董 偉

（1.純電動(dòng)轎車及關(guān)鍵零部件河南省工程實(shí)驗(yàn)室，三門峽 472000；2.三門峽職業(yè)技術(shù)學(xué)院，三門峽 472000）

動(dòng)力電池為電動(dòng)汽車直接提供能量來源，是電動(dòng)汽車的重要組成部分。動(dòng)力電池性能的優(yōu)劣將直接影響整車的性能，比能量決定了純電動(dòng)驅(qū)動(dòng)模式下的續(xù)航里程，比功率決定了整車的動(dòng)力性，如最大爬坡度和最大車速等[1]。動(dòng)力電池需要幾十個(gè)甚至幾千個(gè)電池單體串聯(lián)和并聯(lián)形成一串，以用于純電動(dòng)汽車，其中串聯(lián)會提高電池電壓，并聯(lián)會提高電池容量。特斯拉ModeL S純電動(dòng)汽車的最高電壓達(dá)400 V，總?cè)萘窟_(dá)84 kW·h，歸功于采用了超過7 000個(gè)單體電池。如果只有一個(gè)電池的性能達(dá)到性能要求，并不意味著成組后依然可以很好地應(yīng)用在純電動(dòng)汽車上。單體電池被制成電池組后，能量密度、循環(huán)壽命和安全性都會降低，電池組表現(xiàn)出來的特性將無法用類似單體電池的特性原理來衡量。此外，電動(dòng)汽車的工作環(huán)境和工作條件相對復(fù)雜，環(huán)境溫度和濕度、載荷量、氣壓、大氣腐蝕、振動(dòng)和沖擊、輸入和輸出功率的突然變化和靜態(tài)放置等方面的變化對動(dòng)力電池提出了挑戰(zhàn)。鋰離子電池的高成本和它們對濫用的抵抗力差，因此電池組的管理至關(guān)重要。濫用電池（如過度充電、過度放電和過熱）會導(dǎo)致電池壽命下降，嚴(yán)重時(shí)會導(dǎo)致安全事故。由于電池一致性的不同，成組鋰離子電池的問題突出。目前，成組鋰離子電池的安全問題成為鋰離子電池使用和管理中的一個(gè)緊迫問題。

1 電池管理系統(tǒng)主要監(jiān)測指標(biāo)

在電動(dòng)汽車中，電池管理系統(tǒng)（Battery Management System，BMS）在保障車輛安全運(yùn)行、優(yōu)化車輛管理策略、選擇充電模式以及降低運(yùn)營價(jià)格等方面發(fā)揮著重要作用。為了達(dá)到車輛的有效和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，延長電池的使用壽命，電池管理系統(tǒng)應(yīng)該具備以下功能。

1.1 實(shí)時(shí)采集電池系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)

采集電池組內(nèi)每個(gè)電池的終端電壓和溫度、充電和放電電流以及電池組總電壓的實(shí)時(shí)狀態(tài)。因?yàn)槭褂弥械拿總€(gè)電池的性能和狀態(tài)不一致，所以要監(jiān)測電池組內(nèi)每個(gè)電池的電壓、電流和溫度信息[2]。

1.2 確定電池的荷電狀態(tài)

準(zhǔn)確計(jì)算電池組的電池荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC），以便預(yù)測電動(dòng)汽車能量電池的SOC，即能量電池的SOC還剩多少比例。

1.3 故障診斷與報(bào)警

當(dāng)電池組溫度過高不能正常工作時(shí)，及時(shí)報(bào)警或形成相應(yīng)的管理動(dòng)作，確認(rèn)電池正常工作。

1.4 電池組的熱平衡管理

電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)是電池管理系統(tǒng)的一個(gè)組成部分，作用是通過風(fēng)扇和熱阻加熱裝置等冷卻系統(tǒng)將電池溫度保持在傳統(tǒng)的工作溫度范圍內(nèi)。例如：北汽EV200通過熱敏電阻（Positive Temperature Coefficient，PTC）預(yù)熱設(shè)施電池；Prius通過冷卻鼓風(fēng)機(jī)冷卻高壓電池。電池組的溫度通常不超過傳統(tǒng)的范圍[3]。

1.5 一致性補(bǔ)償

一旦電池之間出現(xiàn)差異，需要有一定的措施來補(bǔ)償，以確保電池組的性能，并且確定性能不佳的電池的位置，以便進(jìn)行維修和更換。充電補(bǔ)償是最常用的，設(shè)計(jì)了一個(gè)旁路分流電路，以確認(rèn)每一個(gè)電池都是完全充電的，以減輕電池老化進(jìn)度，延長電池的使用壽命[4]。

1.6 通過總線實(shí)現(xiàn)各檢測模塊和中央處理單元的通信

在新能源汽車上實(shí)施電池管理的問題和關(guān)鍵在于如何建立一個(gè)正確的數(shù)字模型，以支持收集到的電池電壓、溫度和充放電電流的正確值，即準(zhǔn)確估計(jì)電動(dòng)汽車動(dòng)力電池的SOC狀態(tài)[5]。

