大规模储能用锂离子电池管理系统

许守平，侯朝勇，胡娟，汪奂伶

(中国电力科学研究院，北京市 100192)

大规模储能用锂离子电池管理系统

许守平，侯朝勇，胡娟，汪奂伶

(中国电力科学研究院，北京市 100192)

锂离子电池因其性能优异在高电压大容量的储能系统得到了广泛的应用，但锂离子电池单体容量过大，充放电过程中易产生高温，诱发不安全因素，必须采用锂离子电池管理系统来维护电池安全运行，并延长电池循环寿命。根据锂离子电池在储能系统中的特性，提出了一种新型的分层管理的储能用锂离子电池管理系统，详细论述了每层的结构和功能，并着重介绍了整个锂离子电池管理系统的主要功能，特别是单体电池数据采集功能、电池状态估计功能和均衡管理功能，并对各自的实验策略进行了实验验证。实验结果验证了该种管理系统能满足现实储能系统的需要，实现了锂离子电池的高精度状态估计和高效均衡功能。

储能系统；电池管理系统；数据采集；状态估计；均衡管理

0 引 言

随着风电和光伏发电等新能源发展规模的不断扩大，通过对电力进行存储和传输来实现电网的智能化，将是能源体系的优化趋势。目前，电力存储的主要介质是电化学电池，储能系统对电池性能的要求是大容量、长寿命、快速响应和可涓流充电，而锂离子电池由于具有较高的能量密度比和功率密度比、良好的充放电效率和灵活的成组方式，可满足目前电力系统中的大规模储能要求，已成为大容量储能研究的重点。近年来，国内外已建设了许多大容量锂离子电池储能系统示范工程和电站[1]。

然而，锂离子电池由于本身的固有特性，具有明显的非线性、不一致性和时变特性，其在长期充放电过程中易受各单体电池间充电接受能力、自放电率和容量衰减速率等的影响，造成电池之间的离散性加大，性能衰减加剧，进而有可能会产生威胁安全的严重后果[2]。因此，必须设计电池管理系统来对锂离子电池进行有效管理，以保证电池的安全和可控运行。

目前，国外的电池管理系统已经进入实际应用阶段，技术也比较成熟，文献[2-3]对此进行了详细的阐述，但大都集中在电动汽车的动力电池应用上。国内的电池管理技术还正处于起步阶段，研究还不够成熟，性能不够理想，主要表现为功能简单、稳定性差、控制灵敏度不高，漏报警和误报警现象时有发生[4-5]。但由于先期的市场需求已经打开，国内对电池管理系统研究也越来越重视，也诞生了一些电池监控和管理的研究成果，如文献[6-8]主要是在跟踪国外电池管理算法，而且大都集中在某一个特性上，对于整个储能系统的电池管理研究几乎还都处在探索阶段。

为了更加适合储能系统本身使用环境的需要，本文提出了一种进行分层管理的锂离子电池管理系统，该系统主要分为3层结构，每层都有自身的结构特点和独有功能，通过相互配合来完成对整个储能系统中的锂离子电池的管理和控制，并实现单体电池的高精度采集、高精度的电池状态估计和高效均衡功能。

1 储能用锂离子电池管理系统结构

储能用锂离子电池所需电池数量巨大，通常由成千上万节单体电池通过串、并联形式组成电池系统来满足多种功能，储能系统的基本拓扑结构如图1所示。

储能用锂离子电池的应用场合不如电动汽车恶劣，根据储能的需要大都是浅充、浅放，但出于体积、安全和有利于维护的考虑，电池组一般也是分成几个串、并联的模块。将单体电池经过串、并联组成电池箱，每个电池箱配有1个电池监控单元(battery management unit，BMU)，几个BMU组成1个子电池系统管理单元(slave battery management unit，SBMU)，根据储能容量的需要，再由适当数量的SBMU组成1个主电池系统管理单元(master battery management unit，MBMU)，并配备就地监控系统、高压检测和绝缘监测模块等其他所需的模块，这些模块共同构成电池管理系统(battery management system，BMS)。BMS的结构如图2所示。

BMU的主要功能是对电池箱的电压和温度进行检测，经过处理后将其传输给SBMU，并对电池箱内的电池进行均衡管理；同时，BMU还要根据电池箱内的温度，对本箱电池进行热管理，当电池温度超过最优工作温度区间或电池温差大时，开启风机，对电池箱内的电池进行冷却，直到电池工作温度和温差恢复到设计范围，控制风机停止。

