纯电动汽车锂离子电池管理系统关键技术现状分析

何忠霖，彭忆强，丁宗恒

(西华大学汽车与交通学院，四川成都 610039)

0 引言

近年来，随着汽车保有量越来越大，能源危机日益凸显，环境污染日益严重，发展新能源汽车成为各国汽车行业解决这两大难题的关键。纯电动汽车具有节能、环保等优点，已逐渐成为替代传统化石燃料汽车，作为短距离出行交通工具的不二选择。众所周知，电动汽车动力电池组高成本是导致电动汽车价格居高不下的原因，其有限容量导致的低续驶里程问题也是制约纯电动汽车大规模普及的技术瓶颈。BMS(Battery Management System，电池管理系统)作为实现动力电池组能量管理、热管理、重要参数(电压、电流、温度)信息采集、通信及存储、SOC(State of Charge)估算、电池均衡、安全管理等功能的重要电控系统，其性能优越与否也在一定程度上决定了纯电动汽车的续驶里程及电池组的使用寿命。

BMS作为纯电动汽车电控系统至关重要的一部分，其发展受到各个国家重视。美国、日本及欧洲各国对BMS的研究时间比我国早20年，他们对BMS的理论基础和开发BMS的实验设备投入了大量精力，建立了关于锂电池不同的数学模型，做了大量实验，对不同模型下的控制算法进行了研究。时至今日，国外已开发出了各种先进的BMS系统，具有代表性的是BADICHUQ系统、Smart Guard系统、Bat Opt系统、BATTMAN系统[1]。它们实现的方法不同，但基本功能几乎一致。

虽然我国对BMS的研发起步较晚，但通过国家对新能源汽车发展的大力支持，再加上部分高校依托自身科技优势，与大的整车厂及电池生产商相合作的跨部分研发、生产方式，不断缩短我国与国外先进BMS水平差距。如北京交通大学自1999年起，一直致力于BMS与电动汽车的研发工作。形成了包括电动汽车国家试运行示范区、北京121示范线、北京奥运电动大巴、北京公共交通控股有限公司等电动汽车电池管理系统[2]。BMS 作为电动汽车关键零部件之一，近年来虽然性能有很大提高，但在数据采集的可靠性、SOC估算精度、均衡技术和安全管理等方面还有待进一步改进和提高[3-4]。

1 BMS关键技术的基本组成及工作原理

BMS是一个含电池重要参数采集、电池状态分析、能量控制管理、热控制管理、电池安全保护、数据通信与储存的协同处理系统，如图1所示。

图1 电池管理系统关键技术基本组成

BMS主要工作过程是通过对电池模组电压、单体电池电压、串联电流、电池工作温度等参数的采集，并建立合适的电池模型，运用一定算法，对电池SOC进行估算及实现对电池老化程度(State of Health，SOH)评判；同时电池安全保护系统通过判定电池在充电、放电过程中电压、电流、温度等参数是否超过预设阈值来实现动作，起到对电池的保护作用；当电池在充电、放电的过程中，能量管理系统和热管理系统将启动，能量管理系统通过优化充电、放电时电流大小和对单体电池进行电压均衡，保障电池在使用过程中高库仑效率、充电效率和放电效率，增加电动汽车续驶里程，热管理系统的作用是让电池处于最佳工作温度区间5～35 ℃，且电池组最大温差不超过6 ℃,最大限度延长电池组使用寿命[5]。最后通过数据通信实现与其他控制器间的信息传递，通过分析存储的历史数据能更高效地处理产生的故障。工作原理图如图2所示。

图2 BMS工作原理图

2 BMS关键技术现状分析

2.1 软件BPM

软件BPM是美国某公司对纯电动汽车电池管理系统的概念定义，其主要功能是采集和检测电池模组和单体电池电压，对电池电流进行采集处理，通过温度传感器对电池温度进行采集。通过上述测量参数实现SOC估算和电池老化程度评估，同时完成对采集数据的不同处理，如向驾驶员提供电池状态信息、警告信息，向其他控制器传递电池参数数据，通过保存电池历史状态信息便于对电池进行管理维护等，软件BPM是BMS的心脏。

2.1.1 电池重要参数采集

一般来讲，电池重要参数包括电池模组电压、单体电池电压、串联电池模组电流、电池极柱温度、SOC、 SOH、 自放电率、电池循环使用寿命。需要精确测量的是电压、电流、温度，其他参数可通过特定算法或大量充、放电实验获取。

