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CN111952681B - 电池系统、车辆以及控制电池系统的方法 - Google Patents

电池系统、车辆以及控制电池系统的方法 Download PDF

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CN111952681B CN202010396526.1A CN202010396526A CN111952681B CN 111952681 B CN111952681 B CN 111952681B CN 202010396526 A CN202010396526 A CN 202010396526A CN 111952681 B CN111952681 B CN 111952681B
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Abstract

本发明涉及电池系统、车辆以及控制电池系统的方法。一种电池系统(2)，其包括：包含多个电芯(110)的组电池(100)，以及ECU(300)。ECU(300)使用梯形电路网络模型来计算每个电芯(110)中的电流分布，通过使用多个电阻元件和多个蓄电元件对电芯(110)的内部进行几何建模而获得该梯形电路网络模型。ECU(300)通过将基于电芯(110)中的盐浓度分布而计算出的电芯(110)中的电阻分布应用于梯形电路网络模型来计算电芯(110)中的电流分布。

Description

电池系统、车辆以及控制电池系统的方法
此非临时申请基于2019年5月16日向日本专利局提交的日本专利申请No.2019-092832，其全部内容通过引用合并于此。
技术领域
本公开涉及一种包括二次电池的电池系统、其上安装有该电池系统的车辆以及用于控制包括二次电池的电池系统的方法。
背景技术
已知二次电池的充电和放电导致二次电池中的盐浓度分布不均(以下，称为“盐浓度不均”)，这导致二次电池的输入和输出性能的降低。与随着时间流逝的劣化不同，由盐浓度不均引起的二次电池的输入和输出性能的降低将会被称为“高速率劣化”等。
日本专利特开No.2018-81807公开一种能够抑制二次电池的高速率劣化的进行的电池系统。在电池系统中，通过执行规定的充电和放电过程(第一至第三过程)来减轻高速率劣化，并且然后，执行外部充电。结果，能够抑制由于执行外部充电而导致的高速率劣化的进行。
近年来，随着二次电池(以下，可以被简称为“电芯”)的容量变大，电芯的尺寸变大。因此，即使在不存在盐浓度不均(高速率劣化)时，电芯也具有由电芯的几何结构引起的电流分布不均(以下，可以被称为“电流不均”)。在日本专利特开No.2018-81807中没有特别地考虑这种电流不均，并且因此，在估计电芯中的电流分布方面存在改进精度的空间。
发明内容
为了解决上述问题已经提出本公开，并且本公开的目的是提供一种能够准确地计算二次电池(电芯)中的电流分布的电池系统、在其上安装电池系统的车辆以及用于控制电池系统的方法。
根据本公开的电池系统和车辆，包括：二次电池(电芯)；以及控制器，该控制器使用电路网络模型来计算电芯中的电流分布，通过使用多个电阻元件和多个蓄电元件对电芯的内部进行几何建模而获得该电路网络模型。控制器通过将基于电芯中的盐浓度分布而计算出的电芯中的电阻分布应用于电路网络模型来计算电芯中的电流分布。
根据本公开的用于控制电池系统的方法是用于控制包括二次电池(电芯)的电池系统的方法，该方法包括：计算电芯中的盐浓度分布；基于计算出的盐浓度分布来计算电芯中的电阻分布；以及使用电路网络模型来计算电芯中的电流分布，通过使用多个电阻元件和多个蓄电元件对电芯内部进行几何建模来获得该电路网络模型。计算电流分布包括使用电路网络模型计算电芯中的电流分布，将在计算电阻分布中计算出的电阻分布应用于该电路网络模型。
在上述的电池系统、车辆和控制方法中，使用上述电路网络模型来计算电芯中的电流分布，从而能够计算出由电芯的几何结构引起的电流分布。此外，基于电芯中的盐浓度分布而计算出的电芯中的电阻分布被应用于上述电路网络模型。因此，根据电池系统、车辆和控制方法，考虑到电芯的几何结构和电芯中的盐浓度分布，能够准确地计算电芯中的电流分布。
当基于所计算的电流分布的电芯中的电流的大小超过阈值时，控制器可以执行抑制电芯的充电和放电的控制。
用于控制电池系统的方法可以进一步包括，当基于所计算的电流分布的电芯中的电流的大小超过阈值时，执行抑制电芯的充电和放电的控制。
根据上述配置，可以基于计算出的电流分布来准确地估计电芯中的最大电流值，并且因此，充电和放电可以被抑制，而没有过多或不足。
