电池电荷状态跟踪、等效电路选择及基准测试方法及系统的制作方法
【专利摘要】本申请涉及电池电荷状态跟踪、等效电路选择及基准测试方法及系统。该方法包括在第一时间计算电池的第一估计电荷状态（SOC），在第二时间接收代表所述电池两端的测量电压的电压值，在所述第二时间计算滤波器增益，以及在所述第二时间基于所述第一估计SOC、所述电压值和所述滤波器增益计算所述电池的第二估计SOC。另一种方法包括在存储器中存储代表电池的等效电路模型的库，基于与所述电池相关的负载来确定电池的运行模式，基于所确定的运行模式选择所述等效电路模型之一，以及使用所选择的等效电路模型来计算所述电池的电荷状态（SOC）。
【专利说明】电池电荷状态跟踪、等效电路选择及基准测试方法及系统
【技术领域】
[0001]实施例涉及计算电池的电荷状态。
【背景技术】
[0002]电化学储能装置在未来能源战略中起到重要作用。实际上，电池是目前和不久的将来可行的储能技术。多种多样的设备例如便携式电子设备、移动家用电器、航空航天设备等日益由电池供电。使用已知系统和方法可能难以对例如电池的电荷状态进行准确估计。因此，需要用以解决目前技术的不足并提供其他新颖和创新特征的系统、方法和设备。
【发明内容】
[0003]—个实施例包括一种方法。该方法包括在第一时间计算电池的第一估计电荷状态(S0C)，在第二时间接收代表电池两端的测量电压的电压值，在所述第二时间计算滤波器增益，以及在所述第二时间基于第一估计S0C、电压值和滤波器增益计算电池的第二估计SOC。
[0004]另一个实施例包括一种系统。该系统包括电池和电池电量计模块，其被配置为使用降阶滤波器计算所述电池的估计电荷状态(S0C)，所述降阶滤波器为单状态滤波器，所述单状态滤波器被配置为基于之前计算出的SOC估计值来递归计算所述估计S0C。
[0005]又一个实施例包括一种计算机可读介质，其包括代码段。代码段在由处理器执行时使所述处理器计算电池的估计电荷状态(S0C)，将估计SOC存储在缓冲器，使用降阶滤波器计算电池的更新后的估计S0C，所述降阶滤波器为单状态滤波器，所述单状态滤波器被配置为基于估计SOC来递归计算更新后的估计S0C。
[0006]再一个实施例包括一种方法。该方法包括在存储器中存储代表电池的等效电路模型的库，基于与所述电池相关的负载来确定电池的运行模式，基于所确定的运行模式选择等效电路模型之一，以及使用选择的等效电路模型来计算电池的电荷状态(S0C)。
[0007]另一个实施例包括一种系统。该系统包括被配置为存储代表电池的等效电路模型的库的数据存储器，被配置为基于电池的运行模式来选择等效电路模型的模型选择模块，以及被配置为基于选择的等效电路模型来计算电池的估计电荷状态(S0C)的滤波器模块。
[0008]又一个实施例包括一种计算机可读介质，其包括代码段。代码段在由处理器执行时使所述处理器基于电池的运行模式从代表电池的等效电路模型的库中选择等效电路模型；以及使用选择的等效电路模型来计算所述电池的电荷状态(S0C)。
【专利附图】
【附图说明】
[0009]根据本文以下给出的【具体实施方式】和附图，将更全面理解示例性实施例，附图中类似的元件由类似的参考标号表示，这些参考标号仅以举例说明方式给出，因此不是对示例性实施例的限制，并且其中:
[0010]图1和2示出了根据至少一个示例性实施例的电池管理系统(BMS)的框图。[0011]图3示出了根据至少一个示例性实施例的用于选择电池等效模型的信号流的框图。
[0012]图4示出了根据至少一个示例性实施例的用于计算电池电荷状态(SOC)的信号流的框图。
[0013]图5示出了根据至少一个示例性实施例的电池电量计(BFG)系统的框图。
[0014]图6示出了根据至少一个示例性实施例的用于BFG系统的参数模块的信号流的框图。
[0015]图7示出了根据至少一个示例性实施例的用于BFG系统的SOC模块的信号流的框图。
