大功率动力电池组BMS的主动均衡混合策略

张清明， 陈兴龙， 李锦英，温 飘， 陈亚菲

(1. 中国科学院光电技术研究所，四川 成都6 10209；2.中国科学院光束控制重点实验室，四川成都 610209；3. 西南交通大学电气工程学院，四川成都 611756)

为了满足高电压或大功率动力电源需求，常将动力电池单体串、并联，串并混联构成电池组使用。但由于电池的生产工艺与使用环境的差异，各电池间容量、内阻等参数存在不一致问题[1]。在电池组循环充、放电的过程中，电池参数间的不一致性将会逐渐积累，表现出电量不均衡，导致电池组可用容量缩减、性能衰退，甚至引发安全问题[2]。电池均衡是改善电池组不一致性、提高性能的有效途径[3]。

目前，主流的电池均衡方式有耗散型被动均衡与能量再次分配的主动均衡。前者是将电池能量以电阻散热方式释放掉，此方法结构简单且易实现，但会产生大量的热、能耗高且效率低[2]。主动均衡将能量从单体电量较高转移部分给电量较低的电池，避免木桶效应，从而提高电池组的可用容量，电路拓扑类型包括电容式、电感式、变压器式和DC/DC 变换器式等[4]。基于电感的电路拓扑只适用于相邻电池单体间传递能量，灵活性不足，效率低[5]；基于电容的电路拓扑均衡效果受电池压差制约，均衡能力差[6]。Hartley T 等[7]提出基于DC/DC 变换器的均衡新拓扑，能够在电池充电、放电以及静止三种状态下完成相应的均衡控制。文献[8]中提出一种基于反激式拓扑的串联锂电池组均衡电路，该电路运用最短路径算法，通过控制MOS 管的开关状态，形成串联电池组与单体电池间的能量转移回路。本文选用基于变压器的均衡拓扑实现不同状态下的双向均衡，均衡效率高、效果好。

同时，有效的均衡策略使用将直接关乎着BMS 的整体性能，均衡判据一般分为电池端电压、容量、SOC变量。电压判据是高放低充的思路，以各个电池单元电压一致为目标，适用于在电池的充电末期与放电末期[9]。容量判据存在电池老化容量衰减问题与满充容量不变特性，而单体电池的最大可用容量仅能离线获得，不适用于在线均衡，可用于电池的定期维护。文献[10]以SOC作为均衡判据改善电池组的差异性，提升电池组容量，当不同工况下电流突变时，不会导致电池SOC波动，有较好的均衡控制稳定性。SOC均衡变量反应着电池的放电深度，不仅能提高电池容量利用率，还能有效避免极化效应与电压波动的影响。但也对SOC估计精度的需求与系统的运算能力，提出了更高的要求[11]。在电池工况过程中，充分利用其自身特性，本文提出一种分段匹配电池电压与SOC作为均衡判据的主动均衡混合策略。

本文主要围绕能量均衡拓扑、主动均衡混合策略及实验验证几个方面展开论述。首先，根据能量双向转移思路建立了基于同步双向反激式变压器的主动均衡控制电路拓扑，介绍了能量流动回路以及控制参数整定；其次提出一种电池SOC、电压均衡判据分段匹配主动均衡混合策略，阐述了均衡策略的制定过程、阈值参数的整定；最后通过均衡实验，对所提的混合策略进行测试验证。

1 主动均衡拓扑设计

1.1 BMS 均衡系统架构

本文选用LTC3300-1 是一种多单元电池组平衡器，可实现多达6 组电池模块串联的双向均衡，能有效地减少均衡时间和功率耗散[12]。通过SOC估计出电池的SOC、电压参数，判断是否满足均衡开启条件。

