电池管理系统国内外现状及其未来发展趋势

济南电池修复

电池管理系统国内外现状及其未来发展趋势

2007-2-8 17:20:16
原作者：廖晓军,何莉萍,钟志华,周红丽,高学峰

    一、前言

    目前，影响电动汽车推广应用的主要因素包括动力电池的安全性和使用成本问题，延长电池的使用寿命是降低使用成本的有效途径之一。

    为确保电池性能良好，延长电池使用寿命，必须对电池进行合理有效的管理和控制，为此，国内外均投入大量的人力物力开展广泛深入的研究。例如，日本青森工业研究中心从1997年开始至今，仍在持续进行电池管理系统（BMS）实际应用的研究[1]；美国Villanova大学和USNanocorp公司已经合作多年对各种类型的电池SOC进行基于模糊逻辑的预测[2]；丰田、本田以及通用汽车公司等都把BMS纳入技术开发的重点。

    我国在十五期间设立电动汽车重大专门研究项目，经过几年的发展之后，在BMS方面取得很大的突破，与国外水平也较为接近。在国家863计划2005年第一批立项研究课题中，就分别有北京理工大学承担的EQ7200HEV混合动力轿车用镍氢动力电池组及管理模块、湖南神舟公司承担的EQ6110HEV混合动力城市公交车用大功率镍氢动力电池及其管理模块、苏州星恒电源有限公司承担的燃料电池轿车用高功率型锂离子动力电池组及其管理系统、北京有色金属总院承担的解放牌混合动力城市客车用锂离子电池及管理模块等课题。此外还有清华大学、同济大学等承担的多能源动力总成控制系统和DC/DC变换器等一大批相关课题。

    二、BMS的基本结构

    BMS的主要工作原理可简单归纳为:数据采集电路首先采集电池状态信息数据，再由电子控制单元（ECU）进行数据处理和分析，然后根据分析结果对系统内的相关功能模块发出控制指令，并向外界传递信息。基于上述原理，美国托莱多大学提出一个典型的BMS基本结构框图（图1）[3]。这个典型的系统把BMS简化划分为1个ECU和1个均衡电池之间电荷水平的均衡器（EQU）两大部分。其中ECU的任务主要由4个功能组成:数据采集、数据处理、数据传送和控制。ECU也控制均衡器、车载充电器等电池维护设备。

    图2是韩国Ajou大学和先进工程研究院开发的BMS系统的组成结构及其相互逻辑关系[4]。该系统在上述结构中进行功能扩展，即增设热管理系统、安全装置、充电系统以及与PC机的通信联系。另外还增加与电动机控制器的通信联系，实现能量制动反馈和最大功率控制。

    湖南大学研发的电动汽车（EV23号）采用的集中式BMS结构示意图见图3。该BMS系统最大的优点是采用电压隔离开关矩阵提高数据采集的可靠性和系统的安全性。其内部多条隔离的数字及模拟信号输入输出通道不仅可以根据要求灵活使用，而且有效增强系统的抗干扰能力。

    现在国外正在开展基于智能电池模块（SBM）的BMS研究，即在1个电池模块中装入1个微控制器并集成相关电路，然后封装为一个整体，多个智能电池模块再与1个主控制模块相连，加以其它辅助设备，就构成1个基于智能电池的管理系统。该BMS成功实现对每个电池模块的状态监测、模块内电池电量均衡和电池保护等功能[5]。美国Micron公司开发的军用电动车辆BMS采用的就是这种结构[6]。

    三、BMS功能组成部分概述

    综合国内外的研究工作，目前所设计的电动汽车用BMS通常包含以下功能组成部分[7]:数据采集、剩余容量（SOC）的估算、电气控制（充放电控制、均衡充电等）、热管理、安全管理和数据通信。

    （一）数据采集

    在BMS中，采集到的数据是对电池作出合理有效管理和控制的基础。因此，数据的精度、采样频率和数据过滤就非常重要。鉴于电压、电流、温度的动态变化特征，采样频率通常应不低于1次/s[7]。锂离子电池的安全性要求高，对电压敏感，所以必须采集每个单体电池的电压，监测到每个电池的温度。镍氢电池和铅酸电池对电压和温度的采集精度要求不像锂离子电池那样高，有时为简化BMS的结构，对电压和温度成对或成组采集。例如，文献[8]中研发的镍氢BMS在每组由10个单体电池组成的电池组中设置5个电压测量点；而对于温度测量，每个电池组设置1个测量点。

    （二）SOC的估算

    电池剩余容量（SOC）的确定是BMS中的重点和难点。由于电动汽车电池在使用过程中表现的高度非线性，使准确估计SOC具有很大难度。传统的SOC基本估算方法有开路电压法、内阻法和安时法等。近年来又相继研发出许多对电池SOC的新型算法，例如模糊逻辑算法模型[2]、自适应神经模糊推断模型[9]、卡尔曼滤波估计模型算法[10]以及新出现的线性模型法和阻抗光谱法等[11]。