常见的电池电压采集检测芯片有ADI公司推出的AD7280芯片，Linear公司推出的LTC6802、 LTC6803芯片，美信公司推出的MAX11068芯片。电流可通过霍尔传感器测得，温度可通过热敏电阻测得。

2.1.2 SOC估算方法

目前，常见的SOC估算方法有：

(1)开路电压法。依据SOC与开路电压OCV(Open Circult Voltage)之间的单调关系。在标准条件下(25 ℃，1个标准大气压，相对湿度15%～90%)，以较小的充、放电倍率进行充放电，通过大量实验，测得SOC-OCV曲线。因此，只需测取电池组OCV大小，根据此前已获取的标准SOC-OCV曲线，即可读取SOC。该法的局限性是：① SOC-OCV曲线易受到温度干扰；② OCV必须在电池完全静置下测得。

(2)安时积分法。这是估算SOC的基本方法，其计算公式如下：

(1)

式中：C为电池额定容量；η为充、放电效率。通过精确测量k-1到k时刻电池流经电流，即可计算出该段时间的容量百分比，再与前一时刻SOCk-1相加(充电电流符号为正，放电电流符号为负)，即可得到当前荷电状态SOCk。该方法的缺陷是：由于需要精确计量SOC初始值，但实际电池充、放电电流大小并不恒定，导致累积误差的产生，该误差会随时间推移逐渐增大，不能消除。因此常与开路电压法联合使用，采用开路电压法确定SOC初值SOC0，提高估算精度。

(3)状态观测器法。实质上是构造一个电池系统的等效模型，将与原系统相同的电流、温度等参数输入到新模型，可测得新模型的输出量，原系统与新模型输入量一致，构造一定算法将两系统输出量差值不断修正直至接近误差允许范围，此时新系统与原模型完全等价。新系统已知状态量(通常是SOC)也等效于原模型状态量。状态观测器法需保证状态变量一定收敛，因此，在设计阶段需要较多控制理论知识。

(4)卡尔曼滤波法。 卡尔曼滤波采用预测和校正的思想来估计系统的状态。首先，根据建立的模型计算出状态的预测值，然后根据预测值计算模型输出值与实际系统输出量的差值来修正预测值，进而得到较为准确的状态估计值[6]。锂离子电池常采用扩展卡尔曼滤波对电池组SOC进行实时估算。扩展卡尔曼滤波是通过系统状态空间模型将动力电池非线性系统进行线性化，然后再利用标准卡尔曼滤波算法的原理对状态变量做最优估计。为方便理解，给出了如图3所示方框图。

其中f( , )为非线性转移函数，g( , )为非线性测量函数，vk为过程噪声，用来描述状态转移过程中的加性噪声及误差的过程噪声变量，wk为观测噪声，用来表述系统输入量测量时产生的噪声和误差。vk、wk均为高斯随机白噪声。

图3 非线性离散时间状态模型

(5)神经网络法。神经网络法的核心是基于功能层面，模拟人自组织、自学习能力的一种数学算法。从结构上可分为输入层、中间层和输出层，通过不断组织并行结构和训练学习，可以无限逼近锂离子电池在实际使用过程中的非线性系统。 模型精度受训练数据和训练方法影响较大。

2.1.3 数据通信及存储方法

BMS必须满足能和上位机进行通信的功能，通常采用串口方式进行通信。汽车常选用控制器局域网CAN(Control Area Network)串行通信方式。纯电动汽车的动力电池管理系统CAN由三部分组成：整车CAN、快充CAN、内网CAN。整车CAN 是指整车控制器与电池管理单元之间的信息传递交互；快充CAN是指充电机管理模块与电池管理单元之间的通信；内网CAN则是指电池管理单元与电机控制管理模块之间的通信。动力电池的电压、电流、温度等参数储存在BMS主控制器芯片的程序存储器中，方便调用和查找。同时，也会在主控制器中设置相关程序周期性清除历史数据，便于存储实时跟新的参数。

