新能源汽车电池管理方法综述＊

胡治国 司少康

（河南理工大学电气工程与自动化学院，焦作454000）

主题词：新能源汽车 BMS SOC估测 均衡管理方法

缩略语

BMS Battery Management System

SOC State of Charge

OCV Open Circuit Voltage

SVM Support Vector Machine

NEV New Energy Vehicle

0 前言

在环境和能源问题日益严峻的大环境下，在世界各国政府大力扶持下，电动汽车作为满足节能减排的要求的方案得到了快速发展，成为汽车工业未来发展的必然趋势。电池管理系统(Battery Management System,BMS)是电动汽车最重要的部分之一[1-2]，它的主要作用包括以下4点：

(1)对参数在线观测；

(2)荷电状态(State of Charge,SOC)估测；

(3)电池均衡管理和热管理；

(4)CAN总线通信[3]。

其中，准确估测SOC和电池均衡管理是BMS的核心功能，也是优化系统能量管理，提高动力电池的使用效率，延长电池使用寿命的关键。如果对SOC估测不准确，会导致SOC大的波动，从而减少动力电池的循环寿命。如果不对电池进行均衡管理，则会损害电池的使用寿命和工作效率。本文旨在对电池管理系统中SOC估测和电池均衡管理的方法进综述与分析，为未来工作提供理论性的可靠参考。

1 SOC估测方法

SOC是不能直接测量出来的，需要电池的等效电路来对其进行在线估测。为了得到精确的SOC值，先把电池额定容量C设置在温室状态下，以C/30倍率充电到满充时刻的最大安时数[4]。Ct(t)代表剩余容量，C/30倍率到t时刻的安时数，如式（1）。

当t=0 时，SOC初始值为100%，I(t)为t时间的电流，放电状态时刻，I＞0。

电池需要建立电路模型才便于计算分析，以下为3种典型的等效电路模型：

(1)Rint模型；

(2)Thevenin模型；

(3)PNGV模型。

SOC估测是评判电池管理系统性能的最重要参数之一[5]，电荷状态的在线估算有很多比较熟悉的方法，每个方法都有优缺点和特定的应用范围，以下简述主要SOC估测方法。

1.1 安时积分法

该方法是SOC估测法中比较简单的一种方法，明确开始时刻的SOC值，即可通过安时积分法的数学表达式算出当前时间的SOC值，如式（2）。

式中，SOCT为t时刻的剩余电量；SOC∂为初始值；t为电流瞬时值；C为电池额定容量。

该方法使用方便，比较常用，但它也有以下缺点。第一，使用该方法必须明确SOC的初值SOC∂，该值可以在电池充满电后并放置一段时间即可测得。第二，电流的噪声会使SOC估测的准确值发生偏离造成运算误差影响。因此，它不能单独使用必须与其他算法一起使用才能保证其准确性。

1.2 卡尔曼滤波算法

改良的卡尔曼滤波算法有其良好的适应性和极高的准确性，应用越来越广泛。它可以对极其复杂的动态系统给出最优估算。想利用卡尔曼滤波法对电池SOC进行最优化估算，必须要运用到卡尔曼滤波的递推估测方程来观察方程释放出来的状态信息，并把上一时刻的估算值与当前时刻观测的数值进行在线更新，除去系统带来的误差与干扰，达到理想效果，如式(3)、式(4)。

其中，XK是系统状态变量，UK是系统的输入变量，yk系统状态输出量，f(xk,uk)与g(xk,uk)是电池模型确定的非线性方程，在估算时进行线性化。

卡尔曼滤波算法的优点是适合于电流波动比较剧烈的混合动力汽车电池SOC的估测，它可以给出SOC的估测误差值。但是，它的缺点是如果SOC的估算值越高，电池模型就越复杂，计算量就比一般的计算量大很多，而且它受温度，自放电率和放倍率的影响大。

1.3 模糊逻辑推理与神经网络法

人工智能方向中最重要的分支，一种是神经网络另一种是模糊逻辑推理。所谓模糊逻辑推理就是以人的思想、思维方式进行定点分析与推导，具有很强的自处理能力；神经网络算法主要结构可概括为3层：

