动力电池管理系统核心控制策略开发

白国军

(广东省珠海市质量计量监督检测所，广东珠海 519000)

0 引言

插电式混合动力汽车(Plug-in Hybrid Electric Vehicle,PHEV)具有发动机和电机两个主要动力源，其动力电池储存的电能比非插电式混合动力汽车电池储存的电能多。文中应用的动力电池为35 A·h磷酸铁锂电池,由于具有外接充电和几十公里的纯电动运行能力，因此比非插电式混合动力汽车具有更低的排放，更低的油耗。SOC(State of Charge)估算[1]和充、放电许用功率估算是电池管理系统两大核心功能，尤其是磷酸铁锂离子动力电池的SOC估算，一直都是业界的难点，是磷酸铁锂电池推广应用的瓶颈之一。本文作者进行的磷酸铁锂电池的SOC估算和充、放电许用功率估算及其精度要求，具有重要的作用：(1)PHEV车辆SOC使用范围宽，一般应用区间为30%～90%，为防止电池单体过充电和过放电，必须提高SOC的精度，控制在±6%以内。(2)解决冬季低温问题。当温度低于-10 ℃时，为满足整车的DC/DC、转向助力、起动助力等必备功能的功率需求，对充电和放电许用功率的合理控制和SOC精确估算与否，将影响车辆的正常使用功能。(3)充、放电许用功率的实时准确估算，也是整车控制进行扭矩分配的重要输入。因此，SOC和充、放电许用功率是插电式混合动力汽车电池管理系统的关键参数。

1 目前常用的SOC和充、放电许用功率估算方法

目前SOC的估算方法主要有卡尔曼滤波法、安时积分法、动态电压修正法、BP神经网络法等[2-3]。常用的许用功率估算主要是利用试验方法测试许用功率曲线，电池管理系统利用查表法进行功率读取，以及利用电池电模型、电池热模型和电池内阻等信息进行充、放电许用功率估算等。

1.1 卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波是20世纪60年代发展起来并广泛应用的滤波算法，其方法是利用前一刻的状态估算值和实时采集的电池信息，修正当前时刻的状态值。在电池管理系统中，利用前一时刻的估算电压值以及实时采集的电流和单体电压值，来实时调整目标SOC值。此方法目前在国外实际应用较多，但国内还没有稳定可靠的软件可以用于实车测试。

1.2 AH积分法

AH积分法利用电流传感器采集的电流值与时间的积分来计算SOC的变化量，再与初始的SOC值进行累加。但是当整车长时间运行时，由于电流采样存在较大累积误差，会导致SOC估算出现较大的误差，而且此方法严重依赖电流采样的精度，对电流传感器要求较高。

1.3 动态开路电压修正法

此方法应用也较为广泛，例如北京航空航天大学的学者们在混合动力汽车的镍氢动力电池SOC估算中采用此方法。但是此方法存在的较大问题是：对于锂离子动力电池来说，动态的开路电压值难以实时估算，尤其是磷酸铁锂的单体电压平台区，目前无法实时地估算得到动态开路电压值。因此对于插电式混合动力汽车实际应用项目，目前没有采用此方法。

1.4 充、放电许用功率估算方法

目前国内常用的充、放电许用功率是在SOC的全范围区间内，利用试验设备测试其放电和充电功率的大小，做成对应的曲线，电池管理系统利用查表的方法得到对应的功率值。国外有些厂家的许用功率估算是利用电池电模型、电池热模型、电池内阻等信息进行充、放电许用功率估算。仅仅利用试验测试出的功率曲线无法满足整车的实际应用，因为试验过程没有全面考虑整车的实际使用工况和各种不同的环境条件，因此有必要对车辆具体功率需求、电池状态、外部环境等条件进行综合分析和考虑，得出完整的充放电功率估算策略。

2 磷酸铁锂电池SOC的估算策略

磷酸铁锂电池的SOC估算具有一定的难度，由于其开路电压特性曲线平坦，其SOC估算精度一直是困扰PHEV应用的难点之一。由供应商开发的SOC估算误差达到±20%左右。本文作者正是在这样的背景下，开发磷酸铁锂电池的SOC估算方法。

