CN111448469B - 预测电池的健康状态的装置和方法 - Google Patents
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Abstract
一种ESS SOH预测方法,包括:容量虚拟划分步骤,其将要预测SOH的测量目标ESS的容量虚拟地划分成两个或更多个;每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤,其测量在容量虚拟划分步骤中划分的每个容量范围的充电/放电循环数据;以及测量目标ESS SOH预测步骤,其基于在每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤中测量的每个实际ESS的充电/放电循环数据来预测测量目标ESS的SOH。
Description
技术领域
本发明涉及用于快速地预测电池的SOH的装置和方法。
更具体地,本发明涉及一种通过将电池的SOH划分为分段预测电池的SOH来快速地预测电池的SOH的装置和方法。
背景技术
随着诸如笔记本电脑、摄像机的便携式电器的使用被激活,主要用作驱动电源的二次电池的重要性正在增加。
另外,对于通过串联和并联连接二次电池来供应大容量电力的ESS的需求不断增长。
另一方面,与用于更有效地使用和管理ESS的管理***有关的技术的重要性正在增加。特别是,为了适当地调整ESS的充电或放电输出和充电状态(SOC)使用策略,管理***必须能够准确地预测ESS的健康状态(SOH)。
通常,为了预测ESS中的SOH,需要大约4000个循环或更多的ESS充电/放电实验数据。通常,在实际使用条件下对整个电池容量进行充电/放电时,执行SOH实验。在此实验中,因为每天仅获得平均4至5个循环的数据,所以大约需要900天以获得约4000个充电/放电测试数据。
因为上述传统方法获得用于预测ESS的SOH的实验数据超过30个月,所以开发ESS需要花费很长时间,使得很难在市场上生产所需的ESS。
为了解决此问题,存在一种使用外推法预测SOH的方法,但是存在的问题是,由于与ESS的实际SOH相比存在较大的误差,导致可靠性更差。
因此,本发明提出一种用于维持SOH预测的可靠性同时减少预测ESS的SOH所需时间的装置和方法。
(现有技术文献)韩国专利申请公开No.10-2013-0089360
发明内容
技术问题
本发明试图解决下述问题:现有技术的获得用于预测ESS的SOH的数据需要花费很长时间,并且ESS的SOH预测需要很长时间。
更具体地,本发明提供一种用于通过将ESS的容量划分成多个容量范围以获得ESS的充电/放电循环数据来预测ESS的SOH的装置和方法。
技术解决方案
根据本发明的实施例,一种ESS SOH预测方法包括:容量虚拟划分步骤,其将要预测SOH的测量目标ESS的容量虚拟地划分成两个或更多个;每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤,其测量在容量虚拟划分步骤中划分的每个容量范围的充电/放电循环数据;以及测量目标ESS SOH预测步骤,其基于在每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤中测量的每个实际ESS的充电/放电循环数据来预测测量目标ESS的SOH。
容量虚拟划分步骤可以包括:划分范围数量设置步骤,其设置测量目标ESS的总容量被划分成多少个范围;
和实际ESS准备步骤,准备与测量目标ESS的划分范围的数量一样多的实际ESS,其中可以基于输出电压来设置实际ESS的范围以与所划分的范围相匹配,
其中,实际ESS的所划分的范围可以与彼此相邻的范围重叠预定范围。
每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤可以重复与在容量虚拟划分步骤中划分的每个容量范围相对应的实际ESS的充电/放电,以测量与每个容量范围相对应的实际ESS的充电/放电循环数据。
重复实际ESS的充电/放电的方法可以包括:第一参考电压设置步骤,其设置与对应于实际ESS的每个容量范围中的上限容量相匹配的第一参考电压;第二参考电压设置步骤,其设置与对应于实际ESS的每个容量范围中的下限容量相匹配的第二参考电压;输出电压测量步骤,其测量实际ESS的输出电压;比较步骤,将所测量的实际ESS的输出电压与第一参考电压和第二参考电压进行比较;以及充电/放电确定步骤,其根据比较步骤的比较结果确定实际ESS的充电或放电。
根据比较步骤的比较结果,当实际ESS的输出电压小于或等于第一参考电压时充电/放电确定步骤可以执行充电,并且当实际ESS的输出电压超过第一参考电压时停止充电并执行放电。
根据比较步骤的比较结果,当实际ESS的输出电压大于或等于第二参考电压时充电/放电确定步骤可以执行放电,并且当实际ESS的输出电压小于第二参考电压时停止放电并执行充电。
ESS SOH预测步骤可以通过下述方法中的至少一个预测ESS的SOH:用于通过将在每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据简单求和(simply summing)来预测ESS的SOH的第一方法;用于通过在每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据的和谐总和(combination sum)来预测ESS SOH的第二方法;以及用于使用在每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据的乘法概率(multiplicative probability)来预测ESS SOH的第三方法。
根据本发明的第一实施例,一种ESS SOH预测装置包括:多个实际储能***(ESS);分析单元,该分析单元用于测量和分析来自多个实际ESS中的每个的充电/放电循环数据,
其中,分析单元包括:容量虚拟划分单元,该容量虚拟划分单元用于将要测量的ESS的容量虚拟地划分成两个或更多个容量范围;参考电压设置单元,该参考电压设置单元用于设置与所划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压;以及ESS SOH预测单元,该ESS SOH预测单元用于根据所输入的充电/放电循环数据来预测ESS的SOH,其中,实际ESS的数量等于或大于由容量虚拟划分单元划分的容量范围的数量;