[0016]图8示出了根据至少一个示例性实施例的SOC模块的框图。
[0017]图9示出了根据至少一个示例性实施例的SOC模块的总体最小二乘(TLS)模块的框图。
[0018]图10示出了根据至少一个示例性实施例的SOC模块的递归最小二乘(RLS)模块的框图。
[0019]图11和12示出了根据至少一个示例性实施例的方法的流程图。
[0020]图13A-13D示出了根据至少一个示例性实施例的电池等效模型的示意图。
[0021]图14为示出了便携式锂离子电池的OCV-SOC特性曲线的示意图。
[0022]图15A和15B为示出了负载曲线的图。
[0023]图16A和16B为示出了模拟负载曲线的图。
[0024]图17为示出了示例性系统实现的示意图。
[0025]图18为示出了可与系统实现结合使用的用户界面的示意图。
[0026]图19A和19B包括示出了示例性放电电压/电流曲线的图。
[0027]图20A和20B为示出了示例性库仑计数评估方法的图。
[0028]图21A和21B为示出了关闭时间(TTS)评估方法的图。
[0029]图22A、22B和22C为表示电量计读数的表。
[0030]应该指出的是，这些图旨在示出某些示例性实施例中所使用的方法和/或结构的一般特征，并补充如下提供的书面说明书。然而，这些附图未必按比例绘制并且可能未精确反映任何给定实施例的精确结构特征或性能特征，并且不应解释为限定或限制由示例性实施例所涵盖的值或性质的范围。例如，为清楚起见，可能减小或夸大结构元件的相对厚度和定位。
【具体实施方式】
[0031]虽然示例性实施例可包括各种修改形式和替代形式，其实施例在附图中以举例的方式示出并且将在本文中详细描述。然而，应当理解，并非意图将示例性实施例限于本发明所公开的特定形式，而是正相反，示例性实施例将涵盖落入权利要求书范围内的所有修改形式、等同形式和替代形式。在对附图的整个描述中，类似的数字是指类似的元件。
[0032]电池状态例如电荷状态(SOC)、健康状态(S0H)和剩余使用寿命(RUL)的准确估计对于可靠、安全和广泛使用由电池供电的装置是至关重要的。估计这些数量称为电池电量计量(BFG)。与许多当今汽车中的烃类燃料不同，电池的存储容量不是常量。通常，电池容量随电池使用年限、使用模式和温度而变化，从而给BFG造成具有挑战性的自适应估计问题，需要在考虑温度变化、SOC变化和使用年限的基础上对电池特性进行建模和在线参数识别。
[0033]图1和2示出了根据至少一个示例性实施例的系统100的框图。如图1所示，系统100包括电池105、电池管理系统(BMS)llO、显示器120、无限制电源125 (如壁装电源插座、汽车充电站等)以及开关130。
[0034]BMSllO可被配置为管理电池105的利用和/或状态。例如，BMSllO可被配置为使用开关130将无限制电源125与电池105连接或断开以对电池105进行充电。例如，BMSl 10可被配置为将负载(未示出)与电池105连接或断开。例如，BFG115可被配置为计算电池105的电荷状态(SOC)和/或健康状态(SOH)。SOC和/或SOH可显示(例如，以百分比的形式，以剩余时间的形式等)在显示器120上。
[0035]如图2所示，BMSllO至少包括模数转换器(ADC) 205、220，滤波器210、225，数字放大器215和电池电量计(BFG) 115。BFGl 15包括存储器230、处理器235和控制器240。ADC205、220，滤波器210、225，数字放大器215和BFGl 15中的至少一者可为，例如专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)和/或处理器，等等。或者，BMSllO可为包括所示功能块的ASIC、DSP、FPGA和/或处理器，等等。或者，系统100可实现为存储在存储器上并由例如处理器执行的软件。
