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ES2977503T3 - Sistema de diagnóstico de baterías, sistema de alimentación y método de diagnóstico de baterías - Google Patents

Sistema de diagnóstico de baterías, sistema de alimentación y método de diagnóstico de baterías Download PDF

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ES2977503T3
ES2977503T3 ES21743768T ES21743768T ES2977503T3 ES 2977503 T3 ES2977503 T3 ES 2977503T3 ES 21743768 T ES21743768 T ES 21743768T ES 21743768 T ES21743768 T ES 21743768T ES 2977503 T3 ES2977503 T3 ES 2977503T3
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Abstract

Un sistema de diagnóstico de baterías según la presente invención es para un paquete de baterías que comprende: un grupo de baterías que incluye una pluralidad de baterías conectadas en serie; y un sistema de gestión de batería para transmitir una señal de notificación que indica los parámetros de la batería de la pluralidad de baterías respectivas. El sistema de diagnóstico de batería comprende: un dispositivo de comunicación para recopilar la señal de notificación a través de al menos una red cableada y una red inalámbrica; un dispositivo de preprocesamiento de datos para actualizar grandes datos que indican un historial de cambios de los parámetros de la batería de las respectivas baterías, sobre la base de la señal de notificación; y un dispositivo de análisis de datos para determinar, a partir de grandes datos, información de distribución de un conjunto de datos que incluye una pluralidad de valores característicos que indican los parámetros de la batería de la pluralidad de baterías respectivas, y determinar anomalías de las baterías respectivas en base a la información de distribución y la pluralidad de valores característicos. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Sistema de diagnóstico de baterías, sistema de alimentación y método de diagnóstico de baterías
Campo técnico
La presente divulgación se refiere a la tecnología para la detección de defectos en cada batería usando análisis estadístico de parámetro(s) de batería monitorizado(s) a partir de la pluralidad de baterías.
La presente solicitud reivindica el beneficio de la solicitud de patente coreana n.° 10-2020-0008778, presentada el 22 de enero de 2020, y la solicitud de patente coreana n.° 10-2021-0004897, presentada el 13 de enero de 2021.
Antecedentes de la técnica
Recientemente, ha habido un rápido aumento en la demanda de productos electrónicos portátiles tales como ordenadores portátiles, videocámaras y teléfonos móviles, y con el extenso desarrollo de vehículos eléctricos, acumuladores para el almacenamiento de energía, robots y satélites, están realizándose muchos estudios sobre baterías de alto rendimiento que puedan recargarse repetidamente.
Actualmente, las baterías disponibles comercialmente incluyen baterías de níquel-cadmio, baterías de níquelhidrógeno, baterías de níquel-zinc, baterías de litio y similares, y entre ellas, las baterías de litio tienen poco o ningún efecto de memoria y, por tanto, están ganando más atención que las baterías a base de níquel por sus ventajas de que puede realizarse recarga siempre que sea conveniente, la tasa de autodescarga es muy baja y la densidad de energía es alta.
Un grupo de baterías para un aparato que requiere alta capacidad y alta tensión tal como un vehículo eléctrico o un sistema de almacenamiento de energía incluye una pluralidad de baterías conectadas en serie. En general, un sistema de gestión de baterías se proporciona para adquirir parámetro(s) de batería de cada batería y realizar diversas funciones (por ejemplo, equilibrado, refrigeración) para garantizar la fiabilidad y la seguridad de cada batería.
Sin embargo, convencionalmente, debido a la limitación de software (por ejemplo, rendimiento de procesamiento de datos) y/o limitación de hardware (por ejemplo, capacidad de memoria) del sistema de gestión de baterías, existe una limitación en la monitorización de la desviación característica entre la pluralidad de baterías fabricadas con las mismas propiedades eléctricas y químicas y el mismo rendimiento e incluidas en el mismo grupo de baterías a lo largo de toda la vida útil del grupo de baterías desde el tiempo de fabricación hasta el tiempo de sustitución.
Mientras tanto, la desviación característica de la pluralidad de baterías tiende a aumentar gradualmente durante el funcionamiento del grupo de baterías, y es un fenómeno natural dado que la batería es una clase de consumible. Si cada batería se controla de manera apropiada, la desviación característica entre la pluralidad de baterías aumenta mucho más que el nivel normal esperado a partir del historial de uso del grupo de baterías. Como consecuencia, se reducen la eficiencia y el rendimiento de carga/descarga globales del grupo de baterías y aumenta el riesgo de ignición.
WANG ZHENPOETAL.,“Voltage fault diagnosis and prognosis of battery systems based on entropy and Z-score for electric vehicles”, APPLIED ENERGY, ELSEVIER SCIENCE PUBLISHERS, GB, vol. 196, 9 de enero de 2017, páginas 289-302 describen que la monitorización de sistemas de baterías es de importancia crítica para garantizar un funcionamiento seguro y fiable de los vehículos eléctricos (EV).
LIU PENGET AL.,“High-dimensional data abnormity detection based on improved Variance-of-Angle (VOA) algorithm for electric vehicles battery”, 2019 IEEE ENERGY CONVERSION CONGRESS AND EXPOSITION (ECCE), 29 de septiembre de 2019 proponen un método de evaluación de la regularidad de la tensión de la batería de vehículos eléctricos basado en datos en la nube para vehículos en servicio.
En KANG YONGZHEET AL.,“Online multi-fault detection and diagnosis for battery packs in electric vehicles”, APPLIED ENERGY, ELSEVIER SCIENCE PUBLISHERS, GB, vol. 259, 30 de noviembre de 2019 se propone un método de diagnóstico de múltiples defectos en línea basándose en un circuito de medición de estilo cruzado no redundante y un método de coeficiente de correlación mejorado.
JICHAO HONGET AL.,“Multi-fault synergistic diagnosis of battery systems based on the modified multi-scale entropy”, INTERNATIONAL JOURNAL OF ENERGY RESEARCH, WILEY, CHICHESTER, GB, vol. 43, n.° 14, 9 de septiembre de 2019 se refieren a un esquema de diagnóstico sinérgico para múltiples defectos de batería usando la entropía multiescala modificada (MMSE).
Divulgación
Problema técnico
La presente divulgación está diseñada para resolver el problema descrito anteriormente y, por tanto, la presente divulgación se refiere a proporcionar un sistema de diagnóstico de baterías configurado para realizar algunas de las funciones de un sistema de gestión de baterías en lugar del sistema de gestión de baterías, a un sistema de alimentación ya un método de diagnóstico de baterías, mediante lo cual es posible diagnosticar un defecto en cada batería incluida en un grupo de baterías de manera más precisa y eficiente usando el sistema de diagnóstico de baterías.
La presente divulgación se refiere además a proporcionar un sistema de diagnóstico de baterías, un sistema de alimentación y un método de diagnóstico de baterías, en los que se detecta (predice) un defecto en cada batería a partir de macrodatos usando análisis estadístico, generándose y actualizándose los macrodatos acumulando parámetro(s) de batería de cada una de la pluralidad de baterías en una serie temporal a lo largo de toda la vida útil del grupo de baterías.