其中,分析单元将与所划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压发送到多个实际ESS,并且重复每个实际ESS的充电或放电过程以测量所划分的容量范围相关的充电/放电循环数据。
容量虚拟划分单元可以设置虚拟划分的容量范围以使彼此相邻的范围重叠预定范围,其中第一参考电压是与每个所划分的容量范围的上限容量相对应的值,其中第二参考电压可以是与每个所划分的容量范围的下限容量相对应的值,其中第一参考电压可以高于第二参考电压。
多个实际ESS中的每个可以包括BSC,该BSC用于控制实际ESS的充电/放电,
其中,当实际ESS的初始输出电压小于或等于第一参考电压时,在执行充电直到实际ESS的输出电压变成第一参考电压之后,当实际ESS的输出电压超过第一参考电压时,BSC可以停止充电并执行放电,其中当实际ESS的初始输出电压大于或等于第二参考电压时,在执行放电直到实际ESS的输出电压变成第二参考电压之后,当实际ESS的输出电压变成小于第二参考电压时,BSC可以停止放电并执行充电。
ESS SOH预测单元可以通过下述中的至少一个预测ESS的SOH:用于通过将在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据简单求和来预测ESS的SOH的第一方法;用于通过在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据的和谐总和来预测ESS SOH的第二方法;以及用于使用在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据的乘法概率来预测ESS SOH的第三方法。
根据本发明的第二实施例,ESS SOH预测装置包括:多个实际储能***(ESS);和分析单元,该分析单元用于测量和分析来自多个实际ESS中的每个的充电/放电循环数据,
其中,分析单元包括:容量虚拟划分单元,该容量虚拟划分单元用于将要测量的ESS的容量虚拟地划分成两个或更多个容量范围;参考电压设置单元,该参考电压设置单元用于设置与所划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压;以及ESS SOH预测单元,该ESS SOH预测单元用于根据输入的充电/放电循环数据预测ESS的SOH,其中,由容量虚拟划分单元划分的两个或更多个容量范围的数量等于或小于实际ESS数量;
其中,分析单元将与所划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压发送到多个实际ESS,并重复每个实际ESS的充电或放电过程以测量划分的容量范围相关的充电/放电循环数据。
容量虚拟划分单元可以设置虚拟划分的容量范围以将彼此相邻的范围重叠预定范围,其中,第一参考电压可以是与每个所划分的容量范围的上限容量相对应的值,其中,第二参考电压可以是与每个所划分的容量范围的下限容量相对应的值,其中,第一参考电压可以高于第二参考电压。
多个实际ESS中的每一个可以包括BSC,该BSC用于控制实际ESS的充电/放电,
其中,当实际ESS的初始输出电压小于或等于第一参考电压时,在执行充电直到实际ESS的输出电压变成第一参考电压之后,当实际ESS的输出电压超过第一参考电压时,BSC可以停止充电并执行放电,其中当实际ESS的初始输出电压大于或等于第二参考电压时,在执行放电直到实际ESS的输出电压变成第二参考电压之后,当实际ESS的输出电压小于第二参考电压时,BSC可以停止放电并执行充电。
ESS SOH预测单元可以通过下述中的至少一个预测ESS的SOH:用于通过将在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据简单求和来预测ESS的SOH的第一方法;用于通过在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据的和谐总和来预测ESS SOH的第二方法;以及用于使用在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据的乘法概率来预测ESS SOH的第三方法。
本发明的效果
本发明可以将ESS的容量范围划分成数个容量范围,并且针对每个容量范围快速地收集ESS的充电/放电循环数据。
另外,通过针对每个容量范围快速收集ESS的充电/放电循环数据,可以快速地预测整个ESS的SOH。
附图说明
图1是根据实施例的流程图。
图2是图示仅在设置的容量范围内根据本发明的实施例的用于对ESS进行充电/放电的过程的流程图。
图3示出通过将根据本发明的实施例的第一至第五实际ESS中的每个划分成五个范围来测量每个充电/放电循环的结果。
图4是比较根据本发明的实施例的过程的预测测量目标ESS的SOH的结果与根据现有技术的预测测量目标ESS的SOH的结果的曲线图。
图5是图示根据本发明的实施例的ESS SOH预测装置的图。
具体实施方式
在下文中,将参考附图详细描述本发明的实施例,使得本领域的技术人员可以容易地实施本发明。然而,本发明可以以不同的形式实施,并且不应被构造为限于在此阐述的实施例。为了清楚地描述本发明,在附图中省略与描述无关的部分,并且相同的附图标记指代相同的元件。
尽管术语“初始”、“第二”等在本文中可用于描述各种元件,但是这些元件不应受到这些术语的限制。以上术语仅用于区分一个组件和另一个组件。例如,在不脱离本发明的范围的情况下,初始组件可以被称为第二组件,反之亦然。在本说明书中使用的术语用于描述特定的实施例,并且旨在不限制本发明的范围。除非上下文另外明确指出,否则单数表达包括复数表达。
在整个说明书中,当部分被称为“连接”到另一部分时,不仅包括“直接连接”,而且包括与其间的另一元件“电连接”。此外,当描述一个包括(或包含或具有)一些元件时,应当理解,其可以仅包括(或包含或具有)那些元件,或者当不存在特别限制时可以包括(或包含或具有)其他元件以及那些元件。在整个说明书中使用的术语“…操作”或“…的操作”并不意指“用于…的操作”。
