CN114954124A - 用于电动空中运载工具的电池管理***和空中运载工具 - Google Patents

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Abstract

用于电动空中运载工具的电池管理***和空中运载工具，特别涉及用于诸如eVTOL飞行器等的电动空中运载工具的、观察空中运载工具的储能***的电池***状态和电池健康状态的电池管理***。基于观察结果，在飞行期间进行状态预测，特别是剩余可获得能量的预测。观察和预测由电池管理***的两个独立且不相似的通道进行。第一通道根据表示最坏情况场景的预定义飞行剖面预测电池状态。第二通道根据规划飞行剖面预测电池状态，以确定飞行航程。因此，可以在飞行期间确认为利用剩余可获得能量可以安全到达预期目的地。否则，向操作者发出警报，要求其立即偏离到最近的替代机场着陆。因此，实现了预测的完全冗余，排除了导致灾难性事件的单点故障。

Description

用于电动空中运载工具的电池管理***和空中运载工具
技术领域
本发明涉及电池管理***(能量管理***)。更具体地，本发明涉及用于电动空中运载工具的储能***的电池状态监测和健康监测的分布式电池管理架构。
背景技术
近年来，电力作为一个用于驱动空中运载工具的能量形式变得越来越重要。这特别包括具有垂直起降功能(eVTOL)的电动飞行器。
包括eVTOL的电动(即电驱动/电推进)飞行器的关键组件是适当的储能***(ESS)。储能***可以以可充电电池的电池***的形式实现，其可以被构造成多个单独电池单元(battery cell)。单独电池单元可以组合在一起以形成飞行器电池***的用作储能***的一个或多于一个电池模块。适合用在本发明的框架中的电池类型的示例是锂(Li)离子电池，本发明不限于此。
一般来说，储能***的功能是为电驱动飞行器提供足够的可获得能量，以供安全飞行和着陆。由于针对空中交通通常如此，因此最高的安全标准适用于包括ESS的空中运载工具的组件。为了确保安全操作，特别是为了确保在剩余可获得能量足够的情况下安全着陆，必须监测并向操作者通信对限制可获得能量的临界状态进行定义的ESS参数。
这样的参数包括但不限于例如ESS的单独电池单元的单元温度或荷电状态(SOC)。由于这样的参数中的一些参数不是可直接测量的量，而是与内部状态相关，因此ESS的设计必须预见针对相应状态观察的适当手段。状态观察基于包括但不限于终端单元电压、单元表面温度或电流等的物理数据的测量。此外，必须考虑状态确定中可能存在的残差，因为这潜在地限制可获得能量，从而限制空中运载工具的航程。考虑到用于描述ESS及其状态的任意模型的有限精度，这样的残差一般会发生。此外，电池的可获得能量高度依赖于飞行剖面(profile)。因此，能量管理***还必须进行关于规划的飞行剖面的状态预测，直到电推进的飞行器实现安全着陆为止。
因此，在ESS的设计阶段的关键任务是：当在单个飞行的规划期间以及在飞行本身期间要确定ESS的当前状态、特别是要确定定义剩余飞行航程的剩余可获得能量时，已知规划飞行的状态预测的最大误差，并且可以每次将其纳入考虑。规划的剖面定义了一段时间内消耗的功率，并应严格符合飞行器的操作要求。ESS完整寿命的状态预测中的最大误差度量应被视为安全裕度。这确保了状态观察和状态预测中的残差不会特别影响ESS在其已知物理极限内的利用率。
因此，基于状态监测的状态预测可以确保规划的剖面直到实现安全着陆为止都不违反任何安全边界。这允许操作者在根据特定剖面的飞行期间以及在着陆前的任何时间确认给定任务的可用能量和航程。
下面将参照图1描述在根据特定飞行剖面的飞行期间要由电池管理***(能量管理***)进行的用于状态观察和状态预测的任务的示意图。
在图1的上部，示出了指示根据随时间变化的剖面的飞行期间所需的功率的图。从图中可以看出，在紧接着起飞后和飞行的最后阶段(即着陆前)，所需的功率特别高。在图中所示的示例中，假设由处于飞行状态的飞行器的符号指示的当前时间处于起飞和着陆阶段开始之间。因此，就当前时间而言，之前的飞行阶段已经过去，即将到来的飞行阶段应根据规划的飞行剖面执行。如通过飞行结束时的阴影框进一步指示的，出于安全原因，应该在目的地处保持一定量的能量可用。因此，时间尺度上的终点由预定剩余能量仍然可获得的条件(“终点条件”)来定义。换句话说，为了考虑状态预测中的不确定性，不应将基于剩余可获得能量仍可达到的所指示的稍后的时间点(“物理极限”)认为是在操作中可到达的。