[0036]BMSllO可被配置为使用数字转换器(ADC)205、220，滤波器210、225和数字放大器215的组合将模拟测量值(如，Ib和Vb)转换为数字值(例如，以供BFG115计算SOC和/或S0H)0例如，数字放大器215可为差分放大器，其根据电池105两端的电压降Vb (例如，正和负端子之间的电压值的差)生成(如，产生)模拟信号，然后使用ADC220和滤波器225将该模拟信号转换为经滤波的数字值。
[0037]系统100可为利用电池供电的任何系统或电子设备的子系统。在一些具体实施中，电子设备可为或可包括(例如)具有传统膝上型形式因素的膝上型设备。在一些具体实施中，电子设备可为或可包括(例如)有线设备和/或无线设备(例如，支持W1-Fi的设备)、计算实体(例如，个人计算设备)、服务器设备(例如，web服务器)、玩具、移动电话、音频设备、电机控制设备、电源(例如，离线电源)、个人数字助理(PDA)、平板设备、电子阅读器、电视和/或汽车，等等。在一些具体实施中，电子设备可为或可包括(例如)显示设备(例如，液晶显示(LCD)监控器，用于向用户显示信息)、键盘、定点设备(例如，鼠标、触控板，通过该设备，用户可向计算机提供输入)。
[0038]图3示出了根据至少一个示例性实施例的用于选择电池等效模型的信号流的框图300。如图3所示，模型选择块310接收输入320 (如，来自电池和/或负载的电压和/或电流信号)并使用输入320 (或其某些变型)从等效模型库305中选择代表(或对应于)电池的等效模型。然后由电荷状态计算器块315使用该等效模型来计算电荷状态(S0C)325。等效模型库305可包括至少一个代表电池的等效模型。每个等效模型可基于电池(或等效电池)的运行模式。运行模式可基于与电池相关的负载。例如，运行模式可基于负载两端的电压降。例如，运行模式可基于负载两端的电压降是相对较高还是较低、是相对恒定还是动态和/或它们的组合。
[0039]等效模型(参见以下图13A-13D)可包括电阻器、电压(如，电压降或电压源)、电阻-电流(RC)电路和/或阻抗电路等等的任何组合。因此，可建立电池等效模型的数学(如，公式)等效形式。等效模型库305可存储与电池运行模式相关的数学等效形式。该数学等效形式可被电荷状态计算器块315用来进行SOC的计算。例如，数学等效形式可用于确定变量，作为用于计算SOC (或SOC的估计值)的公式的输入。因此，BFG系统可基于运行模式选择等效模型以提高计算效率和减少处理时间。下面针对图5-12提供更多细节。
[0040]图4示出了根据至少一个示例性实施例的用于计算电池电荷状态(SOC)的信号流的框图400。如图4所示，框图400包括扩展卡尔曼滤波器(EKF)块405、电荷状态(SOC)块410、420、滤波器增益参数块41、425和缓冲器430。EKF块505可被配置为基于之前计算的电荷状态410和滤波器增益参数415，计算S0C420并确定滤波器增益参数425 (如，读数和/或计算的SOC方差、测得的电压、计算出的容量和/或与等效电路相关的变量，等等)。因此，缓冲器430可被配置为存储例如处理循环中的之前计算出的SOC和滤波器增益参数。换句话讲，可基于至少一个之前计算出的SOC计算当前(或下一个)SOC0换句话讲，在第一时间计算出的SOC可用于计算在第二(稍后)时间的S0C。
[0041]在示例性具体实施中，可使用至少两个S0C410和/或滤波器增益参数415的集合。因此，至少两个SOC的向量、至少两个SOC的数组、至少两个SOC的平均以及至少两个SOC的平均值和对应的滤波器增益参数可用于计算下一个S0C420 (或第二时间的S0C)并确定/计算对应的滤波器增益参数425。因此，缓冲器430可被配置为存储多个之前计算出的S0C410和计算出的/确定的滤波器增益参数415。因此，BFG系统可利用之前计算出的SOC提高计算效率和减少处理时间。下面针对图5-12提供更多细节。