考虑到本发明中的功能,本说明书中使用的术语可能是当前广泛使用的通用术语,但是可以根据本领域的技术人员的意图、先例或新技术的出现而变化。另外,在某些情况下,可能存在申请人任意选择的术语,并且在这种情况下,其含义在本发明的对应描述部分中被描述。因此,本发明中使用的术语应基于术语的含义和本发明的全部内容而不是简单术语名称来定义。
1.根据本发明的实施例的用于预测ESS的SOH的方法。
在预测ESS的SOH的常规方法中,每次对整个ESS容量进行充电或放电,以获得充电/放电循环数据。当通过一次对总ESS容量进行充电或者放电来获得整体的充电/放电循环数据时,因为需要花费较长的时间对整个ESS进行充电或放电,所以每天仅能够获得4至5个充电/放电循环数据,使得需要花费较长的时间获得足够的充电/放电循环数据(超过4000次)并根据此数据预测ESS的SOH。
图1是图示用于解决上述问题的本发明的过程的流程图。
在下文中,将参考图1描述本发明的快速地预测ESS的SOH的方法。
本发明不通过每次对整个ESS的容量进行充电或放电来获得单个充电/放电循环,并且虚拟地划分测量目标ESS的总容量以针对每个被划分的容量范围获得充电/放电循环数据,从而预测整体ESS的SOH。
1-1.容量虚拟划分步骤(S100)
本发明的容量虚拟划分步骤是将测量目标ESS的整个容量虚拟地划分成两个或更多个容量虚拟的步骤,并且可以包括划分数量设置步骤,该划分数量设置步骤设置将测量目标ESS的总容量划分成多少个范围。
1-1-1.划分数量设置步骤(S110)
划分数量设置步骤是设置整个测量目标ESS容量应被虚拟地划分成多少个范围的步骤。
例如,当ESS总容量在1到100之间时,并且当ESS总容量被划分成五个范围时,每个范围可以具有20的容量范围。
1-1-2.实际ESS准备步骤(S120)
当如上所述将测量目标ESS的容量划分成五个范围时,因为必须在针对每个范围的充电/放电的同时收集充电/放电循环数据,所以要求具有与测量目标ESS相同规格的五个实际ESS(第一至第五实际ESS)。
换句话说,为了在对每个划分的容量范围进行充电/放电的同时获得总容量的充电/放电循环数据,需要与在划分数量设置步骤中划分的每个容量范围相对应的实际ESS。
同时,在实际ESS中测量的充电/放电循环数据可以是每次在划分的容量范围内执行充电/放电之后的实际ESS的容量数据。
在每次针对从容量数据测量中划分的每个容量执行充电/放电之后,计算指示初始容量被保持多少的比率的容量保持率,并且可以根据容量保持率预测电池的SOH。例如,当在4,000次充电/放电循环之后,被确定为ESS的老化或替换状态的参考容量保持率是10%时,当所计算的容量保持率低于参考容量保持率时,ESS的SOH可以被估计为4,000次充电/放电。这里,每个实际ESS的初始状态容量是通过每个容量范围划分的划分范围的初始状态容量。
关于ESS,当重复地执行充电/放电时,由于构成ESS的电池的特性,ESS的容量略有降低。随着以这种方式ESS的容量逐渐地减小,存在由ESS供电的其他设备可能无法正常地操作的问题。
因此,基于包括容量保持率的充电/放电循环数据——其是将当前ESS的容量与ESS的初始状态下的容量进行比较的结果,预测ESS的SOH,并且这可以反映在ESS的操作中。
例如,当ESS的SOH减小到仅具有初始容量的70%时,可以用新的ESS替换ESS,或减少由ESS供电的电器连接的数量。
另一方面,可以基于实际ESS的输出电压设置用于每个容量范围的实际ESS,使得实际ESS的容量范围与所划分的容量范围相匹配。
图2是图示当将具有1至100的总容量范围的ESS划分成5个时在61至80的范围内执行实际ESS的充电/放电的方法的流程图。
当将具有1至100的总容量范围的ESS划分成5个时,可以将获得61至80范围内的充电/放电循环数据的实际ESS设置为仅在对应于实际ESS的80容量的第一参考输出电压与对应于实际***的61容量的第二参考输出电压之间执行充电/放电。
更具体地,在放电期间,将实际ESS的输出电压与第二参考电压进行比较,当实际ESS的输出电压等于或高于第二参考电压时,随后执行放电,并且当实际ESS的输出电压小于第二参考输出电压时,停止放电并执行充电。另一方面,在充电期间,将实际ESS的输出电压与第一参考电压进行比较,当实际ESS的输出电压小于第一参考电压时,随后执行充电,并且当实际ESS的输出电压超过第一参考输出电压时,停止充电并执行放电。
作为上述过程,实际ESS可以仅在61至80的范围内执行充电/放电。
1-2.每个范围相关的充电/放电循环数据测量步骤(S200)
本发明的每个范围相关的充电/放电循环数据测量步骤在对针对每个容量范围设置的实际ESS进行充电/放电的同时获得充电/放电循环数据。
换句话说,将第一实际ESS设置为仅在测量目标ESS的81至100的容量范围内执行充电/放电,并在对第一实际ESS进行充电/放电的同时在针对81至100的容量范围的每个充电/放电循环中测量容量。第二实际ESS被设置为仅在测量目标ESS的61至80的容量范围内执行充电/放电,并且在对第二实际ESS进行充电/放电的同时在针对61至80的容量范围的每个充电/放电循环中测量容量。第三实际ESS被设置为仅在测量目标ESS的41至60的容量范围内执行充电/放电,并且在对第三实际ESS进行充电/放电的同时在针对41至60的容量范围的每个充电/放电循环中测量容量。第四实际ESS被设置为仅在测量目标ESS的21至40的容量范围内执行充电/放电,并且在对第四实际ESS进行充电/放电的同时在针对21至40的容量范围的每个充电/放电循环中测量容量。第五实际ESS被设置为仅在测量目标ESS的1至20的范围内执行充电/放电,并且在对第五实际ESS进行充电/放电的同时在针对1至20的容量范围的每个充电/放电循环中测量容量。
例如,第二实际ESS设置与第二实际ESS的上限容量80相匹配的第一参考电压和与第二实际ESS的下限容量61相匹配的第二参考电压。
在测量其中设置第一参考电压和第二参考电压的第二实际ESS的每个充电/放电循环中的容量的方法中,将第一参考输出电压与第二实际ESS的输出电压进行比较(S240)。当第二实际ESS的输出电压等于或小于第一参考电压时,连续地执行充电(S230)。当第二实际ESS的输出电压超过第一参考输出电压时,停止充电并执行放电。随着将第二参考输出电压与第二实际ESS的输出电压进行比较(S220),当第二实际ESS的输出电压等于或大于第二参考输出电压时,随后执行放电(S210),并且当第二实际ESS的输出电压小于第二参考输出电压时,停止第二实际ESS的放电并执行充电。因此,第二实际ESS可以仅在测量目标ESS的61至80的范围内重复充电/放电,以测量第二实际ESS的每个充电/放电循环中的容量。
