用于确定电蓄能器的健康状态的方法和机器可读存储介质与流程

文档序号:30260626发布日期:2022-06-02 03:03阅读:77来源:国知局
用于确定电蓄能器的健康状态的方法和机器可读存储介质与流程

1.本发明涉及一种用于确定电蓄能器的健康状态的方法、一种计算机程序产品和一种机器可读存储介质。


背景技术:

2.wo 2017/182497 a1示出了一种用于评价电化学储能单元的方法和系统。
3.wo 2019/199219 a1公开了用于确定组件的扩展的健康状态并且用于控制该组件的方法和控制单元。


技术实现要素:

4.本发明在用于确定电蓄能器的健康状态的方法方面的实质在于:该方法具有如下方法步骤:其中在第一方法步骤中,检测电蓄能器的运行状态,其中在第二方法步骤中,根据该运行状态,选择至少两种用于确定电蓄能器的健康状态的模型和/或测量方法,其中在第三方法步骤中,借助于第一测量方法或模型来检测用于确定电蓄能器的健康状态的数据,其中在第四方法步骤中,借助于该第一测量方法或模型来确定电蓄能器的健康状态,其中在另一方法步骤中,借助于另一测量方法或模型来检测用于确定电蓄能器的健康状态的数据,其中在另一方法步骤中,借助于该另一测量方法或模型来确定电蓄能器的健康状态,其中在另一方法步骤中,在考虑该运行状态的情况下评估借助于不同测量方法和/或模型所确定的该电蓄能器的健康状态值,并且输出精度最高的健康状态值。
5.本发明的背景在于:改善健康状态值的精度。由于总是输出用根据运行状态提供最精确的健康状态值的模型或测量方法来确定的那个健康状态值,可以减少健康状态值的发散。
6.有利地,总是同时使用多种模型或测量方法,或针对多种模型或测量方法同时检测用于确定健康状态的数据,使得在运行状态发生短期变化的情况下,总是可以输出最精确的健康状态值。
7.此外,也可以改善在确定电蓄能器的充电状态时的精度。
8.本发明的其它有利的实施方式是从属权利要求的主题。
9.按照一个有利的设计方案,在第二方法步骤中,选择在当前运行状态下提供最精确的健康状态值的那些模型和/或测量方法。由此,可以从多个值中精度高地选择所要输出的健康状态值。所确定的值的发散可减少。如果所确定的值中的一个值意外地高度偏离其它值,则可以在数据中识别出错误。
10.在此有利的是:在选择模型和/或测量方法时,应用如下方法,该方法应用了机器学习,尤其是其中评估多个电蓄能器的运行状态、测量方法和/或模型以及健康状态,以便给相应的运行状态以最高精度来分配相应的测量方法和/或模型。由此,该方法的精度和鲁棒性可以进一步被改善。
11.还有利的是:在确定精度最高的健康状态值时,应用如下方法,该方法应用了机器
学习,尤其是其中评估多个电蓄能器的运行状态、测量方法和/或模型以及健康状态,以便给相应的运行状态以最高精度来分配相应的测量方法和/或模型。因此,该方法的精度和鲁棒性还可以进一步被改善。
12.按照另一有利的设计方案,使用在第四方法步骤中所确定的健康状态,以便修正该另一模型或测量方法的参数,尤其是其中使用经修正的参数来借助于该另一测量方法或模型确定电蓄能器的健康状态。由此,不同测量方法和模型可以相互优化并且进一步改善该方法的精度。
13.有利地,为此,借助于不同测量方法或模型来同时检测用于确定电蓄能器的健康状态的数据。
14.还有利的是:预测健康状态的将来的变化过程,尤其是其中使用其参数已借助于所确定的健康状态值被修正了的模型。由此,可以实现对单个电蓄能器的特定于车辆的使用寿命优化。