在飞行期间，ESS的状态被永久监测(“状态观察”)。这包括但不限于物理测量、基于模型的估计、借助神经网络的估计以及基于模型的测量数据校正/校准。状态观察具体观察多个功能状态(State of Function SOF)。多个功能状态包括但不限于例如单元荷电状态(SOC)、单元芯温度、单元集流器温度、单元电流和HV(高压)线缆温度。针对ESS的各个状态，在寿命周期和使用期间，可能会在较大时间尺度上发生劣化。该劣化导致各状态限制了ESS为安全飞行和提前着陆提供能量的能力。因此，对各状态的观察必须伴随着健康参数。健康参数反映了电池的生命周期期间较大时间尺度上的变化。特别地，电池单元的电池健康参数可以包括单元容量和单元阻抗其中至少之一，但不限于此。
基于当前时间之前(过去)的飞行阶段期间的状态观察和健康参数观察，来对未来时间点进行状态预测。特别地，状态预测可以包括使用查找表、基于模型的预测和使用神经网络的预测，但不限于此。这使得能够在考虑到预先确定的任意安全裕度和残差的情况下，预测直到规划的飞行剖面结束为止的状态(例如上面列出并在图的下部指示的SOF)。特别地，根据规划的飞行剖面，一旦着陆时的剩余可获得能量低于预定义的“目的地处的剩余能量”，就必须立即向操作者发出警报，以确保在最近的可到达的机场处安全着陆。
可获得能量的错误确定会导致灾难性的故障情况。该分类源于这样的假设，即错误地显示可获得能量将引导飞行员执行飞行操纵、特别是飞行电池无法利用足够能量维持以供继续安全飞行和着陆的距离。
另一方面，因为飞行员在意识到如下情况时，为了安全起见无论如何都应该假设剩余的可获得能量不足以到达规划的目的地，并且安全地降落在下一个可到达的机场，因此可获得能量的确定的全部或部分损失不被分类为灾难性的。
发明内容
本发明旨在提供电池管理***，该电池管理***能够以足够的冗余度预测ESS的状态，从而符合空中交通中适用的高安全要求。
这通过权利要求的特征来实现。
根据本发明的一方面，提供了用于电动空中运载工具的电池管理***。所述电池管理***适于电池***的电池单元状态监测和健康参数监测以及电池状态预测，所述电池***形成所述空中运载工具的储能***。所述电池管理***包括用于电池单元状态和健康参数确定以及电池状态预测的两个独立且不相似的通道。所述通道中的各个通道包括电池单元测量设备，其用于获得构成所述电池***的多个电池单元中的各个电池单元的电池单元测量数据。所述通道中的各个通道还包括电池状态和电池健康参数确定设备，其适于基于使用不相似的算法由相应通道的所述电池单元测量设备所获得的电池单元测量数据来分别计算电池单元状态和至少一个健康参数。所述电池管理***还包括第一通道电池状态预测设备，其适于进行电池状态预测，该电池状态预测相对于针对飞行器预存储且固定的预定义飞行剖面来预测电池单元状态演变。所述电池管理***还包括第二通道电池状态预测设备，其适于进行电池状态预测，该电池状态预测相对于当前规划的飞行的规划飞行剖面来预测电池单元状态演变。
本发明的具体方法是提供能量管理***(电池管理***)，其进行必要的测量和计算，用于在两个独立且不相似的通道中冗余地监测和预测ESS的电池状态。各个通道包括多个电池单元测量部件(电池单元测量设备)、电池状态和电池健康参数确定设备以及电池状态预测设备。两个通道独立的事实意味着各个通道都能够进行完整的状态观察和预测，包括在任何时间确定ESS单元的任何期望的状态参数，而不需要依赖于另一通道做出的任何确定，通道因此是冗余的。两个通道不相似的事实意味着用于确定两个通道所使用的状态参数的算法彼此不同。这可以包括要由各通道的电池单元测量设备进行的不同种类的测量。具体地，两个通道中的第一通道根据预定义的(固定的)飞行剖面来进行电池状态预测，该飞行剖面表示关于组件故障与到最近着陆点的距离最大的环境条件的组合的最差情景。第二通道根据当前飞行的规划的飞行剖面来进行电池状态预测。
如上所述，除了反映诸如充电状态和温度状态等的当前状态(电池单元状态)的特定变量之外，电池的整体状态还取决于健康参数的状态和演变。
在实施例中，要监测的电池单元状态包括单元荷电状态、单元芯温度或单元片(tab)温度其中至少之一。这些参数中的各个一般影响电池***的可获得能量。
在实施例中，电池单元测量设备所获得的电池单元测量数据包括单元端子电压、电流和表面温度其中至少之一。这些参数可以通过测量获得，并且可以形成根据考虑到电池***和单元的特定硬件结构的公知算法来计算指示电池状态的参数的基础。
根据实施例，在各个通道中，电池单元测量设备以及电池状态和电池健康参数确定设备以主从架构布置，其中电池测量主单元聚合多个电池测量从单元所获得的电池测量数据，并且主单元包括相应通道的电池状态和电池健康参数确定设备。这允许简单的通信结构。
此外，在实施例中，对电池单元测量水平进行初始安全检查，以便检测错误的测量数据并使其无效。因此，除了实际的装置(诸如传感器、探头等的电路)之外，电池测量设备还可以结合一些用于进行逻辑操作的电路。这也可以在主从架构中特别容易地实现，其中主单元负责检测错误数据并使其无效。