本文电池管理系统设计的总体结构，如图1 所示。该系统采用主从分布式架构，具有可扩展的主动均衡功能。电池组采用串并混联的方式，每个电池小模块由多个单体电池并联，再将其串联成组，从而可实现大功率电池组的容量扩展。主控单元(master control unit，MCU)可检测母线电流，并利用串口与上位机通信进行数据交换，而每个从控单元(slave control unit，SCU)对6 个模块(多个单体电池并联组成)串联而成的电池组进行电压采集、控制系统均衡的开断、实现与主控单元在内部CAN 总线上的通信功能。从控单元SCU 中将数据采集和控制模块以及均衡执行模块分离，SCU_1 执行均衡控制与通信功能，SCU_2 用于电压、温度数据采集以及通信，SCU_3 负责采集各个单体电池电流与安全保护。

图1 电池管理系统框架图

1.2 均衡电路与能量回路

1.2.1 均衡电路

针对串联电池组模块，基于同步双向反激式变压器建立了主动均衡控制电路以及能量流动示意图，如图2 所示。

图2 主动均衡控制电路及能量流动示意图

图2中，T1 变压器两端有两个MOS 管(QA 与QB)，由均衡控制单元LTC3300-1 的GP 与GS 输出信号控制MOS 管开断，完成相应的电路切换，实现电池组之间的能量转移。

1.2.2 均衡电路的能量转移过程

单电池能量向电池组中转移过程，亦称削峰模式。为防止电池组中能量最高的单体出现过充现象，将该单体的部分能量传递给整个电池组，降低其电压，从而使该单体得到保护且改善电池组不一致性。如图2 所示，若电池组中Cell_k能量最高时，首先控制QA 接通，Cell_k 与其对应的原边(图中左侧)形成回路，Cell_k 向原边电感充电，充电完成后控制QA断开。初级磁通减少，原边电动势极性反转，由于互感作用，次边(图中右侧)相应反转，此时DB 导通，回路形成，可实现原边(某电池)对整个电池组(某电池或某些电池)进行充电[13-15]。

电池组中的能量向单电池转移过程，亦称填谷模式。为防止电池组中能量最低的单体出现过放情况，将电池组的部分能量传递给该单体，升高其电压，从而使该单体得到保护且降低电池组不一致性。如图2 所示，当电池组中Cell_k 能量最低时，先控制QB 接通，电池组与副边(图中右侧)形成回路，电池组向副边电感充电，充电完成后控制QB 断开。初级磁通减少，次边电动势极性反转，由于互感作用，原边(图中左侧)相应反转，此时DA 导通，回路形成，可实现整个电池组对原边(某电池)进行充电。通过电能与磁能相互转换，实现能量在电池组与单体电池间双向传递[13-15]。

1.3 均衡控制参数整定

均衡电路优劣由均衡电流、转移电量、均衡时间、均衡效率、均衡能耗等参数来评价，其中均衡电流IB和均衡过程中转移电量QB两个参数尤为重要[10,16]。对本文的双向主动均衡电路两种均衡模式的IB与QB进行参数分析，均衡电流时序如图3 所示。

图3 均衡电流时序图

1.3.1 削峰模式

根据均衡电路原理，当PWM 信号为低电平时，MOS 管QA 导通，形成回路均衡电流为：

式中：RA为削峰模式回路的等效电阻；UBj为被均衡的电池电压；Upack为电池组的输出电压；vs为MOS 管压降[16]。

当PWM 信号为高电平时，均衡关断，即IB0=0。设PWM信号的占空比为a，则等效均衡电流IB为：

式中：IB为均衡回路中等效均衡电流；T为一个开关周期；t为均衡时长。

当设均衡时间为tB，用安时积分法计算单体电池Bj 在均衡过程中被充入电量QB为：

式中：η 为电池的库仑效率。

1.3.2 填谷模式

根据基尔霍夫电压定理及欧姆定理得到均衡电流：

式中：RB为填谷模式回路的等效电阻。

通过实时监测均衡电池与电池组的能量差值，制定相应的均衡策略，根据式(4)便可得到均衡电流。同理式(3)，填谷均衡过程转移电量QB为:

2 主动均衡混合策略

本文选用CAM72 方型电池的SOC-OCV曲线，如图4 所示。其变化规律呈现三段变化趋势：

图4 开路电压与SOC关系曲线与不同周期的均衡判据分析

(1)应急放电区段：SOC＜20% 时，若电池持续放电，电压将呈急剧下降趋势，此时端电压作为均衡变量，可避免出现电池过放的安全隐患；

(2)常用工况区段：20%≤SOC≤90% 时，该阶段选择电池SOC作为均衡变量，整定均衡控制开断阈值，从而改善电池组的不一致性；

(3)充电均衡区段：SOC＞90% 时，随着SOC增大电压也显著增加，端电压能直接反映当前电池状态，若端电压作为均衡变量，可避免电池出现过充问题。

2.1 SOC 变量均衡

SOC均衡变量有三个判据参数：SOC均值、标准差和极差，可表示成如下形式：

式中：SOCi为第i节电池的SOC；n为电池组中电池个数；SOCavg为电池组所有电池SOC的平均值；RSOC为电池SOC的极差，反映电池组SOC不一致性的最坏情况；ε 为荷电状态的标准差，反映电池SOC的离散性与电池组的不一致性[8]。

根据锂电池SOC的估算精度及均衡经验数据，若β 表示临界值，一般取值(β=0.02)。当ε＞β 时，表明电池组处于高度不一致状态；当ε≤β 时，表明电池组一致性良好。其中，ε 仅可以表征电池组SOC的高度不一致性，但不能对实际的不一致性情况进行识别区分，因此，当ε＞β，应结合SOC极差RSOC作下一步的判断。选取ηs作为RSOC判断条件，一般选取启动阈值ηs=2.5%。当ε＞β 与RSOC＞ηs同时满足，开启主动均衡器；当结束阈值ηe＜0.5%，则关闭均衡器。

2.2 电压变量均衡

根据实际工况与电池特性分析，划分了不同的均衡区域，如图5 所示。电池组SOC充放电过程中发现，电池的电压极差有很大的差异，故而设计了SOC与电压混合判据的主动均衡策略。其中电池电压极差描述，公式为：

式中：UT为端电压极差；UTmax与UTmin分别为某时刻的端电压的最大值与最小值。

由脉冲放电实验拟合出电池开路电压与SOC关系曲线，得到各电池在不同SOC时电压极差值分布情况，如表1 所示。由图5 与表1 可知，当电池组SOC处于应急放电区域0～20%阶段，电池的电压极差较大，电压极差阈值达到40 mV 时均衡开启。当电压极差UT小于20 mV，则电压均衡关闭。当电池组SOC处于充电均衡区域90%～100% 区段时，电压极差阈值达到20 mV 时均衡开启，当电压极差UT小于10 mV 时，则电压均衡关闭。

图5 各个电池单元在不同SOC下的开路电压差值分布

表1 各电池不同SOC 时电压极差值分布表 V

3 平台测试与实验验证

3.1 电池测试平台

实验平台采用可编程控制的Chroma 17028 电池测试仪器，对实验中电池的电压、电流数据进行实时测量，如图6 所示。在模拟负载工况时，设定了不同SOC充放电倍率，使用WEISS WKL 恒温箱对电池实验环境温度进行监控与调节。并在各电池之间贴放温度传感器，连接KEYSIGHT 温度监测设备，监测不同充放电条件下电池的温度变化。由于实验装置的功率限制，未进行完整电池包实验，本文使用多电池串联的电池组子模块作为实验对象。

图6 电池测试平台搭建

根据BMS 设计方案，设计了电池组均衡子系统测试板卡，如图7 所示。系统各模块为双层结构设计，下层是6 组均衡模块，上层包含主控模块、监测模块以及通信模块等。

图7 均衡控制单元板卡

3.2 充电阶段均衡实验

为了验证充电阶段均衡控制策略能够改善电池组内各电池的不一致性，实验选用6 节电池串联成的电池组，进行充电阶段均衡实验。电池组中各电池的SOC与电压极差UT作为充电阶段均衡实验评价指标，实验步骤如下：

