[发明专利]电池组的电池单元的充电状态的自动估计方法

说明书

本发明涉及一种电池组的电池单元的充电状态估计方法，其包括以下步骤：使用包括状态转换矩阵F_k的状态模型来计算(116)该电池单元的充电状态SOC_k的预测值，该预测值带有状态噪声，该状态噪声的协方差由矩阵Q_k给出；使用包括可观测性矩阵H_k的观测模型来计算(124)测量值y_k的预测值该预测值带有测量噪声，该测量噪声的协方差由矩阵R_k给出；以及通过以下关系式来调整(102、120)矩阵Q_k和R_k的值：Q_k＝[N₀G_0,k(N₀)]^‑1和R_k＝I，其中N₀为严格大于1的预定整数，G_0,k(N₀)由以下关系式给出：I为单位矩阵。

本发明涉及电池组的电池单元的充电状态的自动估计方法以及用于实施该方法的存储介质和电池组管理系统。本发明还涉及包括该电池组管理系统的机动车辆。

已知的用于估计电池组的电池单元的充电状态的方法包括在每个相继时刻k重复以下步骤：

a)获取该电池单元的端子之间的电压的测量值y_k和该电池单元的充电和放电电流的测量强度i_k；

b)在时刻k使用状态模型来计算该电池单元的充电状态SOC_k的预测值，所述状态模型使SOC_k的预测值与乘积F_k*SOC_k-1和值y_k-1或在时刻k-1测量的强度i_k-1相关联，其中SOC_k-1是该电池单元在时刻k-1的充电状态，并且F_k是状态转换矩阵，SOC_k的该预测值带有状态噪声，该状态噪声由该状态噪声的协方差矩阵Q_k给出；

c)特别地，根据时刻k-1的状态噪声的协方差矩阵Q_k-1和时刻k-1的测量噪声的协方差矩阵R_k-1来预测充电状态的预测值上误差的协方差；

d)使用将测量值y_k与乘积H_k*SOC_k相关联的观测模型来计算时刻k的测量值y_k的预测值其中H_k是可观测性矩阵，该预测值带有测量噪声，该测量噪声的协方差由该测量噪声的协方差矩阵R_k给出；以及

e)根据测量值y_k和其预测值之间的差来修正充电状态SOC_k的预测值；

这样的方法在以下文献的部分3中进行特别描述：L.Plett等：“Extended Kalmanfiltering for battery management systems of LiPB-based HEV battery packs”，Journal of Power Sources，2004年，第252-292页。在下文中，该文献用缩写“Plett 2004”来指代。

还由US2005/0046388A1和US6441586B已知现有技术。

实际上，难以设置这些估计方法的矩阵Q_k和R_k。由于难以量化先验的建模误差，因而对于矩阵Q_k尤其如此。

本发明旨在通过提供一种电池单元的充电状态的自动估计方法来解决该缺点，在这该方法中，简化了矩阵Q_k和R_k的设置。因此，其主题之一是一种用于估计电池组的电池单元的充电状态的方法，所述方法包括在每个相继时刻k重复以下步骤：