在上述BMS功能中，本文重點(diǎn)關(guān)注電池荷電狀態(tài)估算。

2 電池荷電狀態(tài)估算研究

2.1 電池SOC估算方法分析

常見的電池SOC估算方法有放電法、開路電壓法、安時(shí)積分法、卡爾曼濾波法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法[6]。

2.1.1 放電法

在一個(gè)特定的溫度下，電池以恒定的電流放電，直到電池的端電壓達(dá)到最低值。在這個(gè)溫度和電流下，放電容量是電流和時(shí)間的乘積，SOC值是放電容量占電池額定容量的比值。

2.1.2 開路電壓法

開路電壓法主要是用電池組的開路電壓計(jì)算SOC的大小。開路電壓技術(shù)在估計(jì)單體電池單元方面比電池組更準(zhǔn)確，但是不適合有個(gè)體差異大的電池組。

2.1.3 安時(shí)積分法

這種技術(shù)是電池管理系統(tǒng)中最常用的估計(jì)SOC的方法。它不需要考慮電池模型，但是不可避免會產(chǎn)生誤差，特別是SOC估計(jì)誤差會隨著時(shí)間的推移積累，因此必須對SOC進(jìn)行修正。

2.1.4 卡爾曼濾波法

卡爾曼濾波法的核心是依靠已建立的電池狀態(tài)模型，采用卡爾曼濾波原理，以電池的工作電流、電壓和溫度等為狀態(tài)公式得到實(shí)時(shí)的SOC估計(jì)值，從而得到估計(jì)誤差。需要注意的是，由于電池的動(dòng)態(tài)模擬模型不是線性的，卡爾曼濾波規(guī)則通常需要對電池的動(dòng)態(tài)模擬進(jìn)行一些處理，以便更準(zhǔn)確地估計(jì)電池SOC，這種技術(shù)被命名為擴(kuò)展卡爾曼濾波規(guī)則。

2.1.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

電池具有非線性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的并行結(jié)構(gòu)和大腦可以用來估計(jì)SOC。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的缺點(diǎn)是需要大量的參考數(shù)據(jù)，估計(jì)誤差受參考數(shù)據(jù)和方法的影響很大[7]。

2.2 OCV-SOC曲線及關(guān)系式的確定

常見的用來表達(dá)SOC-OCV的數(shù)學(xué)關(guān)系包括Shepherd公式、Unnewehr universal公式及Nernst公式等。

Shepherd公式：

Unnewehr universal公式：

Nernst公式：

上面3種公式只能對應(yīng)部分情況下的SOC-OCV關(guān)系。針對這種情況，Gregory L.Plett將上述3種公式整合為一個(gè)數(shù)學(xué)模型：

2.3 SOC迭代算法理論分析和算法流程

由Thevenin等效電路模型，可知：

將等效電路模型公式進(jìn)行等效變換后，可得：

聯(lián)立解得離散狀態(tài)SOC為：

SOC估算的流程如圖1所示。

2.4 SOC估算測試實(shí)驗(yàn)

參考電池取SOC=0.5的電池，由參考電池在低電流下放電為模擬平衡條件，因此SOC的計(jì)算采用安培-時(shí)間-電流法。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)SOC的初始值通過一次迭代逐位接近真實(shí)值時(shí)，初始值高，后期誤差較大，初始值低，后期誤差較小，但誤差大致保持在較低區(qū)間，滿足SOC估算的指標(biāo)要求。

圖1 SOC迭代法框圖

3 結(jié)語

良好的電池管理技術(shù)可以達(dá)到觀察電池參數(shù)、估計(jì)電池狀態(tài)、保證電池使用安全以及避免循環(huán)壽命快速衰減的目的，使電池在實(shí)際使用過程中達(dá)到安全、高效、耐用的效果。本項(xiàng)目對電池管理系統(tǒng)中的荷電狀態(tài)估算技術(shù)進(jìn)行研究，單體電池的荷電狀態(tài)可以通過考慮均衡電流的SOC迭代算法規(guī)則計(jì)算出來。對設(shè)計(jì)的均衡電路和SOC估算分別進(jìn)行運(yùn)行測試，對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)果表明該電池管理系統(tǒng)可以達(dá)到預(yù)期的技術(shù)指標(biāo)。

在電動(dòng)汽車動(dòng)力電池管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究中，SOC估計(jì)的準(zhǔn)確性可以達(dá)到預(yù)期效果，但誤差率仍有進(jìn)一步降低的空間。在未來的估算算法程序中，將重點(diǎn)研究如何在程序算法復(fù)雜度、實(shí)時(shí)應(yīng)用需求和SOC估算精度之間取得更好的平衡。