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锂电管理系统的关键技术

  一个典型的动力电池管理系统具体都需要关注哪些功能呢?今天翻译整理了一篇文章,一起看看BMS的关键技术。

  电池管理系统,BMS(Battery Management System),是叉车动力电池系统的重要组成。

  它一方面检测收集并初步计算电池实时状态参数,并根据检测值与允许值的比较关系控制供电回路的通断;另一方面,将采集的关键数据上报给整车控制器,并接收控制器的指令,与车辆上的其他系统协调工作。电池管理系统,不同电芯类型,对管理系统的要求往往并不一样。

  那么,一个典型的动力电池管理系统具体都需要关注哪些功能呢?今天翻译整理了一篇文章,一起看看BMS的关键技术。

  电池管理系统定义

  电池管理系统的主要任务是保证电池系统的设计性能,可以分解成如下三个方面:

  1)安全性,保护电池单体或电池组免受损坏,防止出现安全事故;

  2)耐久性,使电池工作在可靠的安全区域内,延长电池的使用寿命;

  3)动力性,维持电池工作在满足车辆要求的状态下。

  一个典型的动力电池管理系统,需要实现哪些功能?

  BMS由各类传感器、执行器、控制器以及信号线等组成,为满足相关的标准或规范,BMS应该具有以下功能。

  1)电池参数检测。包括总电压、总电流、单体电池电压检测(防止出现过充、过放甚至反极现象)、温度检测(好每串电池、关键电缆接头等均有温度传感器)、烟雾探测(监测电解液泄漏等)、绝缘检测(监测漏电)、碰撞检测等。

  2)电池状态估计。包括荷电状态(SOC)或放电深度(DOD)、健康状态(SOH)、功能状态(SOF)、能量状态(SOE)、故障及安全状态(SOS)等。

  3)在线故障诊断。包括故障检测、故障类型判断、故障定位、故障信息输出等。故障检测是指通过采集到的传感器信号,采用诊断算法诊断故障类型,并进行早期预警。

  电池故障是指电池组、高压电回路、热管理等各个子系统的传感器故障、执行器故障(如接触器、风扇、泵、加热器等),以及网络故障、各种控制器软硬件故障等。电池组本身故障是指过压(过充)、欠压(过放)、过电流、超高温、内短路故障、接头松动、电解液泄漏、绝缘降低等。

  4)电池安全控制与报警。包括热系统控制、高压电安全控制。BMS诊断到故障后,通过网络通知整车控制器,并要求整车控制器进行有效处理(超过一定阈值时BMS也可以切断主回路电源),以防止高温、低温、过充、过放、过流、漏电等对电池和人身的损害。

  5)充电控制。BMS中具有一个充电管理模块,它能够根据电池的特性、温度高低以及充电机的功率等级,控制充电机给电池进行安全充电。

  6)电池均衡。不一致性的存在使得电池组的容量小于组中小单体的容量。电池均衡是根据单体电池信息,采用主动或被动、耗散或非耗散等均衡方式,尽可能使电池组容量接近于小单体的容量。

  7)热管理。根据电池组内温度分布信息及充放电需求,决定主动加热/散热的强度,使得电池尽可能工作在适合的温度,充分发挥电池的性能。

  8)网络通讯。BMS需要与整车控制器等网络节点通信;同时,BMS在车辆上拆卸不方便,需要在不拆壳的情况下进行在线标定、监控、自动代码生成和在线程序下载(程序更新而不拆卸产品)等,一般的车载网络均采用CAN总线技术。

  9)信息存储。用于存储关键数据,如SOC、SOH、SOF、SOE、累积充放电Ah数、故障码和一致性等。车辆中的真实BMS可能只有上面提到的部分硬件和软件。每个电池单元至少应有一个电池电压传感器和一个温度传感器。

  对于具有几十个电池的电池系统,可能只有一个BMS控制器,或者甚至将BMS功能集成到车辆的主控制器中。对于具有数百个电池单元的电池系统,可能有一个主控制器和多个仅管理一个电池模块的从属控制器。

  对于每个具有数十个电池单元的电池模块,可能存在一些模块电路接触器和平衡模块,并且从控制器像测量电压和电流一样管理电池模块,控制接触器,均衡电池单元并与主控制器通信。根据所报告的数据,主控制器将执行电池状态估计,故障诊断,热管理等。

  10)电磁兼容。由于电动车使用环境恶劣,要求BMS具有好的抗电磁干扰能力,同时要求BMS对外辐射小。电动汽车BMS软硬件的基本框架如图2所示。

  BMS的关键问题

  尽管BMS有许多功能模块,本文仅分析和总结其关键问题。目前,关键问题涉及电池电压测量,数据采样频率同步性,电池状态估计,电池的均匀性和均衡,和电池故障诊断的准确测量。

  1、电池电压测量(CVM)

  电池电压测量的难点存在于以下几个方面:

  1)电动汽车的电池组有数百个电芯的串联连接,需要许多通道来测量电压。由于被测量的电池电压有累积电势,而每个电池的积累电势都不同,这使得它不可能采用单向补偿方法消除误差。

