并且感测电路170A被配置成将电池组电池102A的数据传送至电池组管理***180A。在上面的示例中，该电池组管理***180A被配置成接收数据并且将数据发送至电子设备以便显示为人类可读格式。该计算设备可以是蜂窝电话、平板电脑、个人数字助理(PDA)、膝上型计算机、计算机、可佩戴设备或其他适当的计算设备。该网络可以是云计算网络、服务器、广域网(WAN)、局域网(LAN)、车载式网络、云计算网络或其他适当的网络。
该电池组管理***180A被配置成从感测电路170A接收数据，其包括例如电流、电压和/或电阻测量。该感测电路170A可以包括一个或多个传感器。该感测电路170A的每个传感器都可以测量电池组电池102A的一个或多个特性(例如电流、电压、电阻和/或温度)。该感测电路170A可以位于电池组电池102A的内部。该电池组管理***180A还被配置成确定电池组电池102A的状况。基于所确定的电池组电池102A的状况，该电池组管理***180A可以改变电池组电池102A的操作参数以保持电池组电池102A的内部结构。该电池组管理***180A还可以向用户通知电池组电池102A的状况。
在其他实施例中，可以修改各个部件的物理放置和配置。例如，图2图示电池组***100B的另一示例，其中所述电池组***包括电池组电池102B、阳极片110B、阳极120B、隔板130B、阴极150B、阴极片160B、感测电路170B和电池组管理***180B。然而，在图2的示例中，该感测电路170B在电池组电池102B外部并且可以合并在与电池组管理***180B相同的外壳内。
在一些实施例中，电池组电池102A、102B是封闭***的一部分。在封闭***中，在制造电池组电池102A、102B之后，包围电池组电池102A、102B的壳体被密封以防止外部元素(诸如空气和湿气)进入电池组电池102A、102B并且潜在引起电池组电池102A、102B的降级，其导致电池组电池102A、102B的降低的性能和更短的寿命。在下面的讨论中，涉及电池组***100A和电池组***100B二者中的部件的示例将使用没有A或B指定的参考数字(例如阳极120而不是阳极120A和阳极120B)。
电池组电池102对电池组管理***180展现各种挑战，其中该电池组电池是封闭***的部分。该封闭***不允许直接观测电池组电池102的部件的状况。作为代替，感测电路170监测和/或测量当电池组电池102工作或休息时的电池组电池102的特性(诸如电压、电流、电阻、功率、温度及其组合)。感测电路170可以将一个或多个所测量的特性传送至电池组管理***180。电池组管理***可以接收一个或多个所测量的特性并且至少部分地基于一个或多个所测量的特性来确定电池组电池102的状况。
各种计算模型已经被开发用来对电池组电池102B内发生的电化学反应建模。一个示例由Fuller、Doyle和Newman开发(纽曼模型)(J.Electrochem.Soc，Vol.141，No.1，January 1994，pp.1-10)，通过参考其整体将其内容合并于此。该纽曼模型提供数学模型，其可以被用来基于所测量的特性来估计在电池组电池102B内发生的电化学过程。
如由电化学模型建模的，阳极120和阴极150处的电荷转移反应可以被用于描述在电池组电池102的充电和放电二者期间的各种电池组电池102参数。例如，各种物理/化学参数可以被估计，例如包括：阴极颗粒半径；阳极120、阴极150和电解质中的离子扩散速率；插层电流和迁移数；阳极120、阴极150和电解质中的溶液传导率；阳极120和阴极150的单元孔隙率，以及阳极120和阴极150的平衡电势。当估计这些物理/化学参数时，它们可以被用来提供关于电池组电池的状态信息。例如，阴极颗粒半径可能因为阴极150的锂化程度而改变，并且因此可以指示电池组电池102的充电状态。
基于物理的电化学模型、诸如纽曼模型可以包括用来描述各个参数在电池组电池102B内的行为的常微分方程式和偏微分方程式。该纽曼模型准确地建模在锂离子电池组中发生的许多物理现象。
然而，完整的纽曼模型是极其复杂的并且需要识别大量无法测量的物理参数。利用当前计算能力来识别非线性PDE和DAE中所涉及的此类大量参数集合是不可行的。这就产生了近似于纽曼模型的动态的各种电化学模型。