Estos y otros objetos y ventajas de la presente divulgación pueden entenderse mediante la siguiente descripción y resultarán evidentes a partir de las realizaciones de la presente divulgación. Además, se entenderá fácilmente que los objetos y las ventajas de la presente divulgación pueden lograrse mediante los medios expuestos en las reivindicaciones adjuntas y una combinación de los mismos.
Solución técnica
En vista de lo anterior, la presente invención propone sistemas y métodos de diagnóstico de baterías tal como se definen en las reivindicaciones adjuntas. Un sistema de diagnóstico de baterías según un aspecto de la presente divulgación es para un bloque de baterías. Según la reivindicación 1, el bloque de baterías incluye un grupo de baterías que comprende una pluralidad de baterías conectadas en serie y un sistema de gestión de baterías eléctricamente acoplado a dos terminales de cada una de la pluralidad de baterías y configurado para transmitir una señal de notificación que indica un parámetro de batería de cada batería. El sistema de diagnóstico de baterías incluye un dispositivo de comunicación configurado para recoger la señal de notificación a través de al menos una de una red cableada o una red inalámbrica, un dispositivo de procesamiento previo de datos configurado para actualizar macrodatos que indican un historial de cambio del parámetro de batería de cada batería basándose en la señal de notificación y un dispositivo de análisis de datos configurado para extraer un conjunto de datos que incluye una pluralidad de valores característicos que indican el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías a partir de los macrodatos, determinar la información de dispersión del conjunto de datos y determinar si cada batería está defectuosa basándose en la información de dispersión y la pluralidad de valores característicos. La información de dispersión incluye una desviación estándar y un promedio de la pluralidad de valores característicos. El dispositivo de análisis de datos está configurado además para determinar una razón de desviación para cada batería en un intervalo de tiempo predeterminado, en el que la razón de desviación es una razón de una desviación de interés con respecto a la desviación estándar. La desviación de interés es una diferencia entre el promedio y el valor característico. El dispositivo de análisis de datos está configurado para determinar un cambio en la razón de desviación para cada batería en el intervalo de tiempo predeterminado. El dispositivo de análisis de datos está configurado para determinar un cambio de referencia en el intervalo de tiempo predeterminado basándose en un aumento en la energía acumulada usada en la carga/descarga desde un tiempo de fabricación del grupo de baterías. El dispositivo de análisis de datos está configurado para determinar que cada batería que tiene el cambio en la razón de desviación que es más grande que el cambio de referencia es defectuosa.
El dispositivo de análisis de datos puede estar configurado para determinar una puntuación de uso en el intervalo de tiempo predeterminado basándose en el aumento en la energía acumulada. La puntuación de uso es un factor de degradación que tiene una correlación positiva con un tiempo transcurrido desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías y la energía acumulada. El dispositivo de análisis de datos puede estar configurado para determinar, en el intervalo de tiempo predeterminado, el cambio de referencia correspondiente a la puntuación de uso usando una primera función de conversion que define una correlación positiva entre la puntuación de uso y el cambio de referencia.
El dispositivo de análisis de datos puede estar configurado para determinar una desviación de interés para cada batería en un intervalo de tiempo predeterminado, en el que la desviación de interés es una diferencia entre el promedio y el valor característico. Alternativamente, y según la reivindicación 3, el dispositivo de análisis de datos puede estar configurado para determinar un coeficiente de referencia en el intervalo de tiempo predeterminado basándose en un aumento en la energía acumulada usada en la carga/descarga desde un tiempo de fabricación del grupo de baterías. El dispositivo de análisis de datos puede estar configurado para determinar que cada batería que tiene la desviación de interés que es más grande que un límite permisible es defectuosa para cada batería en el intervalo de tiempo predeterminado, siendo el límite permisible el coeficiente de referencia multiplicado por la desviación estándar.
El dispositivo de análisis de datos puede estar configurado para determinar una puntuación de uso en el intervalo de tiempo predeterminado basándose en el aumento en la energía acumulada. La puntuación de uso es un factor de degradación que tiene una correlación positiva con un tiempo transcurrido desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías y la energía acumulada. El dispositivo de análisis de datos puede estar configurado para determinar el coeficiente de referencia correspondiente a la puntuación de uso en el intervalo de tiempo predeterminado usando una segunda función de conversion que define una correlación positiva entre la puntuación de uso y el coeficiente de referencia.
El dispositivo de análisis de datos puede estar configurado para transmitir, en el intervalo de tiempo predeterminado, un mensaje de diagnóstico que incluye información de identificación de cada batería que se determina que es defectuosa entre la pluralidad de baterías al sistema de gestión de baterías usando el dispositivo de comunicación. El parámetro de batería puede ser un promedio ponderado de al menos uno de una tensión, una temperatura, un grado de hinchamiento, un estado de carga (SOC), un estado de salud (SOH), una resistencia interna o una tasa de autodescarga.
Un sistema de alimentación según otro aspecto de la presente divulgación incluye el sistema de diagnóstico de baterías.
La invención proporciona además métodos de diagnóstico de baterías correspondientes según las reivindicaciones 8 y 9.
Efectos ventajosos
Según al menos una de las realizaciones de la presente divulgación, es posible diagnosticar un defecto en cada batería incluida en un grupo de baterías de manera más precisa y eficiente usando el sistema de diagnóstico de baterías configurado para realizar algunas de las funciones del sistema de gestión de baterías en lugar del sistema de gestión de baterías.
Según al menos una de las realizaciones de la presente divulgación, es posible detectar (predecir) un defecto en cada batería a partir de macrodatos usando análisis estadístico, generándose y actualizándose los macrodatos acumulando parámetro(s) de batería de cada una de la pluralidad de baterías en una serie temporal a lo largo de toda la vida útil del grupo de baterías.
Según al menos una de las realizaciones de la presente divulgación, es posible mejorar la precisión de detección de defectos en cada batería ajustando el límite permisible (intervalo permisible) para la desviación característica entre la pluralidad de baterías y/o el parámetro de batería de cada batería basándose en el historial de uso del grupo de baterías.
Los efectos de la presente divulgación no se limitan a los efectos mencionados anteriormente, y los expertos en la técnica entenderán claramente estos y otros efectos a partir de las reivindicaciones adjuntas.
Breve descripción de los dibujos
Los dibujos adjuntos ilustran una realización preferida de la presente divulgación, y junto con la descripción detallada de la presente divulgación descrita a continuación, sirven para proporcionar una comprensión adicional de los aspectos técnicos de la presente divulgación y, por tanto, la presente divulgación no debe interpretarse como limitada a los dibujos.
La figura 1 es un diagrama que muestra a modo de ejemplo una configuración de un sistema de alimentación según la presente divulgación.
