用于执行设备电池的充电过程的方法和装置

技术领域

本发明涉及设备电池、尤其是电驱动车辆的车辆电池，并且尤其是涉及用于这种设备电池的充电策略的适配。

背景技术

设备电池的充电和放电导致退化。退化的程度取决于充电和放电的参数。由于放电过程引起的退化主要通过设备电池的使用来确定，而在自动化的充电过程期间施加到设备电池上的应力则通过说明充电过程如何实施的方式方法的参数来确定。充电过程的参数由此确定设备电池的老化特性。

设备电池的充电通常基于预先给定的充电简档（Ladeprofil）来执行。充电简档通常通过如下特征曲线来说明，该特征曲线确定充电电流或最大充电电流与充电状态的相关性。如此规定充电简档，使得它在此优化充电持续时间、最大充电电流和接受的老化特性，从而可以实现设备电池的负荷和所需的充电时间之间的折衷。

通常，在生产开始之前借助大量的实验室测量来测定用于设备电池的充电简档，其中，如此建立充电简档，使得可以考虑退化与设备电池的充电电流、电池温度和充电状态的相关性。

因为每个用户行为不同地给设备电池加负荷，所以老化状态不仅通过日历方面的老化情况确定，而且通过由于充电电流和放电电流、充电状态以及电池温度的变化曲线的周期性负荷来确定。但是因为目前仅仅一个充电简档对于一个特定的设备电池类型可供正常充电和快速充电使用，所以不能考虑到充电过程对设备电池的老化特性的影响。

发明内容

根据本发明，规定一种根据权利要求1所述的用于使充电简档与设备电池的单独使用相适配的方法以及一种根据并列权利要求所述的装置。

其它设计方案在从属权利要求中说明。

根据第一方面，规定一种用于确定用电池运行的设备的设备电池的充电简档的方法，其中充电简档确定设备电池的相应的充电过程的执行，所述方法具有以下步骤：

- 选择具有相同的由使用引起的负荷和相同的老化状态的设备电池；

- 将选择的设备电池划分为组；

- 将不同的充电简档指配给设备电池的组，其中用于充电过程的充电简档说明与充电状态范围相关的最大允许的充电电流；

- 在预先确定的持续时间内运行所有具有相应所指配的充电简档的组的设备电池，使得充电过程根据相应所指配的充电简档来执行；

- 针对设备电池的每个组在预先确定的持续时间的开始和预先确定的持续时间的结束之间测定平均老化状态（老化状态差）的变化；

- 根据平均老化状态的变化来适配设备电池的组中的至少一个组的充电简档，以便减小所述至少一个组的设备电池的负荷。

为了给电动车辆的能量存储器充电，充电策略是最重要的，因为充电策略通过充电持续时间和充电电流并且因此通过能量存储器的老化特性（健康状态、SoH）来决定。充电简档如今与电池化学相协调，使得能够实现最佳的充电。“最佳”在此意味着，充电持续时间、充电电流和老化特性尽可能好地彼此协调。

在使用设备电池之前，对其进行广泛测试，以便确定在限定的负载条件下的平均使用寿命。由此得到保修条件，其规定老化状态在预先给定的使用持续时间期间以预先确定的量变化。例如，保修条件可以预先给定，设备电池在八年内不低于80%的老化状态的SOH-C值，或者在电动车辆中使用时可以完成300000 km的行驶里程。用于传统的设备电池的充电简档通常由制造商来预先给定并且表示设备电池的平均负荷，由于所述平均负荷除了其他运行条件之外可以实现遵守保修条件。

然而，设备电池的老化主要取决于由其使用方式引起的负荷，诸如充电和放电电流的水平、高温、许多快速充电周期等。因此，保修条件的遵守取决于使用设备电池的方式，从而目标是，如此影响设备电池在使用期间的负荷，以便遵守保修条件。在充电过程期间的负荷对于设备电池的老化特性造成显著的影响。

在上述方法中，通过适配预先给定的充电简档来减小设备电池的负荷。对于设备电池，相应地固定地预先给定一个或多个充电简档，所述充电简档根据要求、诸如正常充电或快速充电来选择。所选择的充电简档常规地在充电过程期间被应用于相同类型的所有设备电池。

常见的充电简档具有最大充电电流的与充电状态、也就是说与设备电池的关于总存储容量的填充度相关的阶梯形的变化曲线。这样的充电简档限制了最大充电电流，从而避免了设备电池上的过度的应力负荷。