根据实施例，由各个独立通道的电池单元测量设备进行的电池单元测量彼此不相似。因此，物理可获得的参数的测量本身促成了通道的不相似。这避免了由于测量算法或测量原理中的任意主要缺陷而发生***故障的情况。不相似测量方案的示例有：使用PTC(正温度系数)元件进行温度测量的方案、和使用NTC(负温度系数)元件进行温度测量的方案、使用分流器进行电流测量的方案和使用霍尔传感器进行电流测量的方案、或者使用两个不同的ADC(模数转换器)供给器进行电压测量的方案。
根据实施例，各个通道还包括指示和记录***，其适于接收相应通道所预测的电池状态数据。指示和记录***负责将评估结果通知操作者，以便可以得出必要的结论并做出决策。更具体地，根据实施例，第一通道的指示和记录***被配置为在最坏情况组件故障的情况下和最坏情况环境条件下，当根据预测的电池状态剩余的可获得能量不足以到达(替代的)着陆点时，向操作者(飞行员)指示警报。在这种情况下，可建议操作者中断沿预定飞行剖面飞行并且立即开始用于在最近可到达机场处安全着陆的过程。
此外，根据实施例，第二通道的指示和记录***适于向飞行员指示相对于规划的飞行剖面的电池状态演变。
根据实施例，飞行管理***基于预测的电池状态来确定根据规划的飞行剖面的剩余飞行航程。
此外，根据实施例，指示和记录***被配置为以图形方式向飞行员指示电池状态演变。
根据实施例，电池单元状态与相应健康参数一起具有最小值(对应于可获得能量的最低量)的电池单元被作为整体电池状态评价和健康评价的基础。换句话说，对电池和可用能量的量的整体评价是基于单元中“最弱”的一个单元进行的。
根据实施例，第一通道使用专用硬件设备进行电池状态预测。更具体地，在实施例中，第一通道电池状态预测设备被集成在第一通道的单元中，该单元还包括第一通道的电池状态和电池健康参数确定设备。更具体地，第一通道的电池状态预测设备可以集成在具有主从架构的电池管理***(BMS)的第一通道的电池管理主单元中。
优选地，第二通道使用电池***外部的飞行管理***的能力作为电池状态预测设备。更具体地，在实施例中，在两个通道的第二通道中，电池状态预测设备通过飞行管理***来实现，该飞行管理***是运载工具管理计算机的分区，该运载工具管理计算机设置在形成储能***的电池***的外部并且与该电池***分离。因此，飞行管理***还用于第二通道中的电池管理任务。
这样的实施例具有另外的优点，即规划的飞行剖面在至少进行飞行规划任务的飞行管理***(运载工具管理计算机(***))中无论如何都是可用的。此外，在这种情况下，通道2的电池状态预测设备完全独立于通道1的电池状态预测设备。
然而，本发明不限于这样的实施例。在本发明的框架内，可选地，可以实现包括(集成)在第二通道电池状态和健康参数确定设备(BMS主设备)中的第二通道电池状态预测设备。在这种情况下，飞行管理***必须使规划的飞行剖面可用于/转发给电池状态预测设备。
另外，也可以通过飞行管理***组件来实现两个通道的电池状态预测设备。如果两个通道都使用飞行管理***组件来实现电池状态预测设备，则需要使用诸如不同的运载工具管理计算机(VMC)等的不同且独立的硬件来预测两个通道。
根据第一通道电池状态设备的实现，期望存储空中运载工具的预定义的(固定的)飞行剖面，以便可以由进行预测的单元访问。例如，预定义的飞行简剖面可以存储在包括第一通道电池状态和/或健康参数确定设备的单元中，诸如第一通道电池主单元。可替代地，预定义的飞行剖面可以存储在用于电池状态预测的飞行管理***组件中。
在本发明的实施例中，基于现代空中运载工具中存在(但是与储能***分离)的用于各种目的的运载工具管理计算机而实现的飞行管理***还被在至少一个通道(第二通道)中用于电池状态预测，与电池管理***架构相比，可以实现成本、认证风险和重量的降低，其中根据最高保证水平的完整计算处理设备必须被附加地包括在电池***(ESS)本身中。
在实施例中，空中运载工具是电动垂直起降飞行器eVTOL。
在实施例中，由两个独立且不相似的通道进行的电池单元状态确定使用不同的算法，包括以下算法中的两个(每通道一个)：基于模型的荷电状态SOC估计算法、使用电化学阻抗谱EIS的算法、以及库仑计数算法。在使用基于模型的SOC估计算法的通道中，电池单元测量设备适于测量多个电池单元中的各个单元的电流、电压和温度。在使用EIS的通道中，电池单元测量设备适于利用可变频率的正弦电流来单独激励电池单元并且测量各个单元的电压响应，运载工具管理计算机适于基于输入激励电流和电压响应之间的比率来计算复杂***阻抗。在使用库仑计数算法的通道中，电池单元测量设备适于在地面操作期间确定针对多个电池单元中的各个单独单元的充电电流并且确定各个单独单元的总负载电流，并且运载工具管理计算机适于基于确定的充电电流和各个单独单元的总负载电流来计算荷电状态。