当结合附图时，根据本公开的以下详细描述，本公开的前述和其他目的、特征、方面和优点将变得更加显而易见。
附图说明
图1是在其上安装有根据本实施例的电池系统的车辆的整体配置图。
图2是示出电芯的电极组件的配置示例的侧视图。
图3是沿着图2中的线III-III截取的横截面图。
图4是用于图示梯形电路网络模型的示例的图。
图5示意性地示出电芯中的电流的流动的示例。
图6示出电芯中电流分布的示例。
图7示出电芯中盐浓度分布的示例。
图8示出由于盐浓度不均而在电芯中发生的电阻分布的示例。
图9示出盐浓度的程度与内部电阻的增加量之间的关系。
图10示出考虑到盐浓度分布的电流分布的示例。
图11是示出由ECU执行的处理的过程的示例的流程图。
图12是示出在图11的步骤S10中执行的盐浓度分布计算处理的过程的示例的流程图。
图13是示出在图11的步骤S30中执行的电流分布计算处理的过程的示例的流程图。
图14示出电芯中每个部分结构中的温度、SOC和每个电阻元件的电阻值当中的关系的示例。
图15示出电芯中每个部分结构中的温度、SOC和劣化系数当中的关系的示例。
图16示出由梯形电路网络模型的一部分中的八个接触点形成的立方晶格。
图17示出立方晶格的八个接触点的广义坐标。
图18示出连接到接触点的每个电阻元件和蓄电元件。
图19是用于图示回路电流的图。
具体实施方式
在下文中将参考附图详细描述本公开的实施例，其中，相同或相应的部分由相同的附图标记表示，并且将不重复其描述。
<电池系统的配置>
图1是在其上安装有根据本实施例的电池系统的车辆的整体配置图。尽管下面将代表性地描述包括MG 10作为动力源的电动车辆，但是根据本公开的车辆不必限于这种电动车辆。根据本公开的车辆可以是在其上进一步安装有发动机作为动力源的混合动力车辆，或者可以是在其上进一步安装有燃料电池的燃料电池车辆。
参考图1，车辆1包括电池系统2、电动发电机(下文中，被称为“MG”)10、动力传递齿轮20、驱动轮30、电力控制单元(下文中，被称为“PCU”)40、以及系统主继电器(下文中，被称为“SMR”)50。电池系统2包括组电池100、电压传感器210、电流传感器220、温度传感器230、以及电子控制单元(下文中，被称为“ECU”)300。
MG 10是由PCU 40驱动的电动发电机，并且例如是包括嵌入在转子中的永磁体的三相AC同步电动机。MG 10被供应有来自组电池100的电力，并旋转驱动轴。MG 10还能够在车辆1制动期间执行再生发电。MG 10产生的电力由PCU 40整流并存储在组电池100中。
PCU 40根据来自ECU 300的控制信号而将组电池100中存储的电力转换为AC电力，并将AC电力供给到MG 10。此外，PCU 40在车辆1的制动期间对由MG 10产生的AC电力进行整流并且将整流后的电力供应到组电池100。PCU 40包括例如驱动MG 10的逆变器以及在组电池100和逆变器之间执行电压转换的转换器。
组电池100是可充电蓄电元件。组电池100是通过串联连接多个(n个)二次电池(电芯)110而形成，并且每个电芯110例如是锂离子二次电池、镍氢二次电池等。锂离子二次电池是包括锂作为电荷载体的二次电池，并且除了包括液体电解质的普通锂离子二次电池之外，还可以包括包含固体电解质的所谓的全固态电池。
组电池100可以通过PCU 40将存储的电力供应给MG 10。另外，组电池100可以通过PCU 40在车辆1的减速期间接收由MG 10产生的电力并存储电力。尽管未特别地示出，但是组电池100可以使用用于通过上述电源对组电池100进行充电的充电装置，通过车辆外部的电源来充电。
SMR 50设置在PCU 40和组电池100之间。SMR 50根据来自ECU 300的控制信号在PCU 40和组电池100之间执行电力供应和切断之间的切换。
为每个电芯110提供电压传感器210，并且检测穿过每个电芯110的端子的电压Vb。电流传感器220检测输入到组电池100以及从组电池100输出的电流Ib。为每个电芯110提供温度传感器230并检测每个电芯110的温度Tb。每个传感器的检测值被输出到ECU 300。
ECU 300包括CPU(中央处理单元)301、存储器(ROM(只读存储器)和RAM(随机存取存储器))302以及输入和输出缓冲器(未示出)。CPU 301将存储在ROM中的程序加载到RAM等中并执行该程序。由ECU 300执行的处理被写在ROM中存储的程序上。
<电芯中电流分布的描述>
随着电芯的容量变大，电芯的尺寸变大。因此，电芯具有由电芯的几何结构引起的电流不均，并且在电芯中，存在较大电流流动的部分和小电流流动的部分。因此，仅通过检查到电芯110或组电池100的输入以及来自于电芯110或组电池100的输出，在某些情况下不能适当地保护电芯免受过电流的影响。