例如，降阶模型(ROM)(Mayhew，C；Wei He；Kroener，C；Klein，R.；Chaturvedi，N.；Kojic，A.，″Investigation of projection-based model-reduction techniques forsolid-phase diffusion in Li-ion batteries，″American Control Conference(ACC)，2014，pp.123-128，4-6 June 2014)，通过引用将其内容以其整体合并于此，其允许在保留基准线电池的完整模型结构的同时，对锂离子电池的纽曼模型的模型降阶。与不太真实的近似模型(诸如单粒子模型)相比，该纽曼模型的ROM能够在降低计算时间和存储器要求的同时准确预测真实模型的行为。通过ROM进行的纽曼模型降阶采用在ROM动态***的高度非线性偏微分方程式(PDEs)和微分代数方程式(DAEs)中所涉及的大量状态和参数。这贡献于参数和状态识别过程的复杂性。我们在这里描述针对ROM的高度非线性和复杂模型的参数和状态估计的两个方法。这些模型基于测量数据的在线接收并且因此实现高速估计。
经由龙伯格观测器的来自电化学模型的输出集合包括电池组电池102的快速变化的状态的估计。在一些实施例中，与对数学模型的当前输入相组合的电池组电池102的状态允许模型预测电池组电池102的当前输出。电池组电池的状态可以例如包括充电状态，对于锂电池组的锂化程度或者电池组的滞后水平。
电池组电池102的参数通常比电池组电池102的状态随时间变化得更缓慢。另外，模型可能不需要参数来预测电池组电池102的当前输出。作为代替，电池组电池102的参数的知识(其可以称为电池组的健康状态)与电池组102的长期功能有关。例如，电池组电池102在一个或多个充电/放电循环内的功能。另外，一些实施例包括不可由目前电池组电池102特性的测量结果直接确定的参数。电池组电池102参数的示例包括最大功率容量、最大功率输出和内部电阻。
经由状态和参数估计器的来自电化学模型的输出集合包括电池组电池102的快速变化的状态的估计以及电池组电池102的缓慢变化的参数的估计二者。在一些实施例中，与对数学模型的当前输入相组合的电池组电池102的状态允许模型预测电池组电池102的当前输出。电池组电池的状态可以例如包括充电状态，对于锂电池组的锂化程度或者电池组的滞后水平。电池组电池102的参数通常比电池组电池102的状态随时间变化更缓慢。另外，模型可以不需要参数来预测电池组电池102的当前输出。作为代替，电池组电池102的参数的知识(其可以称为电池组的健康状态)与电池组102的长期功能有关。例如，电池组电池102在一个或多个充电/放电循环内起作用。另外，一些实施例包括不可由目前电池组电池102特性的测量结果直接确定的参数。电池组电池102参数的示例包括最大功率容量、最大功率输出和内部电阻。
在一些实施例中，为了管理电池组***100A(或电池组***100B)，该电池组管理***180A(或关于电池组***100B的电池组管理***180B)从至少一个传感器(例如如上面描述的感测电路170A)接收至少一个电池组电池102A的至少一个所测量的特性(例如电流和/或电压)。该电池组管理***180A通过应用基于电化学的电池组模型(例如应用用来提供纽曼模型的降阶模型(ROM)的多个微分代数方程式)来估计至少一个电池组电池102A在第一时间的至少一个状态(例如充电状态和/或健康状态)，其中所述降阶模型说明至少一个电池组电池102A的化学成分的物理参数。
该电池组管理***180A基于至少一个所测量的特性和至少一个状态的估计来估计至少一个电池组电池102A的至少一个物理参数(例如如上面描述的物理参数)。该电池组管理***180A还通过基于所估计的至少一个参数应用基于电化学的电池组模型来估计至少一个电池组电池102A在第一时间之后的第二时间的至少一个状态。该电池组管理***180A基于至少一个电池组电池的至少一个状态的估计来调节至少一个电池组电池102A的充电或放电中的至少一个。换言之，该电池组管理***180A可以执行如更详细描述的基于环路的方法，其中基于状态来迭代地估计物理参数并且基于参数来迭代地估计状态。