此外，电池***的至少一个健康参数由两个独立且不相似的通道使用以下算法中的两个(每通道一个)来计算：基于模型的单元参数估计算法、使用电化学阻抗谱EIS的算法、专用维护过程、专用充电过程和经验老化模型。在使用基于模型的单元参数估计算法、专用维护过程、专用充电过程或经验老化模型的通道中，电池单元测量设备适于测量多个电池单元中的各个单元的当前电压和温度。在使用EIS的通道中，电池单元测量设备适于利用可变频率的正弦电流来单独激励电池单元并且测量各个电池单元的电压响应，并且运载工具管理计算机适于基于输入激励电流和电压响应之间的比率来计算复杂***阻抗。
根据本发明的另一特定方面，提供了包括根据上述方面或各个实施例的电池管理***的空中运载工具。
从属权利要求中阐述了本发明的进一步特征和优点。
附图说明
如附图所示，本发明的附加特征和优点将在下面更具体的描述中变得明显，其中：
图1是示出针对根据预定飞行剖面来飞行的空中运载工具的储能***的状态观察和状态预测的概图；
图2是示出根据本发明实施例的电池管理***的示例性结构的图；
图3a是示出状态观察和状态预测以及基于由第一通道根据固定的飞行剖面的预测而提供给飞行员的指示的图；以及
图3b是示出状态观察和状态预测以及基于根据第二通道的规划的飞行剖面的预测而提供给飞行员的指示的图。
具体实施方式
本发明涉及用于电驱动空中运载工具的具有分布式架构的电池管理***，特别是eVTOL，用于确定和观察电池单元状态和健康参数。观察结果用于确定用作空中运载工具所用的储能***(ESS)的电池***中的可获得能量的量，以便根据预定的飞行剖面特别是在飞行期间的任何时间来确定(预测)飞行航程。
为此，本发明利用了创新的电池管理***架构，该架构提供了电池单元状态观察和健康参数观察的两个冗余且不相似的通道。电池管理***由两个独立且不相似的通道(通道1——第一通道和通道2——第二通道)组成，用于获得单元测量数据(例如：单元电压、温度和电流)。
此外，两个通道提供电池状态的独立且不相似的观察，例如单元荷电状态、单元温度和例如单元容量和单元阻抗等的电池健康参数的观察。
更一般来说，在本公开中，(电池单元)状态由根据***输入随时间(即以秒为单位)快速演变的***变量来定义。单元状态的示例有单元荷电状态、单元芯温度或单元片温度。另一方面，健康参数是根据***输入随时间(即以天为单位)缓慢演变的***变量。
用于电池单元状态观察和健康参数观察的电池单元测量(特别是例如单元端子电压、电流和表面温度测量)由两个冗余且不相似的通道提供。在实施例中，这些通道中的各个都可以通过主从架构来实现，其中各个通道包括至少一个BMS(电池管理***)主设备和多个BMS从设备。如将在下面详细描述的，然后用于获得电池测量数据的电池单元测量设备由BMS从设备实现。
基于观察结果，两个通道进一步提供电池状态的独立且不相似的预测。这是为排除单点故障的错误飞行航程估计的灾难性故障条件提供可认证的解决方案所要求的。两个通道分别向飞行员提供足够的信息，说明飞行是可以继续还是需要立即转移到替代着陆点。
针对通道1，电池状态和健康参数用于预测关于预定义的飞行剖面的电池状态演变，该飞行剖面优选地本地存储在电池管理***上。该飞行剖面是组件故障和最坏情况环境天气条件及飞行器性能的最坏情况组合，并且具有到最近着陆点的最大距离。这是考虑到可能的组件故障。
针对通道1，作为第一通道预测基础的预定义的飞行剖面被指定为覆盖没有组件故障的任何有效飞行剖面的所有功率需求。换句话说，如果预定义的飞行剖面可以由电池进行，那么可以进行具有相同持续时间的所有规划的飞行剖面。因此，通道1的错误预测不是单点故障，因为其只会与最坏情况组件故障一起导致灾难性错误。只有通道1的错误预测结合最坏情况组件故障才是灾难性的。
针对通道1，电池状态预测的结果经由指示和记录***作为警报提供给飞行员。如果电池不能针对该预定义的飞行剖面提供可获得的能量(低能量警报)，则飞行员应在最近的着陆点(垂直降落点)处着陆。
针对通道2，在优选实施例中，电池状态和健康参数被提供给飞行管理***(FMS)。在飞行管理***中，规划的飞行剖面是从到目的地的实际飞行规划中导出的，并且包含预期的环境天气条件、飞行器性能并且没有组件故障。飞行管理***是在飞行器控制相关领域中已知的运载工具管理计算机(VMC)的基础上实现的。
因此，运载工具管理计算机在本领域中被称为飞行器设备，其用于各种功能，诸如飞行器状态的监视、数据通信、电力分配的控制以及热管理的控制。由于空中交通的可靠性和安全性的原因，通常提供两个冗余VMC。
可替换地，在FMS处导出的规划的飞行剖面可以被转发到第二通道的不同电池状态预测设备，诸如BMS主单元。
针对通道2，电池状态预测的结果经由指示和记录***以图形方式提供给飞行员，以实现详细的飞行规划。该详细的飞行规划包括但不限于确定当前相对于飞行规划的偏差和目的地处的剩余能量。