因此，在根据本实施例的电池系统中，使用通过使用多个电阻元件和多个蓄电元件对电芯110中的电路进行建模而获得的电路网络模型来计算电芯110中的电流分布。结果，可以计算由电芯110的几何结构引起的电芯110中的电流分布。
在电芯110中，存在由于充电和放电而导致的盐浓度不均(高速率劣化)。因为在盐浓度低的部分中流动的电流量比盐浓度高的部分中流动的电流大，所以电芯110中的电流分布不仅受到电芯110的几何结构的影响，而且还受电芯110中发生的盐浓度分布的影响。因此，在根据本实施例的电池系统中，计算电芯110中的盐浓度分布，并且基于盐浓度分布而计算的电阻分布被应用于上述电路网络模型。结果，考虑到电芯110的几何结构和电芯110中的盐浓度分布，可以精确地计算电芯110中的电流分布。
在下文中，将首先描述电芯110的电路网络模型，并且然后，将描述电芯110中的电流分布。
图2是示出电芯110的电极组件的配置示例的侧视图。参考图2，在本实施例中，电极组件112被分割成多个部分114并且设置电路网络模型(在下文中，被称为“梯形电路网络模型”)，通过使用电阻元件和蓄电元件中的至少一个对各个部分114进行建模而获得该电路网络模型。在此示例中，电极组件112被分割成4×5的20个部分114。
图3是沿着图2中的线III-III截取的横截面图。参考图3，电极组件112包括集流箔122和126、正极活性材料层123、负极活性材料层125和隔膜124。
正极活性材料层123是包括正极活性材料、导电材料和粘合剂的层，并且形成在集流箔122的表面上。集流箔122的在其上未形成有正极活性材料层123的一部分被设置有正极突片(tab)120。类似地，负极活性材料层125是包括负极活性材料、导电材料和粘合剂的层，并且被形成在集流箔126的表面上。集流箔126的未形成负极活性材料层125的一部分被设置有负极突片121。
隔膜124被设置为与正极活性材料层123和负极活性材料层125两者接触。正极活性材料层123、负极活性材料层125和隔膜124被电解质浸渍。
图4是用于图示梯形电路网络模型的示例的图。在图4中，将横向方向定义为x方向，将垂直方向定义为z方向，并且将深度方向定义为y方向。
参考图4，每个部分114包括部分结构116。20个部分结构116在x-y平面上以4×5的矩阵形式排列。部分结构116至少包括电阻元件Rz和蓄电元件Vz。电阻元件Rz的一端和蓄电元件Vz的一端沿着z方向被串联连接。通过对由正极活性材料层123和隔膜124形成的电极组件112的一部分进行建模来获得部分结构116。
部分结构116取决于其位置，包括电阻元件Rx和Ry。电阻元件Rx的一端和电阻元件Ry的一端中的至少一个连接到电阻元件Rz的另一端的上接触点和蓄电元件Vz的另一端的下接触点中的每一个。相邻的部分结构116通过电阻元件Rx和Ry被连接。通过对电极组件112的集流箔的一部分进行建模而获得这些电阻元件Rx和Ry。
图5示意性地示出电芯110中的电流流动的示例。图5示出基于电芯110的几何结构的电流的示例，并且假定在电芯110中不存在盐浓度不均(高速率劣化)。
参考图5，在此示例中，在矩形电极组件中沿着同一侧形成正极突片120和负极突片121。当电流从正极突片120通过电芯中的电极组件流到负极突片121时，电流沿着在突片之间具有距离短的电流路径有效地流动，并且因此，相对较大的电流沿着突片之间具有距离短的电流路径流动并且相对较小的电流沿着在突片之间具有距离长的电流路径流动(线的粗细指示电流的大小)。
图6示出电芯110中的电流分布的示例。图6示出电极组件112的20个部分114中的每一个中的电流的归一化大小(例如，与平均值的比率)，并且示出随着数值越大，流动的电流越大。图6还示出基于电芯110的几何结构的电流分布的示例，并且假定在电芯110中不存在盐浓度不均。
参考图6，在此示例中，在区域130中使电流最大化，该区域130包括在突片之间具有相对短的距离的电流路径，而不是在电芯110的中央部分中。在包括突片之间具有相对长的距离的电路路径的部分中电流相对较小。
如上所述，在电芯中存在电流不均，并且特别是在大型电芯中，电流不均更大，并且因此，有必要考虑电芯中的电流分布来控制充电和放电等。然而，电芯中的电流分布不仅受到电芯110的这种几何结构的影响，而且还受到电芯中盐浓度分布的影响。
图7示出电芯110中的盐浓度分布的示例。图7通过示例的方式示出在过度放电状态下存在盐浓度不均(由以高速率放电引起的盐浓度不均)时的盐浓度分布。虚线组指示等盐浓度线，并且盐浓度随着距中心的距离增加而变高。