La figura 2 es un diagrama que muestra a modo de ejemplo una relación de conexión entre una batería y un dispositivo de detección y un dispositivo de protección de un sistema de gestión de baterías mostrado en la figura 1. La figura 3 es un gráfico que muestra a modo de ejemplo un cambio de serie temporal en una pluralidad de valores característicos adquiridos periódicamente a partir de una pluralidad de baterías.
Las figuras 4 y 5 son gráficos a los que se hace referencia al describir la operación de detectar un defecto en una batería usando información de dispersión de un conjunto de datos adquirido en un intervalo de tiempo predeterminado.
La figura 6 es un diagrama de flujo esquemático de un método de diagnóstico de baterías según la presente divulgación.
La figura 7 es un diagrama de flujo esquemático de un procedimiento de detección de defectos según una primera realización para implementar S640 en la figura 6.
La figura 8 es un diagrama de flujo esquemático de un procedimiento de detección de defectos según una segunda realización para implementar S640 en la figura 6.
Descripción detallada
A continuación en el presente documento, las realizaciones preferidas de la presente divulgación se describirán en detalle con referencia a los dibujos adjuntos. Antes de la descripción, debe entenderse que los términos o palabras usados en la memoria descriptiva y las reivindicaciones adjuntas no deben interpretarse como limitados a significados generales y de diccionario, sino más bien intepretarse basándose en los significados y conceptos correspondientes a los aspectos técnicos de la presente divulgación basándose en el principio de que al inventor se le permite definir los términos de manera apropiada para la mejor explicación.
Por tanto, las realizaciones descritas en el presente documento y las ilustraciones mostradas en los dibujos son sólo la realización más preferida de la presente divulgación, pero no pretenden describir completamente los aspectos técnicos de la presente divulgación, por lo que debe entenderse que podrían haberse realizado a los mismos una variedad de otros equivalentes y modificaciones en el momento en que se presentó la solicitud.
A menos que el contexto indique claramente lo contrario, se entenderá que el término “comprende”, cuando se usa en esta memoria descriptiva, especifica la presencia de elementos indicados, pero no excluye la presencia o adición de uno o más de otros elementos. Además, a lo largo de la memoria descriptiva, se entenderá además que cuando se hace referencia a que un elemento está “conectado a” otro elemento, puede estar directamente conectado al otro elemento o pueden estar presentes elementos intermedios.
La figura 1 es un diagrama que muestra a modo de ejemplo una configuración de un sistema de alimentación según la presente divulgación y la figura 2 es un diagrama que muestra a modo de ejemplo una relación de conexión entre una batería y un dispositivo de detección y un dispositivo de protección de un sistema de gestión de baterías mostrado en la figura 1.
Haciendo referencia a la figura 1, el sistema 1 de alimentación se refiere colectivamente a sistemas que incluyen medios de almacenamiento de electricidad capaces de introducir y emitir energía, tales como, por ejemplo, vehículos eléctricos o sistemas de almacenamiento de energía.
El sistema 1 de alimentación incluye un bloque 10 de baterías, un relé 20, un dispositivo 30 de conversión de potencia y un sistema 200 de diagnóstico de baterías.
El bloque 10 de baterías incluye un grupo de baterías BG y un sistema 100 de gestión de baterías.
El grupo de baterías BG incluye una pluralidad de baterías B_1~B_m (m es un número natural de 2 o superior) eléctricamente conectadas en serie. A continuación en el presente documento, en la descripción común a la pluralidad de baterías B_1~B_m, el signo de referencia “B” se usa para indicar la batería.
La batería B puede incluir una celda de batería o dos o más celdas de batería conectadas o bien en serie o bien en paralelo, o ambos. La celda de batería puede incluir cualquier celda de batería que pueda recargarse repetidamente, tal como, por ejemplo, una celda de iones de litio, y no se limita a un tipo particular.
El relé 20 está instalado en una línea eléctrica PL proporcionada como trayectoria eléctrica entre el bloque 10 de baterías y el dispositivo 30 de conversión de potencia. Si bien el relé 20 está en estado activado, puede transferir potencia desde uno cualquiera del bloque 10 de baterías y el dispositivo 30 de conversión de potencia al otro. El relé 20 puede incluir al menos uno de dispositivos de conmutación conocidos tales como, por ejemplo, un contactor mecánico, un transistor de efecto de campo (FET). El sistema 100 de gestión de baterías puede controlar el relé 20 para la conmutación entre activación y desactivación según el estado del grupo de baterías BG.
El dispositivo 30 de conversión de potencia puede generar potencia de corriente continua para la carga del grupo de baterías BG a partir de la potencia de corriente alterna suministrada por una red 40 eléctrica, en respuesta a una orden del sistema 100 de gestión de baterías y/o un dispositivo externo (no mostrado). El dispositivo 30 de conversión de potencia puede generar la potencia de corriente alterna a partir de la potencia de corriente continua del bloque 10 de baterías.
El sistema 100 de gestión de baterías mide al menos uno de tensión, corriente, temperatura o hinchamiento de cada una de la pluralidad de baterías. El sistema 100 de gestión de baterías incluye un dispositivo 110 de detección, un sensor 114 de corriente, un dispositivo 120 de comunicación y un dispositivo 130 de control.
El dispositivo 110 de detección incluye un circuito 111 de medición de tensión, un circuito 112 de medición de temperatura y/o un circuito 113 de medición de hinchamiento.
El circuito 111 de medición de tensión incluye una pluralidad de sensores 151 de tensión. La pluralidad de sensores 151 de tensión se proporciona en una relación uno a uno con la pluralidad de baterías. Haciendo referencia a la figura 2, el sensor 151 de tensión está eléctricamente conectado a dos terminales (es decir, electrodos positivo y negativo) de la batería B correspondiente a través de una línea de detección de tensión. El sensor 151 de tensión está configurado para medir una tensión a través de la batería B y generar una señal que indica la tensión medida. El dispositivo 130 de control puede determinar la tensión de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m en un intervalo de tiempo preestablecido basándose en la señal procedente del circuito 111 de medición de tensión. Adicionalmente, el dispositivo 130 de control puede determinar además una tensión a través del grupo de baterías BG sumando las tensiones de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m.
El circuito 112 de medición de temperatura incluye una pluralidad de sensores 152 de temperatura. La pluralidad de sensores 152 de temperatura se proporciona en una relación uno a uno con la pluralidad de baterías. Haciendo referencia a la figura 2, el sensor 152 de temperatura está configurado para medir una temperatura de la batería B correspondiente y generar una señal que indica la temperatura medida. Por ejemplo, puede usarse un termopar como sensor 152 de temperatura. El dispositivo 130 de control puede determinar la temperatura de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m en el intervalo de tiempo preestablecido basándose en la señal procedente del circuito 112 de medición de temperatura.
