基于边缘计算的电动汽车能量管理系统设计

程和斌 程和侠

摘要：论文提出了一种基于边缘计算的电动汽车能量管理系统，旨在实现对电池运行全过程的监控和管理。该系统通过引入控制器局域网（CAN） 总线和物联网连接，实现设备自动化实时控制和数据采集。新的荷电状态（SOC） 估计方法和先进的数据处理技术应用于处理电池不一致性。此外，该系统还整合了提供精确故障诊断和修复建议的在线故障诊断专家系统。通过这些改进，电池管理系统能够确保电池组的安全性和延长使用寿命，为电动汽车的可靠性和性能提供了重要支持。该系统的设计和实现为电动汽车领域的能量管理提供了新的解決方案，并促进了电动汽车的可持续发展。

关键词：控制器局域网（CAN）总线；边缘计算；浮点数据采集；SOC（State Of Charge）

中图分类号：TP39 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2023）31-0107-03

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

随着汽车数量的日益增长，能源供求关系紧张、环境污染加重，乙醇燃料生产加剧世界范围内粮荒。随着传统化石燃料的日渐枯竭，寻找新能源或可替代能源成为汽车工业发展的当务之急。为应对能源紧缺状况，发达国家如日本、美国、欧洲等国家和地区开始大力发展由可充电电池作为动力或辅助动力的HEV、PHEV和BEV[1]。限制电动汽车的关键技术是电池管理系统，有效的能量管理系统成为实现更高性能和续航能力的关键要素。边缘计算作为一种新兴的计算模式，为电动汽车能量管理带来了新的可能性。基于边缘计算的电动汽车能量管理系统利用车辆上的传感器和边缘设备的计算能力，在车辆内部进行数据处理和决策，以优化能量利用和续航能力。本文将探讨设计一个基于边缘计算的电动汽车能量管理系统的关键步骤和优势，以期提供一个智能、高效和可靠的能量管理解决方案。

论文完成混合动力汽车动力电池充放电控制、SOC估计等算法，主要从电量管理系统、热管理系统、电芯均衡、强电保护以及整车集成和标定等方面进行了研究，增强循环中电池组的安全性及循环寿命[2]。

1 电动汽车能量管理系统发展现状

电动汽车能量管理系统是电动汽车的关键技术领域，旨在优化电动汽车的能量利用、续航能力和性能[3]。研究人员不断改进和开发动态能量管理算法，以实时监测和调整电池充放电、电机功率输出等参数，以优化能量利用和续航能力。这些算法基于实时车辆和环境数据，通过最大化能量利用和减少能量浪费来提高电动汽车的性能。

边缘计算技术的应用使得能量管理系统能够更好地处理实时数据和决策，而无须依赖传统的云计算架构。边缘计算提供更低延迟和更高的数据处理能力，使能量管理系统能够更迅速地做出响应和优化决策。

V2G技术允许电动汽车与电网进行双向能量交流，使得能量管理系统能够更灵活地管理电池充放电和能量供应。V2G技术的发展为电动汽车能量管理系统提供了更大的优化潜力，并为能源管理和电力市场提供了新的机会。

人工智能和机器学习技术也被广泛应用于电动汽车能量管理系统，以分析大量数据、预测行驶模式、优化充放电策略等。这些技术可以提高能量管理系统的智能化水平，实现更精确和个性化的能量管理。

电动汽车能量管理系统正不断发展和创新，利用先进的算法、边缘计算、V2G技术以及人工智能等技术手段，以提高电动汽车的能量利用效率、续航能力[4]。

2 总体设计

电动汽车能量管理系统是一个多任务、实时性要求很高的控制系统[5]。电动汽车能量管理系统可以通过将计算和决策的一部分移动到车辆的边缘设备上来提高效率和响应速度。这样的系统可以利用车辆上的传感器和计算资源来优化电动汽车的能量利用和续航能力。