参考图7，在过度放电状态下，盐浓度从电芯110的中心朝向其末端增加。在具有增加的盐浓度的部分中，内部电阻相对较高并且电流相对不太可能流动。
尽管未特别示出，但是在过度充电状态(其中存在由于高速充电而导致盐浓度不均的状态)下，盐浓度随着距电芯110的中心的距离减小而增加。
图8示出由于盐浓度不均而在电芯110中出现的电阻分布的示例。图8示出由于盐浓度不均导致的电极组件112的20个部分114中的每一个中的内部电阻的归一化的增加或减小(例如，与平均值的比率)，并且示出随着数值变大电阻变高。图8还通过示例示出在过多放电状态下存在盐浓度不均时的电阻分布。
参考图8，当发生图7中所示的盐浓度分布时，内部电阻从电芯110的中央部分朝向末端增加。即，内部电阻在电芯110的中心附近的区域132中最低。因此，当发生图7中所示的盐浓度分布时，随着距电芯110的末端的距离减小，电流变得不太可能流动，并且与在电芯110的末端中相比，电流更加有可能在电芯110的中心附近的区域中流动。
因此，在本实施例中，为了考虑由电芯110中的盐浓度不均引起的电流不均，计算电芯110中的盐浓度分布，并且基于盐浓度分布来计算电芯110中的电阻分布(增加或减少各个部分中的内部电阻)。具体而言，基于算出的盐浓度分布来计算出图8中所示的电阻分布。
图9示出盐浓度的程度与内部电阻的增加量之间的关系。参考图9，随着盐浓度变高，电阻的增加量变大。当盐浓度减少时，电阻的增加量也变大。
通过标准化(例如，每个部分114中的盐浓度与盐浓度的平均值之比)计算出的盐浓度分布，以及通过实验、模拟等初步评估盐浓度的增加或减少量与内部电阻的增加量的关系以产生映射或关系式，可以基于盐浓度分布来计算电芯110中的电阻分布(图8)。
然后，在本实施例中，基于盐浓度分布计算的电阻分布被应用于梯形电路网络模型。具体地，将计算出的电阻分布(经标准化的内部电阻的增加或减少的量)乘以形成梯形电路网络模型的电阻元件，从而将基于盐浓度分布计算出的电阻分布合并到梯形电路网络模型中。结果，考虑到电芯110的几何结构和电芯110中的盐浓度分布，可以精确地计算电芯110中的电流分布。
图10示出考虑盐浓度分布的电流分布的示例。图10对应于示出不考虑盐浓度不均性的电流分布的图6。
参考图10，在此示例中，由于盐浓度分布的影响，电流在附图中所示的区域134中被最大化，而不是在包括在突片之间具有相对短的距离的电流路线的区域(图6中的区域130)中被最大化。因此，当流过区域134的电流超过极限值时，到组电池100的输入和来自于组电池100的输出被抑制，从而抑制到电芯110的输入和来自于电芯110的输出。因此，可以保护电芯110免受过电流的影响。
图11是示出由ECU 300执行的处理的过程的示例的流程图。针对组电池100的每个电芯110执行在此流程图中示出的处理，并且在车辆1的系统处于活动的同时每个规定的周期重复执行。
参考图11，ECU 300执行计算要被计算的电芯110(在下文中，被称为“对象电芯”)中的盐浓度分布的盐浓度分布计算处理(步骤S10)。盐浓度分布计算处理的细节将在下面描述。
接下来，ECU 300基于在步骤S10中计算出的盐浓度分布来计算对象电芯中的电阻分布(步骤S20)。具体地，ECU 300从存储器302读取指示盐浓度与图9中所示的电阻增加量之间的关系的预先准备的映射或关系式，并且使用上述映射针对对象电芯的每个部分114计算电阻增加量。这样计算出的基于盐浓度分布的电阻分布反映在下述电流分布计算处理中使用的梯形电路网络模型中。
然后，使用其中反映基于盐浓度分布的电阻分布的梯形电路网络模型，ECU 300执行计算对象电芯中的电流分布的电流分布计算处理(步骤S30)。下面将描述电流分布计算处理的细节。
当在步骤S30中计算对象电芯中的电流分布时，ECU 300确定从计算出的电流分布获得的最大电流值是否超过阈值(步骤S40)。基于电芯110的规格、初步评估测试等来适当地确定阈值，以防止在电芯110中发生过电流。
当在步骤S40中确定对象电芯中的最大电流值超过阈值时(步骤S40中是)，ECU300执行抑制组电池100充电和放电的充电和放电抑制控制(步骤S50)。例如，ECU 300通过减少限定组电池100的放电电力的上限的放电电力上限值Wout和限定组电池100的充电电力的上限的充电电力上限值Win来抑制组电池100的充电和放电。
当在步骤S40中确定最大电流值等于或小于阈值时(步骤S40中否)，ECU 300在不执行步骤S50的情况下将处理移向返回。
图12是示出在图11的步骤S10中执行的盐浓度分布计算处理的过程的示例的流程图。参考图12，ECU 300从温度传感器230获得对象电芯的温度Tb的检测值(步骤S110)。