[0042]图5示出了根据至少一个示例性实施例的电池电量计(BFG) 115系统的框图。如图5所示，BFGl 15包括估计模块510、跟踪模块520、预测模块530、开路电压-电荷状态(OCV-SOC)表征模块540、离线参数估计模块545以及电池寿命表征模块550。此外，该系统包括离线数据收集模块555和电池建模模块560。
[0043]离线数据收集模块555可被配置为在相对受控的测试环境中测量电池特性。例如，可在测试实验室环境中收集电池105 (或等效电池)的开路电压(OCV)测量值和SOC测量值。例如，电池105 (或等效电池)可被初始化为完全充电(如，接近完全充电、基本上完全充电)、静置(rested)状态。可进行OCV和SOC测量。然后可使电池105 (或等效电池)缓慢放电，同时每隔一定时间(如，定期、周期性、不定期、预定时间)进行OCV和SOC测量，直到电池105 (或等效电池)完全(或基本上)放电。OCV和SOC测量值可用于确定、计算或估计电池参数(如，下文所述的OCV参数Ki e {K0 ；Κ2 ；Κ3 ；Κ4 ；Κ5 ；Κ6 ；Κ7})。
[0044]来自离线数据收集模块555的数据可用在电池建模模块560中以确定例如电池105 (或等效电池)的等效模型和/或等效模型的数学等效形式。来自离线数据收集模块555的数据可用在离线参数估计模块545中以确定和/或计算与电池105 (或等效电池)相关的参数(如，与上述等效模型相关的元件的值)。来自离线数据收集模块555的数据可用在OVC-SOC表征模块540中以确定和/或计算OCV和SOC电池参数(如，下文所述的OCV参数Ki e {K0 ；Κ2 ；Κ3 ；Κ4 ；Κ5 ；Κ6 ；Κ7})。来自离线参数估计模块545的数据可用在电池寿命表征模块550中。例如,来自离线参数估计模块545的数据可用于由电池寿命表征模块550计算初始健康状态(SOH)特性(如，最大S0C)。
[0045]显示器120被示出为具有SOC显示565、S0H显示570、关闭时间(TTS)显示575和剩余使用寿命(RUL)显示580。每个显示可例如为显示百分比的仪表。可由BFG115计算或确定每个显示的值。例如，TTS可显示为如由TTS模块532计算出的时间值(如，小时和/或分钟)。
[0046]估计模块510包括参数模块512和容量模块510。估计模块510可被配置为计算和/或确定电池105 (或等效电池)所特定的值(如，参数和容量值)。在稳定环境(如，测试实验室)中，参数和容量值可能是固定的(如，不变化)。然而，在真实世界环境中，参数和容量值可能是动态的或变化的。例如，完整的SOC跟踪解决方案通常涉及(I)通过离线OCV表征对形成状态空间模型的一部分的OCV参数的估计。OCV-SOC表征关于温度变化和电池老化是稳定的。一旦估计出这些参数，这些参数就形成具有已知参数的状态空间模型的一部分。(2)动态等效电路参数的估计。已观察到这些参数随电池的温度、SOC和使用年限而变化，因此应当在BFG运行的同时进行自适应地估计。(3)电池容量的估计:虽然电池的标称容量由制造商所指定，但已知可用电池容量会因为制造工艺误差、温度变化、使用模式和老化而变化。以及(4)受模型参数约束的SOC跟踪。一旦已知模型参数，SOC跟踪就变成了非线性滤波问题。然而，已观察到所得状态空间模型包含相关过程和测量噪声过程。恰当处理这些相关性效应将得出更好的SOC跟踪精度。因此，在示例性具体实施中，为了计算参数和容量，跟踪模块520可将数据反馈到估计模块510。
[0047]另外，典型的估计电池容量的方法忽视了滞后效应，并且假设静置的电池电压代表电池的真实开路电压(0CV)。然而，根据示例性实施例，估计模块510将滞后建模为电池105的OCV中的误差，并采用实时线性参数估计和SOC跟踪技术的组合来补偿OCV中的误差。
