電動(dòng)汽車電池能量管理策略研究

王業(yè)斌

（吉林大學(xué)汽車學(xué)院，長春130022）

主題詞：電動(dòng)汽車 電池管理系統(tǒng) 模糊規(guī)則 控制策略

1 前言

目前，可用于電動(dòng)車市場的電池種類有很多，鋰電池由于其能量密度大、質(zhì)輕、工作溫度范圍寬、綠色環(huán)保等優(yōu)點(diǎn)成為了電動(dòng)汽車領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛且可靠的主流電池。但是，鋰電池也存在一定的缺陷，其制作成本較高、充電和放電期間強(qiáng)制要求的電子保護(hù)系統(tǒng)以及制造過程中的溫室氣體排放等均是常見的負(fù)面因素。

電池管理系統(tǒng)（Battery Management Systems，BMS）主要用于控制電動(dòng)汽車系統(tǒng)中的能量存儲(chǔ)和傳輸，例如充電和放電控制、電池單元電壓監(jiān)控和平衡、電池電量均衡控制、輸入/輸出電流和電壓監(jiān)控、溫度控制、電池保護(hù)、故障診斷和評(píng)估等[1]。BMS根據(jù)電池屬性和電池的充電狀態(tài)控制電池的充電過程，并根據(jù)負(fù)載需求和電池系統(tǒng)中的剩余電量控制電池放電。

2 電池管理系統(tǒng)

電池管理系統(tǒng)主要包括以下5項(xiàng)基本功能：電池狀態(tài)數(shù)據(jù)采集、電池荷電狀態(tài)（State Of Charge,SOC）的估算、電池安全保護(hù)、電池均衡管理和電池信息管理，其中每一項(xiàng)技術(shù)對(duì)于電動(dòng)汽車的安全都至關(guān)重要。目前，模糊邏輯控制由于不需要精確的數(shù)學(xué)模型，同時(shí)具有較強(qiáng)的容錯(cuò)能力、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，因此被廣泛地應(yīng)用在電動(dòng)汽車控制領(lǐng)域。

2.1 基于模糊邏輯控制的電動(dòng)汽車鋰離子電池組的均衡技術(shù)

由于制造水平的差異以及車輛的充放電狀態(tài)導(dǎo)致了電動(dòng)汽車電池組中各個(gè)單體電池之間的電壓不同，因此，電池之間的均衡技術(shù)對(duì)于電池的使用壽命起到了關(guān)鍵作用。常見的均衡技術(shù)主要分為兩種：被動(dòng)均衡技術(shù)（耗散均衡技術(shù)）和主動(dòng)均衡技術(shù)（非耗散均衡技術(shù)）。非耗散均衡能夠充分進(jìn)行能量的分配成為了當(dāng)前主流的電動(dòng)汽車均衡方案。

吉林大學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室的Dr.Ma[2]提出了一種基于模糊邏輯控制（FLC）的非耗散均衡方案，以改善串聯(lián)鋰離子電池的不一致性，并設(shè)計(jì)了一種雙向均衡電路，該電路基于降壓-升壓電路，并采用功率電感來提供能量。均衡電路如圖1所示，它由兩個(gè)電感器L1和L2，兩個(gè)電阻R1和R2以及四個(gè)二極管組成。均衡過程主要分為三個(gè)部分：電池單元2的放電，電池單元1的充電以及電池單元1的消磁。此外，由于電池的均衡技術(shù)與電池SOC估計(jì)有著密切的關(guān)系，因此提出了基于SOC的電池均衡策略，并選擇戴維寧等效電路模型以及擴(kuò)展卡爾曼濾波器（EKF）算法進(jìn)行SOC估計(jì)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，由于工作電流的大幅波動(dòng)，EKF的SOC估計(jì)值在參考值附近波動(dòng)，估計(jì)誤差小于1%，且SOC估計(jì)的最終誤差接近于零[2]。

圖1 雙向均衡電路圖[2]

由于每個(gè)電池組包含許多電池并且電池彼此相互作用，因此難以建立電池組的精確數(shù)學(xué)模型。因此，提出FLC來實(shí)現(xiàn)基于SOC的均衡方案。為了驗(yàn)證該方案的優(yōu)點(diǎn)，進(jìn)行了與均值差分算法的比較。仿真結(jié)果表明，F(xiàn)LC的最終SOC標(biāo)準(zhǔn)偏差減小了18.5%，均衡時(shí)間減少了23%，能效提高了5.54%[2]。與均值差分算法相比，該方案可以在相同的均衡條件下提高電池的不一致性，降低能耗，節(jié)省均衡時(shí)間。

2.2 并聯(lián)混合動(dòng)力汽車能量管理策略的數(shù)值研究

Dr.Liu[3]建立了用于并聯(lián)混合動(dòng)力電動(dòng)車輛（HEV）的能量管理策略，該策略基于雙輸入和單輸出的模糊邏輯控制器，并在在NEDC和WLTC駕駛循環(huán)下，對(duì)車輛的燃油經(jīng)濟(jì)性和電池充電狀態(tài)（SOC）進(jìn)行了數(shù)值研究。

模糊邏輯控制（FLC）由模糊器、推理系統(tǒng)（包括數(shù)據(jù)庫，規(guī)則庫和模糊邏輯代碼）和解模糊器組成，如圖2所示。

圖2 模糊控制器結(jié)構(gòu)框架[3]

