动力电池组分散式主动均衡控制系统

申永鹏，葛高瑞，王耀南，孟步敏

（1.郑州轻工业大学电气信息工程学院，郑州 450002；2.湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082）

动力电池组是电动汽车的能量源，也是整车最重要、最昂贵的部件之一。动力电池组常采用多节单体先并联后串联的方式以提高容量和输出电压[1-2]。由于初始容量、内阻、自放电率等单体参数的差异，以及老化演变规律的不一致[3]，受串联电路基本特性的限制，不同串联单体在充放电过程中剩余电量SOC（state of charge）差异不断扩大[4-5]，整个动力电池组的实际可用容量将不断减少，最终导致动力电池组循环使用寿命大幅度降低[6-7]。为消除串联单体间SOC 差异对动力电池组实际可用容量的限制，延长动力电池组的使用寿命，必须对串联单体SOC进行均衡管理[8]。

现有的动力电池组均衡技术可分为被动均衡和主动均衡两大类[9-11]。被动均衡技术的基本思路是采用电阻等耗能原件将SOC 较高串联单体中的电荷消耗掉，直至与其它相串联单体的SOC 或者参考SOC 一致[12-13]。文献[14-15]采用电阻分流式均衡方法，采用开关控制单体与电阻回路的导通状态，当检测到单体SOC 不一致时，通过选通相应的开关进行电阻分流。被动均衡技术具有电路设计简单、易实现的优点，但存在能量损耗、热管理困难、均衡时间长等问题。

主动均衡技术的基本思路是采用电感、电容作为储能元件，或者直接采用能量转换器将SOC 较高串联单体中的电荷转移到SOC 较低的串联单体内。由于电力电子技术的发展，基于能量转换器的均衡方法应用最为广泛，具体而言能量转换器是指用于单体均衡管理的DC/DC 变换器，文献[16]通过将隔离DC/DC 变换器的输入端与单体并联、输出端与低压辅助负载并联，实现了对单体SOC 的均衡管理。该方法无需单独的大功率DC/DC 转换器，具有结构简单、易于实现的优点，但是需要与串联单体数量等同的隔离型DC/DC 变换器，成本较高。文献[17]提出了一种基于Buck-Boost 变换器的均衡拓扑结构，通过在每个相邻的单体上并联均衡模块，采用传统电荷转移式均衡方法实现电荷由电压较高单体至电压较低单体的转移，电荷转移的过程实为单体间充放电过程，意味着均衡过程中单体组中某两节单体存在循环充放电现象，过多的无效充放电循环将降低单体的使用寿命，且该方法仅适合相邻单体间的均衡，并且随着单体数目的增多均衡速度不断减慢。主动均衡技术避免了被动均衡技术中能量损耗、热管理困难等问题，但是电路设计较为复杂，并且均衡过程中电荷的转移过程增加了单体充放电次数，缩短了使用寿命。

针对现有主动均衡方法存在的不足，本文提出了“单体解耦—分散式控制器串联”主动均衡控制系统拓扑结构，通过在放电过程中实时调整分散式控制器母线电压调节系数α 及均衡加速系数β，在保证母线电压稳定的前提下，实现了单体放电速率与SOC 偏差的线性比例动态调节。所提出的分散式主动均衡控制系统，可实现动力电池组放电过程中的在线主动均衡，避免了传统电荷转移式均衡方法存在的无效充放电循环，同时可对母线电压任意调整，可满足不同负载的工作电压需求。

1 系统架构

由N 个串联单体组构成的分散式主动均衡控制系统如图1 所示，单体组1～N 均由多节单体电池以并联的方式构成。N 个单体组分别与一个分散式控制器并联，N 个分散式控制器的输出端以串联的方式连接以产生母线电压，单体组及分散式控制器的组合称之为智能单体[18]。

图1 分散式主动均衡控制系统结构框图Fig.1 Structural block diagram of distributed active balancing control system

系统主电路采用同步4 开关双向升降压DC/DC 变换器，通过改变全桥电路中开关管M1、M2、M3、M4导通时序可实现多模式工作，包含双向升压、双向降压、双向升压-降压，进而实现单体放电速率的动态调节。

为保证输出电压以及放电速率的稳定性和精度，设计了电压外环和电流内环双闭环控制系统，电压外环控制器负责输出端电压ψ 的动态调节，并将Iset发送至电流内环控制器，通过PWM 实现对输出端电压和放电电流的精确调节[19]。系统控制器负责均衡模式的使能、充放电模式的切换以及CAN总线数据通讯。