接下来，ECU 300使用所获得的温度Tb来计算对象电芯中的电解质的流速(步骤S120)。可以使用公知的方法来计算电解质的流速。例如，上面的日本专利特开No.2015-207473描述一种使用被称为Brinkman-Navier-Stokes方程的下述液体流动方程来计算电解质的流速的方法：
其中uj表示电解质的流速，ρ表示电解质的密度，εe,j表示电解质的体积分数，t表示时间，μ表示电解质的粘度，Kj表示传输系数，并且p表示电解质的压力。下标j被用于负极板、正极板和隔膜当中的区分，并且下标j包括“n”、“p”和“s”。当下标j为“n”时，下标j指示关于负极(负极活性材料层125)的值。当下标j为“p”时，下标j指示关于正极(正极活性材料层123)的值。当下标j为“s”时，下标j指示关于隔膜的值。
预定的固定值可以用作粘度μ，或者可以取决于电解质的温度改变粘度μ。由温度传感器230检测到的温度Tb被用作电解质的温度。通过实验等预先准备指示粘度μ与温度Tb之间的对应关系的信息(映射或计算式)，可以基于温度Tb的检测值来指定粘度μ。
密度ρ是定义电解质的膨胀和收缩的参数，并且指示与电解质的膨胀和收缩相对应的值。电解质的膨胀和收缩取决于电解质的温度(温度Tb)，并且密度ρ也取决于电解质的温度。因此，通过实验等预先准备指示密度ρ与温度Tb之间的对应关系的信息(映射或计算式)，可以基于温度Tb的检测值指定密度ρ。通过指定密度ρ，可以掌握电解质的膨胀和收缩。预定的固定值可以用作体积分数εe,j和传输系数Kj。
在上面的方程(1)中，流速uj和压力p未知。因此，通过定义方程(2)所指示的连续方程并求解方程(1)和(2)的联立方程，可以计算出流速uj和压力p。方程(1)和(2)包括限定电解质膨胀和收缩的密度ρ，并且因此，通过求解方程(1)和(2)的联立方程，能够计算对应于电解质的膨胀和收缩的流速uj。当计算流速uj时，可以例如使用方程(1)和(2)来执行收敛计算。在每个规定的周期执行使用方程(1)和(2)的计算，并且可以通过在当前计算中使用在先前计算中计算出的值来计算流速uj。
在负极中，电解质在负极活性材料层125中移动。因此，针对负极活性材料层125中的每个位置计算流速uj(即，流速un)。类似地，在正极中，电解质在正极活性材料层123中移动。因此，针对正极活性材料层123中的每个位置计算流速uj(即，流速up)。在隔膜124中，电解质在隔膜124中运动。为隔膜124中的每个位置计算流速uj(即，流速us)。
当在步骤S120中计算出电解质的流速时，ECU 300基于计算出的电解质的流速uj来计算对象电芯中的盐浓度分布。也可以使用已知方法来计算盐浓度分布。上面的日本专利特开No.2015-207473描述一种基于以下方程使用流速uj计算盐浓度分布的方法：
其中，De,j eff表示电解质的有效扩散系数，并且t+ 0表示盐在电解质中的迁移数。F表示法拉第常数，并且jj表示每单位体积和单位时间在电解质中产生的盐的量。
方程(3)的左侧的第一项定义规定时间段Δt内盐浓度的变化。左侧的第二项定义盐浓度的变化，该变化取决于电解质的流动(流速uj)。另外，右侧的第一项定义盐在电解质中的扩散状态。右侧的第二项定义生成的盐的量。在电芯110的放电期间，在负极活性材料层125中产生盐，并且在电芯110的充电期间，在正极活性材料层123中产生盐。通过求解以上的方程(3)，能够计算电芯110中的盐浓度分布。
图13是示出在图11的步骤S30中执行的电流分布计算处理的过程的示例的流程图。参考图13，ECU 300首先估计对象电芯中的SOC(充电状态)分布(步骤S210)。具体地，ECU300通过计算包括在对象电芯的每个部分(每个部分结构116)中的蓄电元件Vz的SOC来计算对象电芯中的SOC分布。例如，ECU 300使用以下方程计算部分结构116中包括的蓄电元件Vz的SOC：
其中，SOCn(t)表示部分结构116的蓄电元件Vz的SOC(当前值)，并且SOCn(t-1)表示蓄电元件Vz的SOC(先前值)。In(t-1)表示流过蓄电元件Vz的电流(先前值)，并且capn表示蓄电元件Vz的满充电容量(初始值)。ΔCdegn(t-1)表示蓄电元件Vz的容量劣化率(先前值)。容量劣化率指示蓄电元件Vz的满充电容量从初始值开始降低的速率。当容量劣化率变得低于1时，蓄电元件Vz变得被更加劣化，并且随着容量劣化率变得接近于1，蓄电元件Vz变得更少劣化。Δt表示一个计算周期。可以使用每个传感器的检测结果来设置各种初始值。
例如，在图4中所示的梯形电路网络模型中，ECU 300使用方程(4)来计算20个部分结构116的蓄电元件Vz的SOC(例如，SOC1至SOC20)。