[0048]跟踪模块520包括SOC模块522和SOH模块524。SOC指示电池105中的“电量”。如上所述，SOC为可用容量，其表示为某个基准(如，额定容量或电流容量)的百分比。根据示例性实施例，SOC模块522通过使用下文更详细描述的跟踪补偿OCV中的误差(与参数估计相结合)来计算SOC。SOH指示一电池与新或理想电池相比的状态。SOH可基于充电接收能力、内阻、电压和/或自放电，等等。
[0049]预测模块530包括TTS模块532和RUL模块534。TTS模块532和RUL模块534可被配置为基于SOC计算TTS和RUL。
[0050]图6示出了根据至少一个示例性实施例的用于BFGl 15的参数模块412的信号流的框图。BFG系统可基于运行模式选择等效模型以提高计算效率和减少处理时间。如图6所示，参数模块412包括运行模式模块605和模型选择模块610。运行模式模块605可被配置为基于来自电池105的至少一个输入和/或来自负载615的至少一个输入确定(电池的)运行模式。所述至少一个输入可基于与电池105和负载615中至少一个相关的电流和电压中的至少一个。例如，负载615两端的电压降。例如，运行模式可基于负载615两端的电压降是相对较高还是较低、是相对恒定还是动态和/或它们的组合。模型选择模块610可基于确定的运行模式选择等效模型(或其数学等效形式)。例如，模型选择模块610可生成用于搜索等效模型库305的查询项。
[0051]在一些具体实施中，可定义或表征多个运行模式。在示例性具体实施中，下文描述了与电池和使用电池的系统相关的四个运行模式。
[0052]在第一运行模式中，电池105可连接于重且变化的负载。换句话讲，负载615可联合使用相对较高电压与动态或可变电流消耗(或消耗可变电流的高电压负载)。例如，在移动电话中，第一运行模式可包括这样的使用环境，其中移动电话使用包括长时间的视频播放、多媒体和游戏应用程序等等。以下图13A中所示的等效电路可表示连接至重且变化的负载的电池。
[0053]在第二运行模式中，电池105可连接至动态负载和/或可变电压负载。换句话讲，负载615可使用动态或变化的电压。例如，在移动电话中，第二运行模式可包括这样的使用环境，其中移动电话使用包括电话呼叫、web浏览和/或播放视频剪辑的常规使用。以下图13B中所示的等效电路可表示连接至动态负载的电池。
[0054]在第三运行模式中，电池105可连接至或消耗恒定电流。换句话讲，负载615可正拖带恒定的(或基本上恒定的)负载。或者，电池105可正利用恒定电流被充电。例如，在充电周期，电池105可与负载615断开(如，可使用开关130将无限制电源125连接至电池105以对电池105进行充电)。以下图13C中所示的等效电路可表示连接至恒定电流的电池。
[0055]在第四运行模式中，电池105可连接至相对较低电压的负载。或者，电池105可处于周期性静置状态，其中电池105经受轻负载，随后充电，然后静置、最低或无负载。换句话讲，负载615可很少使用最低电压。例如，在移动电话中，第四运行模式可包括这样的使用环境，其中移动电话使用包括在完全(或基本上完全)充电后，使用不频发的电话呼叫对基站进行常规联系。以下图13D中所示的等效电路可表示连接至动态负载的电池。
[0056]图7示出了根据至少一个示例性实施例的用于BFGl 15系统的SOC模块422的信号流的框图。如图7所示，SOC模块422包括缓冲器块705、模型估计块710、SOC跟踪块715和电压降预测模块或块720。
[0057]在不例性实 施例中，将滞后建模为电池105的OCV中的误差。电压降vD [k]可表示内部电池模型元件Ro、Ri> R2和乂!^!^]两端的电压(参见图13A)。xh[k]项可用于说明预测的SOC中的误差。换句话讲，xh[k]可为“瞬时滞后”，其可通过调整计算或估计出的SOC来修正为零。若计算或估计出的SOC等于S0C,则计算或估计出的xh[k]应等于零。换句话讲，计算或估计出的xh[k]不等于零，则指示计算或估计出的SOC存在误差。电压降模型参数向量(b)包括对应于计算或估计出的xh[k]的元素。