在估计至少一个电池组电池102A的至少一个物理参数的过程中，该电池组管理***180A基于至少一个电池组电池102A在第一时间的所估计的至少一个状态来确定基于电化学的电池组模型的线性化表示。例如，该电池组管理***180A应用状态观测器(例如龙伯格状态观测器)来基于所估计的在第一时间的至少一个状态和来自前一时间的至少一个估计的物理参数确定一个或多个回归量向量。
该电池组管理***180A还将基于电化学的电池组模型的线性化表示转化成基于电化学的电池组模型的标量表示。例如，该电池组管理***180A对一个或多个回归量向量归一化以生成对应的一个或多个标量输出，其中所述一个或多个回归量向量以及对应的一个或多个标量输出是至少一个所测量的特性的、至少一个状态的估计以及初始参数或来自前一时间步的参数的函数。
该电池组管理***180A还基于所述基于电化学的电池组模型的标量表示来确定至少一个物理参数的标量表示。该电池组管理***180A还基于至少一个物理参数的标量表示来确定所估计的至少一个参数。例如，该电池组管理***180A将线性递归最小二乘滤波器应用于基于电化学的电池组模型的标量表示以确定至少一个物理参数的标量表示。另外，在一些实施例中，该电池组管理***180A通过将时变遗忘因子应用于基于电化学的电池组模型的标量表示来保持估计的恒定成本并防止无限估计增益。
在一些实施例中，该电池组管理***180A确定灵敏度协方差矩阵，其量化：如上面描述的两个参数或状态怎样高度地通过电池组***的动态而被耦合。该电池组管理***180A可以使用灵敏度协方差矩阵来调整电池组***100A的灵敏度。
递归最小二乘(RLS)是一种自适应滤波器，它递归地寻找如下系数，所述系数使与输入信号相关的加权线性最小二乘成本函数最小化。自适应滤波器(诸如递归最小二乘(RLS))向***提供线性滤波器，其具有由可变参数控制的传递函数(调整这些参数的手段)。RLS的一个优点是非常快速的收敛。
在图3中示出具有龙伯格观测器和递归最小二乘估计的电池组***的实现的一个示例。图3图示电池组***300，其包括电流305、电池组310和电池组管理***312。该电池组管理***312包括电池组状态估计器320、线性化电池组模型表示330、向量缓冲器340A和340B、回归量向量归一化350、遗忘因子计算器360、RLS参数估计器370和参数去归一化器380。
可以将龙伯格观测器和递归最小二乘估计(RLS)估计应用于电池组310的各种电化学、物理和数学模型。在图3的示例中，该电池组310接收电流305并且具有至少一个可测的特性(例如电流305和/或电压)。
在图3的示例中，该电池组管理***312的电池组状态估计器320和线性化电池组模型330从至少一个传感器(例如如上面描述的感测电路170A)接收电池组310的至少一个所测量的特性(例如电流305和/或电压)。该电池组管理***312的电池组状态估计器320通过应用基于电化学的电池组模型来估计电池组310在第一时间的至少一个状态，其中所述基于电化学的电池组模型说明电池组310的化学成分的物理参数。该电池组管理***312的线性化电池组模型330基于至少一个所测量的特性和来自电池组状态估计器320的至少一个状态的估计来估计至少一个电池组电池的至少一个物理参数。
例如，在估计电池组310的至少一个物理参数的过程中，线性电池组模型330是由电池组管理***312所应用的状态观测器(例如龙伯格状态观测器)，其用来基于从电池组状态估计器320所估计的在第一时间的至少一个状态和来自前一时间的至少一个估计的物理参数(例如历史估计的物理参数)确定一个或多个线性化回归量向量。由向量缓冲器340A和340B来对一个或多个线性化回归量向量进行缓冲。由回归量向量归一化350来对一个或多个线性化回归量向量进行归一化以生成电化学的电池组模型的标量表示。该电池组管理***312的递归最小二乘参数估计器370通过将具有由遗忘因子计算器360确定的遗忘因子的线性递归最小二乘滤波器应用于基于电化学的电池组模型的标量表示来确定至少一个物理参数的标量表示。该电池组管理***312的参数去归一化器380基于来自递归最小二乘参数估计器370的至少一个物理参数的标量表示来确定至少一个物理参数的估计值。