15.有利地,运行状态是电蓄能器的动态运行或静态运行,尤其是以所属的充电速率或放电速率对电蓄能器的充电或放电和/或电蓄能器的平衡状态,和/或在修理厂的维护状态。
16.还有利的是:用于确定电蓄能器的健康状态的模型包括至少一个物理模型和/或至少一个电化学模型,尤其是其中该物理模型使用电蓄能器的具有用于确定电荷量的电流积分的等效电路图。借助于这些模型,能为每个运行状态以不同的精度来确定电蓄能器的健康状态。这些模型的数据可用性高。
17.附加地,有利的是:用于确定电蓄能器的健康状态的测量方法至少包括:利用在所限定的电压水平上的电荷量确定、尤其是在平衡过程之后在所限定的电压水平上的电荷量确定来进行的测量方法;和/或利用在电蓄能器的所限定的切断时间之后确定在调用平衡功能时的开路电压来进行的测量方法;和/或修理厂测量。借助于这些测量方法,能高度精确地确定在特定运行状态下电蓄能器的健康状态,这些值可以被用于修正这些模型的参数。
18.只要合理,上面的设计方案和扩展方案就可以彼此任意地组合。本发明的其它可能的设计方案、扩展方案、实现方案也包括本发明的之前或者在下文关于实施例所描述的特征的没有明确提到的组合。在此,本领域技术人员尤其是也将把单个方面作为改善方案或补充方案添加到本发明的相应的基本形式。
附图说明
19.在接下来的段落中,本发明依据实施例来被阐述,从这些实施例中可以得到其它发明特征,但是本发明在其范围内并不限于这些发明特征。这些实施例在附图中示出。
20.其中:图1示出了按照本发明的用于确定电蓄能器的健康状态的方法100的示意性流程图;以及图2示出了作为时间t的函数的电蓄能器的健康状态soh的图示。
具体实施方式
21.在图1中,示出了按照本发明的用于确定电蓄能器的健康状态的方法100的流程图。
22.在该方法开始之后,在第一方法步骤101中,检测电蓄能器的运行状态。
23.运行状态例如是电蓄能器的动态运行或静态运行或者以所属的充电速率或放电速率对电蓄能器的充电或放电或者电蓄能器的平衡状态或者在修理厂的维护状态,在该平衡状态下,电蓄能器的电蓄能单元的电荷量被补偿。
24.在第二方法步骤102中,根据该运行状态,选择至少两种用于确定电蓄能器的健康状态的模型和/或测量方法。在此,选择在当前运行状态下提供最精确的健康状态值的那些模型和/或测量方法。
25.优选地,在选择模型和/或测量方法时,应用如下方法,该方法应用了机器学习。在此,评估多个电蓄能器的运行状态、测量方法和/模型以及健康状态,以便给相应的运行状态以最高精度来分配相应的测量方法和/或模型。
26.用于确定电蓄能器的健康状态的模型包括:至少一个物理模型,该物理模型例如使用电蓄能器的具有用于确定电荷量的电流积分的等效电路图;和/或至少一个电化学模型。
27.用于确定电蓄能器的健康状态的测量方法至少包括:利用在所限定的电压水平上的电荷量确定、尤其是在平衡过程之后在所限定的电压水平上的电荷量确定来进行的测量方法;和/或利用在电蓄能器的所限定的切断时间之后确定在调用平衡功能时的开路电压来进行的测量方法;和/或修理厂测量。
28.在第三方法步骤103中,借助于第一测量方法或模型来检测用于确定电蓄能器的健康状态的数据。
29.在第四方法步骤104中,借助于该第一测量方法或模型来确定电蓄能器的健康状态。
30.在第五方法步骤105中,使用在第四方法步骤104中所确定的健康状态,以便修正至少一个其它模型或测量方法的参数。
31.在尤其是与第三方法步骤103同时进行的第六方法步骤106中,借助于第二测量方法或模型来检测用于确定电蓄能器的健康状态的数据。