经过长时间的实车试验以及台架试验，PHEV车辆的SOC估算，采用了以下3个估算策略：(1)电池总成长时间静置情况下通过静态判定电压与SOC关系，动态调整SOC值；(2)AH积分方法；(3)车载充电机充电时进行SOC修正。上述3个估算方法组成了一个系统的、完整的SOC估算和修正策略，文中的SOC估算整体流程如图1[4]所示。

图1 PHEV电池SOC估算整体流程

2.1 AH积分法

在车辆行驶过程中，此方案采用AH积分法，AH积分的原理见公式(1)

(1)

式(1)中：SOC为电池的剩余电量；SOC0为电池的初始电量；ic为充、放电电流，其中充电时ic为正，放电时ic为负。

采用AH积分方法对电流传感器采样精度有较高的要求，此方案选用的电流传感器为分流器，其电流采样精度可以达到±1%以内。利用某城市工况对电池总成进行台架测试，经过8 h工况循环，AH积分导致的SOC累积误差控制在±3%以内。

2.2 静置时上电电压修正法

如果仅利用AH积分法，SOC每天的误差能够达到±3%左右，整车经过长时间的运行，其累积误差无法满足整车控制和BMS控制的要求，为此引入了静置情况下利用上电电压修正SOC的方法。

此方法的核心是借鉴开路电压修正，但由于实时的开路电压值无法被实时估算到，结合车辆使用情况以及单体的电压恢复速度，当电池总成静置时间较长时，将静置时间设定为1 h，利用上电时采集的单体电压值对SOC进行上电修正。此方案设计的BMS具有下电后自动计时功能。文中的磷酸铁锂电池静置后的单体电压与SOC的对应关系如表1所示。

表1 磷酸铁锂电池静置后单体电压与SOC对应关系

2.3 充电机充电SOC修正

PHEV轿车具有车载充电机，本文作者考虑充电SOC修正的主要原因有以下两点：(1)当实际SOC大于80%时，其单体电压值的变化率比稳定区间的变化率明显增大；(2)此方案应用的PHEV车辆其充电电流为5 A，对于35 A·h的电池总成来讲，属于小电流充电。

结合磷酸铁锂电池单体的开路电压曲线特点，此方案选用当电量不小于80%时，进行充电SOC电压修正策略，设置SOC分别为80%、85%、90%、100% 4个目标值进行修正。

3 磷酸铁锂电池充、放电许用功率估算策略

3.1 总体充、放电许用功率方案设计

充、放电许用功率值是整车实时控制扭矩输出的重要输入参数，也是PHEV动力电池进行电量平衡控制的重要参数。此方案对许用功率的估算综合考虑了整车与电池总成两个层次的输入：一方面，车辆上的DC/DC、转向助力、换挡助力必须借助动力电池的功率输出才能实现对应的功能，否则对车辆低压供电、整车平顺性都会产生影响，这就要求在设计电池许用功率时考虑车辆的需求；另一方面，电池总成自身有自己的状态和实际能力，因此许用功率的估算要充分考虑电池总成自身的能力以及目前是否处于故障状态。

3.2 放电许用功率估算

3.2.1 放电许用功率曲线测试

放电功率曲线需考虑不同的温度值，利用充放电试验设备测试其10 s持续的最大放电能力，BMS利用查表的方法读取放电许用功率值。当温度在 -31～50 ℃范围内，总共有81个离散功率值。BMS根据采样模块的温度信号，计算温度的最大值tmax和温度的最小值tmin，根据功率表，查询tmax和tmin各自对应的放电许用功率值，BMS选取两个功率值中的较小值作为放电许用功率上报给整车控制单元(HCU)。 放电许用功率和温度的关系曲线如图2所示。

图2 放电许用功率与温度关系

文中仅对SOC小于25%的情况下，为保证电量平衡对放电功率进行限制，限制的功率下限为10 kW。

3.2.2 电池状态对放电许用功率的限制

当电池总成在整车的使用过程中，出现单体电压低报警(单体电压不大于2.8 V)、放电电流过大报警(电池总成电流不小于160 A)、绝缘电阻低故障(电池总成绝缘电阻值不大于500 Ω/V)、SOC低报警(SOC<10%)、温度高报警(tmax>60 ℃)、采样故障时，电池管理系统控制放电许用功率按照5 kW/s的速度下降。当对应的报警和故障消失后，电池管理系统控制放电许用功率以2 kW/s的速度回升，如图3所示。