在确定至少一个物理参数之后，该电池组管理***312的电池组状态估计器320通过基于至少一个物理参数的估计应用基于电化学的电池组模型来估计电池组310在第一时间之后的第二时间的至少一个状态。该电池组管理***312基于电池组的至少一个状态的估计来调节电池组的充电或放电中的至少一个。
在方程式1和2中分别提供电池组310的状态和参数以及电池组估计器320的模型的对应状态和参数的表示。
在方程式1和2中，x表示状态，θ表示参数，I表示电流输入，并且V表示电压输出。
ROM的动态***模型由偏微分方程式(PDE)和微分代数方程式(DAE)组成，其中所述偏微分方程式(PDE)和微分代数方程式(DAE)是参数和状态的非线性函数。递归最小二乘(RLS)参数估计将该***近似为在给定操作点周围有效的线性模型。在一个示例中，该操作点包括在当前时间观测的状态和参数的当前估计。使电池组状态估计器320的非线性方程式针对参数来线性化以提供线性化的电池组模型表示330。一些参数可能出现在多个偏微分方程式(PDE)和/或微分代数方程式(DAE)中，这可能导致***的过度参数化。在某些实施例中，这个问题可以通过编写一组线性方程式来解决，该组线性方程式采用了在PDE和DAE中出现的更大数量的参数与具有物理意义的***的真实参数之间的对数非线性变换。通过使用ROM与参数之间的关系的非线性动力学***的Taylor级数展开来实现线性化。由方程式3-5来表示线性化参数的一个示例。
z(t)＝Φ(t)Tθ (3)
在某些实施例中，以线性参数模型格式来线性化和编写PDE和DAE方程式，其中回归量向量和参数集合的点积给出了标量输出。回归量向量和标量输出是：***的所监测的输入和输出、所观测的状态和在前一时间步中估计的参数的函数。根据ROM的动态，我们可以采用用于回归量向量和线性参数模型的输出的高通或低通滤波器来增加***对被估计的参数的灵敏度。
递归最小二乘(RLS)成本函数包括遗忘因子，其降低较旧数据相对于较新数据的贡献。在一些实施例中，时变遗忘因子可以保证估计的恒定成本并且防止估计增益无限增长。
递归最小二乘估计器最小化与输入信号有关的成本函数并且为参数计算自适应增益。为了提高估计的灵敏度，可以生成灵敏度协方差矩阵，其量化两个参数或状态怎样高度地通过***的动态耦合。灵敏度系数取决于输出被测量的时间。如果确定输出以及参数和状态之间的关系的这些系数是非线性相关的，那么仅存在唯一的一组参数值。在另一方面，如果这些系数之间的线性相关性用灵敏度协方差矩阵中的更大(更靠近1)非对角值来表示，则那些参数或状态可以是不可识别的。对于此类高度耦合的参数或状态，我们要么估计每个高度耦合的集合中的一个项要么寻找已经在***的动态中出现的它们之间的数学关系并估计作为新的参数或状态的组合。
已经通过示例的方式示出了上面描述的实施例，但是应该被理解为，这些实施例可能易受到各种修改和备选形式的影响。应该进一步理解到，权利要求不意图限于所公开的特定形式，而是相反意图覆盖落入该公开内容的精神和范围的所有修改方案、等价方案和备选方案。
应该相信，将通过前面提到的描述来理解本文中描述的实施例以及许多它们的附带优势，并且将显而易见的是，可以在不偏离所公开的主题或不牺牲所有其材料优势的情况下在部件的形式、构造和布置上作出各种改变。所描述的形式仅仅是解释性的，并且以下权利要求的意图涵盖并包括此类改变。
尽管已经参考各种实施例描述了本发明，但是将理解这些实施例是说明性的并且本公开内容的范围不限于它们。许多变化、修改、添加和改进是可能的。更一般而言，已经在该上下文或特定实施例中描述了根据本发明的实施例。所述功能性可以在本公开内容的各个实施例中以块的方式不同地被分开或组合或者可以利用不同术语来描述。这些和其他变化、修改、添加和改进可以落入如在下面的权利要求中限定的本公开内容的范围内。

Claims (20)

1.一种管理电池组***的方法，所述电池组***包括：至少一个电池组电池；至少一个传感器，所述传感器被配置成测量所述电池组电池的至少一个特性；以及电池组管理***，所述电池组管理***包括微处理器和存储器，所述方法包括
由所述电池组管理***从所述至少一个传感器接收所述至少一个电池组电池的至少一个所测量的特性；