32.在尤其是与第四方法步骤104同时进行的第七方法步骤107中,借助于该第二测量方法或模型来确定电蓄能器的健康状态。
33.在尤其是与第五方法步骤105同时进行的第八方法步骤108中,使用在第七方法步骤107中所确定的健康状态,以便修正至少一个其它模型或测量方法的参数。
34.在尤其是与第三方法步骤103和/或第六方法步骤106同时进行的第九方法步骤109中,借助于第三测量方法或模型来检测用于确定电蓄能器的健康状态的数据。
35.在第十方法步骤110中,借助于该第三测量方法或模型来确定电蓄能器的健康状态,在此使用该第一测量方法或模型和/或该第二测量方法或模型的经修正的值。
36.在第十一方法步骤111中,在考虑该运行状态的情况下评估借助于不同测量方法和/或模型所确定的该电蓄能器的健康状态值,并且输出精度最高的健康状态值。
37.优选地,在确定精度最高的健康状态值时,应用如下方法,该方法应用了机器学
习。在此,评估多个电蓄能器的运行状态、测量方法和/模型以及健康状态,以便给相应的运行状态以最高精度来分配相应的测量方法和/或模型。
38.在此,精度是测量方法或模型当其在当前运行状态下被应用时的质量的标准。例如,物理模型在静态运行时比在动态运行时更准确地确定健康状态。而在动态运行时,电化学模型更精确。不同测量方法分别适合于特定的运行状态并且针对这些运行状态非常准确地确定健康状态,使得这些值非常适合于修正模型的参数。
39.在第十二方法步骤112中,预测健康状态的将来的变化过程。为此,使用其参数已借助于所确定的健康状态值被修正了的模型。
40.在第二方法步骤112之后,该方法结束。
41.各个方法步骤可以完全或者部分地由电蓄能器的控制器和/或与该电蓄能器以数据传导方式连接的外部控制单元来实施。
42.在图2中,示出了实际健康状态soh_t的随时间的变化过程、对在现有技术中所确定的健康状态soh_s的随时间的变化过程的估计以及按照本发明的对健康状态soh_n的随时间的变化过程的估计。
43.按照现有技术,在不同的时间点(t1、t2、t3、t4)估计健康状态soh_s。健康状态soh_s的值围绕着健康状态soh_t的实际变化过程波动,并且具有一定的发散。
44.在按照本发明的方法100中,电蓄能器的健康状态soh_n在不同运行状态下利用不同测量方法或模型来被确定并且由此更频繁地被确定,尤其是频率大约是现有技术的两倍地被确定。在此,按照本发明,在时间点t'1、t'2、t'3、t'4、t'5、t'6、t'7和t'8确定健康状态soh_n。按照本发明所确定的健康状态soh_n的值与健康状态soh_t的实际变化过程的偏差小于现有技术。按照本发明所确定的健康状态soh_n的值具有更小的发散。
45.在这种情况下,电蓄能器被理解为:可再充电的蓄能器,该可再充电的蓄能器尤其具有电化学蓄能单元;和/或蓄能模块,该蓄能模块具有至少一个电化学蓄能单元;和/或蓄能器包,该蓄能器包具有至少一个蓄能模块。蓄能单元能实施为基于锂的电池组电池、尤其是锂离子电池组电池。替选地,该蓄能单元实施为锂-聚合物电池组电池或者镍-金属氢化物电池组电池或者铅-酸电池组电池或者锂-空气电池组电池或者锂-硫电池组电池。
46.优选地,在车辆中使用该电蓄能器。在这种情况下,车辆被理解成陆地车辆、例如载客车或载货车,或者飞机或者船舶,尤其是至少部分电驱动车辆。该车辆例如是:具有纯电驱动的电池驱动的车辆;或者具有电驱动和燃烧发动机的混合动力车辆。替选地,电蓄能器也可以被用于运行电驱动的做功机械。
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