同时,在以上示例中,描述用于虚拟地划分测量目标ESS的范围不重叠。然而,用于虚拟地划分测量目标ESS的范围可以被实现为部分地重叠。
换句话说,可以将第一实际ESS设置为具有76至100的容量范围,可以将第二实际ESS设置为具有56至80的容量范围,可以将第三实际ESS设置为具有36至60的容量范围,可以将第四实际ESS设置为16至40的容量范围,并且可以将第五实际ESS设置为1至25的容量范围。这时,设置第一至第五实际ESS的容量范围的方法以及每个充电/放电循环中的容量测量方法可以以与当用于虚拟地划分测量目标ESS的范围未重叠时设置第一至第五实际ESS的容量范围的方法和每个充电/放电循环中的容量测量方法相同的方式来执行。
当划分的范围被设计为彼此部分重叠时,通过弥补在ESS的区段相关的劣化中在特定区段(例如,SOC 60至40区段)的劣化中阴极的使用面积的减少大于其他区段的使用面积的减少所引起的误差,可以减少发生的误差。图3是根据本发明的实施例的测量与划分的容量范围相对应的第一至第五实际ESS中的每个的充电/放电循环数据的结果。
参考图3,左侧的曲线图是示出通过将测量目标ESS划分为每个范围对第一至第五实际ESS进行充电/放电的曲线图,并且右侧上所示的五个曲线图是示出在第一至第五实际ESS测量的容量保持率的曲线图。
参考图3的右侧上的五个曲线图,可以看到,在各范围内重复进行充电/放电时容量保持率存在差异。当容量保持率以这种方式针对每个范围不同时,仅在测量目标ESS容量范围的一部分中测量充电/放电循环中的容量,并且当基于此估计测量目标ESS的总SOH时,发生较大的误差。
因此,在本发明中,在不测量针对仅特定范围的充电/放电循环中的容量的情况下,将第一至第五实际ESS的容量范围设置为涵盖测量目标ESS的容量,从而测量在整个测量目标ESS的容量范围内的充电/放电循环中的容量。
同时,在稍后描述的ESS SOH预测步骤中,基于在如上所述设置的第一至第五实际ESS的整个容量范围中所测量的充电/放电循环中的容量,电池的总SOH可以被预测。
1-3.测量目标ESS SOH预测步骤(S300)
本发明的ESS SOH预测步骤基于在针对每个划分的容量范围设置的多个实际ESS中的每一个中所测量的充电/放电循环数据预测测量目标ESS的SOH。
同时,在本发明中,基于针对每个划分的容量范围设置的实际ESS中所测量的充电/放电循环数据,通过三种方法来预测测量目标ESSSOH。
首先,可以将在各个容量范围中设置的多个实际ESS中的每个中测量的充电/放电循环数据简单求和,以预测ESS的测量目标的SOH。
第二,可以计算在各个容量范围中设置的多个实际ESS中的每个中测量的充电/放电循环数据的和谐总和,以预测测量目标ESS的SOH。
最后,利用在各个容量范围中设置的多个实际ESS中的每个中测量的充电/放电循环数据的乘法概率,可以预测测量目标ESS的SOH。
同时,图4是曲线图,其中,根据本发明的实施例的过程将多个实际ESS(第一至第五ESS)的充电/放电范围设置为对应于每个划分的容量范围,并且将基于与每个容量范围相对应的实际ESS充电/放电数据通过上述三种方法的测量目标ESS的SOH的预测结果与在每次对测量目标ESS进行充电/放电时预测的测量目标ESS的SOH(现有技术)进行比较。
参考图4,可以看到,根据本发明的过程预测的测量目标ESS的SOH的预测结果在当对测量目标ESS进行充电/放电一次时预测的测量目标ESS的SOH(现有技术)的误差范围内。
同时,当使用本发明的方法时,随着划分ESS的总容量的划分数量增加,获得用于测量目标ESS总容量的充电/放电循环数据所花费的时间进一步减少。
因此,通过使用本发明的上述方法,可以在满足可靠性的同时快速地测量整个ESS的SOH。
2.根据本发明的第一实施例的ESS SOH预测装置
图5是图示根据本发明的第一实施例的ESS SOH预测装置1的视图。
根据本发明的第一实施例的ESS SOH预测装置1可以被配置成包括多个实际储能***(ESS)10,以及用于分析从多个实际ESS 10中的每一个测量的充电/放电循环数据的分析单元100。
同时,优选地,实际ESS 10的数量等于或大于由稍后描述的容量虚拟划分单元110划分的容量范围的数量。
换句话说,在根据本发明的第一实施例的ESS SOH预测装置中,取决于容量虚拟划分单元中的容量范围的数量,可以确定执行充电/放电的实际ESS的数量。
同时,分析单元100可以被配置成包括容量虚拟划分单元110,其用于将要测量的ESS的容量虚拟地划分成两个或更多个容量范围;参考电压设置单元120,其用于设置与所划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压;以及ESS SOH预测单元130,其用于根据输入的充电/放电循环数据预测ESS的SOH。
然后,在与划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压被发送到多个实际ESS中的每个之后,分析单元100可以重复每个实际ESS 10的充电或放电过程以测量每个划分的容量范围的充电/放电循环数据。
同时,容量虚拟划分单元110可以将虚拟地划分的容量范围设置为彼此重叠预定范围。
第一参考电压是与每个划分的容量范围的上限容量相对应的值,并且第二参考电压是与每个划分的容量范围的下限容量相对应的值。第一参考电压大于第二参考电压。
多个实际ESS 10中的每个可以被配置成包括用于控制实际ESS10的充电/放电的BSC 11。
具体地,当实际ESS的初始输出电压小于或等于第一参考电压时,在执行充电直到实际ESS的输出电压变成第一参考电压后,当实际ESS的输出电压超过第一参考电压时,BSC停止充电并执行放电,并且当实际ESS的初始输出电压大于或等于第二参考电压时,在执行放电直到实际ESS的输出电压变成第二参考电压之后,当实际ESS的输出电压变得小于第二参考电压时,BSC可以控制实际ESS 10以停止放电并执行充电。