由所述电池组管理***通过应用基于电化学的电池组模型来估计所述至少一个电池组电池在第一时间的至少一个状态，其中所述基于电化学的电池组模型说明所述至少一个电池组电池的化学成分的物理参数；
由所述电池组管理***基于所述至少一个所测量的特性和所述至少一个状态的估计来估计所述至少一个电池组电池的至少一个物理参数；
由所述电池组管理***通过基于所估计的至少一个参数应用所述基于电化学的电池组模型来估计所述至少一个电池组电池在所述第一时间之后的第二时间的至少一个状态；
由所述电池组管理***基于至少一个所述电池组电池的至少一个状态的估计来调节所述至少一个电池组电池的充电或放电中的至少一个。
2.根据权利要求1所述的方法，其中从所述至少一个传感器接收所述至少一个电池组电池的所述至少一个所测量的特性包括：接收所述至少一个电池组电池的电流测量结果或电压测量结果中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述至少一个电池组电池的所述至少一个状态包括所述至少一个电池组电池的充电状态或健康状态中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的方法，其中基于至少一个所测量的特性和至少一个状态的估计来估计所述至少一个电池组的所述至少一个物理参数包括：
由所述电池组管理***基于所述至少一个电池组电池在所述第一时间的所估计的至少一个状态来确定所述基于电化学的电池组模型的线性化表示，
将所述基于电化学的电池组模型的线性化表示转换成所述基于电化学的电池组模型的标量表示，
由所述电池组管理***基于所述电化学的电池组模型的标量表示来确定至少一个物理参数的标量表示，以及
由所述电池组管理***基于所述至少一个物理参数的标量表示来确定所估计的至少一个参数。
5.根据权利要求4所述的方法，其中确定所述基于电化学的电池组模型的线性化表示包括：应用状态观测器基于在第一时间所估计的至少一个状态和来自前一时间的至少一个所估计的物理参数来确定一个或多个回归量向量。
6.根据权利要求5所述的方法，其中将所述基于电化学的电池组模型的线性化表示转换成所述基于电化学的电池组模型的标量表示包括：对所述一个或多个回归量向量进行归一化以生成对应的一个或多个标量输出，其中所述一个或多个回归量向量以及对应的一个或多个标量输出是至少一个所测量的特性的、至少一个状态的估计的以及初始参数的或来自前一时间步的参数的函数。
7.根据权利要求4所述的方法，其中基于所述至少一个物理参数的标量表示来确定所估计的至少一个参数包括：将线性递归最小二乘滤波器应用于所述基于电化学的电池组模型的标量表示以确定所述至少一个物理参数的标量表示。
8.根据权利要求7所述的方法，其中基于所述至少一个物理参数的标量表示来确定所估计的至少一个参数进一步包括：通过将时变遗忘因子应用于所述基于电化学的电池组模型的标量表示来保持估计的恒定成本并防止无限估计增益。
9.根据权利要求1所述的方法，其中估计所述至少一个电池组电池的所述至少一个物理参数包括：
应用状态观测器来基于在所述第一时间的所估计的至少一个状态和来自前一时间的至少一个所估计的物理参数来确定一个或多个线性化回归量向量，
对一个或多个线性的回归量向量进行归一化以生成电化学的电池组模型的标量表示，
通过将具有遗忘因子的线性递归最小二乘滤波器应用于所述基于电化学的电池组模型的标量表示来确定所述至少一个物理参数的标量表示，以及
基于所述至少一个物理参数的标量表示来确定所述至少一个物理参数的所估计的值。
10.根据权利要求1所述的方法，进一步包括灵敏度协方差矩阵，所述灵敏度协方差矩阵量化：两个参数或状态怎样高度地通过所述电池组***的动态而被耦合。
量化两个参数或状态如何通过电池组***的动力学高度耦合的灵敏度协方差矩阵。
11.根据权利要求1所述的方法，其中通过应用所述基于电化学的电池组模型来估计所述至少一个电池组电池在所述第一时间的至少一个状态包括：应用多个微分代数方程式来提供纽曼电化学电池组模型的降阶模型。
12.一种电池组管理***，所述电池组管理***包括处理器和存储指令的存储器，当由所述处理器执行时所述指令促使所述电池组管理***：
