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[EVGOBACK 硬件周邊] | 量產(chǎn)新能源汽車關(guān)鍵零部件開放展出 [展會(huì)] | 亞洲新能源汽車超級(jí)盛會(huì):Auto Cne2017第三屆北京國際城市新能源車輛展備火熱招展中 注：本文素材來源于網(wǎng)絡(luò)以及《科技導(dǎo)報(bào)》雜志。由新能源前線 正則 編輯整理 特斯拉電動(dòng)汽車之所以成為業(yè)內(nèi)佼佼者，一定程度上得益于強(qiáng)大的電池管理系統(tǒng)。只有對(duì)復(fù)雜而繁多的電池組進(jìn)行有效的控制與管理，才能突破電動(dòng)汽車推廣普及的瓶頸。一起來看看電池管理系統(tǒng)如何工作。 1 電池管理系統(tǒng)（BMS）定義 鋰離子電池的安全工作區(qū)域如圖1所示。BMS的主要任務(wù)是保證電池系統(tǒng)的設(shè)計(jì)性能：1）安全性；；2）耐久性；3）動(dòng)力性。 圖1 鋰離子電池安全工作區(qū)域示意 BMS軟硬件的基本框架如圖2所示，應(yīng)該具有的功能：1）電池參數(shù)檢測。2）電池狀態(tài)估計(jì)。3）在線故障診斷。4）電池安全控制與報(bào)警。5）充電控制。6）電池均衡。7）熱管理。8）網(wǎng)絡(luò)通訊。9）信息存儲(chǔ)。10）電磁兼容。 圖2 車用BMS 軟硬件基本框架 2 電池管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù) 2.1 電池管理系統(tǒng)對(duì)傳感器信號(hào)的要求 2.1.1 單片電壓采集精度 一般地，為了安全監(jiān)控，電池組中的每串電池電壓都需要采集。不同的體系對(duì)精度的要求不一樣。 圖3 單體電池OCV曲線及其電壓采集精度要求 對(duì)于LMO/LTO電池，單體電壓采集精度只需達(dá)到10 mV。對(duì)于LiFePO4/C電池，單體電壓采集精度需要達(dá)到1mV左右。但目前單體電池的電壓采集精度多數(shù)只能達(dá)到5 mV。 2.1.2 采樣頻率與同步 電池系統(tǒng)信號(hào)有多種，而電池管理系統(tǒng)一般為分布式，信號(hào)采集過程中，不同控制子板信號(hào)會(huì)存在同步問題，會(huì)對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測算法產(chǎn)生影響。設(shè)計(jì)BMS時(shí)，需要對(duì)信號(hào)的采樣頻率和同步精度提出相應(yīng)的要求。 2.2 電池狀態(tài)估計(jì) 電池各種狀態(tài)估計(jì)之間的關(guān)系如圖4所示。電池溫度估計(jì)是其他狀態(tài)估計(jì)的基礎(chǔ)。 圖4 電池管理系統(tǒng)算法框架 2.2.1 電池溫度估計(jì)及管理 溫度對(duì)電池性能影響較大，目前一般只能測得電池表面溫度，而電池內(nèi)部溫度需要使用熱模型進(jìn)行估計(jì)。根據(jù)估計(jì)結(jié)構(gòu)對(duì)電池進(jìn)行熱管理。 圖5 電池內(nèi)部溫度估計(jì)流程 2.2.2 荷電狀態(tài)（SOC）估計(jì) SOC算法主要分為單一SOC算法和多種單一SOC算法的融合算法。單一SOC算法包括安時(shí)積分法、開路電壓法、基于電池模型估計(jì)的開路電壓法、其他基于電池性能的SOC估計(jì)法等。融合算法包括簡單的修正、加權(quán)、卡爾曼濾波以及滑模變結(jié)構(gòu)方法等。 卡爾曼濾波等基于電池模型的SOC估計(jì)方法精確可靠，是目前的主流方法。 2.2.3 健康狀態(tài)（SOH）估計(jì) SOH是指電池當(dāng)前的性能與正常設(shè)計(jì)指標(biāo)的偏離程度。圖6為電池性能衰減原理簡單示意圖。目前SOH估計(jì)方法主要分為耐久性經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)法和基于電池模型的參數(shù)辨識(shí)方法。 圖6 鋰離子電池雙水箱模型 2.2.4 功能狀態(tài)（SOF）估計(jì) 估計(jì)電池SOF可以簡單認(rèn)為是在估計(jì)電池的最大可用功率。常用的SOF估計(jì)方法可以分為基于電池MAP圖的方法和基于電池模型的動(dòng)態(tài)方法兩大類。 2.2.5 剩余能量（RE）或能量狀態(tài)（SOE）估計(jì) RE或SOE是電動(dòng)汽車剩余里程估計(jì)的基礎(chǔ)，與百分?jǐn)?shù)的SOE相比，RE在實(shí)際的車輛續(xù)駛里程估計(jì)中的應(yīng)用更為直觀。 圖7 電池剩余能量（RE）示意 圖8是一種適用于動(dòng)態(tài)工況的電池剩余放電能量精確預(yù)測方法EPM（energy prediction method）。 圖8 電池剩余放電能量預(yù)測方法（EPM）結(jié)構(gòu) 2.2.6 故障診斷及安全狀態(tài)（SOS）估計(jì) 故障診斷是保證電池安全的必要技術(shù)之一。安全狀態(tài)估計(jì)屬于電池故障診斷的重要項(xiàng)目之一，BMS可以根據(jù)電池的安全狀態(tài)給出電池的故障等級(jí)。 2.2.7 充電控制 充電析鋰是影響電池壽命的主因，目前對(duì)于析鋰的機(jī)理已經(jīng)有了研究，基于析鋰狀態(tài)識(shí)別的充電管理將是今后的主要研究方向，應(yīng)在保證電池負(fù)極不發(fā)生析鋰情況下，盡可能增大充電電流，縮短充電時(shí)間。 2.2.8 電池一致性與均衡管理 單體電池的不一致性將最終影響電池組的壽命，主要是由單體電池容量衰減差異（不可恢復(fù)）和荷電量差異兩者造成。后者可以通過均衡方法來補(bǔ)償。 電池均衡算法分為基于電壓一致的均衡策略、基于SOC一致的均衡策略和基于剩余充電電量的均衡策略。最后一種均衡算法約束較寬、效率較高（圖9）。 圖9 基于剩余充電容量的耗散式均衡的示意 3 結(jié)論 鋰離子電池管理系統(tǒng)的基本研究方法為： 1）對(duì)鋰離子電池機(jī)理進(jìn)行研究，深入了解電池性能演變過程； 2）對(duì)鋰離子電池性能進(jìn)行測試研究，確定影響電池性能的主次因素及規(guī)律； 3）采用基于機(jī)理、半經(jīng)驗(yàn)或經(jīng)驗(yàn)的建模方法，建立電池管理系統(tǒng)可實(shí)際應(yīng)用的電池系統(tǒng)模型； 4）在運(yùn)行過程中，根據(jù)可采集的數(shù)據(jù)，采用在線或離線識(shí)別電池系統(tǒng)參數(shù)，估計(jì)出電池狀態(tài)（SOC、SOH、SOF、SOE 及故障），并通過網(wǎng)絡(luò)通知整車控制器，保證車輛安全可靠運(yùn)行。
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