(1)根据磷酸铁锂CAM72AH 电池特性参数，将电池组以C/3 倍率(1C=72 A)恒流放电到截止电压Umin=2.5 V，并静置1 h；

(2)以C/3 电流进行先恒流后恒压充电，采样时间为1 s，记录各电池端电压及安时容量并估计SOC值，充满后静置1 h，各电池电压曲线如图8(a)所示；

图8 均衡前后各个单体电池充电电压变化曲线

(3)以C/3 倍率恒流放电到截止电压Umin=2.5 V，并静置1 h；

(4)再次以C/3 电流进行恒流充电，根据文中所提的主动混合均衡策略，通过条件判断充电阶段均衡开启与关闭，直到充电完成(Umax≥3.65 V)，静置1 h。记录各实时电池状态，电压变化曲线如图8(b)所示。

由图8 可知，在充电前中期，实时监测各电池的SOC值变化，对于差异较大电池会开启SOC判据均衡，有效地改善了充电过程中电池的不一致性。由于电池的差异性，BAT#U4电池电压平台相对较高，根据电池组的充电规则，一般会较快地达到上限截止电压从而使电池组提前完成充电，这将限制其他电池的满充容量，从而降低电池容量利用率。在电池充电末期(SOC＞90%)，开启电池端电压判据均衡，使各电池的最终截止状态能尽量达到一致。在充电均衡前后电池组满充电压状态，如表2 所示，均衡后满充容量增加，SOC提升了2.3%，且各电池的电压极差由74 mV 减小至9 mV。

表2 充电均衡前后电池组满充电压状态

3.3 放电阶段均衡实验

在电池组的放电阶段进行了放电阶段搁置均衡，实验采样时间为0.1 s。将上述电池组充满并充分静置，以0.5C电流恒流放电12 min 时，阈值被触发SOC判据动作，此时停止放电，启动SOC变量均衡对电池组中各电池进行均衡，直到关闭阈值动作，如图9 所示。

系统均衡时间与均衡电流大小与电池容量相关，此次实验由于处于未放电的搁置状态，为了观测均衡过程，设置了较小电流进行均衡测试。从图9 可知，当在放电过程中的t时刻，均衡系统检测到BAT1 的SOC值为88%，BAT4 的SOC值90.8%，SOC极差为2.8%，大于SOC均衡开启阈值2.5%。根据本文的主动均衡混合策略规则，SOC均衡将会被启动，对电池组进行均衡。均衡过程结束后的t+N时刻，电池SOC极差＜0.5%，关闭均衡。此时，电池组中电池SOC值范围处于89.7%～90.1% 之间，误差小于0.5%，电池组的不一致性得到明显改善，验证了本文所提的SOC均衡混合策略的有效性与可行性。

图9 电池放电后搁置均衡曲线

4 结论

本文以主从分布式结构作为BMS 框架，研究了基于同步双向反激式变压器的主动均衡控制电路，通过电能与磁能相互转换，实现能量在电池组与单体电池间双向传递。根据实际工况与电池特性分析，划分了不同的均衡区域，提出了SOC与电压判据分段匹配的主动均衡混合策略，并进行判据阈值的整定与均衡控制流程的设计。通过搭建实验平台，使用多电池串联的电池组子系统作为实验对象，运用文中所提的均衡策略，在电池组充电阶段与放电搁置阶段进行了均衡控制。结果表明电池组的满充容量提升了2.3%，电压与SOC极差得到很大改善，降低了电池组的不一致性，提升了容量利用率，验证了所提均衡电路与均衡策略的可行性与有效性，但下一步工作应对完整电池包与均衡效率方面做进一步的测试与完善。