SBMU的功能是接收BMU传来的数据信息，并检测这些电池箱组成的电池子系统的总电流、总电压和绝缘度，根据采集的电池数据估计电池组的荷电状态(state of charge，SOC)、健康状况(state of health，SOH)等，并对电池组的充放电进行保护；同时判断电池组的故障状态，实时上报给就地监控系统，完成与就地监控系统的通信。图3、4分别是BMU和SBMU的结构框图。

图1 储能系统的基本拓扑结构

图3 BMU的结构

根据储能需要，要若干个SBMU组成1个MBMU来对整个储能电池系统的电池进行管理，其中电压和绝缘检测模块是对整个电池储能子系统的总电压、绝缘状态进行检测，并对整个电池子系统的电池状态进行汇总和处理，得到该子系统的SOC、故障类型及等级、最大允许充放电电流等状态，并直接面向双向变流器和监控调度系统，进行通讯、管理和控制。为了提高系统可靠性和及时性，MBMU和双向变流器之间除了CAN总线以外，还可增加保护干接点，在CAN总线保护失效的基础上，可通过输出接点信号至双向变流器，致使变流器停机，实现变流器与电池之间的物理断开。

图4 SBMU的结构

考虑到MBMU传送到变流器的数据主要用于控制，实时性强，因此传输的数据仅限于控制数据，包括系统最高单体电池电压、系统最低单体电池电压、系统最高温度、系统SOC、系统最大允许充电电流、系统最大允许放电电流、系统故障代码等；而为了实现电池运行过程状态的全方位监控和记录，MBMU传送到监控调度系统的数据更为详尽，包括所有单体电池电压、温度、各箱电池工作电流、各箱电池SOC、各箱电池最高单体电池电压及位置、各箱电池最低单体电池电压及位置、各箱电池最高温度及位置、各箱电池最低温度及位置、各箱电池故障代码、各箱电池最大允许充放电电流、各箱电池工作模式(在线模式或者离线模式)等详细数据。BMS的通讯主要分为内部通讯和外部通讯。外部通讯指BMS与上层监控调度系统的通讯，通过104 TCP/IP 协议来完成。内部通讯指BMS中各个模块之间的通讯，选用了可靠性高、抗干扰能力强的CAN总线形式。

由于储能系统中所用的锂离子电池的外部特性(如电压、电流)在系统运行过程中根据需求会发生很大的变化，BMS的软件设计也必须满足实时性和多任务调度的要求[9]。依据储能系统的需求，BMS的软件设计任务有：启动任务、总电压采集任务、总电流采集任务、温度采集任务、绝缘检测任务、SOC估计任务、变流器数据接收任务、变流器充放电控制任务、监控调度系统数据接收和发送任务、数据分析任务、通讯任务、多级报警任务和空闲任务等。

2 锂离子电池管理系统的主要功能

储能用锂离子电池管理系统包含有多个功能模块，一般有数据检测功能、统计存储功能、运行参数设定功能、充/放电管理功能、通信功能、报警功能、电池系统保护、电池系统容量标定及SOC估计功能、热管理功能、电池均衡管理功能、高压管理功能、绝缘检测功能等[3]。其中，单体电池数据检测、电池状态估计功能和均衡管理功能是目前电池管理系统研究的热点，本文主要讨论该管理系统这3个功能的实现策略。

2.1 单体电池数据检测功能

由于储能用锂离子电池系统通常是由上千(万)个单体电池串并联组成，所以，每个单体电池的工作状态，不仅反映电池组性能，而且影响电池组的容量及剩余能量，进而影响整个储能系统的效率。在储能系统运行过程中，如不及时对单体电池进行检测，找出老化电池给予调整，电池组的容量将变小，寿命将缩短，必将影响整个电池储能系统的高效安全运行。

单体电池数据主要包括电压和温度，由BMS中的BMU来进行检测，BMS的其他功能(包括SOC估计、剩余能量的计算等)都是建立对单体电池工作状态进行精确检测的基础之上的。在这2个参数中，温度是BMS对电池的热管理和安全保护功能的依据，当电池温度超过最优工作温度区间或电池温差大的时候，开启风机，对本箱电池进行热管理，直到电池工作温度和温差恢复到设计范围。单体电池的电压是电池的优劣状况的最好体现，也是初步估计电池的SOC的重要参考依据。单体电池过充过放的依据即是电池的端电压。