电动汽车能量管理系统结构如图1所示。

主要功能模块包括：

传感器数据采集滤波：在电动汽车中安装各种传感器，如电池状态、电机效率、车速、路况等传感器。这些传感器将收集关键的车辆数据，并将其发送到边缘设备进行处理[6]。

边缘计算设备：在车辆中添加边缘计算设备，如嵌入式计算机或边缘服务器。这些设备应具备足够的计算能力来处理传感器数据并执行能量管理算法。

能量管理算法：开发能够优化电动汽车能量利用和续航能力的算法。这些算法可以基于实时的传感器数据来进行决策，例如优化电机功率输出、最佳的能量回收策略、充电和放电控制等。

边缘决策和控制：将能量管理算法部署到边缘设备上，并使其能够根据实时的传感器数据做出即时的决策。例如，根据当前的电池状态和车速，调整电机的功率输出以达到最佳的能量效率和续航能力。

SOC计算：SOC（State of Charge） 是指电池当前的电荷状态，表示电池已经充电的能量与总能量之间的比例。

SPI通信：SPI（Serial Peripheral Interface） 是一种同步串行通信协议，用于在微控制器和外部设备之间传输数据。

数据传输和云集成：边缘设备可以将处理后的数据传输到云平台，以便进行更深入的数据分析和综合决策。云平台可以提供更大的计算能力和存储资源，从而进一步优化能量管理系统的性能。

更新和优化：通过定期更新和优化边缘设备上的能量管理算法，不断提高系统的效率和性能。这可以基于云平台上的分析结果和实时的车辆数据来完成。

诊断专家系统：提供实时的数据分析和监控、报警系统，以支持车辆运营和维护的决策。

通过这样的基于边缘计算的电动汽车能量管理系统，可以实现更智能、高效和可靠的能量管理，从而提高电动汽车的续航能力和用户体验。

3 电池管理单元

电池管理单元（Battery Management Unit，简称BMU） 是电动汽车能量管理系统中的关键组成部分，负责监测、控制和保护电池组的运行[7]。BMU硬件构成如图2所示。

BMU需要实时监测电池组的各项参数，如电压、电流、温度等。这可以通过传感器获取，并通过模拟或数字转换进行测量和采集。BMU使用合适的算法对电池的荷电状态（SOC） 进行估计。SOC是电池当前存储能量与满电容量之间的比例，是电动汽车能量管理的关键指标。BMU监测电池组的温度，并采取措施控制温度在安全范围内。这可以通过控制冷却系统、调节充放电速率等方式实现。同时，BMU还应实施保护措施，如过压保护、欠压保护、过流保护和过温保护，以确保电池组的安全运行。BMU根据车辆需求和电池状态，控制充電和放电过程。这包括制定充电策略、放电策略和充电速率控制等，以实现最佳的能量管理和续航能力。设计BMU时，应考虑能耗的优化，以减少系统能耗并延长电池寿命。这可以通过优化数据处理算法、降低待机功耗、灵活的电源管理等方式实现。

BMU需要与车辆控制系统进行数据通信，传输电池状态、故障信息和其他监测数据。这可以通过CAN总线或其他通信协议实现。同时，BMU还可以提供电池状态的显示和监控接口，供驾驶员或维修人员使用。

BMU还应具备故障诊断能力，能够检测和识别电池组的故障，并及时报警。这有助于及时采取措施防止故障扩大，并提供准确的故障信息供维修人员参考。

BMS的主要功能如表1所示。

4 SOC计算方法

SOC是准确计算对电动汽车能量管理系统至关重要的计算方法。新的SOC计算基于卡尔曼滤波（Kalman Filtering） 的方法。卡尔曼滤波是一种用于状态估计的优化算法，它通过结合电池的物理模型、测量值和噪声模型，通过迭代更新状态估计值，实现对SOC的准确估计。

在SOC计算中，该方法还考虑电池特性和环境因素。不同类型和化学组成的电池具有不同的特性，包括电压-荷电状态关系、内部电阻、温度效应等。这些特性需要在SOC计算中考虑，并根据电池的规格和制造商提供的数据进行校准和修正。