还应注意，如上所述，在本发明的框架内，所有测量和观察都是在单独电池单元的水平上进行的。考虑到空中交通的高安全要求，针对评估(诸如针对可获得能量的确定或航程预测以及潜在的故障预测)，总是将具有最低能量的单元作为基础。
上面概述的原理在图2的附图中更详细地示出。需要强调的是，该附图中所示的细节仅通过示例的方式示出了本发明的实施例，并且由所附权利要求定义的本发明不限于所示的实施例。
附图的左侧示出了储能***ESS。ESS包括以与多个(N个)电池模块10相对应的多个BMS从设备31和32的形式实现的电池单元测量设备。BMS从设备的各个通道都连接到相应的BMS主设备(通道1中的21和通道2中的22)。优选地，通过数字总线***建立连接。虽然通道1的BMS主设备21包括用于基于预定义的飞行剖面51来进行电池状态预测的专用部件，但是在所示实施例中，通道2的BMS主设备22不包括相应的设备，而是连接到飞行管理***42以根据规划的飞行剖面52来进行相应的评估。在第一通道中，BMS主设备21连接到通道1的指示和记录***61以转发预测的电池状态信息。在第二通道中，FMS 52连接到通道2的指示和记录***62以转发预测的电池状态信息。在此基础上，指示和记录***61和指示和记录***62各自向飞行员70生成相应的指示。因此，由飞行员分析和评估来自各个通道的相应预测结果。
更具体地，左侧所示的ESS包括多个电池模块10(在所示的情况下为：N个电池模块，N是大于1的自然数，其中仅分别明确示出了三个标记为“1”、“2”和“N”的电池模块)。各个电池模块进一步细分为多个电池单元(未示出)。在所示实施例中，电池管理***被实现为主从架构。电池管理***从设备(BMS从设备31和BMS从设备32)负责收集各个电池模块中包括的单个或多个电池单元的实际测量结果。实际的电池单元测量由相应的测量装置(传感器)实现，包括但不限于电压表、电流表和温度检测器。然后，由BMS从设备31和BMS从设备32收集的测量结果被转发到相应的电池管理***主设备(BMS主设备21和BMS主设备22)。主设备(21或22)聚合从BMS从设备(31或32)接收到的单独单元的电池测量数据。BMS主设备(21或22)还负责基于测量数据(电池状态观察和健康参数观察)来计算相应的电池状态和健康参数。另外，BMS主设备(21或22)可以例如通过检测超出范围或无变化的值来进行低水平的基本安全检查，以便识别错误的测量。在图示的示例中，各个通道(附图中上部的通道1和下部的通道2)有三个BMS从设备(每电池模块一个)和一个BMS主设备。然而，本发明绝不限于所示的示例性数量的元件。在图2的图示中，以“1”(21，31，51，61)结尾的附图标记指的是通道1的元件，以“2”(22，32，42，52，62)结尾的附图标记指的是通道2的元件。
在检测到错误的测量数据的情况下，这些值将被专用限定符进行无效(即伴随被检测为错误的值而指示无效的位)。
两个独立的BMS主设备21和22各自利用两个不相似的算法来计算电池单元状态和健康参数。电池单元状态的示例是单元荷电状态、单元芯温度或单元片温度。电池单元的健康参数的示例是单元容量和单元阻抗。因为BMS主设备21仅基于BMS通道1测量来观察电池单元状态和健康，并且BMS主设备22仅基于BMS通道2测量来观察电池单元状态和健康，所以提供了完全的独立性。
如上所述，图2的结构仅用于说明实施例，并且本发明不限于此。特别地，两个通道的电池状态预测设备可以利用电池管理***的专用硬件以包括电池状态和健康参数设备(BMS主单元)的单元来实现。在这种情况下，第二通道BMS主单元的结构可以类似于图2的第一通道BMS主单元51的结构，不同之处在于从外部(FMS/VMC)提供规划的飞行剖面，而不是本地存储预定义的飞行剖面(图中未示出)。可替代地，两个通道的电池状态预测设备可以是FMS实现的。第一通道的结构可以类似于图2的第二通道的结构，不同之处在于，在第一通道中，必须存储(对于空中运载工具固定的)预定义的飞行剖面(附图中未示出)。分别由独立通道中的一个且仅一个通道使用的电池单元状态和健康观察算法的示例包括但不限于：
(针对单元状态的)基于模型的荷电状态(SOC)估计算法，
(针对电池单元的健康的)基于模型的单元参数估计算法，
使用电化学阻抗谱(EIS)的算法，
(针对单元状态的)库仑计数算法，以及
(针对健康的)经验老化模型、专用维护过程和/或专用充电过程。
具体地，EIS是基于利用正弦电流对所有单独电池进行的主动激励以及对各个单元的电压响应的测量。输出和输入信号之间的比率允许计算复杂的***阻抗。激励由不同频率的正弦电流产生。因此，可以获得频率相关的电压响应。这允许确定频率相关的***阻抗(***阻抗谱)。***阻抗谱允许计算作为基本健康参数的针对各个单独电池单元的单元阻抗。此外，频率相关的***阻抗允许计算针对各个单独单元的SOC。该函数的输入是EIS的激励电流以及采用EIS的通道的电池单元测量设备所进行的各个单独单元测量的响应电压。