（1）输入层

（2）隐含层

（3）输出层

它具有非线性、自学习特点，可以整合来自不同的电池数据，并确定各个参数之间的关系。利用模糊逻辑推理与神经网络的并行结构和学习能力估测SOC[6]，如图1所示。

图1 模糊逻辑与神经网络法

1.4 开路电压法

开路电压法是比较简单的测量方法，它可以利用电池电动势来确定电池的SOC[7]。电池的SOC与开路电压（Open Circuit Voltage，OCV）有良好的线性关系，开路电压法即是利用OCV-SOC这一稳定的线性关系进行SOC估测[8]。OCV无法直接测量得出，无法用于车辆SOC实时估算。所以，它只适用在未工作状态时刻的电池使用[9](图2)。

1.5 支持向量机法

在非线性估计时，支持向量机(Support Vector Machine,SVM)估测精确度比最小二乘法还高，它可以利用数据点进行最优化并将结果转化成为支持向量，只要它可以很好的优化，那么该算法可以提供较高的SOC估测精度[10]。

图2 开路电压法

以上各个SOC在线估测算法的优缺点总结为如表1所示。

表1 SOC估测算法的比较

2 电池均衡管理方法

新能源电动汽车的电池均衡方法有很多，按传统分类法可为2大类：

(1)被动均衡

(2)主动均衡

被动均衡是用电阻耗能元件并联在电池电路中，使电压高的一方电池能量转化成热能散发出去，实现电池间的均衡。这种方式叫做能耗型均衡，由于它是把能量转化成热能造成能量浪费，所以，该方法使用较少。主动均衡通过电感、电容、变换器从高电压的电池中向低电压的电池中进行输送[11]，这样通过实现电池间的均衡，这种操作叫做非耗散型均衡。它可以分为2种方法：

(1)集中式均衡：主要采用正激变压器和反激变压器

(2)分布式均衡：主要包括Boost-Buck 变换和Cuk均衡法

电池均衡方法结构如图3所示。

2.1 被动均衡方法

被动均衡结构简单、成本低廉。只是在电池2 段并联上电阻，当一方电池能量高于另一方时，闭合开关使能量高的电池通过电阻转化成热能让各个电池组达到一致平衡。这种方式叫做电阻均衡法，但这种方法缺点是效率比一般方法效率低而且还会造成电池能量消耗大。

2.1.1 固定电阻分流法

固定电阻分流法是指把需要均衡的电池与电阻进行并联，中间不需要任何辅助开关，直接把能量较高的电池能量转换成热能消耗掉，从而使各个电池的能量保持一致(图4)。

2.1.2 开关电阻分流法

开关电阻分流法是指把需要均衡的电池与电阻进行并联，中间需要加辅助开关，当某个电池需要均衡时，可以直接闭合它的开关，使电池与电阻导通，继而达到均衡效果(图5)。

图3 电池均衡方法结构

2.2 主动均衡方法

主动均衡方法也可叫做为能量转移法，在充放电时，通过辅助设备把能量从高电位转移至低电位，进而实现电池组的均衡充放电过程[12]。按照辅助元件的不同，又可分为开关电容均衡法与DC-DC 变换器式均衡法。

图4 固定电阻分流均衡电路

图5 开关电阻分流均衡电路

2.2.1 开关电容（电感）均衡法

开关电容（电感）均衡法是指相邻电池之间并联一个电容器件。通过开关器件使电池之间来回变换电容从而实现高能量电池向低能量电池转移能量。图6 为开关电容（电感）均衡方法的电路图，它由n 个MOSFET 管组成，以控制2 个电池组之间的能量均衡。当电池V1＜V2时，M2导通M1关断。V2与C1并联，此时电池V2 的能量通过开关M2流入电容C1中；开关M2关断M1导通，电池V1与C1并联，C1中的能量通过开关M1传递给电池V1。完成这个过程以后，以此类推，通过控制开关的关断和导通来实现电容的能量传递。