目前，单体电池电压检测的难点主要有：(1)储能系统中的电池系统是由很多个单体电池串、并联组成的，因此需要很多通道来完成单体电池的电压检测。当进行电压测量时会产生累积电动势，同时每个单体电池的累积电动势都不相同，并且没有一个统一的办法来消除这种累积电动势，这就给电池检测电路的设计带来一定的困难。(2)单体电池的测量精度要求很高，这是因为SOC的估计和其他电池状态的估计都要求单体电池的电压测量有很高的测量精度。

本文所论述的单体电池数据检测方案采用了比较成熟的凌特公司电池监测芯片LTC6804，该芯片最多可测12个串联锂离子电池的电压，可堆叠式架构实现高电压电池组的监测，每个电池输入均具有1个相关联的Mosfet开关，用于对任何过充电池进行放电(100 mA)。每个LTC6804U具有1个可单独寻址的串行接口，因为允许把多个LTC6804联接到1个控制处理器上实现同时运作。图5利用LTC6804进行单体电池数据检测的原理电路图。利用这种监测芯片，在实际的检测实验中，可以满足储能用锂离子电池管理系统的检测精度，电压为2 mV，温度为0.5 ℃。

2.2 SOC估计功能

在过去的研究中，学者们提出了许多种经典的估计剩余电量或SOC的方法，每种方法都有各自的适用范围，文献[10-11]专门对这些方法进行了分析比较。文献[12-14]虽然提出了几种新的SOC估计算法，但这些实时在线估算都存在着一定的缺陷，不能完全达到实际使用的要求。目前国内实际应用的实时在线估算SOC的方法仍然采用以电流计分为主，加上不同的修正的方式[15]。

本文总结了现有的SOC估算方法的优缺点，将安时积分法与电压修正法相结合，形成改进的安时积分法，依靠高精度的模拟量采集和大容量历史数据存储等功能，同时考虑温度、充放电效率、自放电、SOH等对电池容量的影响，参考当前开路电压和历史负载电压曲线，结合外特性试验建立的数值模型设定SOC估算策略，对锂离子电池的SOC进行估算。

图5 单体电池数据检测的原理电路图

安时积分法也叫电荷累积法，将电池看作1个黑箱，而不考虑电池内部的结构和外部的电气特性，认为流进电池的电量与流出电池的电量相等[10-11]。

假设电池的充放电起始状态为CSOC0，那么电池当前状态为

(1)

式中：CN为为额定容量；I为电池电流；η为充放电效率，不是常数。

在实际计算中，还要同时考虑温度、放电倍率和电池寿命等因素对SOC的影响，然后用电压对这种方法进行修正。

采用这种方法，对储能中的某“3并16串”的磷酸铁锂电池箱进行了电池SOC估算技术的实验检测，下面是按照恒流充电测试和脉冲充放电测试得到的测试数据和结果分析。图6是在以恒流100 A连续充电方式下的SOC计算值曲线。

在充电开始前，以固定100 A放电电流对电池箱放电到截止条件后静置30 min，启动系统得到此时的CSOC计算值为3.2%。以恒定100 A的电流对电池组充电，整个充电过程持续3 h 28 min 39 s，充放电设备输出总安时数为348.5 A·h。表1为充放电设备输出不同安时数时所对应的CSOC估算值。

图6 100 A连续充电下的SOC计算值

在充电完毕后，静置电池组16 h后，测量电池组总电压为53.44 V，平均单节电池电压3.34 V，通过查表可以得出此时的CSOC为95%。因此在1个充电循环结束后CSOC的计算误差2.2%。图7是以0.3 C进行分段充电的CSOC曲线。

由图7可知：在这个充电过程中，CSOC为电池管理系统的计算值，每次充电结束的依据是充放电设备输出的安时数达到36 A·h，由于第1次充电时CSOC0=4.6%，因此第1次充电时输出的安时数为19.44 A·h，最后1次由于达到充电截止条件，因此充放电设备输出的安时数为30.71 A·h。本次测试中CSOC计算值与安时数的对应关系如表2所示。