另一方面，库仑计数算法是基于考虑充电和负载电流之间的平衡。更具体地，库仑计数的输入是在地面操作期间(即当ESS被充电时)的各个单独单元的充电电流。在飞行期间，库仑计数的输入是各个单独单元的负载电流。因此，在飞行期间，库仑计数算法基于针对各个单独单元的所有负载电流来计算电池SOC。库仑计数的输出是针对各个单独单元的SOC的估计。
经验老化模型在本领域中是已知的，并且可以基于观察到的利用率(例如：以安培小时(Ah)为单位的充电吞吐量、平均温度、放电深度和其他等)来估计电池健康。该算法的输入是采用经验老化模型的通道的电池单元测量设备所测量的针对各个单独单元的电流、电压和温度。经验老化模型可以由专用的维护过程支持。电池健康参数由代表性的充电过程或脉冲功率曲线决定。输出是针对各个单独单元的健康参数。
基于模型的估计算法对于技术人员来说是众所周知的，因此这里将省略其详细描述。该算法用于估计不可直接测量的***状态变量，诸如单元的荷电状态、单元阻抗或单元容量。基于模型的算法的方法一般是基于具有已知输入变量值的***的可测量输出变量值与相同输入值的***模型的输出的比较，其中表征待估计的状态变量的至少一个模型参数基于测量的***输出和模型输出之间的差异而定期更新，作为反馈。
基于模型的估计算法包括例如那些使用双卡尔曼滤波器的算法。使用采用了基于模型的估计的通道的电池单元测量设备所测量的针对各个单独电池单元的电流、电压和温度作为输入。例如，估计的***变量是针对各个单独单元的SOC和健康参数。
如所指示的，任意冗余独立通道要采用的可能算法不限于上述示例，而是技术人员已知的其他算法同样适用。这包括使用神经网络操作的算法。
下面，将参照图3a和3b解释由通道1和通道2的各个通道进行的状态观察和预测以及飞行员的相应指示的细节。通常，这些图类似于图1的大体图，其中，在其上部针对过去飞行阶段(左)和根据飞行剖面而预测的未来飞行阶段(右)示出了根据所选择的飞行剖面的各个阶段中的功率需求。在附图的下部，分别示意性地且仅作为示例示出了观察到/预测到并指示给飞行员的电池状态。
图3a示出了针对通道1的到飞行员的输出的计算和示意图。
在这种情况下，电池状态预测基于固定的(预定义的)飞行剖面。在飞行期间的任何给定(“当前”)时间点，固定的飞行剖面指示最坏情况条件下的功率要求(到着陆所用的最近机场的最大距离、包括最近机场处的最坏情况着陆条件的最坏情况环境条件、以及最坏情况组件故障)。该预测必须考虑到在着陆时必须有剩余量(剩余可获得能量)，这在该图中由垂直双箭头表示(即，对应于图1右手侧的阴影部分)。另外，在剩余量之下，电池状态的安全裕度(即终点条件和物理(单元)极限之间的差异)在指示随时间变化的电池状态曲线图之下以条的形式示出。
换句话说，在通道1中，基于固定飞行剖面的电池状态预测对在飞行期间的任何(任意)当前时间点处是否有足够的可获得能量用于安全着陆进行预测。根据飞行进度，这意味着在替代目的地(替代着陆点)或规划的目的地着陆。因此，被指示了剩余量的“目的地”尤其意味着替代目的地。
图3b示出了通道2的对飞行员输出的计算和示意图。
图3b和图3a之间的差异在于，在通道2(图3b)中，将实际的规划的飞行剖面而不是预定义的(固定的)飞行剖面作为基础。这里，假设最坏情况条件不是从当前时间点而是仅从未来的某个时间点(即所谓的转移点(最后的转移点))应用。这是飞行器可以飞行的路线上的最后一个点，然后转移到另一机场来以安全的可获得能量着陆。换句话说，固定的飞行剖面总是从偏离点开始附加在规划的飞行剖面的末尾。
除了观察到的电池状态(左手侧虚线)和根据规划的飞行剖面(右手侧实线)的状态预测之外，还显示了根据初始飞行规划的电池状态(虚线)。两个曲线在当前时间点的差异被指示为“当前偏差”。
一方面，如上面参考图1所解释的，出于安全原因(“终点条件”)，在目的地处必须仍然有一些剩余的可获得能量(例如：5％)。这是附图右手侧的双箭头所示的“规划的目的地处的剩余量”。另一方面，目的地处的最小预测电池状态(包括剩余量)必须仍然超过物理极限特定量，该特定量是图示的“状态观察和预测中的不确定性的安全裕度”。这是考虑预测中的最大可能误差(“最坏情况高估”)所必需的。因此，如果目的地处的预测状态超过了物理单元极限安全裕度和剩余量，则即使在预测能量被最大程度高估的情况下，也不会达到物理极限。