[0058]因此，在图7的流程中，来自SOC跟踪块715的当前计算或估计出的SOC用在电压块预测块720中以计算电压降vD[k]。至少一个过往的电压降vD[k]存储在缓冲器705中并用于参数向量b的估计。参数向量b中的对应计算或估计出的xh[k]为非零值指示存在瞬时滞后。这意味着SOC估计误差。SOC跟踪块715的SOC跟踪算法被配置为在计算或估计出的xh[k]为非零的任何时候修正S0C。下文(在数学上)描述了有关电压降vD[k]、滞后、估计xh[k]、电压降模型参数向量(b)和SOC跟踪的更多细节。因此，BFG系统可利用之前计算出的SOC和SOC误差准确估计S0C、提高计算效率和减少处理时间。
[0059]图8示出了根据至少一个示例性实施例的SOC模块422的框图。如图8所示，SOC模块422包括扩展卡尔曼滤波器(EKF)块805。EKF块可被配置为计算S0C845和SOC误差840。EKF块805可被配置为使用方程I计算S0C845作为估计S0C，并使用方程2计算SOC误差840作为估计SOC误差(或方差)。在下列方程的每一个中，k是指瞬时迭代，k+1 |k是指上一个、前一个或之前迭代，并且k+1 |k+l是指当前、更新、下一个或后续迭代。s[k-t l|k+ I] = S[k 4- l|k] + G[k+ Ijvk41 ( | )
[0060]其中:[0061]t[k4 ilk+ i]是当前或更新迭代的估计SOC ；
[0062]t[k4 I Ik]是工一个或预测迭代的估计SOC ；
[0063]G[k+1]是上一个或预测迭代的滤波器增益；以及
[0064]vk+1是上一个或预测迭代的负载电压。
[0065]
【权利要求】
1.一种方法，包括: 在第一时间计算电池的第一估计电荷状态(SOC)； 在第二时间接收代表所述电池两端的测量电压的电压值； 在所述第二时间计算滤波器增益；以及 在所述第二时间基于所述第一估计S0C、所述电压值和所述滤波器增益来计算所述电池的第二估计SOC。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括: 将所述第二估计SOC存储在缓冲器中；以及 在计算所述电池的所述第二估计SOC之前，从所述缓冲器读取所述第一估计S0C。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括: 将所述第一估计SOC存储在缓冲器中，在计算所述电池的所述第二估计SOC之前，从所述缓冲器读取所述第一估计SOC作为下列之一: 至少两个SOC的向量、 至少两个SOC的数组、 至少两个SOC的平均、以及 至少两个SOC的均值。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括:从缓冲器读取估计SOC方差，其中所述滤波器增益基于所述估计SOC方差。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，计算滤波器增益包括:使用加权递归最小二乘(RLS)算法和总体最小二乘(TLS)算法中的至少一个来计算至少一个容量值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，计算滤波器增益包括:使用基于SOC跟踪误差协方差和电流测量误差标准差的加权RLS算法来计算容量值。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，计算滤波器增益包括:使用基于协方差矩阵的递归更新的TLS算法来计算容量值。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，计算滤波器增益包括:使用开路电压(OCV)查找来计算容量值。