图3 电池报警和故障对放电许用功率限制示意

3.3 整车对放电许用功率的需求

由于PHEV整车低压供电由DC/DC提供，同时为满足整车平顺性、坡路起动等特殊要求，必须保证对整车提供一定的最低放电许用功率。因此，当电池管理系统采样温度低于-15 ℃时，结合整车标定和实验结果，选用10 kW放电功率作为最低限值。充电许用功率温度曲线如图4所示。

图4 充电许用功率与温度关系

为保护电池单体，当SOC高于90%时，禁止充电；其他SOC段的充电许用功率与图4相同，仅受温度控制。

3.3.1 低温下充电功率的处理方法

结合PHEV车辆在东北地区冬季试验情况，为使PHEV车辆在低温、低SOC下达到电量平衡，以满足整车正常的功能需求，完善了BMS低温下充电功率的控制。在满足电池单体寿命的前提下，当电池总成采样温度∈(-15 ℃，-10 ℃]时，充电许用电流控制在3 A以内；当电池总成采样温度∈(-20 ℃，-15 ℃]时，充电许用电流控制在1 A以内。

3.3.2 电池状态对充电许用功率的限制

当电池总成在车辆使用过程中，出现单体电压过高报警(单体电压不小于3.55 V)、充电电流过大报警(电池总成电流不小于105 A)、绝缘电阻低故障(绝缘电阻值不大于500 Ω/V)、SOC高报警(SOC>90%)、温度高报警(tmax>60 ℃)、采样故障时，电池管理系统控制充电许用功率按照5 kW/s的速度下降，直到降至0 kW。当对应的报警和故障消失后，电池管理系统控制充电许用功率以1 kW/s的速度回升，如图5所示。

图5 电池报警和故障对充电许用功率限制示意

4 实验结果

4.1 SOC台架测试结果

文中的SOC策略开发完成后，经过测试目前已经应用于某车型的动力电池管理系统中，并参与了东北的示范运行项目。对电池总成进行了总成SOC精度的台架试验，试验SOC分别为15%、25%、35%、50%、70%，应用图6和图7两个工况进行循环测试。

图6 25%～70%SOC初始条件下的测试工况

图7 15%SOC初始条件下的测试工况

利用充放电设备对电池总成进行SOC调整，分别调整到SOC为15%、25%、35%、50%、70%，然后对每个SOC点进行24个工况循环，循环完成后将电池总成静置1 h以上，记录BMS上报的SOC值。记录完成后，将电池总成放电到截止电压进行容量检测，BMS静置后的SOC值减去容量检测的SOC值即为SOC估算误差。表2为SOC估算误差结论。

表2 SOC精度台架测试结果 %

通过表2可以看出，应用文中的SOC估算策略，误差可以控制到±9%以内，虽然离±6%的要求还有差距，但基本能够满足整车使用要求。

4.2 充、放电许用功率测试结果

在电池和整车无故障情况下，只需要电池管理系统查询存储的充、放电许用功率值上报给HCU，结合该车型示范运行的反馈，目前此功能工作正常，满足整车要求。

图8为发生电池放电电流过大情况时，在实车上利用CANOE采集的放电许用功率下降过程以及故障消失后功率回升的过程。从测试结果看，电池管理系统从控制上来讲能够满足车辆最低功率10 kW的需求，且上升和下降速度均与设计一致。

图8 实车测试电池故障情况下放电许用功率

5 结论

本文作者针对磷酸铁锂电池在PHEV轿车上的应用特点，开发出对应的SOC估算策略与充、放电许用功率控制策略。并且结合某公司相关项目，进行对应的总成台架测试和实车测试，尤其是经历了冬季低温实车试验，根据实车出现的问题对SOC策略和充、放电许用功率策略进行补充和完善。应用文中的SOC估算策略后，SOC在全范围内误差可以控制在±9%以内，基本能够满足PHEV整车控制要求，充、放电许用功率在电池出现故障和正常情况下，均满足整车要求。从最近半年示范运行反馈结果看，目前所投放的电池总成故障率较低。

后续需要考虑充电许用功率在小于-20 ℃情况下的脉冲充电功能，考虑更大试验量时完善静置条件下上电修正的电压曲线。本文作者开发的控制策略易于实现，具有很强的实用性，且经历了示范运行的考验，对于开发三元材料的锂离子动力电池管理系统具有一定的借鉴意义。