为了提高SOC计算的准确性，可能需要进行系统校准和定期校验。这可以通过与实际测量值进行比较和校正来实现，以确保SOC估计值与实际电池状态一致。

SOC计算是电动汽车能量管理系统中的重要部分，改进的新方法可以实现对电池SOC的准确估计，提高电动汽车的能量管理和续航性能。

5 SPI通信

SPI通信具有高速、简单和灵活的特点，常用于与外设进行数据交换，如存储器、传感器、显示器等。在使用SPI通信时，需要确保主设备和从设备之间的时钟频率、数据位顺序和通信协议等参数的一致性。同时，还需遵循外设厂商提供的相关规范和通信协议。

SPI串口通信电路如图3所示：

SPI使用一对主-从设备的架构，主设备控制通信，从设备响应主设备的指令。

6 诊断专家系统

诊断专家系统用于电动汽车能量管理系统的故障诊断，提供实时的数据分析和监控、报警系统，以支持车辆运营和维护的决策。

首先建立一个包含各种故障模式和相关知识的知识库。基于知识库，确定用于推理和诊断的规则。这些规则可以是基于因果关系、逻辑规则或专家经验。将诊断专家系统集成到电动汽车能量管理系统中，并确保其与其他系统的兼容性和稳定性。进行适当的培训和测试，以确保用户能够正确使用系统并获取准确的诊断结果。

7 云平台集成

使用专门的网关设备将控制器局域网CAN总线和物联网连接起来。网关设备在CAN总线侧连接CAN控制器，同时在物联网侧连接到云平台或局域网。网关设备负责将CAN总线上的数据转换为物联网支持的通信协议，如MQTT或HTTP，并进行双向数据传输。

在CAN控制器或电动汽车的嵌入式系统中集成物联网连接功能。通过在嵌入式系统中实现物联网协议栈和CAN总线接口，可以直接将CAN总线数据传输到物联网平台或其他云服务。

将无线传感器节点部署在CAN总线上，实现CAN总线数据的无线传输和物联网连接。传感器节点可以收集CAN总线上的数据，并通过无线网络（如Wi-Fi、蓝牙或LoRa） 将数据传输到物联网平台。

系统还提供CAN总线连接云计算平台的集成功能。通过使用支持CAN总线的物联网平台，可以直接连接CAN总线设备并实现数据传输和远程管理。

系统根据具体应用场景和系统要求选择合适的方法来实现CAN总线和物联网的连接。同时，确保网络安全和数据隐私保护，采取适当的安全措施来保护CAN总线和物联网通信的安全性。

8 结论

基于边缘计算的电动汽车能量管理系统利用车辆内部的边缘设备和传感器数据，通过能量管理算法实现实时决策和控制，优化电动汽车的能量利用和续航能力。这种系统提供智能、高效和可靠的能量管理，提升用户体验，同时借助云平台进行数据分析和优化，为电动汽车行业的可持续发展奠定基础。

参考文献：

[1] 熊超，阳应奎.纯电动汽车的能量管理系统、方法、车辆及存储介质：CN111055724A[P].2022-12-09.

[2] 陈国飞，牛星岩.一种基于边缘计算的储能电站状态评估与运行优化系统：CN112732443A[P].2021-04-30.

[3] 李戎.纯电动汽车动力电池能量管理系统的研究[D].哈尔滨：哈尔滨理工大学，2017.

[4] 尚明利，邹玉凤.无人驾驶纯电动汽车整车能量管理系统：CN211280990U[P].2020-08-18.

[5] 邵成军.电动汽车服务网络环境下的能量管理系统的研究[D].沈阳：东北大学，2015.

[6] 王斌，徐俊，曹秉刚，等.采用模拟退火算法的电动汽车复合电源能量管理系统优化[J].西安交通大学学报，2015，49（8）：90-96.

[7] 崔剑，方运舟，申水文.一种纯电动汽车慢充能量管理系统及其方法：CN112865216A[P].2023-04-28.

【通联编辑：梁书】