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一种适用于多工况的电动汽车电池均衡算法

2021-07-25卜凡涛刘木林吴清平

机电工程技术 2021年6期
关键词:阀值静置单体

卜凡涛,刘木林,吴清平,孙 洋,林 辉

(东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司,沈阳 110000)

0 引言

随着电动汽车的普及,越来越多的动力电池投入到市场中。往往一个电动汽车的单体动力电池数目有成百上千只,以特斯拉Tesla Model S 85车型为例,整个车辆共有7 104节单体电池,而每节电池是不一致的,在生产过程中,即使是同一型号、同一批次的电池也会存在个体的初始差异,其中电池材料的不一致性以及生产工艺等因素会造成容量、老化特性和性能特性等方面表现出差异[1-2]。根据“木桶原理”,运行中的整个电池组的放电容量取决于电量最低的单体,因此为电池组配备均衡电路,对各单体实施均衡,减小二者之间的电量差异,使电池趋于一致,这对整个电池组放电容量的提升具有积极意义[3]。利用均衡控制技术使电池组内各单节电池荷电状态(State of Charge,SOC)趋于一致,可以提高动力电池组的能量利用率,减少电池组使用耗损,保障整个用电设备的运行安全[4]。

现在有很多的均衡技术和方案,这些方案分为能耗性和非能耗性两类[5]。本文采用了能耗性均衡方案,此方案又称为被动均衡,在均衡过程中以电池实时电压作为均衡变量,采用电阻等耗能器件对电池组中SOC较高单体中的电荷进行消耗,直至与其他单体的电压或参考电压保持一致[6]。非能耗性又称主动均衡,是通过储能元件将电量多的部分传递给电量较少的电池[7]。

1 电池OCV电压特性

均衡变量的选取一般有开路电压、工作电压和SOC 3种方式。本文选取SOC作为均衡变量[8-9]。

当电池在充放电时,电池正负极间的电压高于或低于电池开路电压,电池断电后,经过一段时间的静置使电池回到平衡状态,电池端电压会稳定至开路电压[10]。经过试验确认,电池的OCV电压是在静置至少1 h的电压值,此时电池的电压认为已达到稳定,如图1所示。根据图中可以看出,当电池在放电停止后,会有电压的迅速反弹,此反弹电压是由于电池的内阻分压导致;然后电压缓慢回升,此回升电压是由于电池中的电容导致。本文中的均衡算法会对此现象进行处理,消除此反弹电压对OCV的影响,进而能够在不同工况下进行均衡时间的计算。

图1 电池电压静置1 h的电压曲线

2 均衡算法

2.1 均衡中OCV查表的SOC误差

市场上的电动汽车都会有均衡算法,但是一般是采用被动均衡,当电池在放电末期时计算均衡时间。但是由于电动汽车越来越普及,很多电动汽车已推广到出租车行业,而在出租车运行时,一般很少能够使电动汽车达到充电末期,可能在快充到80%就已开始放电,导致无法计算均衡时间。

本文提出的均衡算法不仅适宜于充电,也适宜于放电。放电由于反弹电压的存在对OCV电压的采集会等待1 h以上,本文通过大量实验得到静置时间与OCV查表得到的SOC误差关系表,如表1所示。

表1 SOC误差与静置时间关系

实验步骤如下:

(1)选取静置时间段,在不同温度,不同电流下放电10 min后静置1 h的单体电压和SOC数据;

(2)根据步骤(1)选取的时间段,找到此时间段单体电压和静置1 h后单体电压分别查找OCV后的SOC差,此SOC差即为SOC误差;

(3)根据步骤(2)对不同时间段分别实验,得到所有时间段的SOC误差。

2.2 均衡时间计算

2.2.1 充电中的均衡时间计算

当最低温度小于T0,(默认值0℃,标定量)或温差大于ΔT(默认值5℃,标定量)时,不进行均衡时间计算。当充电电流小于或等于4 A(标定量)时,单体最大电压大于或等于4.1 V,且持续T_Charge_balacne(10 s,标定量),重新通过OCV计算每个单体的SOC(i),计算出需要比较的阀值;根据当前SOCi的大小,确定开启均衡的阀值,对应关系为SOC[100%~0%],对应[∇SOCmin-∇SOCmax](默认值[2%~5%],可标定),对应关系如下:

如果SOCi-SOC阈值≥∇SOCi+buff5(buff5由于小电流充电且在充电末端,OCV的误差可忽略,buff5默认值为0,可标定),需要开启均衡,并更新均衡时间,均衡时间如下:

如果SOCi-SOC阈值<∇SOCi+buff5,则不需要开启均衡。即:

2.2.2 放电中的均衡时间计算

放电中的均衡时间计算如下。

(1)静置时间T<T1(14 min,可标定),读取上一次均衡时间。

(2)若上电时,电池最低温度小于或等于T10(0℃,可标定),不更新均衡时间。

(3)静置时间T1≤T<T2(T1=14 min,T2=26 min,可标定),重新通过OCV计算每个单体的SOC(i),计算出需要比较的阀值;根据当前SOCi的大小,确定开启均衡的阀值,对应关系为SOC[100%~0%],对应[∇SOCmin-∇SOCmax]([2%~5%],可标定),对应关系如下:

如果SOCi-SOC阀值≥∇SOCi+buff1(buff1=4%,可标定),需要开启均衡,并更新均衡时间,均衡时间如下:

如果SOCi-SOC阀值<∇SOCi+buff1(buff1=4%,可标定),不需要开启均衡,即:

(4)静置时间T2≤T<T3(T2=26 min,T3=45 min,可标定),重新通过OCV计算每个单体的SOC(i),计算出需要比较的阀值;根据当前SOCi的大小,确定开启均衡的阀值,对应关系为SOC[100%~0%],对应[∇SOCmin-∇SOCmax]([2%~5%],可标定),对应关系如下:

如果SOCi-SOC阀值≥∇SOCi+buff2(buff2=2%,可标定),需要开启均衡,并更新均衡时间,均衡时间如下:

如果SOCi-SOC阀值<∇SOCi+buff2(buff2=2%,可标定),不需要开启均衡,即:

(5)上电时间T3≤T<T4(T3=45 min,T4=60 min,可标定),重新通过OCV计算每个单体的SOC(i),计算出需要比较的阀值;根据当前SOCi的大小,确定开启均衡的阀值,对应关系为SOC[100%~0%],对应[∇SOCmin-∇SOCmax]([2%~5%],可标定),对应关系如下:

如果SOCi-SOC阀值≥∇SOCi+buff3(buff3=1%,可标定),需要开启均衡,并更新均衡时间,均衡时间如下:

如果SOCi-SOC阀值<∇SOCi+buff3(buff3=1%,可标定),不需要开启均衡,即:

(6)静置时间T≥T4(T4=60 min,可标定),重新通过OCV计算每个单体的SOC(i),计算出需要比较的阀值;根据当前SOCi的大小,确定开启均衡的阀值,对应关系为SOC[100%~0%],对应[∇SOCmin-∇SOCmax]([2%~5%],可标定),对应关系如下:

如果SOCi-SOC阀值≥∇SOCi+buff4(buff4=0,可标定),需要开启均衡,并更新均衡时间,均衡时间如下:

如果SOCi-SOC阀值<∇SOCi+buff4(buff4=0,可标定),不需要开启均衡,即:

2.3 均衡开启条件

均衡开启条件如下。

(1)均衡时间大于Time_open(0,可标定)。

(2)单体最低电压大于或等于Vol_Close_Balance(3.5 V,可标定)。

(3)无相应的故障。

该条件为且的关系,必须3个条件同时满足时,才开启均衡。

2.4 均衡关闭条件

均衡关闭条件如下。

(1)均衡时间小于或等于Time_open(0,可标定);当关闭均衡后,再次开启均衡时,均衡时间大于或等于Time_open_again(1 800 s,可标定)。

(2)单体最低电压小于Vol_Close_Balance(3.5 V,可标定);若均衡因为单体过低关闭,再次开启的条件为单体最低电压大于Vol_Open_Balance(3.6 V,可标定)。

(3)SOCmax-SOCmin≥SOC_differ_Close(20%,可 标定量),不开启均衡;若SOCmax-SOCmin<SOC_differ_Open(15%,可标定量),开启均衡。

(4)均衡区温度温度大于或等于Tem_balanceAr⁃ea_Close(105℃,可标定);当温度小于Tem_balanceAr⁃ea_Open后(95℃,可标定),再次开启。

(5)电池包最高温度大于或等于T_close_balance(55℃,可标定量);当电池包最高温度小于T_open_bal⁃ance(52℃,可标定量)。

(6)有相应的故障。

3 结果与分析

选定一个量产的电动汽车项目,电池管理系统的均衡电阻为40Ω,均衡占空比为60%,平均均衡电流为3.65 V/40Ω×65%=59.3 mA。为了进行此均衡实验,需要对PACK电池组(153 A·h)进行高温存储,通过电池特性,在高温3个月后的电池自放电造成的差异为9 mV,根据OCV表格计算出SOC差为0.714%,容量差为0.714%×153=1.09 A·h。均衡实验如图2所示。

图2 实验图片

表2所示为2种工况下通过均衡把容量差弥补的时间对比。私家车工况为每天充电6 h(慢充),放电1 h;出租车工况为每天充电4 h(快充),放电16 h。通过表中的对比,可以看出在充放电均衡模式的均衡时间远远小于单独充电均衡模式,在出租车工况下尤为明显。

表2 均衡时间对比

4 结束语

电动汽车的充放电均衡比充电均衡模式的均衡时间小,但是如何很好地计算均衡时间是困扰研究人员的课题。本文提出的补偿算法可以很好地解决需要电动汽车长时间静置来计算均衡剩余时间的问题。

本文不仅提出了均衡时间补偿算法,还提出了均衡开启和关闭的时机。此算法已运用到量产车辆中,目前运行良好,得到客户的认可。但本文的补偿算法缺点是每种不同类型的电芯都要进行实验来获取补偿算法的系数,在进行项目开发时需要花费一定的时间。

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