    开路电压法适用于测试稳定状态下的电池SOC，在电动汽车行驶过程中不宜单独使用。开路电压法通常用作其它算法的补充[11]。内阻法是根据蓄电池的内阻与SOC之间的联系来预测SOC。但电池的内阻受多方面的因素影响，测量结果易受干扰，可信度不高。再加上这种方法比较复杂，计算量大，因此在实际应用中比较困难[12]。安时法通过对电流积分的方法记录从蓄电池输出的能量或者输入蓄电池的能量，再根据充放电的起始SOC状态，就可以计算出蓄电池的SOC。该方法最为直接明显，而且简单易行，在短时间内具有较高精度，但长时间工作时有较大的累积误差[10-11]。

    实际应用中，安时法是目前最常用的方法，且常与其它方法组合使用，如安时内阻法、安时-Peukert方程法、安时开路电压法[13]。这些组合算法通常比单纯使用安时法精度更高。各种智能算法和新型算法由于还不是很成熟，有些复杂算法在单片机系统上难以实现，所以在实际应用中还不多见，但这是未来发展的方向。

    为了更准确估算SOC，在算法中还需要考虑对电池的温度补偿、自放电和老化等多方面因素。例如，韩国Ajou大学和先进工程研究院的研究人员对镍氢电池SOC的估算中考虑电池的实际可用容量（包含了对温度的考虑）、自放电率和电池老化对容量的影响，提出了SOC计算公式[5]为

    SOC（%）=100%×（额定容量+容量补偿因数+自放电效应+老化效应-放电量+充电量）/额定容量

    其SOC估算精确度在±3%内。

    （三）电气控制

    德国的JossenA等研究人员认为电气控制需要实现的功能有:控制充电过程，包括均衡充电；根据SOC、电池健康状态（SOH）和温度来限定放电电流[7]。电气控制中需要结合所使用的电池技术和电池类型来设定一个控制充电和放电的算法逻辑，以此作为充放电控制的标准。

    在BMS中，均衡充电是非常关键的一个环节。动力电池一般由多节较大容量单体电池串联而成。但由于单体电池之间存在不一致性，这会降低电池组的使用水平，严重影响电动汽车的性能，危及电动汽车的安全[14]。例如，在湖南大学研发的EV23中发现，当没有采用均衡充电时，电池经过多次的充放电之后，10个单体电池为1组的镍氢电池组间电压差最大约为2V。

    均衡充电的方案有多种，选择时首先要考虑电路复杂程度和均衡效率。美国托莱多大学在其BMS中采用一种集中式、非耗散型的选择性推进均衡器[15]。这种方案是通过控制继电器网络的切换来对所选择的单体电池进行均衡充电，硬件设备比独立均衡简单，但效率相对较低。北京理工大学在其研发的电动客车BFC6100EV上采用一种电池组均衡充电保护系统方案，实现均衡充电和电池保护的综合运用[16]。

    （四）安全管理和控制

    电池自身的安全问题，尤其是锂离子电池在过充电时会着火甚至爆炸，因此电池使用的安全问题是国内外各大汽车公司和科研机构当前所面临和必须解决的难题，它直接影响电动汽车是否能够普及应用。BMS在安全方面主要侧重于对电池的保护，以及防止高电压和高电流的泄漏，其所必备的功能有:过电压和过电流控制、过放电控制、防止温度过高、在发生碰撞的情况下关闭电池。

    这些功能可以与电气控制、热管理系统相结合来完成。许多系统都专门增加电池保护电路和电池保护芯片。例如文献[5]中的BMS，其智能电池模块的电路设计还具有单体电池断接功能。安全管理系统最重要的是及时准确地掌握电池各项状态信息，在异常状态出现时及时发出报警信号或断开电路，防止意外事故的发生。

    （五）热管理

    电池在不同的温度下会有不同的工作性能，如铅酸电池、锂离子电池和镍氢电池的最佳工作温度为25～40℃。温度的变化会使电池的SOC、开路电压、内阻和可用能量发生变化，甚至会影响到电池的使用寿命。温度的差异也是引起电池均衡问题的原因之一。美国可再生能源国家实验室的AhmadA.Pesaran指出热管理系统的主要任务有:使电池工作在适当的温度范围内；降低各个电池模块之间的温度差异[17]。使用车载空调器可以实现对电池温度的控制，这也是电动汽车常用的温度控制方法。

    （六）数据通信

    数据通信是BMS的重要组成部分之一。在BMS中，目前数据通信方式主要采用CAN总线通信方式。在厦门大学与清华大学合作开发的BMS中，其内部各模块之间使用一个内部CAN网络，在通信与显示模块中还有另外一个CAN通信接口接入到整车CAN通信网络中[18]。而在同济大学开发的一个试验用于超越二号燃料电池电动汽车上的BMS中，内部模块采用LIN总线通信，与整车的通信则采用CAN总线方式[19]。