  2)电压测量需要高精度(特别是对于C / LiFePO 4 电池)。SOC估算对电池电压精度提出了很高的要求。这里我们以C / LFP和LTO / NCM型电池为例。

  图3显示了电池C / LiFePO 4 和LTO / NCM 的开路电压(OCV)以及每mV电压对应的SOC变化。从图中我们可以看到LTO / NCM的OCV曲线的斜率相对陡峭,且大多数SOC范围内,每毫伏的电压变化对应的大SOC率范围低于0.4%(除了SOC 60~70%)。

  因此,如果电池电压的测量精度为10mV,那么通过OCV估计方法获得的SOC误差低于4%。因此,对于LTO / NCM电池,电池电压的测量精度需要小于10 mV。

  但C / LiFePO 4OCV曲线的斜率相对平缓,并且在大多数范围内(除了SOC < 40%和65 ~80%),每毫伏电压的大相应SOC变化率达到4%。因此,电池电压的采集精度要求很高,达到1 mV左右。

  目前,电池电压的大部分采集精度仅达到5 mV。目前,电池的电压和温度采样已形成芯片产业化,表1比较了大多数BMS所用芯片的性能。

  2、数据采样频率同步性

  信号的采样频率与同步对数据实时分析和处理有影响。设计BMS时,需要对信号的采样频率和同步精度提出要求。但目前部分BMS设计过程中,对信号采样频率和同步没有明确要求。

  电池系统信号有多种,同时电池管理系统一般为分布式,如果电流的采样与单片电压采样分别在不同的电路板上;信号采集过程中,不同控制子板信号会存在同步问题,会对内阻的实时监测算法产生影响。同一单片电压采集子板,一般采用巡检方法,单体电压之间也会存在同步问题,影响不一致性分析。

锂电池充电

  系统对不同信号的数据采样频率和同步要求不同,对惯性大的参量要求较低,如纯电动车电池正常放电的温升数量级为1℃/10 min,考虑到温度的安全监控,同时考虑BMS温度的精度(约为1℃),温度的采样间隔可定为30 s(对混合动力电池,温度采样率需要更高一些)。

  电压与电流信号变化较快,采样频率和同步性要求很高。由交流阻抗分析可知,动力电池的欧姆内阻响应在ms级,SEI膜离子传输阻力电压响应为10 ms级,电荷转移(双电容效应)响应为1~10 s级,扩散过程响应为min级。

  目前,电动车加速时,驱动电机的电流从小变化到大的响应时间约为0.5 s,电流精度要求为1%左右,综合考虑变载工况的情况,电流采样频率应取10~200 Hz。单片信息采集子板电压通道数一般为6 的倍数,目前多为24 个。

  一般纯电动乘用车电池由约100 节电池串联组成,单体电池信号采集需要多个采集子板。为了保证电压同步,每个采集子板中单体间的电压采样时间差越小越好,一个巡检周期好在25 ms内。子板之间的时间同步可以通过发送一帧CAN参考帧来实现。数据更新频率应为10 Hz以上。

  包括电池状态包括SOH(健康状态估计)、SOS(安全状态估计)、SOF(功能状态估计)及SOE(可用能量状态估计)。这些功能是期望BMS具备的,但实际应用中,出于客户要求、车型要求以及成本等等的考虑,实际设计到系统中的可能只是其中的几个。

  3、电池状态估计

  电池状态包括电池温度、SOC(荷电状态估计)、SOH(健康状态估计)、SOS(安全状态估计)、SOF(功能状态估计)及SOE(可用能量状态估计)。

  电池温度估计是其他状态估计的基础,SOC 估计受到SOH 的影响,SOF 是由SOC、SOH、SOS 以及电池温度共同确定的,SOE 则与SOC、SOH、电池温度、未来工况有关。

  3.1 电池温度估计

  温度对电池性能影响较大,目前一般只能测得电池表面温度,而电池内部温度需要使用热模型进行估计。常用的电池热模型包括零维模型(集总参数模型)、一维乃至三维模型。

  零维模型可以大致计算电池充放电过程中的温度变化,估计精度有限,但模型计算量小,因此可用于实时的温度估计。一维、二维及三维模型需要使用数值方法对传热微分方程进行求解,对电池进行网格划分,计算电池的温度场分布,同时还需考虑电池结构对传热的影响(结构包括内核、外壳、电解液层等)。一维模型中只考虑电池在一个方向的温度分布,在其他方向视为均匀。二维模型考虑电池在两个方向的温度分布,对圆柱形电池来说,轴向及径向的温度分布即可反映电池内部的温度场。二维模型一般用于薄片电池的温度分析。三维模型可以完全反映方形电池内部的温度场,仿真精度较高,因而研究较多。

  但三维模型的计算量大,无法应用于实时温度估计,只能用于在实验室中进行温度场仿真。为了让三维模型的计算结果实时应用,研究人员利用三维模型的温度场计算结果,将电池产热功率和内外温差的关系用传递函数表达,通过产热功率和电池表面温度估计电池内部的温度,具有在BMS中应用的潜力。图5所示为电池内部温度的估计流程。