9.根据权利要求1所述的方法，其中 所述第二估计SOC等于所述滤波器增益乘以所述电压值加上所述第一估计S0C。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括: 基于库仑计数误差度量、OCV-SOC误差度量和预测的达电压时间(TTV)误差度量中的至少一个，对所述第二估计SOC进行基准测试。
11.一种系统,包括: 电池；以及 电池电量计模块，其被配置为使用降阶滤波器计算所述电池的估计电荷状态(S0C)，所述降阶滤波器为单状态滤波器，所述单状态滤波器被配置为基于之前计算出的SOC估计值来递归计算所述估计SOC。
12.根据权利要求11所述的系统，其中，所述电池电量计包括: 电压降预测模块，其被配置为基于所述估计SOC来计算电压降； 模型估计模块，其被配置为基于代表所述电池的等效模型来计算至少一个电压降模型参数；以及 跟踪模块，其被配置为使所述至少一个电压降模型参数变化以去除瞬时滞后。
13.根据权利要求11所述的系统，其中，所述电池电量计包括容量模块，所述容量模块被配置为使用基于协方差矩阵的递归更新的总体最小二乘(TLS)算法来计算所述电池的容量值。
14.根据权利要求11所述的系统，其中，所述电池电量计包括容量模块，所述容量模块被配置为使用开路电压(OCV)查找来计算所述电池的容量值。
15.根据权利要求11所述的系统，其中 所述电池电量计包括缓冲器，所述缓冲器被配置为存储至少一个估计SOC值，并且 所述之前计算出的SOC估计值是从所述缓冲器读取的。
16.根据权利要求11所述的系统，还包括数据存储器，所述数据存储器被配置为存储OCV参数、电压测量误差标准差和电流测量误差标准差，其中与所述降阶滤波器相关的至少一个电压降模型参数由所述OCV参数、所述电压测量误差标准差和所述电流测量误差标准差之一定义。
17.根据权利要求11所述的系统，还包括:显示器，所述显示器被配置为显示所述估计SOC。
18.一种计算机可读介质，包括代码段，所述代码段在由处理器执行时，使所述处理器: 计算电池的估计电荷状态(SOC)； 将所述估计SOC存储在缓冲器；以及 使用降阶滤波器计算所述电池的更新后的估计S0C，所述降阶滤波器为单状态滤波器，所述单状态滤波器被配置为基于所述估计SOC来递归计算所述更新后的估计S0C。
19.根据权利要求18所述的计算机可读介质，还包括代码段，所述代码段使所述处理器: 基于所述估计SOC计算电压降； 基于代表所述电池的等效模型来计算至少一个电压降模型参数；以及 改变所述至少一个电压降模型参数以降低指示滞后的开路电压(OCV)误差。
20.根据权利要求18所述的计算机可读介质，还包括:代码段，所述代码段使所述处理器: 基于所述电池的容量和至少一个电压降模型参数来计算滤波器增益，其中所述降阶滤波器基于所述滤波器增益和所述估计SOC来计算所述更新后的估计S0C。
21.—种方法,包括: 在存储器中存储代表电池的等效电路模型的库； 基于与所述电池相关的负载来确定电池的运行模式； 基于所确定的运行模式选择所述等效电路模型之一；以及 使用所选择的等效电路模型来计算所述电池的电荷状态(SOC )。
22.根据权利要求21所述的方法，其中 所述运行模式基于消耗可变电流的高电压负载， 所述运行模式包括对应的等效电路模型，所述等效电路模型包括第一电阻-电流(RC)电路和第二 RC电路。
23.根据权利要求21所述的方法，其中 所述运行模式基于可变电压负载， 所述运行模式包括对应的等效电路模型，所述等效电路模型包括电阻-电流(RC)电路。
24.根据权利要求21所述的方法，其中 所述运行模式基于可变电压负载， 所述运行模式包括对应的等效电路模型，所述等效电路模型包括电阻器和偏置元件。