例如,当初始输出电压超过第一参考电压时,多个实际ESS 10被放电直到获得第二参考电压,并且然后被充电直到获得第一参考电压,此后被放电直到达到第二参考电压。多个实际ESS 10可以通过连续重复该过程来测量充电/放电循环数据。换句话说,BSC 11可以控制实际ESS以重复将每个实际ESS充电到分配给每个实际ESS的容量范围内的充电上限容量,并且放电到充电下限容量的过程。
同时,BSC 11可以将充电/放电循环数据发送到ESS SOH预测单元。
同时,ESS SOH预测单元130可以通过用于通过将针对在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围的充电/放电循环数据简单求和来估计ESS的SOH的第一方法、用于通过针对在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围的充电/放电循环数据的和谐总和来预测ESS SOH的第二方法、以及用于使用针对在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围的充电/放电循环数据的乘法概率估计ESS SOH的第三方法中的至少一个来预测ESS的SOH。
3.根据本发明的第二实施例的ESS SOH预测装置
根据本发明的第二实施例的ESS SOH预测装置2可以被配置成包括多个实际能量存储***(ESS)10,以及用于分析从多个实际ESS 10中的每个测量的充电/放电循环数据的分析单元100。
同时,分析单元100可以被配置成包括容量虚拟划分单元110,其用于将要测量的ESS的容量虚拟地划分成两个或更多个容量范围;参考电压设置单元120,其用于设置与所划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压;以及ESS SOH预测单元130,其用于根据输入的充电/放电循环数据来预测ESS的SOH。
然后,在与所划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压被发送到多个ESS中的每个之后,分析单元100可以重复每个实际ESS 10的充电或放电过程以测量每个划分的容量范围的充电/放电循环数据。
同时,优选地,由容量虚拟划分单元110划分的容量范围的数量等于或小于实际ESS的数量。
换句话说,因为实际ESS的数量受到限制,为了通过将每个容量范围分配给实际ESS而实际地对实际ESS充电/放电,划分的容量范围的数量可以不超过实际ESS的数量。
同时,最优选地,由容量虚拟划分单元110划分并分配给每个实际ESS的容量范围与实际ESS的数量相同。
例如,当由容量虚拟划分单元110划分的容量范围等于实际ESS数量时,基于下面的等式1,可以计算每个实际ESS的容量范围。
(等式1)
ESSk_SOC={(k-1)/N}*100+1~(k/N)*100
(其中,k=1、2、...、N;N是排除1和100之外的100的除数)
同时,容量虚拟划分单元110可以将虚拟地划分的容量范围设置为彼此重叠预定范围。
第一参考电压是与每个划分的容量范围的上限容量相对应的值,并且第二参考电压是与每个划分的容量范围的下限容量相对应的值。第一参考电压大于第二参考电压。
另一方面,多个实际ESS 10中的每个可以被配置成包括用于控制实际ESS 10的充电/放电的BSC 11。
具体地,当实际ESS的初始输出电压小于或等于第一参考电压时,在执行充电直到实际ESS的输出电压变成第一参考电压之后,当实际ESS的输出电压超过第一参考电压时,BSC停止充电并执行放电,并且当实际ESS的初始输出电压大于或等于第二参考电压时,在执行放电直到实际ESS的输出电压变成第二参考电压之后,当实际ESS的输出电压变得小于第二参考电压时,BSC可以控制实际ESS 10以停止放电并执行充电。
例如,当初始输出电压超过第一参考电压时,多个实际ESS 10被放电直到获得第二参考电压,并且然后被充电直到获得第一参考电压,此后被放电直到达到第二参考电压。多个实际ESS 10可以通过连续重复该过程来测量充电/放电循环数据。换句话说,BSC 11可以控制实际ESS以重复将每个实际ESS充电到分配给每个实际ESS的容量范围内的充电上限容量,并且放电到充电下限容量的过程。
同时,BSC 11可以将充电/放电循环数据发送到ESS SOH预测单元。
同时,ESS SOH预测单元130可以通过用于通过将针对在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围的充电/放电循环数据简单求和来估计ESS的SOH的第一方法、用于通过针对在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围的充电/放电循环数据的和谐总和来预测ESS SOH的第二方法、以及用于使用针对在多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围的充电/放电循环数据的乘法概率来估计ESS SOH的第三方法中的至少一个来预测ESS的SOH。
另一方面,尽管参考上述实施例具体描述本发明的技术思想,但是应当注意,以上实施例是出于说明的目的而不是出于限制的目的。对于本领域的技术人员来说将会显而易见的是,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,可以对本发明进行各种修改和变型。
Claims (10)
1.一种ESS SOH预测方法,包括:
容量虚拟划分步骤,所述容量虚拟划分步骤将要预测SOH的测量目标ESS的容量虚拟地划分成两个或更多个;
每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤,所述每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤测量在所述容量虚拟划分步骤中划分的每个容量范围的充电/放电循环数据;以及
测量目标ESS SOH预测步骤,所述测量目标ESS SOH预测步骤基于在所述每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤中测量的每个实际ESS的充电/放电循环数据来预测测量目标ESS的SOH;