El circuito 113 de medición de hinchamiento incluye una pluralidad de sensores 153 de hinchamiento. La pluralidad de sensores 153 de hinchamiento se proporciona en una relación uno a uno con la pluralidad de baterías. El sensor 153 de hinchamiento está configurado para medir un grado de hinchamiento de la batería B correspondiente y generar una señal que indica el grado de hinchamiento medido. Por ejemplo, el sensor 153 de hinchamiento puede estar unido a una parte de la batería B correspondiente para medir un desplazamiento con respecto a un valor inicial de una ubicación predeterminada de la batería B o una presión aplicada a la batería B como grado de hinchamiento. El dispositivo 130 de control puede determinar el grado de hinchamiento de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m en el intervalo de tiempo preestablecido basándose en la señal procedente del circuito 113 de medición de hinchamiento.
El sensor 114 de corriente está eléctricamente conectado en serie al grupo de baterías BG a través de la línea eléctrica PL. El sensor 114 de corriente está configurado para medir la corriente que fluye a través del grupo de baterías BG y emitir una señal que indica la corriente medida al dispositivo 130 de control. Por ejemplo, puede usarse una resistencia en derivación, un dispositivo de efecto Hall o similar como sensor 114 de corriente.
El dispositivo 130 de control está acoplado operativamente al relé 20, al dispositivo 110 de detección, al dispositivo 30 de conversión de potencia y al sistema 200 de diagnóstico de baterías. Acoplado operativamente se refiere a una conexión directa/indirecta entre dos elementos para transmitir y recibir una señal en una o dos direcciones.
El dispositivo 130 de control puede implementarse en hardware usando al menos uno de circuitos integrados específicos de aplicación (ASIC), procesadores de señales digitales (DSP), dispositivos de procesamiento de señales digitales (DSPD), dispositivos lógicos programables (PLD), matrices de puertas lógicas programables en campo (FPGA), microprocesadores o unidades eléctricas para realizar otras funciones.
El dispositivo 130 de control puede incluir una memoria en su interior. La memoria puede almacenar programas y datos necesarios para realizar métodos de gestión de baterías según las realizaciones tal como se describen a continuación. La memoria puede incluir, por ejemplo, al menos un tipo de medio de almacenamiento de tipo memoria flash, tipo disco duro, tipo disco de estado sólido (SSD), tipo unidad de disco de silicio (SDD), tipo tarjeta multimedia micro, memoria de acceso aleatorio (RAM), memoria estática de acceso aleatorio (SRAM), memoria de sólo lectura (ROM), memoria de sólo lectura programable y borrable eléctricamente (EEPROM) o memoria de sólo lectura programable (PROM).
El dispositivo 130 de control recoge las señales que indican los resultados de medición del dispositivo 110 de detección de manera periódica o aperiódica. El dispositivo 130 de control obtiene parámetros de batería de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m basándose en las señales recogidas. En la memoria descriptiva, el parámetro de batería es un índice que indica un estado de la batería que es observable de manera indirecta/directa a partir de la batería B. Por ejemplo, el parámetro de batería es uno o un promedio ponderado de al menos dos de una tensión, una temperatura, un grado de hinchamiento, un estado de carga (SOC), un estado de salud (SOH), una resistencia interna o una tasa de autodescarga. El SOC se refiere a una razón de la capacidad restante con respecto a la capacidad de carga completa de la batería B. La resistencia interna se refiere a una resistencia equivalente a través de la batería B. La tasa de autodescarga se refiere a una cantidad de disminución en el SOC por unidad de tiempo de la batería B en reposo (envejecida por calendario). El SOH se refiere a una razón de la capacidad de carga completa con respecto a la capacidad de diseño de la batería B. La capacidad de carga completa se reduce gradualmente desde la capacidad de diseño a lo largo del tiempo. El método de cálculo de cada uno del SOC, el SOH, la resistencia interna y la tasa de autodescarga se conoce bien en la técnica, y su descripción detallada se omite en el presente documento.
El dispositivo 130 de control puede realizar selectivamente función/funciones de protección preprogramada(s) basándose en el parámetro de batería de la batería B. Para este fin, el sistema 100 de gestión de baterías puede incluir además un dispositivo 140 de protección acoplado operativamente al dispositivo 130 de control.
El dispositivo 140 de protección incluye al menos uno de un módulo 141 de equilibrado o un módulo 142 de refrigeración.
El módulo 141 de equilibrado incluye una pluralidad de circuitos 161 de equilibrado. La pluralidad de circuitos 161 de equilibrado se proporciona en una relación uno a uno con la pluralidad de baterías B_1~B_m. Haciendo referencia a la figura 2, el circuito 161 de equilibrado es un circuito en serie de un conmutador SW y una resistencia de descarga R. El dispositivo 130 de control puede activar el conmutador SW del circuito 161 de equilibrado para descargar la batería B que tiene la tensión (o el SOC) que es mayor que una tensión promedio (o un SOC promedio) de la pluralidad de baterías B_1~B_m en un valor predeterminado.
El módulo 142 de refrigeración incluye una pluralidad de circuitos 162 de refrigeración. La pluralidad de circuitos 162 de refrigeración se proporciona en una relación uno a uno con la pluralidad de baterías B_1~B_m. Haciendo referencia a la figura 2, el circuito 162 de refrigeración puede incluir, sin limitación, cualquier tipo de circuito de refrigeración capaz de suministrar un medio de refrigeración a la batería B tal como, por ejemplo, un ventilador de refrigeración y una bomba de refrigeración. El dispositivo 130 de control puede realizar una operación de refrigeración en la batería B que tiene la temperatura (o el grado de hinchamiento) que es mayor que una temperatura promedio (o un grado de hinchamiento promedio) de la pluralidad de baterías B_1~B_m en un valor predeterminado.
El dispositivo 120 de comunicación puede estar acoplado al sistema 200 de diagnóstico de baterías a través de al menos una de una red cableada o una red inalámbrica para realizar la comunicación bidireccional con el sistema 200 de diagnóstico de baterías. La red cableada puede ser, por ejemplo, red de área local (LAN), red de área del controlador (CAN) y una cadena de tipo margarita, y la red inalámbrica puede ser, por ejemplo, Bluetooth, Zigbee y WiFi. El dispositivo 120 de comunicación transmite una señal de notificación al sistema 200 de diagnóstico de baterías. La señal de notificación indica el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m adquirido por el sistema 100 de gestión de baterías.
El sistema 200 de diagnóstico de baterías se proporciona para mejorar la precisión y la eficiencia de detección de defectos de la batería B junto con el sistema 100 de gestión de baterías.
El sistema 200 de diagnóstico de baterías incluye un dispositivo 210 de comunicación, un dispositivo 220 de procesamiento previo de datos y un dispositivo 230 de análisis de datos.