因此，当通道2根据规划的飞行剖面预测电池状态以安全着陆时，通道1的预测预测最坏情景下的电池状态。通道1的预测指示在任何时间点是否留有足够的可获得能量用于在最近的机场处安全着陆。通道2的预测指示是否留有足够的可获得能量用于在规划的目的地处安全着陆，包括在稍后的时间点(转移点)处安全转移至最近的机场的情况。由于根据规划的飞行剖面行进所需的能量一般高于根据固定的飞行剖面行进(即，立即转移至最近的机场)所需的能量，所以通道2对根据规划的飞行剖面行进所用的足够的电池状态的预测总是包括根据固定的飞行剖面行进所用的充足电池状态。因此，这两个通道关于在距最近机场(针对eVTOL是垂直起降机场)最大距离的情况下安全着陆进行预测提供了完全冗余。
针对通道1，在最坏情况组件故障的情况下，当相应电池状态的剩余量不足以到达最近的(替代)着陆点时，可以向飞行员指示视觉或听觉警报。该警报可以被认为是“低能警报”。
针对通道2，指示了相对于规划的飞行剖面的完整电池状态演变，并且允许以各种不同的方式向飞行员提供图形或听觉指示。
如名称“指示&记录***”所示，该***还能够至少记录指示给飞行员的信息，但是记录能力不限于这些，并且可以包括记录电池管理***所获得的进一步信息。
根据本公开的电池管理***的配置可以允许根据EUROCAE ED–289GUIDANCEDETERMINATION OF ACCESSIBLE ENERGY IN BATTERY SYSTEMS FOR EVTOL APPLICATIONS，https://eshop.eurocae.net/eurocae-documents-and-reports/ed-289/进行认证。
本发明由所附权利要求定义，并且不限于以上详细描述的实施例的细节。
总之，本发明涉及用于诸如eVTOL飞行器等的电动空中运载工具的电池管理***，用于观察空中运载工具的储能***的电池***状态和电池健康状态。基于观察结果，在飞行期间执行状态预测，特别是剩余可获得能量的预测。特别地，观察和预测由电池管理***的两个独立且不相似的通道进行。第一通道根据表示最坏情况情景的预定义的飞行剖面来预测电池状态。第二通道根据规划的飞行剖面预测电池状态，以便确定飞行范围。因此，可以在飞行过程中确认为利用剩余的可获得能量可以安全地到达预期目的地。否则，向操作者发出警报，要求其立即转移至最近的替代机场着陆。因此，实现了预测的完全冗余，排除了导致灾难性事件的单点故障。

Claims (21)

1.一种用于电动空中运载工具的电池管理***，所述电池管理***适于电池***的电池单元状态监测和健康参数监测以及电池状态预测，所述电池***形成所述空中运载工具的储能***，所述电池管理***包括：
用于电池单元状态和健康参数确定以及电池状态预测的两个独立且不相似的通道，所述通道中的各个通道包括：
电池单元测量设备(31、32)，用于获得构成所述电池***的多个电池单元中的各个电池单元的电池单元测量数据；以及
电池状态和电池健康参数确定设备(21、22)，适于基于使用不相似的算法由相应通道的所述电池单元测量设备(31、32)所获得的电池单元测量数据来分别计算电池单元状态和至少一个健康参数，所述电池管理***还包括：
第一通道电池状态预测设备(21)，其适于进行电池状态预测，该电池状态预测相对于针对飞行器预存储且固定的预定义飞行剖面(51)来预测电池单元状态演变，以及
第二通道电池状态预测设备(42)，其适于进行电池状态预测，该电池状态预测相对于当前规划的飞行的规划飞行剖面(52)来预测电池单元状态演变。
2.根据权利要求1所述的电池管理***，其中，所述电池单元状态包括单元荷电状态、单元芯温度或单元片温度中的至少一个。
3.根据权利要求1或2所述的电池管理***，其中，所述电池单元测量设备(31、32)所获得的电池单元测量数据包括单元端子电压、电流和表面温度其中至少之一。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的电池管理***，其中，在各个所述通道中，所述电池单元测量设备(31、32)以及电池状态和电池健康参数确定设备(21、22)以主从架构布置，其中电池测量主单元(21、22)聚合多个电池测量从单元(31、32)所获得的电池单元测量数据，并且电池测量主单元(21、22)包括所述相应通道的所述电池状态和电池健康参数确定设备。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的电池管理***，其中，健康参数包括电池单元容量和电池单元阻抗其中至少之一。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的电池管理***，其中，由各个独立通道的所述电池单元测量设备进行的电池单元测量彼此不相似。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的电池管理***，其中，各个通道还包括适于接收所述相应通道所预测的电池状态数据的指示和记录***(61、62)。
