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電動(dòng)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)化BMS關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)

2020-11-23 01:58于如興楊曉華張桂華韓強(qiáng)劉婷盧凱
汽車(chē)實(shí)用技術(shù) 2020年20期
關(guān)鍵詞:電動(dòng)汽車(chē)關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展

于如興 楊曉華 張桂華 韓強(qiáng) 劉婷 盧凱

摘 要:我國(guó)的BMS產(chǎn)業(yè)隨著新能源汽車(chē)的快速發(fā)展取得了一定成果,文章概述了電池管理系統(tǒng)(BMS)產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況,詳細(xì)介紹了電池狀態(tài)估算、充放電管理及熱管理關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀。最后,展望了BMS未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞:電動(dòng)汽車(chē);BMS;關(guān)鍵技術(shù);發(fā)展

中圖分類(lèi)號(hào):U463.63 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ?文章編號(hào):1671-7988(2020)20-17-03

Abstract: China's BMS industry has achieved some results with the rapid development of new energy vehicles, this paper summarizes the development of battery management system (BMS) industry, battery status estimation, Charge and discharge management and Battery thermal management technology were introduced in detail. Finally, the future development trend of BMS is prospected.

Keywords: Electric Vehicle; BMS; Key Technology; Development

CLC NO.: U463.63 ?Document Code: A ?Article ID: 1671-7988(2020)20-17-03

前言

近年來(lái),在我國(guó)新能源汽車(chē)政策的激勵(lì)下,在各車(chē)企加大研發(fā)投入、積極轉(zhuǎn)型的行業(yè)背景下,新能源汽車(chē)產(chǎn)業(yè)得到了快速的發(fā)展,從2012年的“全國(guó)示范電動(dòng)車(chē)1萬(wàn)輛”,到2019年的全年銷(xiāo)售新能源汽車(chē)120萬(wàn)輛,增長(zhǎng)速度全球第一。電動(dòng)汽車(chē)成本占比最大的部件當(dāng)屬動(dòng)力電池系統(tǒng),而動(dòng)力電池系統(tǒng)的核心技術(shù)則是BMS[1],BMS(電池管理系統(tǒng))作為電控系統(tǒng)中的重要部分,肩負(fù)著信息采集、參數(shù)估算、電池均衡及充電管理等功能。

BMS技術(shù)隨著新能源汽車(chē)的發(fā)展也有了較大提升,且前沿技術(shù)及理論也取得了諸多成果,但產(chǎn)業(yè)化的BMS在電池安全、參數(shù)估算及電池均衡等方面還存在諸多不足,需要進(jìn)一步提升。

1 產(chǎn)業(yè)化BMS發(fā)展概況

1.1 BMS產(chǎn)業(yè)區(qū)域及主體分布

我國(guó)目前涉及BMS產(chǎn)業(yè)的企業(yè)有近百家,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈,但技術(shù)領(lǐng)先的只有數(shù)家,且技術(shù)優(yōu)勢(shì)明顯,BMS企業(yè)主要分布在廣東及長(zhǎng)江三角洲一帶,占比約60%;與此同時(shí),BMS生產(chǎn)主體主要分為動(dòng)力電池企業(yè)、整車(chē)企業(yè)及第三方企業(yè)三大部分,如圖1所示在數(shù)量上動(dòng)力電池企業(yè)及第三方企業(yè)BMS市場(chǎng)占比最大,實(shí)力較強(qiáng)的整車(chē)企業(yè)才會(huì)涉足BMS產(chǎn)業(yè)。優(yōu)質(zhì)BMS主要集中在少數(shù)動(dòng)力電池企業(yè)中,如CATL、比亞迪、惠州億能、微宏,它們的差距主要體現(xiàn)在可靠性、數(shù)據(jù)估算、失效保護(hù)等方面[3]。

1.2 BMS產(chǎn)業(yè)規(guī)模

BMS產(chǎn)業(yè)下游一般包括消費(fèi)電子、動(dòng)力電池及儲(chǔ)能三大領(lǐng)域,2016年以前消費(fèi)電子產(chǎn)業(yè)持續(xù)增長(zhǎng),消費(fèi)類(lèi)BMS占比最高;但在新能源汽車(chē)產(chǎn)量及對(duì)動(dòng)力電池“安全+高能”的要求下,高效能的動(dòng)力電池BMS愈發(fā)受到重視,其在動(dòng)力電池中的成本占比也將進(jìn)一步提高,這將使得2020年我國(guó)動(dòng)力電池BMS市場(chǎng)規(guī)??蛇_(dá)200億元,復(fù)合增長(zhǎng)率27%,2025年更可望突破500億元的規(guī)模,如圖2所示。