El dispositivo 210 de comunicación realiza la comunicación bidireccional con el dispositivo 120 de comunicación del sistema 100 de gestión de baterías a través de al menos una de la red cableada o la red inalámbrica. El dispositivo 210 de comunicación recoge la señal de notificación procedente del sistema 100 de gestión de baterías. La señal de notificación indica el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m aquirido por el sistema 100 de gestión de baterías.
El dispositivo 220 de procesamiento previo de datos incluye una base 221 de datos y está conectado al dispositivo 210 de comunicación para extraer un valor del parámetro de batería de cada batería a partir de la señal de notificación recogida por el dispositivo 210 de comunicación y registrarlo en la base 221 de datos en una serie temporal. Por consiguiente, los macrodatos que indican un historial de cambio del parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m se actualizan de manera periódica o aperiódica por el dispositivo 220 de procesamiento previo de datos. El dispositivo 220 de procesamiento previo de datos puede implementarse en hardware usando un dispositivo de procesamiento de datos tal como un microprocesador.
Cuando los macrodatos se actualizan por el dispositivo 220 de procesamiento previo de datos, el dispositivo 230 de análisis de datos extrae un conjunto de datos que incluye una pluralidad de valores característicos que indican el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m a partir de los macrodatos actualizados. Por ejemplo, en el caso de que el parámetro de batería sea la tensión, la pluralidad de valores característicos es una representación numérica de la magnitud de la tensión a través de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m. El dispositivo 230 de análisis de datos determina la información de dispersión del conjunto de datos y determina un defecto en cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m basándose en la información de dispersión y la pluralidad de valores característicos usando análisis estadístico. El análisis estadístico puede emplear, por ejemplo, índices de capacidad de proceso (Cp, Cpk). La información de dispersión del conjunto de datos indica la variabilidad de la pluralidad de valores característicos y puede incluir, por ejemplo, una desviación estándar, una varianza o un intervalo (una diferencia entre un máximo y un mínimo). La información de dispersión del conjunto de datos puede incluir además un promedio de la pluralidad de valores característicos.
Cuando la señal de notificación se recoge periódicamente en un intervalo de tiempo predeterminado (por ejemplo, 1 minuto, 1 hora o 1 día), el dispositivo 230 de análisis de datos puede extraer periódicamente el conjunto de datos y determinar la información de dispersión en el intervalo de tiempo predeterminado.
La figura 3 es un gráfico que muestra a modo de ejemplo un cambio de serie temporal en la pluralidad de valores característicos adquiridos periódicamente a partir de la pluralidad de baterías.
La figura 3 muestra un cambio de serie temporal en el SOC como valor característico de la batería B a lo largo de un determinado periodo de tiempo durante el funcionamiento del grupo de baterías BG. Una curva 300 indica un cambio en el SOC promedio de la pluralidad de baterías B_1~B_m, una curva 310 indica un cambio en el SOC de la batería B_i (i es un número natural de m o más pequeño) y una curva 320 indica un cambio en el SOC de la batería B_j (j es un número natural de m o más pequeño y es diferente de i).
Haciendo referencia a la figura 3, cada de punto de tiempo tA y punto de tiempo ts es un punto de tiempo en el que se adquiere (determina) el SOC de la batería B por el dispositivo 130 de control, y hay un intervalo de tiempo predeterminado At entre ellos. A continuación en el presente documento, se supone que cada valor asociado con el punto de tiempo ts se adquiere en el ciclo actual y cada valor asociado con el punto de tiempo tA se adquiere en el ciclo previo.
La curva 300 y la curva 310 cambian suavemente a un nivel similar a lo largo del periodo de tiempo anterior, mientras que la curva 320 se reduce bruscamente desde un determinado punto de tiempo entre el punto de tiempo tA y el punto de tiempo ts. Por consiguiente, hay una alta probabilidad de que se haya producido un defecto (por ejemplo, un cortocircuito interno) en la batería B_j correspondiente a la curva 320. Sin embargo, en el punto de tiempo ts, cuando la diferencia entre la curva 300 y la curva 320 no es demasiado grande, puede no detectarse un defecto en la batería B_j simplemente basándose en una diferencia entre el valor característico y el promedio.
Las figuras 4 y 5 son gráficos a los que se hace referencia al describir la operación de detectar un defecto en la batería usando la información de dispersión del conjunto de datos adquirido en el intervalo de tiempo predeterminado.
Una curva 400 de la figura 4 muestra una curva de distribución normal definida por la desviación estándar y el promedio del conjunto de datos asociado con el punto de tiempo tA de la figura 3. En la figura 4, |[tA] indica el SOC promedio de la pluralidad de baterías B_1~B_m, a[tA] indica la desviación estándar del SOC de la pluralidad de baterías B_1~B_m y Zj[tA] indica el SOC de la batería B_j.
Una curva 500 de la figura 5 muestra una curva de distribución normal definida por la desviación estándar y promedio del conjunto de datos asociado con el punto de tiempo ts de la figura 3. En la figura 5, |[ts] indica el SOC promedio de la pluralidad de baterías s_1~s_m, a[ts] indica la desviación estándar del SOC de la pluralidad de baterías s_1~s_m y Zj[ts] indica el SOC de la batería s_j.
Mientras tanto, cuando el parámetro de batería se adquiere periódicamente por el sistema 100 de gestión de baterías en el intervalo de tiempo predeterminado At, el conjunto de datos se extrae nuevamente a partir de los macrodatos en el intervalo de tiempo predeterminado At. Es decir, el conjunto de datos extraído nuevamente en cada ciclo y su información de dispersión son diferentes del conjunto de datos del ciclo previo y su información de dispersión. Por consiguiente, para detectar con precisión un defecto en la batería s usando el historial de cambio del conjunto de datos, se prefiere comparar una relación del ciclo actual entre la información de dispersión reflejada en el conjunto de datos del ciclo actual y el valor característico de la batería s con una relación del ciclo previo entre la información de dispersión reflejada en el conjunto de datos del ciclo previo y el valor característico de la batería s. <Detección de defectos según la primera realización>
El dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar una desviación de interés de la batería s_j en el intervalo de tiempo predeterminado At. La desviación de interés es una diferencia entre un promedio de la pluralidad de valores característicos incluidos en el conjunto de datos y el valor característico de la batería s.
En el punto de tiempo t, Dj[t] puede indicar la desviación de interés de la batería s_j en el punto de tiempo t. Haciendo referencia a las figuras 4 y 5, el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar que la desviación de interés Dj[tA] de la batería s_j en el punto de tiempo tA correspondiente al ciclo previo es igual a (|[tA]-Zj[tA]) y que la desviación de interés Dj[ts] de la batería s_j en el punto de tiempo ts correspondiente al ciclo actual es igual a (|[ts]-Zj[ts]).
Posteriormente, el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar una razón de desviación de la batería s_j. La razón de desviación es una razón de la desviación de interés con respecto a la desviación estándar. Haciendo referencia a las figuras 4 y 5, el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar que la razón de desviación de la batería s_j en el punto de tiempo tA es igual a Dj[tAj/a[tA] y que la razón de desviación de la batería s_j en el punto de tiempo ts es igual a Dj^sj/aPs].