其中,所述容量虚拟划分步骤包括:
划分范围数量设置步骤,所述划分范围数量设置步骤设置所述测量目标ESS的总容量被划分成多少个范围;以及
实际ESS准备步骤,所述实际ESS准备步骤准备与所述测量目标ESS的划分范围的数量一样多的实际ESS,
其中,基于输出电压来设置所述实际ESS的范围以与所划分的范围中的每一个相匹配,
其中,所述每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤重复与在所述容量虚拟划分步骤中划分的每个容量范围相对应的所述实际ESS的充电/放电,以测量与所述每个容量范围相对应的所述实际ESS的充电/放电循环数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述实际ESS的所划分的范围与彼此相邻的范围重叠预定范围。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,重复所述实际ESS的充电/放电的方法包括:
第一参考电压设置步骤,所述第一参考电压设置步骤设置与对应于所述实际ESS的每个容量范围中的上限容量相匹配的第一参考电压;
第二参考电压设置步骤,所述第二参考电压设置步骤设置与对应于所述实际ESS的每个容量范围中的下限容量相匹配的第二参考电压;
输出电压测量步骤,所述输出电压测量步骤测量所述实际ESS的输出电压;
比较步骤,所述比较步骤将所测量的所述实际ESS的输出电压与所述第一参考电压和所述第二参考电压进行比较;以及
充电/放电确定步骤,所述充电/放电确定步骤根据所述比较步骤的比较结果确定所述实际ESS的充电或放电。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,根据所述比较步骤的比较结果,当所述实际ESS的输出电压小于或等于所述第一参考电压时所述充电/放电确定步骤执行充电,并且当所述实际ESS的输出电压超过所述第一参考电压时停止充电并执行放电。
5.根据权利要求3所述的方法,其中,根据所述比较步骤的比较结果,当所述实际ESS的输出电压大于或等于所述第二参考电压时所述充电/放电确定步骤执行放电,并且当所述实际ESS的输出电压小于所述第二参考电压时停止放电并执行充电。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,所述ESS SOH预测步骤通过下述方法预测ESS的SOH:用于通过将在所述每个容量范围相关的充电/放电循环数据测量步骤中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据求和来预测所述ESS的SOH的方法。
7.一种ESS SOH预测装置,包括:
多个实际储能***(ESS);和
分析单元,所述分析单元用于测量和分析来自所述多个实际ESS中的每个的充电/放电循环数据,
其中,所述分析单元包括:
容量虚拟划分单元,所述容量虚拟划分单元用于将要估计的ESS的容量虚拟地划分成两个或更多个容量范围;
参考电压设置单元,所述参考电压设置单元用于设置与所划分的容量范围相匹配的第一参考电压和第二参考电压并且用于将范围分配给每个实际ESS,通过将与所划分的容量范围相匹配的所述第一参考电压和所述第二参考电压发送到所述多个实际ESS来将所述范围与所划分的容量范围中的每一个相匹配;以及
ESS SOH预测单元,所述ESS SOH预测单元用于根据来自每个实际ESS的所输入的充电/放电循环数据来预测所述ESS的SOH,其中通过在所匹配的容量范围中重复每个实际ESS的充电或放电过程以测量所述充电/放电循环数据。
8.根据权利要求7所述的装置,其中,所述容量虚拟划分单元设置所虚拟划分的容量范围以使彼此相邻的范围重叠预定范围,
其中,所述第一参考电压是与每个所划分的容量范围的上限容量相对应的值,
其中,所述第二参考电压是与每个所划分的容量范围的下限容量相对应的值,
其中,所述第一参考电压高于所述第二参考电压。
9.根据权利要求7所述的装置,其中所述多个实际ESS中的每个包括BSC,所述BSC用于控制实际ESS的充电/放电,
其中,当所述实际ESS的初始输出电压小于或等于所述第一参考电压时,在执行充电直到所述实际ESS的输出电压变成所述第一参考电压之后,当所述实际ESS的输出电压超过所述第一参考电压时,所述BSC停止充电并执行放电,
其中,当所述实际ESS的初始输出电压大于或等于所述第二参考电压时,在执行放电直到所述实际ESS的输出电压变成所述第二参考电压之后,当所述实际ESS的输出电压变成小于所述第二参考电压时,所述BSC停止放电并执行充电。
10.根据权利要求8所述的装置,其中,所述ESS SOH预测单元通过下述方法预测ESS的SOH:
用于通过将在所述多个实际ESS中的每个中测量的每个容量范围相关的充电/放电循环数据简单求和来预测所述ESS的SOH的方法。
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Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20090020653A (ko) * | 2006-07-05 | 2009-02-26 | 이사오 이토 | 수소 발생 방법, 수소 발생 합금 및 수소 발생 합금 제조방법 |
CN111707954A (zh) * | 2020-06-18 | 2020-09-25 | 中汽研汽车检验中心(天津)有限公司 | 一种磷酸铁锂动力电池寿命预测方法 |
KR20220023416A (ko) | 2020-08-21 | 2022-03-02 | 주식회사 엘지에너지솔루션 | 양극활물질 저장 특성을 반영한 배터리 셀의 수명 예측 방법 |
CN113359051A (zh) * | 2021-06-08 | 2021-09-07 | 北京车和家信息技术有限公司 | 电池模组健康状态的评估方法、装置、设备、介质和车辆 |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102520367A (zh) * | 2011-12-26 | 2012-06-27 | 中国电子科技集团公司第十八研究所 | 一种空间用氢镍蓄电池寿命评估方法 |