8.根据权利要求7所述的电池管理***，其中，所述第一通道的指示和记录***(61)被配置为在最坏情况组件故障的情况下以及在最坏情况环境天气条件和飞行器性能下，当根据所述预测的电池状态的剩余可获得能量不足以到达着陆点时，向飞行员(70)指示警报。
9.根据权利要求7或8所述的电池管理***，其中，所述第二通道的指示和记录***(62)适于向所述飞行员(70)指示相对于所述规划飞行剖面(52)的电池状态演变。
10.根据权利要求7至9中任一项所述的电池管理***，其中，所述指示和记录***被配置为以图形方式向所述飞行员(70)指示所述电池状态演变。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的电池管理***，其中，电池单元状态和健康参数具有最小值的单元被作为整体电池状态评价和/或健康评价的基础。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的电池管理***，其中，由所述两个独立且不相似的通道进行的电池单元状态确定是基于以下中的两个：
基于模型的荷电状态估计算法即基于模型的SOC估计算法，
使用电化学阻抗谱EIS的算法，以及
库仑计数算法，其中
两个通道各自使用上述算法中的不同算法，
在使用所述基于模型的SOC估计算法的通道中，所述电池单元测量设备适于测量所述多个电池单元中的各个电池单元的电流、电压和温度，
在使用EIS的通道中，所述电池单元测量设备适于利用可变频率的正弦电流来单独激励所述电池单元并且测量各个单元的电压响应，并且运载工具管理计算机适于基于输入激励电流和电压响应之间的比率来计算复杂***阻抗，以及
在使用所述库仑计数算法的通道中，所述电池单元测量设备适于在地面操作期间确定针对所述多个电池单元的各个单独单元的充电电流并且确定各个单独单元的总负载电流，并且所述运载工具管理计算机适于基于各个单独单元的确定的充电电流和总负载电流来计算荷电状态。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的电池管理***，其中，所述至少一个健康参数由所述两个独立且不相似的通道基于以下中的两个来计算：
基于模型的单元参数估计算法，
使用电化学阻抗谱EIS的算法，
专用维护过程和/或专用充电过程，以及
经验老化模型，其中
所述两个通道各自使用上述算法中的不同算法，
在使用所述基于模型的单元参数估计算法、维护过程、专用充电过程和/或经验老化模型的通道中，所述电池单元测量设备适于测量所述多个电池单元中的各个的电流、电压和温度，以及
在使用EIS的通道中，所述电池单元测量设备适于利用可变频率的正弦电流来单独激励所述电池单元并且测量各个单元的电压响应，所述运载工具管理计算机适于基于输入激励电流和电压响应之间的比率来计算复杂***阻抗。
14.根据权利要求1至13中任一项所述的电池管理***，其中，所述第一通道电池状态预测设备被集成在所述第一通道的单元中，该单元还包括所述第一通道的电池状态和电池健康参数确定设备。
15.根据权利要求14所述的电池管理***，其中，在所述第一通道中，所述电池单元测量设备(31)以及电池状态和电池健康参数确定设备(21)以主从架构布置，并且所述第一通道的单元是所述第一通道的电池管理主单元(21)。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的电池管理***，其中，所述第二通道电池状态预测设备由飞行管理***(42)实现，所述飞行管理***(42)是运载工具管理计算机的分区，所述运载工具管理计算机设置在形成所述储能***的电池***的外部并且与所述电池***分离设置。
17.根据权利要求1至15中任一项所述的电池管理***，其中，所述第二通道电池状态预测设备被集成在所述第二通道的单元中，该单元还包括所述第二通道的电池状态和电池健康参数确定设备。
18.根据权利要求17所述的电池管理***，其中在所述第二通道中，所述电池单元测量设备(32)以及电池状态和电池健康参数确定设备(22)以主从架构布置，并且所述第二通道的该单元是所述第二通道的电池管理主单元(22)。
19.根据权利要求1至13中任一项所述的电池管理***，其中，所述第一通道电池状态预测设备和所述第二通道电池状态预测设备由飞行管理***来实现、并且由不同且独立的运载工具管理计算机的相应分区来获得，其中，运载工具管理计算机设置在形成所述储能***的电池***外部且与所述电池***分离设置。
20.一种空中运载工具，包括根据权利要求1至19中任一项所述的电池管理***。
21.根据权利要求20所述的空中运载工具，其中，所述空中运载工具是电动垂直起降飞行器eVTOL。
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