通过适配用于单独的设备电池的预先给定的充电简档来减小设备电池的负荷，可以直接影响相关的设备电池的老化的其他的变化曲线。充电简档的适配可以实现，即通过进一步减小最大充电电流来减小应力负荷。

根据上述方法，为此确定不同的充电简档对所选择的设备电池的老化特性的影响。为此，尤其是借助集群方法（Clustering-Verfahren）根据一个或多个负荷参量来选择设备电池。如此进行选择，使得对于选择的设备电池得出类似的负荷并且所述设备电池具有类似的老化状态（即在预先给定的公差极限之内的老化状态）。

老化状态（SOH：健康状态）是说明剩余电池容量或剩余电池电荷（即对于完全放电和完全充电的电池的剩余最大充电行程）的关键参量。老化状态表示设备电池或电池模块或电池单元的老化的程度，并且可以作为容量维持率（容量维持率、SOH-C）来说明。容量维持率SOH-C可以作为测量的瞬时容量与完全充电的电池的初始容量的比率来说明。替代地，老化状态可以定义为内阻（SOH-R）的上升。内阻SOH-R的相对变化随着设备电池的老化的增加而上升。

所选择的设备电池被划分为两个、三个或者多于三个组并且为这些组指配不同的充电简档以用于执行充电过程。在经过预先确定的持续时间之后，分别测定老化状态并且由此确定老化状态在预先确定的持续时间期间的变化。针对其存在老化状态的最大变化的设备电池组相应地适配充电简档，以便在相关的设备电池的充电过程期间实现更小的负荷。

尤其是，该方法可以迭代地尤其是如此长时间地在分别预先确定的持续时间内适配至少一个组的充电简档，直到平均老化状态的所有变化针对设备电池组的每个组都小于预先给定的差阈值。

因此，周期性地执行该方法，使得组的设备电池的老化特性、即老化的增加作为相关的组的设备电池在预先确定的持续时间开始时的平均老化状态和相关的组的设备电池在预先确定的持续时间之后的平均老化状态之间的差收敛并且逐渐减小。

如果满足中断条件，诸如在预先确定的持续时间内老化的增加没有超过预先确定的阈值，则将充电简档指配给所选择的设备电池，所述充电简档在上一次迭代期间引起了老化状态的最小的变化。

可以规定，根据运行参量变化曲线来测定具有相同的由使用引起的负荷的设备电池的选择，从所述运行参量变化曲线中生成一个或多个运行特征，所述运行特征尤其包括电化学状态特征、累计的特征和/或在整个到目前的使用寿命上所测定的运行参量的统计参量。

可以借助集群方法基于直方图数据来执行选择。

通过选择同样加负荷的设备电池可以通过在设备电池的多个组中的比较来确定充电简档对老化特性的影响。将同样加负荷的设备电池划分成组可以例如划分为恒定数量的组或者根据所选择的同样加负荷的设备电池的数量而划分为分别具有预先给定的数量的设备电池的组。

可以规定，充电简档具有阶梯形的变化曲线，该变化曲线分别将尤其是恒定的最大允许的充电电流指配给一个充电状态范围。

此外，可以通过以下方式执行充电简档的适配，即在充电状态范围内减小或提高最大允许的充电电流和/或延长或缩短充电状态范围的持续时间有利于具有更小的或更高的最大允许的充电电流的充电状态范围。

尤其是，可以在所选择的设备电池的充电过程中最频繁地经历的充电状态范围中执行充电简档的适配。

充电简档的适配因此可以以不同的方法进行。充电简档尤其可以具有阶梯形的变化曲线。在此，给充电状态范围分别指配一个通常恒定的最大允许的充电电流。随着充电简档的充电状态增加，最大允许的充电电流下降。通过在特定的充电状态范围期间减小最大允许的充电电流或者通过适配具有预先给定的最大允许的充电电流的充电状态范围的宽度，能够改变简档。所述适配优选如此进行，使得充电持续时间保持不变，这尤其是通过在适配充电简档时使得充电简档曲线下方的面积保持恒定来实现。因此，在充电简档的阶梯形的变化曲线中，充电状态范围的持续时间可以缩短并且同时同一个或另一个充电状态范围的最大允许的充电电流的大小可以如此提高，使得充电持续时间保持不变，并且反之亦然。

