基于Buck-Boost的锂电池双层均衡方法研究

徐元中，郭 纯，吴铁洲，付越凯

(湖北工业大学太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室，湖北武汉 430068)

锂电池作为电动汽车的主要能量来源，由于其具有能量密度较高、自放电率低以及循环寿命长等特点而被广泛使用[1]。退役下来的锂电池，其性能有所下降，容量有所减少，这就要求其均衡速度要快[2]。生产工艺的限制和工作环境的差异，导致退役的锂电池单体之间出现了严重的不一致性，进而使得电池组寿命减少，影响电池的使用，因此需要选用合适的电池管理系统进行高精度的荷电状态(SOC)估算和高效快速的电池组均衡方法，同时在均衡的过程中应避免大电流的充放电[3]。随着充放电次数的增加，锂电池组之间的差异会不断变大，这会导致电池组可用容量降低甚至影响使用寿命，除此以外，过充过放还可能导致一系列安全问题[4-5]。均衡管理系统可以有效调节电池的充放电电流，从而降低退役电池组内单体电池的不一致性，延长使用寿命[6]。

目前，电池组均衡的研究主要是均衡策略和均衡拓扑这两个方面。文献[7]提出了一种基于电容的开关阵列拓扑，电池组通过控制并联的开关和电容来实现同时多个通路的能量传递，提高了均衡效率；但随着电池数量的增加，电容的投入也会更多，无疑会造成系统控制复杂的问题。文献[8]提出了基于双向反激式DC-DC 变换器的均衡方法，其优点是均衡效率较高，并且均衡速度较快，缺点是存在开关时序复杂和磁饱和的问题。文献[9]提出了一种基于多开关电感的充放电均衡电路，通过控制开关可以实现单体电池选择性充放电，改善了传统单层均衡电路只能实现相邻电池单体间均衡的问题，但是仍存在效率低的缺点。文献[10]提出了一种单电感双向均衡电路，可以实现任意单体电池间均衡，但是当电池数量多时，均衡时间较长。结合上述问题，本文提出了一种基于Buck-Boost 电路的分组双向均衡拓扑，通过控制开关矩阵和双向变换器，能够实现多路径同时均衡，减少均衡时间，提高均衡速度，满足对均衡电流精确控制的要求，还具有结构简单、成本低的优点。

均衡策略包括均衡变量和均衡控制方法。其中常用均衡变量有电压、电池荷电状态、电池的容量等。均衡控制方法常见的有最大值均衡法、平均值比较法和模糊控制法这3 种方法[11]。文献[12]提出了一种基于模型预测控制的均衡控制算法，通过该算法不仅可以得到当前的均衡电流，同时还可以根据模型预测得到下一时刻的均衡电流。常规的阈值法是首先选定均衡变量并设定阈值，这里选SOC作为均衡变量，当单体电池间SOC值之差大于预先设定的阈值后开始均衡，这种均衡策略简单而被广泛应用[13-14]。

综上所述，本文提出了基于Buck-Boost 电路的分组双向均衡拓扑以及采用了平均值比较法的均衡策略，可以减小电池组间的不一致性，实现电池组快速均衡，从而进一步提高整个电池组的容量利用率，保障使用的安全性。

1 均衡电路及工作原理

1.1 均衡电路

为了实现多路径同时均衡，提高均衡速度，本文提出了基于Buck-Boost 电路的分组双向均衡拓扑结构，如图1 所示。均衡管理系统中包含信号采集电路、温度检测电路、均衡控制器、均衡电路和驱动电路，均衡控制器根据信号采集电路得到的电池相关参数，配合所设计的均衡控制策略，对该电池组进行均衡。