1.3 BMS技術(shù)架構(gòu)

早在2004年,我國(guó)便有企業(yè)開(kāi)始了BMS的研發(fā)生產(chǎn),第一代產(chǎn)品普遍采用分立元器件形式,集成度較低,使用量少;最成功的的當(dāng)屬第二代BMS,采用集成IC+CAN通訊的方式,其信息傳遞量大、可靠性好,成為目前裝車(chē)量最多的架構(gòu);但隨著降成本的需要,2018年以來(lái),越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始切換第三代產(chǎn)品,即集成IC+菊花鏈通訊,有效地降低了成本,成為當(dāng)下BMS的主流架構(gòu)[4]。

2 BMS關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀

2.1 電池狀態(tài)估算

2.1.1 SOC估算

電池剩余電量SOC估算是BMS最重要和最有難度的,電動(dòng)車(chē)使用過(guò)程中的非線性變化使得估算更加困難。通過(guò)多年的技術(shù)發(fā)展,電池參數(shù)采集及算法都有了一定提升,當(dāng)前電壓采集精度可達(dá)±3-5mV,采樣周期20-50ms;電流精度可達(dá)±0.5%,采樣頻率可達(dá)100-1000次/秒,電流與電壓的高度同步采樣為高精度的電池估算提供了先決條件。

電池SOC常見(jiàn)的估算方法有開(kāi)路電壓法、內(nèi)阻法和安時(shí)積分法。開(kāi)路電壓法簡(jiǎn)單易行、精度較高,但易受電流影響,磷酸鐵鋰電池不宜單方面使用;安時(shí)積分法計(jì)算簡(jiǎn)單,但電流積分容易產(chǎn)生累積誤差;電池內(nèi)阻法在放電末期具有較高精度和適應(yīng)性,但內(nèi)阻與SOC關(guān)系較為復(fù)雜,影響因素多,不宜單獨(dú)使用。因此,國(guó)內(nèi)主流傳統(tǒng)計(jì)算方法一般采用安時(shí)積分與開(kāi)路電壓相結(jié)合的方法。

近幾年,SOC新型算法主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、卡爾曼濾波法等,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法適應(yīng)性較好,適合各類(lèi)電池,但需要較多的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)訓(xùn)練,運(yùn)算量大,需要強(qiáng)大的芯片做支撐;卡爾曼濾波法計(jì)算精度高,可獲得實(shí)時(shí)估算誤差,但二階以上模型運(yùn)算量大。新型算法應(yīng)用后,采用傳統(tǒng)估算與新型估算相結(jié)合的方法可使SOC估算更準(zhǔn)確,如傳統(tǒng)估算法+卡爾曼濾波法計(jì)算精度更高,安時(shí)積分法+卡爾曼濾波法可以解決偏差矯正難題。

2.1.2 SOH估算

SOH可以表述為電池健康狀態(tài),即電池可放出的容量與電池出廠初始容量的比值,反映了當(dāng)前的性能與正常設(shè)計(jì)指標(biāo)的偏離程度,當(dāng)前各BMS廠家均推出了自己的SOH估算功能,但做的較好的也只有10%左右的精度[5]。

SOH的計(jì)算方法主要有兩大類(lèi),第一是以實(shí)驗(yàn)測(cè)量的方法進(jìn)行計(jì)算,但不適用于整車(chē)使用;第二是以不同算法為基礎(chǔ)建立自適應(yīng)模型進(jìn)行估算,這種方法更適合在整車(chē)推廣使用。常用的算法主要有遺傳算法、模糊邏輯系統(tǒng)、擴(kuò)展卡爾曼濾波法,因技術(shù)發(fā)展遲滯,目前僅處于研發(fā)推廣階段。

2.2 電池充放電管理

電池管理系統(tǒng)的管理依據(jù)源于電池化學(xué)特性,將電池電化學(xué)特性參數(shù)轉(zhuǎn)化為BMS能夠識(shí)別的電學(xué)外特性,作為電池管理的依據(jù)。動(dòng)力電池最不穩(wěn)定的狀態(tài)就是放電和充電狀態(tài),電動(dòng)車(chē)近一半的著火事故都發(fā)生在車(chē)輛充電過(guò)程中,現(xiàn)階段的電池充放電管理技術(shù)越發(fā)深入細(xì)化,如比亞迪立足電芯、模組、PACK及系統(tǒng)四大維度的控制管理模式可以較好實(shí)現(xiàn)細(xì)化管理,實(shí)現(xiàn)更安全更有效的充電管理,當(dāng)前技術(shù)發(fā)展也是朝著智能化、安全化、精細(xì)化的方向發(fā)展。