接下来，ECU 300计算对象电芯中的电阻分布和电压分布(步骤S220)。ECU 300通过例如计算梯形电路网络模型(图4)中包括的电阻元件Rx、Ry和Rz中的每一个的电阻值来计算对象电芯中的电阻分布。通过例如通过实验等在基准温度和基准SOC下的基准值适应而预设梯形电路网络模型中包括的多个电阻元件的电阻值。梯形电路网络模型中包括的多个电阻元件Rx、Ry和Rz的电阻值根据与基准温度的偏差量和与基准SOC的偏差量而变化。因此，ECU 300使用每个部分结构116的SOC(当前值)和每个部分结构116的温度(先前值)来计算电阻元件Rx、Ry和Rz的电阻值。例如，使用规定的映射，ECU 300计算电阻元件Rx、Ry以及Rz的电阻值。
图14示出电芯110中的每个部分结构116中的电阻元件Rx、Ry和Rz中的每一个的温度、SOC和电阻值之间的关系的示例。参考图14，温度和SOC被分割成多个区域并且针对各个被分割的区域设置对应于温度和SOC的电阻元件Rx、Ry和Rz中的每一个的电阻值。ECU 300使用每个部分结构116的SOC(当前值)、每个部分结构116的温度(先前值)以及图14中示出的映射来计算包括在每个部分结构116中的电阻元件Rx、Ry和Rz中的每一个的电阻值。
ECU 300将计算出的电阻元件Rx、Ry和Rz中的每一个的电阻值乘以与每个部分结构116相对应的电阻劣化率(先前值)，从而计算电阻元件Rx、Ry和Rz中的每一个的电阻值(当前值)。电阻劣化率指示每个电阻元件的电阻值从初始值开始的增加速率。当电阻劣化率变得高于1时，电阻元件变得更加劣化，并且当电阻劣化率变得接近1时，电阻元件变得更少劣化。
此外，ECU 300通过计算对象电芯中的每个部分结构116中的蓄电元件Vz的电压来计算电压分布。例如，通过实验等进行基准温度和基准SOC下的基准值的适应来预设梯形电路网络模型中包括的多个蓄电元件Vz的电压。梯形电路网络模型中包括的多个蓄电元件Vz的电压根据与基准温度的偏差量和与基准SOC的偏差量而变化。因此，ECU 300使用每个部分结构116的SOC(当前值)和每个部分结构116的温度(先前值)来计算每个蓄电元件Vz的电压。例如，使用规定的映射，ECU 300计算每个蓄电元件Vz的电压。规定的映射指示温度、SOC和电压当中的关系，类似于如图14中所示的指示温度、SOC和电阻值当中的关系的映射，并且因此，将不重复其详细描述。
接下来，ECU 300将基于图11的步骤S20中的盐浓度分布而计算出的对象电芯中的电阻分布反映在步骤S220中计算出的电阻分布中(步骤S230)。具体地，ECU 300将梯形电路网络模型中的每个部分结构116中的每个电阻元件乘以基于盐浓度分布计算出的对应的电阻的增加量，从而校正梯形电路网络模型中的每个电阻元件的值。
然后，ECU 300计算对象电芯中的劣化分布(步骤S240)。具体地，ECU 300估计劣化系数分布，并使用所估计的劣化系数分布来估计劣化量分布。劣化系数包括用于计算容量的劣化量的容量劣化系数和用于计算电阻的劣化量的电阻劣化系数。ECU 300通过计算与每个部分结构116相对应的容量劣化系数和电阻劣化系数来计算劣化系数分布。
容量劣化系数和电阻劣化系数两者都是取决于电芯110中的每个部分结构116中的SOC和温度的值。因此，使用每个部分结构116的SOC(当前值)和每个部分结构116的温度(先前值)，ECU 300计算对应于每个部分结构116的容量劣化系数和电阻劣化系数。例如，ECU 300使用预定的映射来计算与每个部分结构116相对应的容量劣化系数和电阻劣化系数。
图15示出电芯110中每个部分结构116中温度、SOC和劣化系数当中的关系的示例。参考图15，温度和SOC被分割成多个区域，并且，对每个分割的区域设置与温度和SOC对应的容量劣化系数和电阻劣化系数。ECU 300使用每个部分结构116的SOC(当前值)、每个部分结构116的温度(先前值)以及图15中所示的映射来计算容量劣化系数和电阻劣化系数。
然后，ECU 300使用估计的劣化系数分布来估计劣化量分布。劣化量包括容量的劣化量，其指示满充电容量从初始值开始减小的量；以及电阻的劣化量，其指示电阻值从初始值开始的增加的量。ECU 300使用计算出的与每个部分结构116相对应的容量劣化系数(当前值)和容量的劣化量(先前值)来计算与每个部分结构116相对应的容量劣化量(当前值)。例如，使用下述方程，ECU 300计算与每个部分结构116对应的容量的劣化量(当前值)：
其中，ΔCdegn(t)表示容量的劣化量(当前值)，而ΔCdegn(t-1)表示容量劣化量(先前值)。Ccdn(t)表示容量劣化系数(当前值)。ECU 300通过例如从满充电容量减去计算出的容量的劣化量(当前值)从而获得值，并且将该值除以满充电容量的初始值来计算容量劣化率。
