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詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)

發(fā)布時間:2018-04-13 責任編輯:wenwei

【導讀】現(xiàn)今電動汽車車型日新月異,如何在諸多車型中脫穎而出呢?一款性能強大的電動汽車內(nèi)部一定會有一套優(yōu)質(zhì)的電池管理系統(tǒng)(BMS)。只有對復雜而繁多的電池組進行有效的控制與管理,才能突破電動汽車推廣普及的瓶頸。一起來看看電池管理系統(tǒng)如何工作。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖1安全工作區(qū)域示意
 
1 電池管理系統(tǒng)(BMS)定義
 
鋰離子電池的安全工作區(qū)域如圖1所示。BMS的主要任務(wù)是保證電池系統(tǒng)的設(shè)計性能:1)安全性;;2)耐久性;3)動力性。
 
BMS軟硬件的基本框架如圖2所示,應該具有的功能:1)電池參數(shù)檢測。2)電池狀態(tài)估計。3)在線故障診斷。4)電池安全控制與報警。5)充電控制。6)電池均衡。7)熱管理。8)網(wǎng)絡(luò)通訊。9)信息存儲。10)電磁兼容。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖2車用BMS軟硬件基本框架
 
2 電池管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
 
2.1 電池管理系統(tǒng)對傳感器信號的要求
 
2.1.1 單片電壓采集精度
 
一般地,為了安全監(jiān)控,電池組中的每串電池電壓都需要采集。不同的體系對精度的要求不一樣。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖3單體電池OCV曲線及其電壓采集精度要求
 
對于LMO/LTO電池,單體電壓采集精度只需達到10mV。對于LiFePO4/C電池,單體電壓采集精度需要達到1mV左右。但目前單體電池的電壓采集精度多數(shù)只能達到5mV。
 
2.1.2 采樣頻率與同步
 
電池系統(tǒng)信號有多種,而電池管理系統(tǒng)一般為分布式,信號采集過程中,不同控制子板信號會存在同步問題,會對實時監(jiān)測算法產(chǎn)生影響。設(shè)計BMS時,需要對信號的采樣頻率和同步精度提出相應的要求。
 
2.2 電池狀態(tài)估計
 
電池各種狀態(tài)估計之間的關(guān)系如圖4所示。電池溫度估計是其他狀態(tài)估計的基礎(chǔ)。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖4電池管理系統(tǒng)算法框架
 
2.2.1 電池溫度估計及管理
 
溫度對電池性能影響較大,目前一般只能測得電池表面溫度,而電池內(nèi)部溫度需要使用熱模型進行估計。根據(jù)估計結(jié)構(gòu)對電池進行熱管理。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖5電池內(nèi)部溫度估計流程
 
2.2.2 荷電狀態(tài)(SOC)估計
 
SOC算法主要分為單一SOC算法和多種單一SOC算法的融合算法。單一SOC算法包括安時積分法、開路電壓法、基于電池模型估計的開路電壓法、其他基于電池性能的SOC估計法等。融合算法包括簡單的修正、加權(quán)、卡爾曼濾波以及滑模變結(jié)構(gòu)方法等。
 
卡爾曼濾波等基于電池模型的SOC估計方法精確可靠,是目前的主流方法。
 
2.2.3 健康狀態(tài)(SOH)估計
 
SOH是指電池當前的性能與正常設(shè)計指標的偏離程度。圖6為電池性能衰減原理簡單示意圖。目前SOH估計方法主要分為耐久性經(jīng)驗模型估計法和基于電池模型的參數(shù)辨識方法。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖6鋰離子電池雙水箱模型
 
2.2.4 功能狀態(tài)(SOF)估計
 
估計電池SOF可以簡單認為是在估計電池的最大可用功率。常用的SOF估計方法可以分為基于電池MAP圖的方法和基于電池模型的動態(tài)方法兩大類。
 
2.2.5 剩余能量(RE)或能量狀態(tài)(SOE)估計
 
RE或SOE是電動汽車剩余里程估計的基礎(chǔ),與百分數(shù)的SOE相比,RE在實際的車輛續(xù)駛里程估計中的應用更為直觀。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖7電池剩余能量(RE)示意
 
圖8是一種適用于動態(tài)工況的電池剩余放電能量精確預測方法EPM(energypredictionmethod)。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖8電池剩余放電能量預測方法(EPM)結(jié)構(gòu)
 
2.2.6 故障診斷及安全狀態(tài)(SOS)估計
 
故障診斷是保證電池安全的必要技術(shù)之一。安全狀態(tài)估計屬于電池故障診斷的重要項目之一,BMS可以根據(jù)電池的安全狀態(tài)給出電池的故障等級。
 
2.2.7 充電控制
 
充電析鋰是影響電池壽命的主因,目前對于析鋰的機理已經(jīng)有了研究,基于析鋰狀態(tài)識別的充電管理將是今后的主要研究方向,應在保證電池負極不發(fā)生析鋰情況下,盡可能增大充電電流,縮短充電時間。
 
2.2.8 電池一致性與均衡管理
 
單體電池的不一致性將最終影響電池組的壽命,主要是由單體電池容量衰減差異(不可恢復)和荷電量差異兩者造成。后者可以通過均衡方法來補償。
 
電池均衡算法分為基于電壓一致的均衡策略、基于SOC一致的均衡策略和基于剩余充電電量的均衡策略。最后一種均衡算法約束較寬、效率較高(圖9)。
 
詳解電動汽車BMS的關(guān)鍵技術(shù)
圖9基于剩余充電容量的耗散式均衡的示意
 
3 結(jié)論
 
鋰離子電池管理系統(tǒng)的基本研究方法為:
 
1)對鋰離子電池機理進行研究,深入了解電池性能演變過程;
 
2)對鋰離子電池性能進行測試研究,確定影響電池性能的主次因素及規(guī)律;
 
3)采用基于機理、半經(jīng)驗或經(jīng)驗的建模方法,建立電池管理系統(tǒng)可實際應用的電池系統(tǒng)模型;
 
4)在運行過程中,根據(jù)可采集的數(shù)據(jù),采用在線或離線識別電池系統(tǒng)參數(shù),估計出電池狀態(tài)(SOC、SOH、SOF、SOE及故障),并通過網(wǎng)絡(luò)通知整車控制器,保證車輛安全可靠運行。
 
 
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