2.2 能量管理系统

电池组的能量管理包括充电控制管理、放电控制管理和均衡控制管理。充电管理系统设置是否合理关系到电池充电饱满程度及充电效率，须保证在尽量短时间内以合理的充电方式以及适合的充电倍率将电充满。放电管理系统的功能主要是匹配纯电动汽车行驶过程中不同工况时放电倍率，保证尽可能长的续驶里程。对串联动力电池组而言，其性能是由构成模组的性能最低单体电池决定的，因此电池均衡管理是为了确保充、放电时各单体电池电量基本相等，提高动力电池的整体性能。纯电动汽车常用多分组能量管理方式进行充、放电管理。

2.2.1 多分组能量管理

将串联电池模组分为不同电池小组，以小组为单位进行管理。划分规则是：小组内各单体电池型号相同，容量大致相等。这种能量管理方式的关键点在于：

(1)确定参加充、放电小组数目。串联小组数目是由负载端电压确定的，并联小组数目是由负载所需电流和小组放电电流决定的，LI等[7]给出了确定串、并联电路中参与充、放电电池数目的具体算法，并引入波动系数对负载波动导致参与充、放电的电池数量进行了修正。

(2)各小组充、放电顺序的确定。每个小组的剩余电量ρSOC是决定充、放电顺序的关键因素。表1所示为SOC界定表。

表1 SOC界定表

注：UB为电池小组端电压，Ucut为电池小组截止电压。

各小组中F状态最多且R状态最少时，为放电最理想状态；反之，若各小组中R状态最多且F状态最少时，为充电最佳状态。因此，各小组放电优先级为：F、G 、Y 、R；充电优先级为：R、Y、 G、 F。

定义多分组能量管理方式的控制策略：

①需要确定小组的充、放电数目。

②对各电池小组进行编号，同时各小组根据SOC优先级得到充电优先列表和放电优先列表。

③按充、放电优先级列表递减的顺序对各小组进行充、放电。当优先级相同时，充、放电顺序由编号顺序确定。

④监视各小组SOC，并返回到②。

2.2.2 电池均衡技术研究

电池容量均衡是提高电池组性能、保持电池健康、延长纯电动汽车续驶里程的重要环节。按均衡过程可分为充电均衡、放电均衡和动态均衡；按能量消耗情况，可分为耗散型均衡和非耗散型均衡。

(1)耗散型均衡法。电路结构通常比较简单，每个耗散模块由能量消耗电阻和多路控制开关组成。其原理是：当某单体电池电压高于其他电压时，开关闭合，电池、开关、电阻形成闭合回路，电池能量被电阻消耗，电压降低，从而达到均衡目的。这种均衡方式电路结构简单，但均衡效率低，耗能较高。均衡电路如图4所示。

图4 开关控制式均衡电路

(2)非耗散型均衡。常用电容、电感、DC-DC转换器等具有储能能力的元器件完成能量在单体电池之间的转移。比较常见的是开关电容型和Buck-Boost型，开关电容型与电阻耗散型均衡法结构类似，使用电容替代电阻实现非耗散功能，由多路开关完成控制。因此，对DC-DC转化器法进行具体分析。DC-DC转化器法按结构可分为集中式和分散式两种。

①集中式变压器均衡法。集中式变压器均衡法的原理是利用多副边绕组变压器，以整个电池小组的能量作为电压源，当监测系统判定某组分为低压单体电池后，通过多副边绕组对该单体电池进行额外的能量补充，完成均衡[8]。根据绕组原边和副边作用方式的不同，可分为正向激励和反向激励两种。能量均衡过程无能量损耗，且均衡速度较快，但缺点是由于副边绕组匝数很难精确匹配，因此均衡精度受到限制。

②分散式均衡法。分散式均衡法是给每个单体电池都配置一个均衡电路，目的是通过均衡电路将能量较高的单体电池的能量转移到整个电小组或能量较低的单体电池，因此整个系统主要是通过能量的吸收和释放来区分[9]。由于给每个单体电池配置的均衡电路结构基本一致，因此整个均衡电路比较容易模块化，但缺点是整个电路会显得臃肿复杂。根据变压器在均衡电路中拓扑结构可分为隔离型和非隔离型两种。原理图如图5所示。