图1 均衡拓扑结构

单体电池用来储能的意义不大，常常需要将多个单体电池串并联来使用，传统的单层均衡拓扑只能实现相邻电池间的能量传递，当电池组数量庞大时，无疑会造成工作量大且效率低的问题，因此需要将电池组进行分组处理，将能量较高的电池组进行多余能量的再分配。基于以上问题，本文设计了均衡电路，如图2 所示，该均衡电路由n个电池、2n个开关矩阵和均衡器组成，其中均衡器用4 个二极管和4个MOSFET 管共同组成一个类似全桥的结构，桥中还包括一个电感和电容，该储能电感主要实现电池组内任意单体电池的能量转移，而储能电容则主要负责电池组间的能量转移，组内与组间的能量转移需要通过开关矩阵进行控制，从而对需要均衡的电池进行选择。这样的拓扑结构有利于实现多路径同时均衡，具有节省均衡时间、电路结构简单、成本较低的优点。

图2 均衡电路示意图

1.2 均衡电路工作原理

1.2.1 组内均衡

DC-DC 变换器的工作模式包括电流连续导通模式(CCM)和电流断续导通模式(DCM)两种。我们一般选用DCM 模式，因为在此工作模式下可以使开关导通时电感所存储的能量在开关断开时实现能量的完全转移。开关用PWM 信号来控制，PWM1、PWM2 用来驱动MOS 管Q1、Q2，PWM3、PWM4 用来驱动MOS 管Q3、Q4，这两组控制信号是互补的。

假设单体电池B1的能量高于单体电池B2，现在需要将电池组内电池B1多余的能量转移到电池B2上，其均衡原理如图3 所示。

图3 均衡原理图

电池B1放电阶段：首先触发PWM1、PWM2 来驱动MOS 管Q1、Q2，将电池B1多余的能量转移到电感上存储起来，能量转移路径如图3(a)所示。

电池B1上电压的端电压VB1和电感电流iL的关系如下：

由于其工作在DCM 模式下，在周期T内，电感两端的平均电压为0，PWM 调制信号的周期T为导通时间ton与关断时间toff之和。其占空比D的计算方法为：

则该回路的最大电流值iL(max)为：

放电过程中，电池B1释放的电荷量QB1为：

电池B2充电阶段：通过触发PWM3、PWM4 来驱动MOS 管Q3、Q4，将电感存储的能量转移给电池B2，该能量转移路径如图3(b)所示，不计能量损耗，电池B1放电阶段所释放的电荷量应该与电池B2充电阶段所获得的电荷量相等，由此就实现了电池组内的无损均衡。

1.2.2 组间均衡

以电池组1 和电池组2 为例，来说明电池组间的能量转移过程。假设电池组1 的能量高于电池组2，则需要将电池组1 多余的那部分能量转移给电池组2，其组间均衡原理如图4 所示。首先导通MOS 管Q1、Q2，将电池组1 的能量转移到电感上，与此同时，电感上的能量会通过续流二极管D3、D4转移至电容上；然后再由电容给电池组2 进行充电，将这部分能量转移到电池组2 中，从而实现高能量电池组将高出的那部分能量转移到低能量的电池组中，达到电池组间均衡的目的。

图4 电池组间均衡原理

2 均衡控制策略

2.1 均衡分组

进行均衡技术研究，均衡分组和能量传输路径对均衡效果存在较大的影响。本文研究的均衡电路分为组内均衡和组间均衡，接下来从这两方面进行路径的计算并进行最优选择。现将N个不一致性较差的单体电池串联在一起，所需的平均转移路径数如下：

式中：u为将能量从一个单体电池转移到另一个单体电池所需的均衡路径的总数；v为所有处在不均衡状态的单体电池的数量。

组内均衡电路可以进行电池多对单、多对多、单对单、单对多均衡。考虑到实际运行情况，表1 给出了该均衡电路的单体电池间能量转移均衡路径数及其之间位置分布的关系。

表1 组内均衡电路单体-单体能量转移路径

由表1 可知，对于由N个单体电池串联组成的电池组来说，可能出现的能量转移路径数之和如式(7)所示：

因此，组内均衡电路能量平均转移路径数如式(8)所示：

在组间均衡电路中，如果放电和充电的电池小组处于不相邻的位置时，则需要多次周期性能量转移，以达到最终均衡目的。组间均衡电路中能量转移均衡路径数与均衡电池小组的位置分布之间的关系，如表2 所示。