  一般地,锂离子电池适宜的工作温度为15~35℃,而电动汽车的实际工作温度为-30~50℃,因此须对电池进行热管理,低温时需要加热,高温时需要冷却。热管理包括设计与控制两方面,其中,热管理设计不属于本文内容。

  温度控制是通过测温元件测得电池组不同位置的温度,综合温度分布情况,热管理系统控制电路进行散热,热管理的执行部件一般有风扇、水/油泵、制冷机等。

  比如,可以根据温度范围进行分档控制。Volt插电式混合动力电池热管理分为3种模式:主动(制冷散热)、被动(风扇散热)和不冷却模式,当动力电池温度超过某预先设定的被动冷却目标温度后,被动散热模式启动;而当温度继续升高至主动冷却目标温度以上时,主动散热模式启动。

  3.2 荷电状态(SOC)估计

  SOC(State of Charge),可用电量占据电池大可用容量的比例,通常以百分比表示,100%表示完全充电,0%表示完全放电。

  这是针对单个电池的定义,对于电池模块(或电池组,由于电池组由多个模块组成,因此从模块SOC计算电池组的SOC就像电池电池单体SOC估计模块SOC一样),情况有一点复杂。在SOC估计方法的后一节讨论。

  目前,对SOC 的研究已经基本成熟,SOC 算法主要分为两大类,一类为单一SOC 算法,另一类为多种单一SOC 算法的融合算法。

  单一SOC 算法包括安时积分法、开路电压法、基于电池模型估计的开路电压法、其他基于电池性能的SOC估计法等。融合算法包括简单的修正、加权、卡尔曼滤波(或扩展卡尔曼滤波)以及滑模变结构方法等。

  1)放电测试方法

  确定电池SOC的可靠方法是在受控条件下进行放电测试,即指定的放电速率和环境温度。这个测试可以准确的计算电池的剩余电量SOC,但所消耗的时间相当长,并且在测试完毕以后电池里面的电量全部放掉,因此这个方法只在实验室中用来标定验证电池的标称容量,无法用于设计 BMS做车辆电池电量的在线估计。

  2)安时积分法

  安时积分计算方法为:

  一个典型的动力电池管理系统,需要实现哪些功能

  式中,SOC 为荷电状态;SOC0为起始时刻(t0)的荷电状态;CN为额定容量(为电池当时标准状态下的容量,随寿命变化);η为库仑效率,放电为1,充电小于1;I 为电流,充电为负,放电为正。

  在起始荷电状态SOC0比较准确情况下,安时积分法在一段时间内具有相当好的精度(主要与电流传感器采样精度、采样频率有关)。

  但是,安时积分法的主要缺点为:起始SOC0影响荷电状态的估计精度;库仑效率η受电池的工作状态影响大(如荷电状态、温度、电流大小等),η难于准确测量,会对荷电状态误差有累积效应;电流传感器精度,特别是偏差会导致累计效应,影响荷电状态的精度。因此,单纯采用安时积分法很难满足荷电状态估计的精度要求。

  3)开路电压(OCV)法

  锂离子电池的荷电状态与锂离子在活性材料中的嵌入量有关,与静态热力学有关,因此充分静置后的开路电压可以认为达到平衡电动势,OCV 与荷电状态具有一一对应的关系,是估计荷电状态的有效方法。

  但是有些种类电池的OCV 与充放电过程(历史)有关,如LiFePO4/C电池,充电OCV与放电OCV 具有滞回现象(与镍氢电池类似),并且电压曲线平坦,因而SOC估计精度受到传感器精度的影响严重,这些都需要进一步研究。

  开路电压法大的优点是荷电状态估计精度高,但是它的显著缺点是需要将电池长时静置以达到平衡,电池从工作状态恢复到平衡状态一般需要一定时间,与荷电状态、温度等状态有关,低温下需要数小时以上,所以该方法单独使用只适于电动汽车驻车状态,不适合动态估计。

  4)基于电池模型的开路电压法

  通过电池模型可以估计电池的开路电压,再根据OCV 与SOC 的对应关系可以估计当前电池的SOC。等效电路模型是常用的电池模型。

  对于这种方法,电池模型的精度和复杂性非常重要。华等人收集了12个常用等效电路模型,包括组合模型,Rint模型(简单模型),具有零状态滞后模型的Rint模型,具有单态滞后模型的Rint模型,具有两个低通滤波器增强型自校正(ESC)模型,具有四个低通滤波器的ESC模型,一阶RC模型,一个状态滞后的一阶RC模型,二阶RC模型,具有单态滞后的二阶RC模型,三阶RC模型和具有单态滞后的三阶RC模型。

  电化学模型是建立在传质、化学热力学、动力学基础上,涉及电池内部材料的参数较多,而且很难准确获得,模型运算量大,一般用于电池的性能分析与设计。



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