Posteriormente, el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar un cambio de la razón de desviación de la batería B_j. En la memoria descriptiva, un cambio (o un aumento, una disminución) de una variable es una diferencia entre un valor del ciclo actual y un valor del ciclo previo. Por ejemplo, en el punto de tiempo tB, puede determinarse que el cambio en la razón de desviación de la batería B_j es igual a (Dj[tB]/a[tB]-Dj[U]/a[tA]).
Mientras tanto, independientemente de la operación de cálculo asociada con la razón de desviación y su cambio, el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar un cambio de referencia en el intervalo de tiempo predeterminado At basándose en un aumento en la energía acumulada usada en la carga/descarga del grupo de baterías BG. El aumento en la energía acumulada puede determinarse integrando la magnitud del valor de corriente de carga y la magnitud del valor de corriente de descarga medidas por el sensor 114 de corriente a lo largo del tiempo. Por ejemplo, cuando el valor de corriente de carga y el valor de corriente de descarga acumulados a lo largo del periodo de tiempo predeterminado At desde el punto de tiempo tA hasta el punto de tiempo tB son 10 A h (amperios-hora) y l5 A h, respectivamente, el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar (10+15) A h como aumento en la energía acumulada en el punto de tiempo tB.
El dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar una puntuación de uso del grupo de baterías BG basándose en el aumento en la energía acumulada determinado en el intervalo de tiempo predeterminado At. La puntuación de uso es un factor de degradación que tiene una correlación positiva con cada uno de la energía acumulada desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías BG y el tiempo transcurrido. Por ejemplo, puede usarse la siguiente ecuación 1 para determinar la puntuación de uso.
<Ecuación 1>
P [t] =P[ t —At]f (AE[ t \ ,At)
En la ecuación 1 anterior, t es el punto de tiempo actual (por ejemplo, tA), P[t-At] es la puntuación de uso del ciclo previo, AE[t] es el aumento en la energía acumulada, f(AE[t],At) es el aumento en la puntuación de uso y P[t] es la puntuación de uso del ciclo actual. Es decir, mediante la ecuación 1 anterior, la puntuación de uso del ciclo actual se determina sumando la puntuación de uso del ciclo previo y el aumento en la puntuación de uso. f(AE[t],At) puede adquirirse a partir de una función preestablecida para emitir un valor que tiene una correlación positiva con cada uno de AE[t] y At. Es decir, las siguientes ecuaciones 2 y 3 indican relaciones a modo de ejemplo de f(AE[t],At), AE[t] y At. <Ecuación 2>
En la ecuación 2 anterior, cada uno de W<1>y W<2>es un coeficiente preestablecido para tener un valor positivo.
<Ecuación 3>
f ( A E [ t ] ,A t ) =(AE[t]+W3) AtxW*XW5
En la ecuación 3 anterior, cada uno de W<3>, W<4>y W<5>es un coeficiente preestablecido para tener un valor positivo. El dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar el cambio de referencia basándose en la puntuación de uso del ciclo actual usando una función de conversion preestablecida para tener una correlación positiva con la puntuación de uso. Por ejemplo, puede usarse la siguiente ecuación 4 para determinar el cambio de referencia. <Ecuación 4>
En la ecuación 4 anterior, K[t] es el cambio de referencia en el punto de tiempo t y cada uno de U<1>y U2 es un coeficiente preestablecido para tener un valor positivo.
Cuando el cambio (o su valor absoluto) en la razón de desviación de la batería B en el punto de tiempo t es más grande que el cambio de referencia K[t], el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar que la batería B es defectuosa. Por ejemplo, cuando t = tB, (Dj[tB]/a[tB]-Dj[tA]/a[toJ) > K[t] o -(Dj[tB]/a[tB]-Dj[tA]/a[toJ) < -K[t], se determina que la batería B_j es defectuosa.
<Detección de defectos según la segunda realización>
En la segunda realización, del mismo modo que en la primera realización, el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar la desviación de interés de la batería B_j, la puntuación de uso P[t] del grupo de baterías BG y el aumento en la energía acumulada AE[t] en el intervalo de tiempo predeterminado At.
El dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar un coeficiente de referencia basándose en la puntuación de uso del ciclo actual usando la función de conversion preestablecida para tener una correlación positiva con la puntuación de uso. Por ejemplo, puede usarse la siguiente ecuación 5 para determinar el coeficiente de referencia.
<Ecuación 5>
En la ecuación 5 anterior, F[t] es el coeficiente de referencia en el punto de tiempo t y cada uno de Yi y Y2 es un coeficiente preestablecido para tener un valor positivo.
Cuando la desviación de interés (o su valor absoluto) de la batería B en el punto de tiempo t es más grande que el límite permisible como resultado de multiplicar el coeficiente de referencia F[t] por la desviación estándar |a[t], el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar que la batería B_j es defectuosa. Por ejemplo, cuando Dj[tB] > (F[tB]xa[tB]) o - Dj[tB] < -(F[tB]xa[tB]) a t = tB, se determina que la batería B_j es defectuosa.
Aunque la detección de defectos según las realizaciones primera y segunda tal como se describieron anteriormente se describe basándose en la batería B_j, habitualmente puede aplicarse a cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m. Es decir, el dispositivo 230 de análisis de datos puede determinar si cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m está defectuosa en el intervalo de tiempo predeterminado At mediante el método según la primera realización y/o la segunda realización.
Cuando el número de baterías defectuosas entre la pluralidad de baterías B_1~B_m es un número predeterminado o más, el dispositivo 230 de análisis de datos puede transmitir un mensaje de aviso al sistema 100 de gestión de baterías usando el dispositivo 210 de comunicación. En respuesta al mensaje de aviso, el sistema 100 de gestión de baterías puede cambiar el grupo de baterías BG desde un estado de ciclo hasta un estado dentro de calendario. El estado de ciclo puede ser de manera que el relé 20 se controle a un estado activado y el estado dentro de calendario puede ser de manera que el relé 20 se controle a un estado desactivado.
La figura 6 es un diagrama de flujo esquemático de un método de diagnóstico de baterías según la presente divulgación, la figura 7 es un diagrama de flujo esquemático de un procedimiento de detección de defectos según la primera realización para implementar S640 en la figura 6 y la figura 8 es un diagrama de flujo esquemático de un procedimiento de detección de defectos según la segunda realización para implementar S640 en la figura 6. El método de la figura 6 puede realizarse periódicamente en el intervalo de tiempo predeterminado At desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías BG.
Haciendo referencia a las figuras 1 a 6, en la etapa S600, el dispositivo 210 de comunicación recoge la señal de notificación transmitida por el sistema 100 de gestión de baterías.