从至少一个传感器接收至少一个电池组电池的至少一个所测量的特性，所述至少一个所测量的特性包括：从由所述至少一个电池组电池的电流测量结果和所述至少一个电池组电池的电压测量结果组成的组中选择的特性；
通过应用基于电化学的电池组模型来估计至少一个电池组电池在第一时间的至少一个状态，其中所述基于电化学的电池组模型说明所述至少一个电池组电池的化学成分的物理参数；
基于至少一个所测量的特性和至少一个状态的估计来估计所述至少一个电池组电池的至少一个物理参数；
通过基于所估计的至少一个参数应用基于电化学的电池组模型来估计至少一个电池组电池在所述第一时间之后的第二时间的至少一个状态；以及
基于所述至少一个电池组电池的所述至少一个状态的估计来调节所述至少一个电池组电池的充电或放电中的至少一个。
13.根据权利要求12所述的电池组管理***，其中当由所述处理器执行时所述指令促使所述电池组管理***通过估计所述至少一个电池组电池的充电状态和健康状态来估计所述至少一个电池组电池的至少一个状态。
14.根据权利要求12所述的电池组管理***，其中当由所述处理器执行时所述指令促使所述电池组管理***通过以下各项基于至少一个所测量的特性和至少一个状态的估计来估计所述至少一个电池组电池的所述至少一个物理参数：
基于所述至少一个电池组电池在第一时间的所估计的至少一个状态来确定所述基于电化学的电池组模型的线性化表示，
将所述基于电化学的电池组模型的线性化表示转换成所述基于电化学的电池组模型的标量表示，
基于所述基于电化学的电池组模型的标量表示来确定所述至少一个物理参数的标量表示，以及
基于所述至少一个物理参数的所述标量表示来确定所估计的至少一个参数。
15.根据权利要求14所述的电池组管理***，其中所述指令当由所述处理器执行时促使所述电池组管理***通过应用状态观测器基于在所述第一时间的所估计的至少一个状态和来自前一时间的至少一个所估计的物理参数来确定一个或多个回归量向量，以用来确定所述基于电化学的电池组模型的线性化表示。
16.根据权利要求15所述的电池组管理***，其中当由所述处理器执行时所述指令促使所述电池组管理***通过对所述一个或多个回归量向量进行归一化以生成对应的一个或多个标量输出来将所述基于电化学的电池组模型的线性化表示转换成所述基于电化学的电池组模型的标量表示，其中所述一个或多个回归量向量以及对应的一个或多个标量输出是所述至少一个所测量的特性的、所述至少一个状态的估计的以及初始参数的或来自前一时间步的参数的函数。
17.根据权利要求14所述的电池组管理***，其中当由所述处理器执行时所述指令促使所述电池组管理***通过将线性递归最小二乘滤波器应用于所述基于电化学的电池组模型的标量表示以确定所述至少一个物理参数的标量表示来基于所述至少一个物理参数的标量表示来确定所估计的至少一个参数。
18.根据权利要求17所述的电池组管理***，其中当由所述处理器执行时，所述指令促使所述电池组管理***通过将时变遗忘因子应用于所述基于电化学的电池组模型的标量表示以进一步通过保持估计的恒定成本并防止无限估计增益来基于所述至少一个物理参数的标量表示确定所估计的至少一个参数。
19.根据权利要求12所述的电池组管理***，其中当由所述处理器执行时所述指令促使所述电池组管理***通过以下各项来估计所述至少一个电池组电池的所述至少一个物理参数：
应用状态观测器来基于在所述第一时间的所估计的至少一个状态和来自前一时间的至少一个所估计的物理参数确定一个或多个线性化回归量向量，
对一个或多个线性化回归量向量进行归一化以生成所述电化学的电池组模型的标量表示，
通过将具有遗忘因子的线性递归最小二乘滤波器应用于所述基于电化学的电池组模型的标量表示来确定所述至少一个物理参数的标量表示，以及
基于所述至少一个物理参数的标量表示来确定所述至少一个物理参数的估计值。
20.根据权利要求12所述的电池组管理***，其中当由所述处理器执行时，所述指令促使所述电池组管理***通过如下方式来通过应用所述基于电化学的电池组模型来估计所述至少一个电池组电池在第一时间的所述至少一个状态：
应用多个微分代数方程式来提供纽曼电化学电池组模型的降阶模型。
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