表2 组间均衡电路相邻电池小组间能量转移路径

由表2 可知，N个串联电池小组能量转移路径数之和如式(9)所示：

因此，相邻电池小组间，能量转移路径的平均数如式(10)所示：

根据公式(8)可得，组内均衡电路能量转移路径的平均数为1，不会随着串联单体电池数量增加而增加。因此，当串联单体电池数目较多时，本文所设计的分组均衡电路具有明显的速度优势。

2.2 均衡控制策略

根据上述均衡分组情况制定相应的均衡策略，以单体电池SOC作为均衡变量，采用平均值差值比较法的均衡策略，其均衡流程如图5 所示。

图5 均衡流程示意图

均衡控制方法具体实现步骤如下：

(1)利用电流传感器、电压传感器和温度传感器对电池组电流、电压、温度等参数进行采集；

(2)电池组进行分层分组，并设置均衡阈值，采用卡尔曼滤波算法对锂离子单体电池SOC和电池组平均荷电状态SOCave进行估算。

(3)首先进行组内均衡。检测得到单体电池SOC的值与电池组SOCave的差值大于阈值时，需要控制导通相对应的开关，对其进行组内均衡。当电池组内各单体电池的SOC与电池组SOCave的差值在阈值范围内，则判断组内均衡结束。

当组内均衡完成后，再组间均衡。通过检测得到由多个单体电池组成的子均衡模块的平均荷电状态作为该均衡模块的SOC，通过比较各子模块的SOC与整个电池组平均荷电状态SOCave，当其差值高于阈值时，需要控制导通相对应的开关，对其进行组间均衡。如此做周期性均衡，直到子模块的SOC与整个电池组平均荷电状态SOCave的差值小于阈值，则判断组间均衡结束。

3 均衡仿真与分析

3.1 电池组均衡实验

基于MATLAB/Simulink 仿真实验平台，根据上述均衡拓扑和均衡策略，用4 节单体电池进行均衡，构建电路仿真模型，如图6 所示。其中，电池模型为MATLAB/Simulink 提供的Battery 模型，其电池参数标称电压为3.7 V，上限截止电压为4.2 V，额定容量为3 300 mAh。电路中其他参数如下：电感为20µH；电容为30 µF；MOS 管的开关频率设为600 kHz；二极管的导通压降设为0.8 V。

图6 仿真电路模型

3.2 实验结果分析

根据本文所提出的均衡拓扑与传统基于Buck-Boost 的均衡拓扑，进行均衡仿真实验。电池SOC初值设定如下：电池B1为79%，B2为74%，B3为70%，B4为64%。电池组均衡过程中，各单体电池SOC值的变化如图7 所示，可以看到，该电池组在75.96 s 时，4个电池SOC的变化幅度相对平稳且基本重合，即已达到均衡，此时电池组各单体电池SOC的值都为68.63%。

图7 采用本文均衡方法的实验图

根据本文提出的均衡拓扑结合均衡策略进行均衡仿真实验。所用的电池电荷量初始完全一模一样，各单体电池SOC在均衡过程中的变化如图8 所示，可以看到，该电池组在197.8 s 时，4 个电池SOC的变化幅度相对平稳且基本趋向一致，此时已经达到均衡，并且电池组各单体电池SOC的值都为67.52%。

图8 传统单层均衡方法实验图

选用传统Buck-Boost 均衡拓扑采用同一种均衡策略，会使均衡速度有所不同，根据上述仿真实验结果，可以得到，采用本文提出的均衡拓扑来均衡，所用时间比传统均衡拓扑所用时间快了大约100 s，均衡时间大幅减少，并且电池组SOC最后稳定在68.63%，而应用传统拓扑在均衡过后电池组SOC为67.52%，因此在均衡效率方面也有所提高。

4 结论

本文为解决均衡速度慢、均衡效率低的问题，设计了一种均衡拓扑和相应的均衡控制策略，该均衡拓扑能量转移路径不会随着电池组数量的增加而增加，并且可以优先规划均衡路径，两者结合起来得到双赢的效果。同时采用传统基于电感的均衡拓扑来做对比实验，通过实验结果可以看到，本文提出的均衡拓扑可以明显缩短均衡时间，提高均衡速度，同时均衡效率也得到了提高。