CN103197257A (zh) * | 2013-04-03 | 2013-07-10 | 华为技术有限公司 | 电池健康状态检测方法及装置 |
CN103344917A (zh) * | 2013-06-13 | 2013-10-09 | 北京交通大学 | 一种锂电池循环寿命快速测试方法 |
KR20130131859A (ko) * | 2012-05-25 | 2013-12-04 | 주식회사 피엠그로우 | 배터리팩의 배터리 유닛 노후화 시스템 및 방법 |
WO2015002334A1 (ko) * | 2013-07-04 | 2015-01-08 | 주식회사 엘지화학 | 전지 soc 추정 방법 및 시스템 |
CN105277888A (zh) * | 2014-07-02 | 2016-01-27 | 三星电子株式会社 | 用于估计电池的状态的方法和设备 |
CN107024664A (zh) * | 2017-04-01 | 2017-08-08 | 湖南银杏数据科技有限公司 | 基于恒流充电片段的锂电池剩余寿命快速预测法 |
CN107045103A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-08-15 | 北京长城华冠汽车科技股份有限公司 | 电动汽车动力电池寿命测试装置和方法 |
CN107271913A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-10-20 | 北京工业大学 | 一种应用于动力电池剩余容量预测的方法 |
CN107728072A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-02-23 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种锂离子电池循环寿命的快速预测方法 |
CN107768708A (zh) * | 2017-08-28 | 2018-03-06 | 天津力神电池股份有限公司 | 锂电池石墨负极材料循环性能的快速评价方法 |
CN112834944A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-25 | 上海兰钧新能源科技有限公司 | 一种锂电池加速循环寿命测试方法、装置、介质及设备 |
Family Cites Families (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3618472B2 (ja) | 1996-07-01 | 2005-02-09 | 富士通株式会社 | 電池ユニット及び電池ユニットを使用する装置 |
JP3458785B2 (ja) * | 1999-08-31 | 2003-10-20 | サンケン電気株式会社 | バッテリ寿命判定装置及び方法 |
JP3878397B2 (ja) | 2000-07-19 | 2007-02-07 | 九州電力株式会社 | 二次電池の満充電、電池劣化度及び放電可能容量判定方法及び装置 |
US7429849B2 (en) | 2003-11-26 | 2008-09-30 | Toyo System Co., Ltd. | Method and apparatus for confirming the charge amount and degradation state of a battery, a storage medium, an information processing apparatus, and an electronic apparatus |
US9366732B2 (en) * | 2009-09-04 | 2016-06-14 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Estimation of state-of-health in batteries |
DE102010031337A1 (de) | 2010-07-14 | 2012-01-19 | Sb Limotive Company Ltd. | Verfahren zur Ermittlung der voraussichtlichen Lebensdauer wenigstens einer Batteriezelle, Batterie mit einer Mehrzahl von Batteriezellen und Kraftfahrzeug |
KR101498761B1 (ko) | 2012-02-02 | 2015-03-04 | 주식회사 엘지화학 | 배터리의 수명 예측 방법 및 장치, 이를 이용한 배터리 관리 시스템 |
US9297861B2 (en) * | 2012-11-28 | 2016-03-29 | Changs Ascending Enterprise Co., Ltd. | State of health determination without unnoticed battery shut down |
KR101865972B1 (ko) | 2012-12-27 | 2018-06-08 | 현대자동차주식회사 | 배터리의 열화 판단방법 |
CN103389471B (zh) * | 2013-07-25 | 2015-12-09 | 哈尔滨工业大学 | 一种基于gpr带有不确定区间的锂离子电池循环寿命间接预测方法 |
JP2015099042A (ja) | 2013-11-18 | 2015-05-28 | ローム株式会社 | 電池残量推定装置およびそれを用いた電源システム、電子機器 |
WO2015098012A1 (ja) * | 2013-12-27 | 2015-07-02 | 三洋電機株式会社 | 制御システム、車両用電源装置 |
KR102241683B1 (ko) * | 2014-07-30 | 2021-04-19 | 삼성전자주식회사 | 배터리의 상태를 추정하는 방법 및 장치 |
JP6238314B2 (ja) | 2015-02-26 | 2017-11-29 | 学校法人立命館 | 蓄電池劣化診断方法及び蓄電池劣化診断装置 |