此外，可以根据修正参量进行充电简档的适配，该修正参量由查询表得出。

此外，多个设备电池的运行参量变化曲线可以被传输给设备外部的中央单元，其中该方法在中央单元中针对设备电池中的每个来实施并且经适配的充电简档被传输给相关的设备电池。

根据一种实施方式，该方法可以在设备外部的中央单元中针对设备电池中的每个来实施并且将经适配的充电简档传输给相关的设备电池。

根据另一方面，规定一种用于执行上述方法的装置。

附图说明

下面借助附图对实施方式进行详细解释。其中示出：

图1示出了用于在中央单元中提供驾驶员和车辆特定的运行参量的系统的示意图，其用于在车辆外部单独确定用于车辆电池的充电简档；

图2示出了用于阐释用于确定用于特定的老化状态和负荷状态的车辆的充电简档的方法的流程图；

图3示出了示例性的充电简档的图示；

图4a和图4b示出了通过减小最大允许的充电电流和缩短相关的充电状态范围的大小来改变充电简档的示例性图示；

图5示出了用于适配示例性的充电简档的图示；并且

图6示出了用于阐释在特定的充电状态范围内对车辆电池进行充电的频率的直方图。

具体实施方式

下面借助作为在多个作为同类设备的机动车中的设备电池的车辆电池来描述根据本发明的方法。该方法可以在中央单元中运行并且用于测定车辆电池的单独的充电简档。

在此描述的示例代表性地代表了具有独立于电网的能量供应的多个固定或移动设备，诸如车辆（电动车辆、电动助力车辆等）、设施、机床、家用电器、IOT设备等，它们通过相应的通信连接（例如LAN、因特网）与设备外部的中央单元（云端）连接。

图1示出了用于在中央单元2中收集车队数据的系统1，其用于创建和运行以及用于评估充电简档测定模型和老化状态模型。老化状态模型用于确定电能量存储器、诸如机动车中的车辆电池的老化状态并且用于预测老化状态或老化状态变化曲线。图1示出了具有多个机动车辆4的车辆车队3。充电简档测定模型包括根据下述方法的算法。

机动车4之一在图1中更详细地示出。机动车4分别具有作为可重复充电的电能量存储器的车辆电池41、电驱动马达42和控制单元43。控制单元43与如下通信模块44连接，该通信模块适合于在相应的机动车4与中央单元2（所谓的云端）之间传输数据。

机动车4向中央单元2发送如下运行参量F，这些运行参量至少说明影响车辆电池41的老化状态的参量。运行参量F可以在车辆电池的情况下是指电池电流、电池电压、电池温度和充电状态（SOC：充电状态）在电池组层面、模块层面和/或单元层面上的时间序列。运行参量F在1 Hz至100 Hz的快速时间网格中被检测并且能够以未压缩和/或压缩的形式有规律地被传输到中央单元2。

此外，为了使到中央单元2的数据通信量最小化，可以利用压缩算法以几小时到几天的间隔逐块地将时间序列传输到中央单元2。

中央单元2具有数据处理单元21和数据库22，在所述数据处理单元中可以实施下面描述的方法，所述数据库22则用于存储数据点、模型参数、状态等。

在中央单元2中可以实现可以基于数据的老化状态模型。老化状态模型可以有规律地、即例如在相应的评估持续时间期满之后加以使用，以便基于运行参量的时间变化曲线（分别自从相应的车辆电池投入运行起）进行相关的车辆电池41的瞬时老化状态的测定。

对于时间序列，压缩算法可以用于传输以便最小化到中央单元2的数据通信量。此外，可以发生基于事件的传输，使得当例如标识了稳定的或已知的WLAN网络连接时触发并进行数据传输。

图2借助流程图来阐释用于确定有待指配给车辆电池41的充电简档并且用于基于所指配的充电简档来执行充电过程的方法。该方法可以结合中央单元2来实施。

用于适配用于车辆电池41的充电简档的方法首先在步骤S1中规定，在中央单元2中接收多个车辆电池41的运行参量变化曲线。运行参量例如可以包括电池电流、电池电压（端电压）、充电状态和/或电池温度，它们可以作为时间序列数据予以提供。

在步骤S2中，借助老化状态模型来评估所述运行参量变化曲线，以便为每个车辆电池41提供当前的老化状态。该确定可以在中央单元2中或者替代地在每个车辆4中基于在那里实现的老化状态模型来实施。