图6 开关电容均衡电路

这种方法结构简单、便于操作。但是，如果均衡电流过大则不能使用该方法，此方法只适用于小电流均衡，因此，它具有一定的局限性。

2.2.2 DC/DC变换器式均衡法

DC/DC 变换器式均衡法是利用开关管等半导体器件并结合储能元件形成的均衡管理控制策略，通过算法控制开关管的通断来达到调节功率的目的。DC/DC 变换器可将直流电压转化为可调的直流电压，其中Buck-Boost、Cuk、Buck、Boost 是利用储能元件使能量从高侧向低侧流动。此过程为分布式也可称为直流斩波电路。正激型、反激型、半桥型能量少的一侧电池所补充的能量是来自整个电池组中的能量，称为集中式变换器，也称为隔离型变换器[13]。DC/DC 变换器均衡法的优点是均衡效果好，控制灵敏度高，缺点是结构比其他均衡电路复杂并且成本高。以下是比较常见的拓扑图。

(1)分布式均衡电路

分布式均衡电路有Buck-Boost 变换器均衡电路与Cuk 均衡电路。分布式均衡结构比其他均衡电路复杂，它是通过相邻单体电池之间通过均衡器进行均衡操作从而实现电池组之间的能量平衡。

图7 为Buck-Boost 变换器均衡电路方法，可将高容量电池中的电能通过DC/DC 变换器储存至储能装置中，而后转移至低容量单体电池。Buck-Boost 电路的设计可实现能量在单体间单向或双向流动[14]。Buck-Boost 变换器均衡电路方法无能量损失，能灵活地转换电压大小实现充电、放电状态下的均衡。在大功率运用和高频工作下，可节约空间、减小设备体积，该方法适合运用在空间较小的地方。

图7 Buck-Boost均衡电路

图8为Cuk均衡电路，该结构比较复杂，但均衡速度快，方向可以双向传输。均衡开启之前，电容C的电压Vcj等于单体电池Bi-1的端电压VBi-1加上单体电池Bi的端电压VBi，即Vcj=VBi-1+VBi。Cuk 均衡器单元的串联电池组的整体均衡电路拓扑图，电路包含n个串联的单体电池(或电池组)和n-1个Q开关。假设当Cuk 均衡电路中的VBi-1高于VBi时Q1关闭，Bi-1-Li-1- MI-1形成闭环BI-1的电能经过LI-1时一部分电能被存储起来了。此时，Bi-1的电能下降。

(2)集中式均衡电路

常见的集中式均衡电路主要有正激式均衡电路与反激式均衡电路[15]。集中式电路是通过一个多输出均衡器从而实现在电池组内能量之间的转移，把电能高的能量向电能低的电池转移，实现电池组能量均衡。

图8 Cuk均衡电路

图9所示为多绕组输入的正激式均衡电路。每个单体电池都有均衡器，当单体电池电压高于平均值时，其场效应管启动，把单体电压高的能量送到电池组上。该电路场效应管比较多，结构相对复杂而且成本高。

图9 正激式均衡电路

图10 所示是多绕组输出反激式均衡电路。通过原边副边匝数比与场效应管通断，实现让电池电压低的一侧获得较高的电流能量。该电路结构简单，成本较低，容易控制。

图10 反激式均衡电路

3 总结

表2 各种均衡方式的比较

新能源电动汽车要在市场上大规模推广，其电池性能与寿命的提高是关键。纯粹提高单体电池寿命达到电池组的寿命是不现实的，提高电池组均衡效率和精度，才能最大限度的提高电池组使用寿命。

本文所述的各种动力电池均衡控制策略和均衡方法各有优劣。目前为止，没有一个均衡方法可以同时兼顾均衡速度，均衡效率。均衡电路结构简单，便于操作的均衡器对电池组的影响效果不好，然而，灵活性好，结构复杂的均衡器，成本高且不易控制。

为解决上述问题，解决动力电池组均衡控制发展是新方向。首先，研究新的均衡电路拓扑结构，可以利用软开关，它体积小、损耗小、均衡控制模块智能化。其次，SOC是不能直接测量出来的，需要电池的等效电路来对其进行在线估测，目前常用的估测方法有安时积分法、卡尔曼滤波法和神经网络法，这些方法通常计算量大且不易实现。所以对这些估测方法进行算法优化可减少计算量来提高均衡模块的效率、速度和准确度，从而实现提高电池使用寿命。最后，综合传统均衡器的优点把传统均衡器混合均衡从中可以克服单个缺点，实现均衡电路地高效运行。