电池系统均衡技术研究

陈 涛

（安徽贵博新能科技有限公司，安徽 合肥 230088）

0 引 言

相比于传统的铅酸电池，以锂离子为代表的动力电池具有能量密度高、循环寿命长、自放电低以及对环境友好等特征，得到了越来越广泛的应用。常用的锂离子电池包括磷酸铁锂电池、三元锂电池、钛酸锂电池以及钴酸锂电池等。然而，电池单体容量小，负载能力低，无法满足实际的工程需求。为此，人们多通过一定的连接方式将电池单体组成模组[1-3]，以提高电池系统的电压平台和存储能量。但是，电池在生产过程中由于生产工艺和生产环境的控制不一致，有可能造成电池性能的一致性差异，且这种一致性差异在使用过程中会逐渐加速，如果不能及时有效地得到控制，将会严重影响电池的寿命和安全等性能。

为了缓解电池不一致性问题，人们通常采用均衡技术优化电池一致性[4-6]。主动均衡常用的硬件拓扑结构有DC/DC变换器、变压器以及外接超级电容/电感等方式[8-9]，实现了不同电池单体间的能量转移。转移的具体形式包括将电池组中能量较高的电池单体通过能量传输装置转移到能量较低的电池单体、对能量较高的电池单体进行放电，从而减小电池单体间能量不一致性差异。被动均衡则是采用耗散型电子元件，将电池单体中多余的能量以电子元件发热的形式损耗掉，以此实现电池单体间的均衡[10]。

为了提高电池的使用寿命，本文研究了主动均衡和被动均衡两种均衡方式，实现对电池模组的快速均衡。均衡控制策略采用电压最优和电池荷电状态（SOC）为最优两种方式进行分析。

1 均衡方案

1.1 被动均衡

被动均衡即一种通过耗散型元器件将电池模组中电量较多单体的多余能量以热能形式耗散的均衡方式。均衡方式采样的能量耗散型元器件一般包括不可控耗散元件和可控耗散型元件。不可控元件通常采用功率电阻并联到需要均衡的电池单体两侧。可控型被动均衡是采用可控型功率器件实现均衡参数的控制。对于安全性要求较高的电动汽车，通常采用该均衡控制方式。但是，被动均衡会损耗电池能量，降低电池能量使用效率。

图1是一种被动均衡控制拓扑，功率电阻与可控开关相连，并联到需要均衡的电池两侧，从而实现电池均衡（其中R为均衡电阻，S为可控开关）。在均衡过程中，通过控制可控开关的闭合，实现指定电池单体的均衡。为了降低被动均衡过程中引起的电池温升，通常均衡电流控制在100 mA以下。均衡控制策略包括电压最优和SOC最优。

图1 被控均衡控制拓扑

1.1.1 压差最优的均衡控制策略

以压差为最优的被动均衡控制策略如图2所示。在均衡实施过程中，通过电池采样芯片（如美信MAX17823、凌特LTC681X系列）采集电池运行过程中的实时电压，并通过主控芯片计算电池模组的最高电压Vmax和平均电池V0。当电池的Vmax与V0的差值大于设定的阈值压差Δ（一般设定为100 mV）时，主控芯片控制均衡可控开关闭合。当该值小于设定的电压差值后，关闭均衡。该均衡控制策略简单并易于实现，但对于磷酸铁锂电池等电池平台较为平坦的电池，在充放电平台时电压变化较小，使得尽管电压平台压差在设定范围，但电池的一致性仍然很差。而三元锂电池由于电压平台斜率较大、电压区分度较高，十分适用于该均衡控制策略，可以取得较好的均衡效果。