En la etapa S610, el dispositivo 220 de procesamiento previo de datos actualiza los macrodatos que indican un historial de cambio del parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m basándose en la señal de notificación recogida. Es decir, el dispositivo 220 de procesamiento previo de datos gestiona los macrodatos extrayendo los datos requeridos para la detección de defectos de las baterías a partir de la señal de notificación en el intervalo de tiempo predeterminado At y los registra (acumula) en la base 221 de datos en una serie temporal.
En la etapa S620, el dispositivo 230 de análisis de datos extrae un conjunto de datos que incluye una pluralidad de valores característicos que indican el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m a partir de los macrodatos.
En la etapa S630, el dispositivo 230 de análisis de datos determina la información de dispersión del conjunto de datos. La información de dispersión puede incluir una desviación estándar y un promedio de la pluralidad de valores característicos incluidos en el conjunto de datos. La información de dispersión determinada periódicamente del conjunto de datos puede registrarse adicionalmente en la base 221 de datos como macrodatos.
En la etapa S640, el dispositivo 230 de análisis de datos determina si cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m está defectuosa basándose en la información de dispersión y la pluralidad de valores característicos.
Haciendo referencia a la figura 7, la etapa S640 según la primera realización incluye las etapas S710 a S750.
En la etapa S710, el dispositivo 230 de análisis de datos determina una desviación de interés de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m. La desviación de interés es una diferencia entre el promedio y el valor característico. Por ejemplo, la desviación de interés Dj[tB] de la batería B_j en el punto de tiempo tB es (|a[tB]-Zj[tB]).
En la etapa S720, el dispositivo 230 de análisis de datos determina una razón de desviación de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m, siendo la razón de desviación una razón de la desviación de interés con respecto a la desviación estándar. Por ejemplo, la razón de desviación de la batería B_j en el punto de tiempo te es Dj[ts]/a[tB]. En la etapa S730, el dispositivo 230 de análisis de datos determina un cambio en la razón de desviación de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m. Por ejemplo, el cambio en razón de desviación de la batería B_j en el punto de tiempo tB es (Dj[tB]/a[tB]-Dj[tA]/a[tA]).
En la etapa S740, el dispositivo 230 de análisis de datos determina un cambio de referencia P[t] basándose en el aumento en la energía acumulada AE[t] usada en la carga/descarga desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías BG (véanse las ecuaciones 1 a 4).
En la etapa S750, el dispositivo 230 de análisis de datos determina que cada batería que tiene un cambio en la razón de desviación más grande que el cambio de referencia es defectuosa entre la pluralidad de baterías B_1~B_m.
Haciendo referencia a la figura 8, la etapa S640 según la segunda realización incluye las etapas S810 a S840. En la etapa S810, el dispositivo 230 de análisis de datos determina una desviación de interés de cada una de la pluralidad de baterías B_1~B_m. La etapa S810 es la misma que la etapa S710 de la figura 7.
En la etapa S820, el dispositivo 230 de análisis de datos determina un coeficiente de referencia K[t] basándose en el aumento en la energía acumulada AE[t] usada en la carga/descarga desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías BG (véanse las ecuaciones 1 a 3 y 5).
En la etapa S830, el dispositivo 230 de análisis de datos determina un límite permisible multiplicando el coeficiente de referencia K[t] por la desviación estándar.
En la etapa S840, el dispositivo 230 de análisis de datos determina que cada batería que tiene una desviación de interés más grande que el límite permisible es defectuosa entre la pluralidad de baterías B_1~B_m.
En la etapa S650, el dispositivo 230 de análisis de datos transmite un mensaje de diagnóstico que incluye información de identificación de cada batería que se determina que es defectuosa entre la pluralidad de baterías B_1~B_m al sistema 100 de gestión de baterías usando el dispositivo 210 de comunicación.
Las realizaciones de la presente divulgación descritas anteriormente en el presente documento no se implementan únicamente a través del aparato y método, y pueden implementarse a través de programas que realizan funciones correspondientes a las configuraciones de las realizaciones de la presente divulgación o medios de registro que tienen los programas registrados en los mismos, y tal implementación puede lograrse fácilmente por los expertos en la técnica a partir de la divulgación de las realizaciones previamente descritas.
Si bien la presente divulgación se ha descrito anteriormente en el presente documento con respecto a un número limitado de realizaciones y dibujos, la presente divulgación no se limita a los mismos y resulta obvio para los expertos en la técnica que pueden realizarse a los mismos diversas modificaciones y cambios dentro de los aspectos técnicos de la presente divulgación y el alcance de las reivindicaciones adjuntas.
Adicionalmente, dado que los expertos en la técnica pueden realizar muchas sustituciones, modificaciones y cambios a la presente divulgación descrita anteriormente en el presente documento sin alejarse de los aspectos técnicos de la presente divulgación, la presente divulgación no está limitada por las realizaciones descritas anteriormente ni por los dibujos adjuntos, y algunas o la totalidad de las realizaciones pueden combinarse selectivamente para permitir diversas modificaciones. El alcance de la invención se define por las reivindicaciones.

Claims (1)

  1. REIVINDICACIONES
    Sistema (200) de diagnóstico de baterías para un bloque de baterías, en el que el bloque de baterías comprende un grupo de baterías (BG) que comprende una pluralidad de baterías conectadas en serie; y un sistema (100) de gestión de baterías eléctricamente acoplado a dos terminales de cada una de la pluralidad de baterías y configurado para transmitir una señal de notificación que indica un parámetro de batería de cada batería, comprendiendo el sistema de diagnóstico de baterías:
    un dispositivo (210) de comunicación configurado para recoger la señal de notificación a través de al menos una de una red cableada o una red inalámbrica;
    un dispositivo (220) de procesamiento previo de datos configurado para actualizar macrodatos que indican un historial de cambio del parámetro de batería de cada batería basándose en la señal de notificación; y un dispositivo (230) de análisis de datos configurado para extraer un conjunto de datos que incluye una pluralidad de valores característicos que indican el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías a partir de los macrodatos, determinar la información de dispersión del conjunto de datos y determinar si cada batería está defectuosa basándose en la información de dispersión y la pluralidad de valores característicos, en el que la información de dispersión incluye una desviación estándar y un promedio de la pluralidad de valores característicos, en el que el dispositivo de análisis de datos está configurado para:
    en un intervalo de tiempo predeterminado, para cada batería,
    determinar una razón de desviación, en el que la razón de desviación es una razón de una desviación de interés con respecto a la desviación estándar, y la desviación de interés es una diferencia entre el promedio y el valor característico, y
    determinar un cambio en la razón de desviación, y
    en el que el dispositivo de análisis de datos está configurado para:
    en el intervalo de tiempo predeterminado,
    determinar un cambio de referencia basándose en un aumento en la energía acumulada usada en la carga/descarga desde un tiempo de fabricación del grupo de baterías, y
    determinar que cada batería que tiene el cambio en la razón de desviación que es más grande que el cambio de referencia es defectuosa.