2.3 電池?zé)峁芾砑夹g(shù)

鋰電池的性能受溫度的影響較大,過(guò)高的溫度會(huì)影響電池晶格結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性,縮短電池使用壽命,過(guò)低的環(huán)境溫度會(huì)降低電芯材料的活性,降低了電池的可用容量及效率,因此,電池?zé)峁芾戆穗姵氐纳岷图訜醿纱蠊δ堋?/p>

電池散熱一般采用自然冷卻、風(fēng)冷或液冷的方式進(jìn)行,如表1所示,前期出于成本及技術(shù)的限制,動(dòng)力電池一般采用自然冷卻和風(fēng)冷的方式,但隨著市場(chǎng)電池衰減問(wèn)題的爆發(fā)以及液冷技術(shù)的發(fā)展,目前絕大多數(shù)的動(dòng)力電池采用液冷的方式,這在較大程度上能有效提高電池的使用壽命及性能[6,7]。

動(dòng)力電池制冷一般采用冷卻系統(tǒng)與整車(chē)空調(diào)高度集成的方式,再通過(guò)智能控制系統(tǒng)適時(shí)分配制冷劑,既實(shí)現(xiàn)了電池和乘客區(qū)的制冷需求,也滿足了整車(chē)節(jié)能的需要。動(dòng)力電池加熱則多采用PTC或加熱膜的方式直接給電芯加熱,加熱效率可達(dá)0.5℃/min,相對(duì)于液冷加熱來(lái)說(shuō)效率更高、更節(jié)能。對(duì)于ACB、高頻脈沖等新型加熱方式來(lái)說(shuō),效率雖高,但技術(shù)尚待研究。

3 BMS發(fā)展趨勢(shì)

相對(duì)于燃油車(chē)的ECU及整車(chē)控制器,BMS的技術(shù)還不完善,雖然BMS已經(jīng)從單純的監(jiān)控系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成了管理系統(tǒng),但在參數(shù)采集、參數(shù)估算以及安全控制方面仍需繼續(xù)提升,除此之外,未來(lái)的BMS還會(huì)朝著如下的技術(shù)方向發(fā)展:

(1)未來(lái)的時(shí)代屬于大數(shù)據(jù),未來(lái)的BMS更是可以基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行多方位的數(shù)據(jù)監(jiān)控與對(duì)比,來(lái)提升自身的狀態(tài)參數(shù)評(píng)估能力,電池安全管理能力及熱管理能力。

(2)隨著多核高性能處理器硬件的普及,未來(lái)的BMS可以采用更為復(fù)雜的模型進(jìn)行整體提升,能夠完成復(fù)雜的底層驅(qū)動(dòng)及超高計(jì)算量的上層運(yùn)算,實(shí)現(xiàn)超級(jí)BMS技術(shù)。

(3)有了強(qiáng)大的硬件和算法的支撐,外加云數(shù)據(jù)和深度自學(xué)習(xí)功能,使人工智能BMS成為現(xiàn)實(shí),不僅能提高電池系統(tǒng)整體安全性,還可以減少智能化零部件的開(kāi)發(fā)周期和資金。

(4)出于成本和技術(shù)的考慮,目前電池均衡多數(shù)采用被動(dòng)式均衡,但未來(lái)還是朝著主動(dòng)式均衡的技術(shù)路線發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 何忠霖.純電動(dòng)汽車(chē)鋰離子電池管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀分析.汽車(chē)零部件[J].2019:71-76.

[2] 朱剛.電動(dòng)汽車(chē)電池管理系統(tǒng)(BMS)現(xiàn)狀分析. 通信電源技術(shù)[J].2016:156-157.

[3] 楊文榮.基于菊花鏈結(jié)構(gòu)電池管理芯片的級(jí)聯(lián)通訊.電子測(cè)量技術(shù)[J].2012:90-94.

[4] 梁榮榮.基于產(chǎn)業(yè)化電動(dòng)車(chē)電池SOH估算方法研究.汽車(chē)實(shí)用技術(shù)[J].2018:17+36.

[5] 張松林.動(dòng)力電池低溫特性對(duì)電動(dòng)汽車(chē)性能影響分析.機(jī)電工程技術(shù)[J].2020:59-60+128.

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