类似地，ECU 300使用计算出的与每个部分结构116相对应的电阻劣化系数(当前值)和电阻的劣化量(先前值)来计算与每个部分结构116相对应的电阻的劣化量(当前值)。例如，ECU 300使用下述方程来计算与每个部分结构116对应的电阻的劣化量(当前值)：
其中，ΔRdegn(t)表示电阻的劣化量(当前值)，并且ΔRdegn(t-1)表示电阻的劣化量(先前值)。Crdn(t)表示电阻劣化系数(当前值)。ECU 300通过例如将电阻的劣化量(当前值)与每个电阻元件的电阻值的基准值相加从而获得值，并将该值除以每个电阻元件的电阻值的基准值来计算电阻劣化率。
再次参考图13，ECU 300计算对象电芯中的电流分布(步骤S250)。ECU 300使用在步骤S230中反映盐浓度分布的电阻分布和在步骤S220中计算出的电压分布，通过计算流过每个电阻元件Rx、Ry和Rz以及每个蓄电元件Vz的电流来计算对象电芯中的电流分布。
使用梯形电路网络模型的提取部分，下面将参考图16至图19描述用于计算电流分布的方法的示例。图16示出由梯形电路网络模型的一部分中的八个接触点形成的立方晶格。图17示出立方晶格的八个接触点的广义坐标。图18示出连接到接触点(i，j，k)的电阻元件Rx(i，j，k)、Ry(i，j，k)和Rz(i，j，k)以及蓄电元件Vz(i，j，k)。图19是用于图示回路电流的图。
假定图16中所示的立方晶格中的各个接触点具有如图17中所示的坐标的情况。在这种情况下，如图18中所示，将沿着相对于接触点(i，j，k)的x轴的正方向排列的电阻元件定义为Rx(i，j，k)，将沿着相对于接触点(i，j，k)的y轴的正方向排列的电阻元件定义为Ry(i，j，k)，将沿着相对于接触点(i，j，k)的z轴的正方向排列的电阻元件定义为Rz(i，j，k)，并且将蓄电元件定义为Vz(i，j，k)。
如图19中所示，电流的回路由正交坐标来表达。即，将在与x轴正交的y-z平面上循环的电流定义为Ix，将在与y轴正交的x-z平面上循环的电流定义为Iy，并且将在与z轴正交的x-y平面上循环的电流定义为Iz。
在电阻元件Rx(i，j，k)中，从z轴的正方向侧循环的电流、从z轴的负方向侧循环的电流、从y轴的正方向侧循环的电流以及从y轴的负方向侧循环的电流彼此重叠。因此，电阻元件Rx(i，j，k)的电压RxI(i，j，k)如下面的方程一样进行表达：
RxI(i,j,k)＝Rx(i,j,k)×(Iz(i,j,k)+Iy(i,j,k)-Iz(i,j-1,k)-Iy(i,j,k-1))...(7)。
类似地，在电阻元件Ry(i，j，k)中，从x轴的正方向侧循环的电流、从x轴的负方向侧循环的电流、从z轴的正方向循环的电流以及从z轴的负方向侧循环的电流彼此重叠。因此，电阻元件Ry(i，j，k)的电压RyI(i，j，k)如下面的方程一样被表达：
RyI(i,j,k)＝Ry(i,j,k)×(Ix(i,j,k)-Iz(i,j,k)-Ix(i,j,k-1)+Iz(i-1,j,k))
...(8)。
类似地，在电阻元件Rz(i，j，k)中，从x轴的正方向侧循环的电流、从x轴的负方向侧循环的电流、从y轴的正方向侧循环的电流以及从y轴的负方向侧循环的电流相互重叠。因此，电阻元件Rz(i，j，k)的电压RzI(i，j，k)如下面的方程一样被表达：
RzI(i,j,k)＝Rz(i,j,k)×(-Ix(i,j,k)-Iy(i,j,k)+Ix(i,j+1,k)+Iy(i-1,j,k))
...(9)。
接下来，关于回路电流Iz，考虑其中电流回路的方位与电流的正方向匹配的情况以及电流回路的方位与电流的正方向相反的情况，从基尔霍夫第二定律推导出下述方程：
RxI(i,j,k)+RyI(i+1,j,k)-RxI(i,j+1,k)-RyI(i,j,k)＝0...(10)。
此外，关于回路电流Ix，考虑其中电流回路的方位与电流的正方向匹配的情况以及电流回路的方位与电流的正方向相反的情况，从基尔霍夫第二定律推导出以下方程：
RzI(i,j+1,k)+RyI(i,j,k)-RyI(i,j,k+1)-RzI(i,j,k)＝-Vz(i,j,k)+Vz(i,j+1,k)
...(11)。
此外，关于环路电流Iy，考虑其中电流环路的方位与电流的正方向匹配的情况以及电流环路的方位与电流的正方向相反的情况，从基尔霍夫第二定律推导出以下方程：
RxI(i,j,k)+RzI(i+1,j,k)-RzI(i,j,k)-RxI(i,j,k+1)＝Vz(i+1,j,k)-Vz(i,j,k)
...(12)。