图2 被动均衡控制方法

1.1.2 SOC最优的均衡控制策略

以SOC为最优的均衡控制策略是通过建立电池的行为表达模型，采用滤波算法（如EKF算法[11]、粒子算法、无极粒子滤波算法）实现电池SOC的准确估计。本文中采用电池的电化学组合模型并利用EKF算法，实现电池SOC的准确估计。均衡过程中，利用主控芯片计算电池模组的最大SOC（SOCmax）和平均SOC（SOC0）以及二者的差值。当二者差值大于设定的阈值Δ时，启动SOCmax对应电池单体的均衡开关，启动电池均衡。该方法虽然能够有效提高电池的一致性，但是电池SOC的实时计算对于CU计算能力要求较高。

图2 SOC最优的被动均衡控制策略

1.2 主动均衡

不同于被动均衡，主动均衡采用能量转移型元件，在均衡过程中将电池模组中能量较多的电池单体能量通过能量转移型元件转移到能量较低的电池单体中，实现模组内的均衡。对于主动均衡，可以实现模组内10 A、模组间50 A的均衡能力。常用的均衡控制拓扑有开关电容、开关电感、DCDC变换器以及变压器等。

主动均衡的路径规划策略的优化指标有电压、均衡时间、SOC以及均衡能量损耗等参数。图3是一种常用的主动均衡反激DCDC拓扑，包括电池开关选通电路、DCDC升降压电路和保护电路。在均衡过程中，通过主控芯片计算组成电池模组的各电池单体SOC，利用开关选通电路，将需要均衡的电池单体连接到DCDC变换器电池单体侧，电池模组连接到DCDC总压侧，通过DCDC变换器实现电池单体向电池模组的充电或电池模组向电池单体的充电，实现模组内电池能量均衡的目的。

与被动均衡相同，主动均衡的控制策略也包括电压最优和SOC最优两种均衡控制方式。每种控制策略下都存在电池模组向电池单体充电或电池单体向电池模组充电的两种能量转移方式。

2 实验验证

2.1 被动均衡实验验证

为了验证被动均衡的实验效果，试验中采用MAX17823前端采样芯片采集单体的实时电压，挑选了存在不一致性的8节电池单体做成电池模组，电池的初始电压分别为4 010 mV、3 900 mV、3 880 mV、3 730 mV、3 650 mV、3 551 mV、3 550 mV、3 520 mV。过程中，被动均衡的均衡电流控制在50 mA内。实验中，均衡控制策略采用电压最优的控制策略，测试工况采用DST工况。经过4.5 h的工作时间，电池最后的电压为2 632 mV、2 620 mV、2 642 mV、2 651 mV、2 630 mV、2 628 mV、2 627 mV、2 640 mV。工程中电池电压的变化如图4所示。

2.2 主动均衡实验验证

为了验证主动均衡方案的有效性，试验中采用如图3所示的主动均衡拓扑，采用MAX17823芯片采集组成电池模组的电池单体的实时电压，使用一阶RC电池模型并采用EKF算法实时计算电池的SOC。实验过程中，采用12个电池单体组成电池组，并以SOC为最优的主动均衡控制策略，通过电池模组对电池模组中SOC最低单体充电的方式进行均衡。测试过程中电池SOC的变化曲线如图5所示。

从图5的结果可以发现，采用电池组向电池模组中SOC最低的电池单体进行充电，当到达均衡截止条件时所需的时间为4 700 s（试验中均衡电流为10 A）。当均衡结束时，可以发现电池的一致性得到了很大程度的改善。

图3 主动均衡连接拓扑

图4 被动均衡实验测试结果

图5 主动均衡测试结果

3 结 论

为了解决电池使用过程中由于一致性改变对电池使用效率的影响，本文分析了目前常用的均衡控制方式，给出了主动均衡和被动均衡的硬件连接拓扑和均衡路径规划策略。最后，为了验证提出方法的有效性，通过两组实验分别验证了主动均衡和被动均衡方式对电池一致性的优化效果。实验结果表明，主动均衡和被动均衡都能够有效改善电池的不一致性，但是主动均衡相比于被动均衡效果更优。