    Sistema (200) de diagnóstico de baterías según la reivindicación 1, en el que el dispositivo de análisis de datos está configurado para:
    en el intervalo de tiempo predeterminado,
    determinar una puntuación de uso basándose en el aumento en la energía acumulada, en el que la puntuación de uso es un factor de degradación que tiene una correlación positiva con un tiempo transcurrido desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías y la energía acumulada, y determinar el cambio de referencia correspondiente a la puntuación de uso usando una primera función de conversion que define una correlación positiva entre la puntuación de uso y el cambio de referencia.
    Sistema (200) de diagnóstico de baterías para un bloque de baterías, en el que el bloque de baterías comprende un grupo de baterías (BG) que comprende una pluralidad de baterías conectadas en serie; y un sistema (100) de gestión de baterías eléctricamente acoplado a dos terminales de cada una de la pluralidad de baterías y configurado para transmitir una señal de notificación que indica un parámetro de batería de cada batería, comprendiendo el sistema de diagnóstico de baterías:
    un dispositivo (210) de comunicación configurado para recoger la señal de notificación a través de al menos una de una red cableada o una red inalámbrica;
    un dispositivo (220) de procesamiento previo de datos configurado para actualizar macrodatos que indican un historial de cambio del parámetro de batería de cada batería basándose en la señal de notificación; y un dispositivo (230) de análisis de datos configurado para extraer un conjunto de datos que incluye una pluralidad de valores característicos que indican el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías a partir de los macrodatos, determinar la información de dispersión del conjunto de datos y determinar si cada batería está defectuosa basándose en la información de dispersión y la pluralidad de valores característicos,
    en el que la información de dispersión incluye una desviación estándar y un promedio de la pluralidad de valores característicos, en el que el dispositivo de análisis de datos está configurado para:
    en un intervalo de tiempo predeterminado, para cada batería,
    determinar una desviación de interés, en el que la desviación de interés es una diferencia entre el promedio y el valor característico, y
    en el que el dispositivo de análisis de datos está configurado para:
    en el intervalo de tiempo predeterminado,
    determinar un coeficiente de referencia basándose en un aumento en la energía acumulada usada en la carga/descarga desde un tiempo de fabricación del grupo de baterías, y
    determinar que cada batería que tiene la desviación de interés que es más grande que un límite permisible es defectuosa, siendo el límite permisible el coeficiente de referencia multiplicado por la desviación estándar.
    4. Sistema (200) de diagnóstico de baterías según la reivindicación 3, en el que el dispositivo de análisis de datos está configurado para:
    en el intervalo de tiempo predeterminado,
    determinar una puntuación de uso basándose en el aumento en la energía acumulada, en el que la puntuación de uso es un factor de degradación que tiene una correlación positiva con un tiempo transcurrido desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías y la energía acumulada, y determinar el coeficiente de referencia correspondiente a la puntuación de uso usando una segunda función de conversion que define una correlación positiva entre la puntuación de uso y el coeficiente de referencia.
    5. Sistema (200) de diagnóstico de baterías según la reivindicación 1 ó 3, en el que el dispositivo de análisis de datos está configurado para:
    en el intervalo de tiempo predeterminado,
    transmitir un mensaje de diagnóstico que incluye información de identificación de cada batería que se determina que es defectuosa entre la pluralidad de baterías al sistema de gestión de baterías usando el dispositivo de comunicación.
    6. Sistema (200) de diagnóstico de baterías según la reivindicación 1 ó 3, en el que el parámetro de batería es uno o un promedio ponderado de al menos dos de una tensión, una temperatura, un grado de hinchamiento, un estado de carga (SOC), un estado de salud (SOH), una resistencia interna o una tasa de autodescarga.
    7. Sistema de alimentación que comprende el sistema (200) de diagnóstico de baterías según una cualquiera de las reivindicaciones 1 a 6.
    8. Método de diagnóstico de baterías que es ejecutable en un intervalo de tiempo predeterminado por el sistema (200) de diagnóstico de baterías según una cualquiera de las reivindicaciones 1, 2, 5 ó 6, comprendiendo el método de diagnóstico de baterías:
    actualizar, por el sistema de diagnóstico de baterías, los macrodatos que indican el historial de cambio del parámetro de batería de cada batería basándose en la señal de notificación transmitida por el sistema de gestión de baterías;
    extraer, por el sistema de diagnóstico de baterías, el conjunto de datos que incluye la pluralidad de valores característicos que indican el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías a partir de los macrodatos;
    determinar, por el sistema de diagnóstico de baterías, la información de dispersión del conjunto de datos; y determinar, por el sistema de diagnóstico de baterías, si cada batería está defectuosa, basándose en la información de dispersión y la pluralidad de valores característicos, en el que la información de dispersión incluye una desviación estándar y un promedio de la pluralidad de valores característicos, en el que determinar si cada batería está defectuosa comprende:
    determinar la razón de desviación para cada batería, en el que la razón de desviación es una razón de la desviación de interés con respecto a la desviación estándar, y la desviación de interés es una diferencia entre el promedio y el valor característico;
    determinar el cambio en la razón de desviación para cada batería;
    determinar el cambio de referencia basándose en el aumento en la energía acumulada usada en la carga/descarga desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías; y
    determinar cada batería que tiene el cambio en la razón de desviación que es más grande que el cambio de referencia.
    Método de diagnóstico de baterías que es ejecutable en un intervalo de tiempo predeterminado por el sistema (200) de diagnóstico de baterías según una cualquiera de las reivindicaciones 3 a 6, comprendiendo el método de diagnóstico de baterías:
    actualizar, por el sistema de diagnóstico de baterías, los macrodatos que indican el historial de cambio del parámetro de batería de cada batería basándose en la señal de notificación transmitida por el sistema de gestión de baterías;
    extraer, por el sistema de diagnóstico de baterías, el conjunto de datos que incluye la pluralidad de valores característicos que indican el parámetro de batería de cada una de la pluralidad de baterías a partir de los macrodatos;
    determinar, por el sistema de diagnóstico de baterías, la información de dispersión del conjunto de datos; y determinar, por el sistema de diagnóstico de baterías, si cada batería está defectuosa, basándose en la información de dispersión y la pluralidad de valores característicos, en el que la información de dispersión incluye una desviación estándar y un promedio de la pluralidad de valores característicos, en el que determinar si cada batería está defectuosa comprende:
    determinar la desviación de interés para cada batería, en el que la desviación de interés es una diferencia entre el promedio y el valor característico;
    determinar el coeficiente de referencia basándose en el aumento en la energía acumulada usada en la carga/descarga desde el tiempo de fabricación del grupo de baterías; y
    determinar que cada batería que tiene la desviación de interés que es más grande que el límite permisible es defectuosa, siendo el límite permisible el coeficiente de referencia multiplicado por la desviación estándar.
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