US10006967B2 (en) | 2015-10-16 | 2018-06-26 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Battery management system for predicting life of a reconfigurable battery pack |
JP6868976B2 (ja) | 2015-12-17 | 2021-05-12 | ローム株式会社 | 充電式のバッテリの劣化推定方法、劣化推定回路、およびそれを用いた電子機器、自動車 |
KR101772036B1 (ko) * | 2015-12-30 | 2017-08-28 | 주식회사 효성 | 배터리 수명 추정 방법 및 장치 |
KR102117316B1 (ko) | 2016-07-06 | 2020-06-01 | 주식회사 엘지화학 | Cc/cv 비율을 이용한 이차전지의 가용 용량 추정 장치 |
US11428747B2 (en) | 2017-03-29 | 2022-08-30 | Gs Yuasa International Ltd. | Degradation estimating device, degradation estimating method, and computer program |
JP6428958B2 (ja) | 2017-03-29 | 2018-11-28 | 株式会社Gsユアサ | 劣化推定装置、劣化推定方法およびコンピュータプログラム |
CN107015157B (zh) * | 2017-04-01 | 2019-04-16 | 湖南银杏数据科技有限公司 | 基于恒流等压升片段的锂电池剩余循环寿命在线快速测试法 |
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2019
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Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102520367A (zh) * | 2011-12-26 | 2012-06-27 | 中国电子科技集团公司第十八研究所 | 一种空间用氢镍蓄电池寿命评估方法 |
KR20130131859A (ko) * | 2012-05-25 | 2013-12-04 | 주식회사 피엠그로우 | 배터리팩의 배터리 유닛 노후화 시스템 및 방법 |
CN103197257A (zh) * | 2013-04-03 | 2013-07-10 | 华为技术有限公司 | 电池健康状态检测方法及装置 |
CN103344917A (zh) * | 2013-06-13 | 2013-10-09 | 北京交通大学 | 一种锂电池循环寿命快速测试方法 |
WO2015002334A1 (ko) * | 2013-07-04 | 2015-01-08 | 주식회사 엘지화학 | 전지 soc 추정 방법 및 시스템 |
CN105277888A (zh) * | 2014-07-02 | 2016-01-27 | 三星电子株式会社 | 用于估计电池的状态的方法和设备 |
CN107045103A (zh) * | 2016-11-29 | 2017-08-15 | 北京长城华冠汽车科技股份有限公司 | 电动汽车动力电池寿命测试装置和方法 |
CN107024664A (zh) * | 2017-04-01 | 2017-08-08 | 湖南银杏数据科技有限公司 | 基于恒流充电片段的锂电池剩余寿命快速预测法 |
CN107271913A (zh) * | 2017-06-28 | 2017-10-20 | 北京工业大学 | 一种应用于动力电池剩余容量预测的方法 |
CN107768708A (zh) * | 2017-08-28 | 2018-03-06 | 天津力神电池股份有限公司 | 锂电池石墨负极材料循环性能的快速评价方法 |
CN107728072A (zh) * | 2017-10-10 | 2018-02-23 | 合肥国轩高科动力能源有限公司 | 一种锂离子电池循环寿命的快速预测方法 |
CN112834944A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-25 | 上海兰钧新能源科技有限公司 | 一种锂电池加速循环寿命测试方法、装置、介质及设备 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
Prognostics of remaining useful life for lithium-ion batteries based on a feature vector selection and relevance vector machine approach;Xiaoli Qin等;《2017 IEEE International Conference on Prognostics and Health Management (ICPHM)》;20170621;全文 * |
基于容量增量分析的复合材料锂电池分区间循环衰退机理;薛楠等;《电工技术学报》;20170704;第32卷(第13期);第2.2节-3.3节 * |
基于数据驱动的多时间尺度锂离子电池状态评估技术研究;郑方丹;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)工程科技Ⅱ辑》;20171215;全文 * |
梯次利用锂离子电池容量和内阻变化特性研究;徐晶;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)工程科技Ⅱ辑》;20140615;全文 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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