    在采用智能电池模块时可以选择使用无线通信方式，或者通过电力载波的方式与主控制器通信。这2种通信方式都可以减少BMS的布线，降低电动汽车内部的电路复杂程度，但其可靠性和抗干扰能力不如CAN总线。

    另外，每个BMS基本上都留有与计算机的通信接口，便于在计算机上对电池数据信息进行分析。

    四、BMS的未来研究方向和发展趋势

    与电机、电机控制技术、电池技术相比，BMS还不是很成熟[20]。BMS作为电动汽车最关键的技术之一，近年来已经有很大的提高，很多方面都已经进入实际应用阶段，但有些部分仍然不够完善，尤其是在采集数据的可靠性、SOC的估算精度和安全管理等方面都有待进一步改进和提高。

    （1）BMS的设计主要有如下技术难点:需要采集的数据量大，精度要求高；电池状态的非线性变化严重制约了SOC的预测精度；内部电路复杂，安全性差，抗干扰能力要求高。

    （2）根据对BMS的功能要求和目前研究中的问题可知，如何把握电池内部状态的变化规律，用更有效的方式和采用更适当的算法来正确估算SOC，减小SOC的估算误差，仍将是今后研究的重点。

    （3）在BMS的安全管理和控制功能模块设计中，如何解决电池自身的安全性问题，例如:实现电池组均衡充电、避免高电压和高电流的泄漏、防止对人体造成伤害，尤其是在冲力作用条件下（发生碰撞时）对电池安全性的控制等，还需要进行大量的试验研究。

    （4）目前的很多BMS应用某一类型的电池时效果很理想，但却难以应用到其它类型的电池上。

    因此，研究更具有通用性的BMS已经成为目前的发展方向。

    参考文献

    [1]AomoriIndustrialResearchCenter.ResearcherDDB[R/OL].http://read.jst.go.jp.2004.

[2]PritpalSingh，CraigFennie，Jr，DavidReisner.FuzzyLogicModellingofState2of2chargeandAvailableCapacityofNickel/metalHydrideBatteries[C].JournalofPowerSources，2004，136.

[3]WangXiaopeng.AModularBatteryManagementSystem[D].TheUniversityofToledo，2001.

[4]DoYangJung，BaekHaengLee，SunWookKim.DevelopmentofBatteryManagementSystemforNickel2metalHydrideBatteriesinElectricVehicleApplications[C].JournalofPowerSources，2002，109.

[5]JohnChatzakis，KostasKalaitzakis，NicholasCVoulgaris，etal.DesigningaNewGeneralizedBatteryManagementSystem[C].IEEETransactionsonIndustrialElectronics，2003，50（5）.

[6]WsewolodHnatczuk，DieterKNowak，PeterUSolies.ASmart，IntegratedBatteryAnalysisandControlSystemwithWirelessCommunication[C].SAEPaper2003-01-1379.

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[8] 吴友宇，尹叶丹.基于CAN总线的分布式动力电池管理系统[J].汽车工程，2004（5）.

[9] CaiCH，DuD，LiuZY.BatteryState2of2Charge（SOC）EstimationUsingAdaptiveNeuro2FuzzyInferenceSystem[C].TheIEEElntemationalConferenceonFuzzySystems，ST.LOUISMO，USA，May，2003.

[10] 杨朔，何莉萍，钟志华.电动汽车蓄电池荷电状态的卡尔曼滤波估计[J].贵州工业大学学报（自然科学版），2004（2）.

[11]AbinePiller，MarionPerrin，AndreasJossen.MethodsforState2of2chargeDeterminationandTheirApplications[C].JournalofPowerSources，2001，96.

[12] 王玲.混合动力大巴用高比功率镍氢电池的管理系统设计[D].北京:北方工业大学，2004.

[13] 成涛，王军平，陈全世.电动汽车SOC估计方法原理与应用[J].电池，2004（10）.

[14] 刘有兵，齐铂金，宫学庚.电动汽车动力电池均衡充电的研究[J].电源技术，2004（10）.

[15]ThomasStuart，FangFang，WangXiaopeng，etal.AModularBatteryManagementSystemforHEVs[C].SAEPaper2002-01-1918.[16] 李红林，张承宁，孙逢春，等.锂离子电池组均衡充电和保护系统研究[J].北京理工大学学报，2004（3）.

[17]AhmadAPesaran.BatteryThermalModelsforHybridVehicleSimulations[C].JournalofPowerSources，2002，110.

[18] 连子峰，郑杭波，齐国光.基于CAN总线的分布式电池管理系统[J].电源技术应用，2003（1）.

[19] 魏学哲，孙泽昌，邹广楠.模块化的HEV锂离子电池管理系统[J].汽车工程，2004（6）.

[20] 袁方伟，陈思忠.电动汽车电池管理系统的研究[J].汽车研究与开发，2003（3）.汽车工程

四川办事处

我认为动力直流电源系统不适合采用集中式管理，动力直流电源系统的大电流放电特性会使得集中式管理的开关电路成本惊人，而且可靠度和安全性会有很大问题。