老化状态模型例如可以在中央单元2中实现并且有规律地、即例如在经过例如一周的评估持续时间之后加以使用，以便基于运行参量的时间变化曲线（分别自从相应的车辆电池投入运行起）和由此测定的运行特征来进行所指配的车辆车队3的相关的车辆电池41的瞬时老化状态的测定。

为了对用于设备电池的老化状态进行建模，通常可以使用物理老化模型。电池的老化状态通常例如可以基于物理老化模型依据电化学模型方程来测定。物理老化模型的计算基于用于通过数字时间积分方法求解微分方程组的时间积分方法。电化学模型方程表征非线性差分方程组的电化学状态。电化学状态连续地基于运行参量的时间变化曲线来计算并且可以作为SOH-C和/或作为SOH-R映射到物理老化状态。为此，运行参量、诸如电池电流、电池温度、电池电压等必须作为高分辨率的时间序列存在。

替代地，可以利用在中央单元2中的经验的基本模型，例如基于对电池使用的充电和/或放电阶段的分析来测定老化状态。优选地，SOH-C估计通过库仑计数或通过形成电流积分来进行，所述电流积分除以（dividieren）相关的充电和/或放电阶段的开始和结束之间的充电状态的行程。在此有利地在静止阶段中对空载电压特征曲线进行校准，以便在中央单元2中一起计算充电状态变化曲线。例如当设备电池在充电过程期间从完全放电状态被置于完全充电状态时，可以获得关于老化状态的有说服力的说明。与电阻相关的老化状态（SOH-R值）也可以通过与电流变化相关的电压变化来计算。通常，这些数据与限定的时间间隔相关。

在步骤S3中，从运行参量变化曲线中选择具有相同使用行为的车辆电池41。可以基于直方图数据进行选择。例如，通过集群方法可以识别每天行驶几乎相同路段并且在几乎相同的充电状态下对电池重新充电的车辆或车辆电池。替代地，由此也可以识别在充电过程结束之后行驶几乎相同路段并且随后再次充电并且因此具有所谓的充电再充电行为（Charg-to-Charg-Verhalten）的车辆。因此，一般而言可以选择相同的使用行为的车辆，其车辆电池根据需要被充电，分别仅针对相应所需的路段并且在驶过相关的路段之后被充电到相同的充电状态水平。所考虑的车辆电池的选择基于运行特征借助常规的集群方法来进行。

例如，车辆可以根据每时间单位—例如每天—所行驶的行驶路段来分类，诸如具有直至10km/天的行驶路段的车辆、具有10-20km/天的行驶路段的其他车辆、具有20-30km/天的行驶路段的其他车辆等。由从这些直方图数据（各个柱）可以形成用于选择的集群。

运行特征例如可以包括电化学状态特征、累计的特征和/或在整个到目前的使用寿命上所测定的统计参量。尤其地，运行特征例如可以包括：电化学状态，诸如SEI层厚度、可循环锂由于阳极/阴极副反应引起的变化、电解质溶剂的快速吸收、电解质溶剂的缓慢吸收、锂沉积、活性阳极材料的损失和活性阴极材料的损失、内阻；直方图特征，诸如温度相对于充电状态、充电电流相对于温度和放电电流相对于温度的直方图特征；尤其是关于相对于充电状态的电池温度分布、相对于温度的充电电流分布和/或相对于温度的放电电流分布、以安培小时为单位的电流通过量（Stromdurchsatz）的多维的直方图数据；累计的总电荷（Ah）、在充电过程（尤其是对于充电过程，其中电荷增加超过总电池容量的阈值份额（例如20%））的平均容量增加、充电容量、以及差分容量的极值（最大值）或者累计的行驶里程。这些参量优选被如此换算，使得它们尽可能好地表征真实的使用行为。例如。在累计的电荷通过量（Ah）的情况下，进行SOH-R的标准化，从而正确地映射较差的电池效率以应对相同的行驶路段（以km为单位）。运行特征M可以被全部或仅部分地用于在此所描述的方法。

从运行特征和从运行参量中可以得出另外的说明：时间上的负荷模式、如充电循环和行驶循环，通过使用模式（诸如在大电流强度下的快速充电或强烈加速或带有回收的制动过程）、车辆电池41的使用时间、在运行时间上累计的充电和在运行时间上累计的放电、最大充电电流、最大放电电流、充电频率、平均充电电流、平均放电电流、在充电和放电时的功率通过量、（尤其平均的）充电温度、充电状态的（尤其平均的）扩展（Spreizung）等等来确定。该时间上的负荷模式表征典型的时间上的使用行为。