基于以上导出的方程(10)至(12)，以及使用基尔霍夫第一定律推导出的关于电流的流入接触点的电流总和等于流出接触点的电流的总和的关系方程，可以设置其解为流过电阻元件Rx、Ry和Rz中的每一个以及每个蓄电元件Vz的电流的方程。对于每个接触点设置这样的方程，并且可以使用上述电阻分布和电压分布来设置可由ECU 300计算以获得这些方程的解的计算方程。因此，可以计算流过电阻元件Rx、Ry和Rz中的每一个以及每个蓄电元件Vz的电流，并且可以计算电芯110中的电流分布。可以使用公知的方法作为用于获得方程的解的具体方法，并且例如可以使用利用逆矩阵获得解的方法。
再次参考图13，ECU 300使用对象电芯中的电阻分布和电流分布来计算对象电芯中的发热量分布(步骤S260)。具体地，ECU 300通过针对每个部分结构116将从电流分布获得的电流的平方值乘以从电阻分布获得的电阻值，并且计算每个部分结构116中的发热量，来计算对象电芯中的发热量分布。当部分结构116包括多个电阻元件时，可以计算电阻元件中的发热量之和作为部分结构116中的发热量。
接下来，ECU 300计算对象电芯中的温度分布(步骤S270)。具体来说，ECU 300使用以下方程计算每个部分结构116的温度的变化量ΔT：
Q＝m×c×ΔT-α×(T-T_0)×S...(13)
其中，“Q”表示每个部分的发热量，并且“m”表示每个部分的质量。“c”表示比热，并且“α”表示传热系数。“T”表示每个部分的温度(先前值)，并且“T_0”表示空气的温度。“S”表示每个部分的横截面积。这些数值是通过例如通过实验等的适应，或者使用各种传感器的检测结果进行的检测或估计而获得。在方程(13)中，“m×c×Δt”表示发热项，“α×(T-T_0)×S”表示散热项。
然后，ECU 300通过针对每个部分结构116将使用方程(13)计算出的每个部分结构116的温度的变化量ΔT与指示每个部分结构116的先前温度的温度分布相加，并且计算当前温度，来计算对象电芯中的温度分布。
在步骤S220中的电阻分布和电压分布的计算中，将在步骤S270中计算出的温度分布用作温度(先前值)。
如上所述，在本实施例中，通过使用梯形电路网络模型计算电芯110中的电流分布，可以计算出由电芯110的几何结构引起的电流分布。此外，基于电芯110中的盐浓度分布计算出的电芯110中的电阻分布被应用于梯形电路网络模型。因此，根据本实施例，考虑到电芯110的几何结构和电芯110中的盐浓度分布，可以准确地计算电芯110中的电流分布。
另外，根据本实施例，可以基于计算出的电流分布来准确地估计电芯110中的最大电流值，并且因此充电和放电可以被抑制，而不会过多或不足。
应理解，本文公开的实施例在各个方面都是说明性的而非限制性的。本公开的范围由权利要求的术语限定，并且旨在包括与权利要求的术语等效的范围和含义内的任何修改。

Claims (3)

1.一种电池系统(2)，包括：
二次电池(110)；以及
控制器(300)，所述控制器(300)使用梯形电路网络模型来计算所述二次电池中的电流分布，所述梯形电路网络模型是通过使用多个电阻元件(Rx、Ry、Rz)和多个蓄电元件(Vz)对所述二次电池的内部进行几何建模而获得的，
其中，
使用其中反映了基于盐浓度分布的电阻分布的所述梯形电路网络模型，所述控制器通过将所述梯形电路网络模型中的所述多个电阻元件乘以基于所述二次电池中的所述盐浓度分布而计算出的所述二次电池中的所述电阻分布，来计算所述电流分布，
当基于使用其中反映了基于所述盐浓度分布的所述电阻分布的所述梯形电路网络模型计算出的所述电流分布的所述二次电池中的电流的大小超过阈值时，所述控制器进一步执行抑制所述二次电池的充电和放电的控制。
2.一种车辆(1)，包括根据权利要求1所述的电池系统(2)。
3.一种用于控制电池系统(2)的方法，所述电池系统(2)包括二次电池(110)，所述方法包括：
计算所述二次电池中的盐浓度分布；
基于所计算出的盐浓度分布来计算所述二次电池中的电阻分布；以及
使用梯形电路网络模型计算所述二次电池中的电流分布，所述梯形电路网络模型是通过使用多个电阻元件(Rx、Ry、Rz)和多个蓄电元件(Vz)对所述二次电池的内部进行几何建模而获得的，
其中，
计算所述电流分布包括，使用其中反映了基于所述盐浓度分布的所述电阻分布的所述梯形电路网络模型，通过将所述梯形电路网络模型中的所述多个电阻元件乘以在计算所述电阻分布中所计算出的所述电阻分布，来计算所述二次电池中的所述电流分布，
所述方法进一步包括，当基于使用其中反映了基于所述盐浓度分布的所述电阻分布的所述梯形电路网络模型计算出的所述电流分布的所述二次电池中的电流的大小超过阈值时，执行抑制所述二次电池的充电和放电的控制。
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