表1 充放电设备输出不同安时数时所对应的SOC估算值

图7 0.3C分段充电电流测试曲线

表2 CSOC计算值和安时数的对应关系

从表2可看出：当输入36 A·h的能量时，CSOC的增量平均值为9.35%。适当调整影响损失能量的系统参数，建立精确的系统模型，就可以得到更加符合实际系统的数学模型，从而提高系统的计算精度。

通过上面2个实验的测试结果可以看出，在连续充电模式下，CSOC的计算值与实际值的误差为+2.2%，满足实际需求的CSOC估算精度指标。在分段充电模式下，在每个SOC平台阶段的计算值都低于实际输入的安时数，这符合电池的充电特性，即输入的安时数一部分以能量形式存储，小部分以其他形式损耗。由于存在能量损耗，由连续充电模式下的估算结果，实际的CSOC值会低于按照安时法计算得出的5%左右，也满足实际应用的需求。

2.3 均衡功能

由于锂离子电池具有明显的非线性、不一致性和时变特性，因此在实际应用中，随着锂离子电池充放电次数的增多，加上内阻、自放电等因素的影响，各单体锂电池内部特性的不一致，会严重破坏锂离子电池性能。因此，为了能最大程度地发挥锂电池组的性能，延长其使用寿命，必须要对锂电池在充、放电时进行实时监控，对电池间的不一致性进行均衡处理，削平电池间的差异，使电池保持较好的一致性，达到延长电池寿命降低成本的目的[17]。

目前，储能用锂离子电池均衡管理的方法主要有被动均衡、主动均衡和2种均衡相结合这3种方式[18]。

被动均衡是通过高值电阻将某些电池单元的过剩电量分流消耗的方式，使高电量电池单元与低电量电池单元电量达到均衡的方法。这种方法使用的装置是电池均衡装置中最简单、最经济的，也是目前应用最广的。但其缺点也很明显，只能做充电均衡，而且，在充电均衡过程中，多余的能量要作为热量释放掉，会造成整个系统效率低下，功耗提高。所以为了防止均衡过程中电池过热，被动均衡的电流一般都很小，目前大约是几10 mA。主动均衡是在充、放电过程中，不把电压较高的电池电能通过电阻消耗掉，而是利用一种主动往复充电的元件，将电量从一个电池单元转到另一个上，从而实现锂电池组的均衡充放电的方法。这种方法因为是外接电子元件，所以相对均衡电流比较大，目前可做到几A。但这种方法因为技术还不成熟，需要设计专门的电路来实现，因而会增加成本，减低可靠性，所以还需要进一步的研究。

本研究采用是一种基于双向能量转移的均衡架构及策略，将主动均衡和被动均衡相结合，以各个单体电池的工作电压一致作为均衡目标，通过充放电过程中的主动均衡功能和连续不间断小电流的被动均衡来达到均衡目的。这种策略是采用高压双向DC/DC电路模块和公共的内部12 V电源总线，并通过SBMU单元集中调度整个电池组串内启动均衡的通道数量，可以实现电池模组之间的能量转移以及内部12 V电源总线与电池组高压母线之间的能量转移，从而实现整个电池组串内部各单体电池之间的均衡和电池模组之间的均衡，对均衡的能量实现了有效的回收利用，避免了由于均衡导致的发热问题。这种方法可以使主动均衡的电流达到2 A，在实际的试验检测中，能起到很好的均衡效果，如图8所示。

图8 均衡电路和均衡效果

3 结 论

(1)从实验结果可以看出，本文所设计的储能用锂离子电池管理系统所提出的分层管理的方法符合储能的应用要求，并且电池管理系统的各项功能可以很好地满足实际电池管理的需求，可以为后续锂离子电池管理系统的研究提供一种全新的研究方向。

(2)结合本文所述的电池管理系统的研究方法可以推出电池管理系统的一般研究步骤：首先了解锂离子电池的机理，然后进一步研究电池的内特性变化过程，同时通过对电池本体进行一系列的性能试验，找出影响电池特性的主要因素和次要因素，再根据实验结果和经验公式建立电池模型和BMS模型；最后根据精度的要求和经济成本的考虑，采用相应的控制技术实现在线或离线的电池管理，来确保电池能够安全和可靠的运行。

[1]许守平，李相俊，惠东.大规模电化学储能系统发展现状及示范应用综述[J].电力建设，2013，34(7)：73-80.

