董 偉

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

動力電池為電動汽車直接提供能量來源，是電動汽車的重要組成部分。動力電池性能的優(yōu)劣將直接影響整車的性能，比能量決定了純電動驅(qū)動模式下的續(xù)航里程，比功率決定了整車的動力性，如最大爬坡度和最大車速等[1]。動力電池需要幾十個甚至幾千個電池單體串聯(lián)和并聯(lián)形成一串，以用于純電動汽車，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純電動汽車的最高電壓達400 V，總?cè)萘窟_84 kW·h，歸功于采用了超過7 000個單體電池。如果只有一個電池的性能達到性能要求，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，嚴重時會導(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緊迫問題。

1 電池管理系統(tǒng)主要監(jiān)測指標

在電動汽車中，電池管理系統(tǒng)（Battery Management System，BMS）在保障車輛安全運行、優(yōu)化車輛管理策略、選擇充電模式以及降低運營價格等方面發(fā)揮著重要作用。為了達到車輛的有效和經(jīng)濟運行，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 實時采集電池系統(tǒng)運行狀態(tài)參數(shù)

采集電池組內(nèi)每個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時狀態(tài)。因為使用中的每個電池的性能和狀態(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)

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

1.3 故障診斷與報警

當(dāng)電池組溫度過高不能正常工作時，及時報警或形成相應(yīng)的管理動作，確認電池正常工作。

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 一致性補償

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

1.6 通過總線實現(xiàn)各檢測模塊和中央處理單元的通信

在新能源汽車上實施電池管理的問題和關(guān)鍵在于如何建立一個正確的數(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，即準確估計電動汽車動力電池的SOC狀態(tài)[5]。

在上述BMS功能中，本文重點關(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到最低值。在這個溫度和電流下，放電容量是電流和時間的乘積，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算SOC的大小。開路電壓技術(shù)在估計單體電池單元方面比電池組更準確，但是不適合有個體差異大的電池組。

2.1.3 安時積分法

這種技術(shù)是電池管理系統(tǒng)中最常用的估計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估計誤差會隨著時間的推移積累，因此必須對SOC進行修正。

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)公式得到實時的SOC估計值，從而得到估計誤差。需要注意的是，由于電池的動態(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態(tài)模擬進行一些處理，以便更準確地估計電池SOC，這種技術(shù)被命名為擴展卡爾曼濾波規(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SOC。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的缺點是需要大量的參考數(shù)據(jù)，估計誤差受參考數(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估算測試實驗

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的計算采用安培-時間-電流法。實驗發(fā)現(xiàn)，當(dāng)SOC的初始值通過一次迭代逐位接近真實值時，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)可以達到觀察電池參數(shù)、估計電池狀態(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，使電池在實際使用過程中達到安全、高效、耐用的效果。本項目對電池管理系統(tǒng)中的荷電狀態(tài)估算技術(shù)進行研究，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)則計算出來。對設(shè)計的均衡電路和SOC估算分別進行運行測試，對實驗數(shù)據(jù)進行處理，結(jié)果表明該電池管理系統(tǒng)可以達到預(yù)期的技術(shù)指標。

在電動汽車動力電池管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的研究中，SOC估計的準確性可以達到預(yù)期效果，但誤差率仍有進一步降低的空間。在未來的估算算法程序中，將重點研究如何在程序算法復(fù)雜度、實時應(yīng)用需求和SOC估算精度之間取得更好的平衡。