2 均衡管理控制策略

2.1 单体SOC 估算

高精度的单体SOC 估算是实现单体组均衡管理的前提，综合考虑算法的实用性、鲁棒性及估算精度，在均衡过程中通过检测单体电压、电流参数，采用OCV（open circuit voltage）—安时积分法对锂电池SOC 实时估算。

如图2 所示为不同温度条件下，本文所使用的容量为2 600 mA·H 的18650 型LiCoMnNiO2单体电池OCV 与SOC 对应关系曲线。为了便于初始SOC 计算的数字实现，程序中采用81×41 个数据点来表述温度、OCV 和SOC 之间的函数关系，并采用曲面插值完成初始SOC 估算。完成单体SOC 估算后，根据式（1）分别对N 组单体SOC 实时估算为

图2 不同温度条件下OCV 与SOC 对应关系Fig.2 OCV versus SOC under different temperature conditions

式中：SOCi0为第i 节单体初始状态SOC，即第i 节单体初始状态剩余电量，0＜SOCi0＜100%；η 为放电效率；I（τ）为电池瞬态电流，I（t）＞0 表示放电状态，I（t）＜0表示充电状态；Cn为单体标称容量；SOHrt为电池健康状态，SOHrt=1 表示实际容量等于标称容量。

2.2 放电速率计算

所提分散式主动均衡控制系统的基本思路是根据单体SOC 与平均SOC 偏差，线性动态调整智能单体输出电压，进而实现单体放电速率的动态调节。由于单体放电速率与SOC 和N 组单体平均SOC 的差值成正比，则t 时刻单体SOC 与平均SOC间的差值在单体端电压上线性表征为

式中：UMaxL与UMinL分别为智能单体允许输出最大电压与最小电压；α（t）为母线电压调节系数。在单体组放电过程中，单体端电压逐渐降低，为保证单体组输出总电压稳定于负载工作电压，必须对N 组智能单体端电压进行升压操作。α（t）为计算公式为

式中：UL为母线电压设定值为t 时刻N 组智能单体端电压之和。由ψi及α（t）可得均衡过程第i 节智能单体放电电流为

式中：ii（t）为t 时刻第i 节单体放电电流；I（t）为母线电流。

式中，η[Ei（t），I（t）]为当单体电压为Ei（t）、母线电流为I（t）时分散式控制器的平均转换效率。则N 组智能单体t 时刻输出电压分别为

整个均衡过程单体输出电压处于动态调节过程，在t 时刻，根据式（2）、式（4）、式（7）可得N 组单体输出总电压为

综上可知，所提分散式均衡控制系统在保证母线电压恒定的前提下可实现对单体组均衡管理。所设计的动力电池分散式主动均衡控制系统在放电均衡初始状态，需依据负载额定工作电压设置母线电压UL，以保证智能单体组满足负载工作需求。放电均衡过程中，均衡控制系统首先估算单体初始SOC 状态，并根据对式（1）对N 组单体SOCi值实时估算，同时系统控制器实时采集N 组单体端电压，根据式（4）计算母线电压调节系数α（t），以保证整个放电均衡过程中母线电压的恒定。然后系统控制器通过CAN 总线接收N 组单体SOCi，并计算单体组平均值SOC，进而依据单体SOCi与（t）间的差异依据式（3）实时计算均衡加速系数βi（t）；最后，通过母线电压调节系数α（t）对N 组单体输出端电压调整，进而实现放电速率的调节（式（5）、式（7）），最终实现单体组的均衡管理。分散式主动均衡控制系统的工作流程如图3 所示。

图3 均衡控制流程Fig.3 Flow chart of balancing control

3 试验验证

3.1 试验装置

为验证所设计的动力电池组分散式主动均衡控制系统的性能，搭建试验平台进行了均衡试验。试验台结构组成和照片分别如图4 和图5 所示。

图4 实验台结构组成Fig.4 Structural composition of experimental platform

图5 实验台照片Fig.5 Photograph of experimental platform

试验主要参数见表1。试验采用由8 个智能单体构成的动力电池组，单体主要参数见表2。

表1 试验台架参数Tab.1 Parameters of experimental platform

表2 智能单体参数Tab.2 Parameters of smart cell

3.2 恒阻模式放电均衡试验

为测试分散式主动均衡控制系统在恒阻模式放电工作情况下的均衡效果，根据5 个步骤开展试验：①对8 节单体分别充电至不同的SOC；②设置可编程电子负载电阻参数为40 ；③设置母线电压为40 V；④启用电子负载数据保存模式，用于记录均衡过程中母线电压、电流、功率数据。将USBCAN 连接智能单体与电脑，记录单体电压、单体输出端电压数据；⑤开启加载，进行均衡试验。