图5 分散式均衡法原理图

2.3 热管理系统

2.3.1 热管理系统功能

对于热管理系统，需具备的一般功能应有：①单体电池和电池模组温度的监测。②当电池组工作环境温度过低，电池组实际容量会降低，工作效率降低，系统应对动力电池组进行预热，直至达到能正常使用的温度范围，即系统应具有加热功能。③当外界温度过高时，电池组自身充、放电会让温度进一步升高，此时电池内部某些活性物质会与电解质发生不可逆转的化学反应，电池极板微结构遭到破坏，导致电池容量衰减，加速电池老化，同时充、放电过程产生大量的热可能会导致电池起火等不安全因素，因此系统应具有制冷功能。④电池组内部各单体电池温度应尽量保持一致，从而提高电池使用性能和延长电池寿命。⑤能对电池组在使用过程中可能产生的有害气体进行通风排除。常见的热管理系统有自然风冷系统、主动式风热/风冷系统、主动式液热/液冷系统。

2.3.2 热管理系统关键技术

热管理系统关键技术在于：①热管理加热/冷却形式确定。②决定系统热管理控制策略。③设计热管理系统结构组成及完成对执行器的选型[10]。④电池箱温度预测及热场计算。

2.3.3 热管理系统控制策略

以温度为控制对象和目标，采用多温度区间对应不同热管理模式的控制策略。某纯电动汽车主动式间接液热/液冷热管理系统控制策略如表2所示。

表2 热管理系统控制策略 ℃

若环境温度较高，致使汽车启动时电池箱温度在55～65 ℃区间，温度传感器检测到高温电池箱后，热管理系统进入“限功率+制冷”模式，限制电池组大倍率放电的同时，制冷元器件介入工作，制冷的冷却液流经电池箱达到降温效果。当检测到电池箱温度在5～35 ℃时，液冷系统停止工作。为防止热管理系统在不同模式间频繁切换，通常给系统设定某温度区间的滞回阀值，如±5 ℃，当温度处于某阈值范围内时，不进行模式切换，当超过阈值极限时自动转换模式。低温时热系统处理模式与高温时类似。

2.4 电池安全保护系统

锂电池使用过程中可能出现的过流、过充、过放、过温均是潜在的不安全因素。锂离子电池可以短时间过流，但长时间过流会致使电池使用性能降低，安全性也得不到保障。过充、过放会对电池产生不可逆转的损伤，甚至可能导致电池产生起火、爆炸等危险。温度对动力电池影响尤大，由于锂电池具有在非连续放电条件下，电池内部活性物质将重新分布使电荷达到平衡状态的自恢复效应[11]。因此常温下锂电池以某放电倍率放出的电量，是低温下以相同放电倍率放出的电量与由低温恢复至常温后，以相同放电倍率继续放电放出电量之和。

电池充电、放电、能量均衡由能量管理系统控制，工作温度由热管理系统控制。它们协调工作，尽量让电池在最佳环境下工作。但纯电动汽车实际行驶时工况多样，应有安全保护系统作为电池安全工作的最后屏障。设计安全保护系统的流程如图6所示。

图6 故障诊断流程图

3 结束语

BMS作为电动汽车电控核心之一，已经逐渐从纯电动汽车发展到插电式混合动力、增程式混合动力等多型电动汽车。随着电动汽车的普及，BMS的发展也会进一步朝着集成化、通用化方向发展，发展过程中亟待解决的问题有：

①SOC估算精度。SOC估算通常是基于电池模型和估算算法，但随着电池的正常使用，电池模型相关参数会发生非线性的动态变化，若始终使用同一模型和不变的算法，没有任何补偿措施，致使估算精度下降。因此，应尽量找到相关模型变化规律，减小估算误差。

②可移植性差。不同类型锂离子动力电池BMS不通用，如三元锂电和磷酸铁锂BMS存在差异。不同类型电动汽车不通用，混合动力和纯电动汽车电池工作模式不同，BMS也不同。因此，研究通用性更强的BMS是目前各BMS研究部门发展的方向。

③能量均衡管理。应向非能量耗散型转化，同时避免过于复杂的均衡电路，降低成本，提高能量利用效率。

④缺乏对电池SOH和老化程度的精确测试和评价，需掌握更多电池内部运行规律，摸清电池不同使用时期的老化程度，增加电池使用寿命，降低整车使用成本。

⑤优化充、放电控制算法。现在BMS充、放电功能大多以电压为控制目标，容易导致电池产生过充、过放，对电池造成不可逆转的损伤，希望以后充放电控制算法能将SOC控制和电池端电压控制相结合，提高充、放电效率，避免在充、放电时对电池造成损伤。