[2]Purvins A, Sumner M. Optimal management of stationary lithium-ion battery system in electricity distribution grid[J]. Journal of Power Sources，2013，242 : 742-755.

[3]Cheng K W E, Divakar B P, Wu H J, et al. Battery management system (BMS) and SOC development for electrical vehicles[J]. Transactions on vehicular technology, 2011, 60 (1):76-88.

[4]Lu L G, Han X B, Li J Q,et al. A review on the key issues for lithium-ion battery management in electric vehicles[J].Journal of Power Sources,2013,226:272-288.

[5]陈立，卢雪梅，方明杰，等.电动汽车动力锂电池组电源管理系统研究[C]//第13届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集. 安徽：中国自动化学会系统仿真专业委员会，2011:1051-1055.

[6]刘新蕊.电动汽车动力电池组管理系统研究[D].大连：大连理工大学，2010.

[7]李翔敏.动力锂电池组管理系统的研究与设计[D].广州：华南理工大学，2011.

[8]苏鹏宇.电动汽车锂离子电池管理系统的分析与设计[D].广州：华南理工大学，2010.

[9]张术.电动汽车电池管理系统软件设计与SOC估算策略研究[D].天津：天津大学，2006.

[10]李哲，卢兰光，欧阳明高.提高安时积分法估算电池SOC 精度的方法比较[J].清华大学学报：自然科学版，2010，50(8)：1293-1296.

[11]王丹宁，宋克岭，袁盛瑞.锂离子电池SOC估计方法的比较[J].车辆与动力技术，2013(3)：55-58.

[12]陈健，万国春，毛华夫. 基于多模型的电池SOC估计算法的研究[J].电源技术，2013，37(2)：251-254.

[13]尹安东，张万兴，赵韩，等. 基于神经网络的磷酸铁锂电池SOC 预测研究[J]. 电子测量与仪器学报,2011,25(5)：433-437.

[14]刘新天，刘兴涛，何耀，等.基于Vmin-EKF的动力锂电池组SOC估计[J].控制与决策，2010，25(3)：414-417.

[15]鲍可进，金玲.车用锂离子电池SOC估算算法的研究[J].计算机工程与科学，2012(12)：169-173.

[16]李娜，白恺，陈豪，等.磷酸铁锂电池均衡技术综述[J].华北电力技术，2012(2)：60-65.

[17]何亮.锂离子动力电池的智能均衡控制策略研究[J].汽车实用技术，2013(9)：8-11.

[18]李莉.动力电池均衡系统的优化设计[D].成都：电子科技大学，2012.

(编辑：蒋毅恒)

Li-ionBatteryManagementSystemforLarge-ScaleEnergyStorage

XU Shouping, HOU Chaoyong, HU Juan, WANG Huanling

(China Electric Power Research Institute, Beijing 100192, China)

Li-ion battery has been widely used in high-voltage large-capacity energy storage because of its good performance. However, the capacity of single Li-ion battery is too large to produce high temperature during the charging and discharging process, which may induce unsafe factors, so the Li-ion battery management system must be designed to maintain the safety operation of battery and prolong its cycle life. According to the characteristics of Li-ion battery in energy storage system, this paper proposed a new hierarchical management strategy of Li-ion battery for energy storage system, discussed the structure and function of each layer, and emphatically introduced the main function of Li-ion battery management system, especially the data acquisition function of single cell, the state estimation function and the equilibrium management function. Moreover, their experiment strategies had verified by experiments. The experimental results show that the management system can meet the need of the energy storage system, and realize the state estimation function with high precision and efficient state estimation function for Li-ion battery.

energy storage system; battery management system; data acquisition; state estimation; equilibrium management

“十一五”国家科技支撑计划重大项目(2011BAA07B07)。

TM 715

： A

： 1000-7229(2014)05-0072-07

10.3969/j.issn.1000-7229.2014.05.012

2014-01-03

：2014-01-20

许守平(1978)，男，硕士，工程师，从事大规模储能技术和可再生能源发电技术方面的研究，E-mail：xushouping@epri.sgcc.com.cn；

侯朝勇(1979)，男，博士，工程师，从事大规模储能技术和微网技术研究；

胡娟(1979)，女，硕士，高级工程师，从事大规模储能技术研究；

汪奂伶(1988)，女，本科，助理工程师，从事大规模储能技术研究。