如果通过集群方法选择了可类比车辆电池41的使用行为，那么在步骤S4中例如利用随机选择将这些车辆电池划分为至少两个组、优选多于两个组或三个组并且给组的相应的车辆电池41按组分配不同的充电简档。例如可以将从制造商方面预先给定的充电简档指配给所述组之一，并且可以给一个或多个另外的组分别指配一个经修改的充电简档。不同的充电简档最初可以从制造商方面预先给定的充电简档中通过简单的适配，如下面描述的那样来产生。

充电简档的适配规定在充电过程期间减小负荷。该适配如此进行，使得充电持续时间对于预先给定的阶梯形的充电简档（如其例如在图3中所示）不被延长。阶梯形的充电简档定义了最大允许的充电电流I

因此，通过在充电状态范围内减小最大允许的充电电流的充电电流水平和/或在时间上缩短充电状态范围有利于具有较小的最大允许的充电电流I

尤其是，充电简档曲线下方的面积应该尽可能保持不变，以便在完全充电时实现相同的充电持续时间。这例如通过在充电状态范围内减小最大允许的充电电流的充电电流水平和在时间上延长充电状态范围以具有较小的最大允许的充电电流的充电状态范围代价来实现，并且反之亦然。

例如，在图4a和4b中示例性地示出了在制造商方面预先给定的充电简档和由此测定的经适配的充电简档，其在充电过程期间导致基本上相同的充电持续时间。在图4b中用虚线示出最大允许的充电电流的初始的变化曲线。

在步骤S5中，给每个组的车辆4分配相应的充电简档并且根据在日常运行中的使用来执行充电过程。

在下一步骤S6中检查，是否经过了预先给定的持续时间，在该持续时间中进行了多个充电过程。例如，预先确定的持续时间可以是一个月至六个月，诸如一个月、三个月或六个月。如果是这种情况（替代方案：是），则以步骤S7继续所述方法，否则（替代方案：否）就跳回到步骤S1。

在经过预先确定的持续时间之后，在步骤S7中针对所述车辆中的每个车辆借助适合的老化状态模型，例如基于接收的运行参量变化曲线来测定所选择的车辆电池的车辆电池41中的每个车辆的相应的老化状态。

在步骤S8中，将在预先确定的持续时间开始时的老化状态和在预先确定的持续时间结束时的老化状态按组地平均或者确定中值，也就是说，一个组的所有车辆电池41的老化状态综合为平均的或中等的老化状态值。此外，为所述组中的每个组指配在预先确定的持续时间的开始和结束之间的平均的老化状态的变化作为老化状态差。

随后在步骤S9中检查，是否老化状态差都低于预先给定的差阈值。如果是这种情况（替代方案：是），则在步骤S10中将该组车辆电池41的充电简档用于所有所选择的车辆电池41，该充电简档导致最低的老化状态差。否则（替代方案：否），在步骤S11中给如下组车辆电池41分配经适配的充电简档，给该组车辆电池指配最高的老化状态差。

在步骤S11中如上所述进行充电简档的适配。

示例性地，在图5中示出了充电简档，其具有通过箭头说明的用来适配充电简档的可行方案，其中，彼此变化的充电简档通过实线曲线和虚线示出的曲线来示出。

所适配的充电简档可以基于车辆电池41的组中的充电简档来创建，给其指配了最小的老化状态差，并且所选择的充电简档可以相应地通过对于高的最大允许的充电电流缩短充电状态范围或者通过按照预先给定的、比如在0.9与0.99之间的变化因数在充电状态范围中减小最大允许的充电电流来进行。

充电简档的适配过程中的变化优选在充电简档的如下一个范围中进行，该范围在所选择的车辆电池41的充电过程中优选被经历。这例如可借助直方图来测定，该直方图说明在充电过程期间经历的充电状态范围的频率，如例如在图6中所示。

上述方法可以针对所选择的车辆电池41的每个集群来执行并且因此针对不同的车辆使用提供分别最好可能的充电简档。通过有规律地执行该方法，车辆电池41与集群的指配也可以发生变化，从而从集群中去除车辆电池41并且接收具有相应改变的使用行为的新的集群并且从相关的集群的已经学习的和经适配的充电简档中获益。

上述方法优选在中央单元2中实施，并且在每次适配之后，相应测定的充电简档可以优选以参数化的形式传输到车辆车队3的相应的经选择的机动车4。