25.根据权利要求21所述的方法，其中 所述运行模式基于低电压负载， 所述运行模式包括对应的等效电路模型，所述等效电路模型包括电阻器。
26.根据权利要求21所述的方法，其中 所述等效电路模型中的至少一个包括滞后元件，并且 所述滞后元件被建模为开路电压(OCV)计算误差。
27.根据权利要求21所述的方法，还包括: 在等效电池放电期间，测量所述等效电池的端电压； 基于所测量的端电压来确定线性方程；以及 基于所述线性方程使用加权最小二乘算法来计算至少一个参数，对所述电池的所述SOC的计算基于所述至少一个参数。
28.根据权利要求21所述的方法，还包括: 基于库仑计数误差度量、OCV-SOC误差度量和预测的达电压时间(TTV)误差度量中的至少一个，对所述SOC进行基准测试。
29.—种系统,包括: 数据存储器，其被配置为存储代表电池的等效电路模型的库； 模型选择模块，其被配置为基于所述电池的运行模式来选择等效电路模型；以及滤波器模块，其被配置为基于所选择的等效电路模型来计算所述电池的估计电荷状态(SOC)0
30.根据权利要求29所述的系统，还包括: 运行模式模块，其被配置为基于与所述电池相关的电流和与所述电池相关的电压中的至少一个来确定所述电池的运行模式。
31.根据权利要求29所述的系统，其中 所述运行模式基于消耗可变电流的高电压负载， 所述运行模式包括对应的等效电路模型，所述等效电路模型包括第一电阻-电流(RC)电路和第二 RC电路。
32.根据权利要求29所述的系统，其中 所述运行模式基于可变电压负载， 所述运行模式包括对应的等效电路模型，所述等效电路模型包括电阻-电流(RC)电路。
33.根据权利要求29所述的系统，其中所述运行模式基于可变电压负载， 所述运行模式包括对应的等效电路模型，所述等效电路模型包括电阻器和偏置元件。
34.根据权利要求29所述的系统，其中 所述运行模式基于低电压负载， 所述运行模式包括对应的等效电路模型，所述等效电路模型包括电阻器。
35.根据权利要求29的方法，其中 所述等效电路模型中的至少一个包括滞后元件，并且 所述滞后元件被建模为开路电压(OCV)计算误差。
36.根据权利要求29所述的系统，还包括: 模型估计模块，所述模型估计模块被配置为基于代表所述电池的所选择的等效模型来计算至少一个电压降模型参数，其中所述估计SOC基于所述至少一个电压降模型参数来计笪
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37.根据权利要求29的系统，还包括显示器，所述显示器被配置为显示所述估计S0C。
38.一种计算机可读介质，包括代码段，所述代码段在由处理器执行时，使所述处理器: 基于所述电池的运行模式，从代表电池的等效电路模型的库中选择等效电路模型；以及 使用所选择的等效电路模型来计算所述电池的电荷状态(SOC )。
39.根据权利要求38所述的计算机可读介质，还包括代码段，所述代码段使所述处理器: 基于所选择的等效模 型来计算至少一个电压降模型参数，其中所述SOC是基于所述至少一个电压降模型参数计算出的。
40.根据权利要求38所述的计算机可读介质，其中所述等效电路模型中的至少一个包括滞后元件，所述代码段还使所述处理器: 基于所选择的等效模型来计算至少一个电压降模型参数；以及 改变所述至少一个电压降模型参数以降低指示滞后的开路电压(OCV)误差。
【文档编号】G01R31/36GK104007390SQ201410062166
【公开日】2014年8月27日 申请日期:2014年2月24日 优先权日:2013年2月24日
【发明者】B·巴乐兴艾姆, Y·巴-莎伦, B·弗伦奇, B·派迪派缇, K·R·派迪派缇, 詹姆斯·米查姆, 特莱维斯·威廉斯, G·V·艾沃瑞, 黄泰植 申请人:快捷半导体(苏州)有限公司, 快捷半导体公司, 康涅狄格大学