图6 为恒阻模式下8 组单体电压曲线，整个均衡过程共持续8 145 s，均衡末期单体极差由均衡初期的330 mV 降至30 mV，单体间SOC 的一致性得到明显改善。

图6 恒阻放电过程中8 组单体端电压Fig.6 Terminal voltage of 8 cells during constantresistance discharging process

图7 为恒阻模式放电均衡试验过程中母线电压及单体端电压的标准差变化曲线。可见，均衡过程中母线电压与设定值最大偏差为±0.3 V，表明所设计的分散式主动均衡控制系统在均衡过程中可维持母线电压的稳定；标准差由均衡初期0.112 5降至末期的0.008 6，表明8 组单体SOC 的一致性得到明显改善。

图7 恒阻放电过程母线电压及8 组单体端电压标准差Fig.7 Bus voltage and STD of terminal voltages of 8 cells during constant resistance discharging process

3.3 HWFET 工况试验

为验证分散式主动均衡控制系统在动态负载时的均衡效果，开展了动态模拟试验，具体试验流程为：①对8 节单体分别充电至不同的SOC；②设置母线电压为40 V；③根据图8 所示电池负载功率曲线设置电子负载的加载功率；④启用电子负载数据保存模式，用于记录均衡过程中母线电压、电流、功率数据，将USB-CAN 连接智能单体与电脑，用于记录单体电压、单体输出端电压数据；⑤开启加载，进行均衡试验。

试验过程中HWFET 工况下车速曲线和动力电池负载功率曲线由Advisor 车辆动力学仿真软件输出，图8 为HWFET 工况下车速及动力电池负载曲线Pe[20]。此外，为了匹配所开发的智能单体组的最大输出功率，实际加载功率为Pe/200。图9 为模拟HWFET 工况试验过程中，智能单体组实际输出电流及功率变化曲线，单个HWFET 工况共766步，每步时长1 s。均衡过程共持续8 098 s，HWFET工况循环执行了11 次。图10 为模拟HWFET 工况试验过程中8 节单体端电压曲线，可见，端电压极差由均衡初期的300 mV 降至均衡末期的40 mV，这表明了单体间SOC 的一致性得到了改善。

图8 HWFET 工况车速及其电池负载功率曲线Fig.8 Speed and power profiles of battery load during HWFET driving cycle

图9 模拟HWFET 工况下功率及电流曲线Fig.9 Power and current curves during simulated HWFET driving cycle

图10 模拟HWFET 工况实验过程中8 组单体端电压Fig.10 Terminal voltage of 8 cells during simulated HWFET driving cycle

图11 为模拟HWFET 工况试验过程中直流母线电压及8 组单体端电压的标准差曲线。可见，均衡过程中母线电压实际值与设定值最大偏差为±0.5 V，与恒定负载放电模式相比略有增加，但是相比单体直接串联时由内阻造成的电压波动仍有较大改善；8 组单体端电压标准差由均衡初期的0.101 降至均衡末期的0.009，表明8 组单体电压分散度越来越集中，有效地降低了单体SOC 的不一致性。

图11 HWFET 工况母线电压及8 组单体端电压标准差Fig.11 Bus voltage and STD of terminal voltage of 8 cells during HWFET driving cycle

4 结论

针对动力电池组主动均衡问题，提出了“单体解耦-分散式控制器串联”主动均衡控制系统拓扑结构，并通过在放电过程中实时调整分散式控制器母线电压调节系数α 及均衡加速系数β，实现了单体放电速率与SOC 偏差的线性比例动态调节。恒阻模式以及模拟HWFET 工况下的试验结果表明，所提分散式主动均衡控制系统特性主要体现在以下方面：

（1）有效解决了传统主动均衡方法存在的无效充放电循环问题，避免了被动均衡过程能量损耗及热管理困难问题。

（2）均衡过程可维持母线电压稳定，并可实现母线电压的动态调整，以满足不同负载额定工作电压需求。

（3）实现了在线主动均衡，两种测试模式下，单体端电压的标准差分别由0.112 5 降至0.008 6 以及由0.101 降至0.009。