根據(jù)理論知識(shí)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)建立模糊規(guī)則[3]：

（1）當(dāng)HEV的SOC值在正常范圍內(nèi)時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)提供驅(qū)動(dòng)力，僅當(dāng)所需扭矩超過發(fā)動(dòng)機(jī)的最大扭矩時(shí)，電動(dòng)機(jī)才開始工作以輔助驅(qū)動(dòng)力提供。

（2）當(dāng)SOC值低時(shí)，發(fā)動(dòng)機(jī)單獨(dú)提供驅(qū)動(dòng)力。在確保車輛所需驅(qū)動(dòng)力的前提下，發(fā)動(dòng)機(jī)通過驅(qū)動(dòng)發(fā)電機(jī)來傳輸多余的能量以對(duì)電池充電。

（3）當(dāng)SOC值高時(shí)，電動(dòng)機(jī)輔助發(fā)動(dòng)機(jī)一起提供驅(qū)動(dòng)力。

仿真結(jié)果表明，與邏輯閾值控制策略相比，采用模糊邏輯控制策略時(shí)，NEDC和WLTC驅(qū)動(dòng)周期下的燃料消耗分別降低了13.3%和4.5%[3]。此外，與邏輯門限控制策略相比，模糊邏輯控制策略的SOC變化波動(dòng)在兩個(gè)驅(qū)動(dòng)周期內(nèi)都小得多，這對(duì)提高電池放電效率，保持電池運(yùn)行穩(wěn)定性有積極作用，并有利于延長電池壽命。

3 新型電動(dòng)汽車的研究

為了降低汽車污染對(duì)于全球氣候變暖造成的影響，國際能源機(jī)構(gòu)（IEA）根據(jù)大數(shù)據(jù)推算出到2060年，電動(dòng)汽車需要占全球汽車市場的86%，才能達(dá)到降低污染的目標(biāo)。然而，目前電動(dòng)汽車市場受政府政策影響較大，例如財(cái)務(wù)激勵(lì)，銷售任務(wù)和免費(fèi)車輛充電等。目前，市場上電動(dòng)汽車選擇的動(dòng)力電池大部分是鋰離子電池，但是由于鋰電池也存在一些弊端，所以電池技術(shù)的發(fā)展仍有一條很長的路要走。不僅是電池的發(fā)展，包括儲(chǔ)能技術(shù)以及電化學(xué)裝置的創(chuàng)新也至關(guān)重要。

3.1 新型電動(dòng)汽車市場的電池和燃料電池

隨著工業(yè)化的迅速發(fā)展，鋰電池應(yīng)該朝著高續(xù)駛里程、低成本、高效率的方向改進(jìn)。因此增加比能量或降低能量存儲(chǔ)成本對(duì)于電動(dòng)汽車至關(guān)重要，而快速充電、電網(wǎng)兼容性和安全運(yùn)行對(duì)于電池的高效率至關(guān)重要。為此，滑鐵盧大學(xué)的Cano Z P[4]評(píng)估了未來可能在商業(yè)中應(yīng)用的各種電池，包括燃料電池的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

Cano Z P介紹了除了鋰電池之外的其他可用于電動(dòng)汽車的動(dòng)力電池特性。如圖3所示，燃料電池在電池容量、能量密度、能量儲(chǔ)存成本、續(xù)航里程、能量效率等面均具有較大優(yōu)勢，且與電網(wǎng)的兼容性較好并能夠?qū)崿F(xiàn)快速充電，因此燃料電池是未來新能源汽車的一個(gè)重要發(fā)展領(lǐng)域[4]。此外，鋰硫電池，鋰空氣電池、鋅空氣電池和氫燃料電池也在能量儲(chǔ)存方面也存在較大潛力，因而具有較大的發(fā)展前景。其中，氫燃料電池更有助于脫碳因而能夠更好地降低環(huán)境污染[4]。但是由于目前氫燃料電池缺乏氫輸送和分配的基礎(chǔ)設(shè)施，且氫氣加氣站的成本遠(yuǎn)高于電動(dòng)車快速充電站，因而目前氫燃料電池的發(fā)展比較緩慢，而氫的高比能量和能量密度也更有助于長距離行駛。因此，氫燃料電池對(duì)于未來電動(dòng)汽車的發(fā)展至關(guān)重要。

圖3 電動(dòng)汽車電池特性[4]

3.2 氫燃料電池汽車的控制策略分析

伊斯肯德倫科技大學(xué)的Yakup Hame?[5]將電池（BAT）和超級(jí)電容器（SCAPs）與燃料電池（FC）結(jié)合使用，并通過4種控制策略，即峰值電源策略（PPSS）、運(yùn)行模式控制策略（OMCS）、模糊邏輯控制策略（FLCS）和等效消耗最小化策略（ECMS）對(duì)HFCEVs進(jìn)行控制。

表1是4種控制策略氫消耗量的仿真計(jì)算結(jié)果，仿真發(fā)現(xiàn)制定的控制策略均有類似的結(jié)果，相比之下最優(yōu)的控制策略是ECMS。根據(jù)輕型HFCEV中的功率需求，發(fā)現(xiàn)在FC的氫消耗和BAT-SCAP等效氫消耗在ECMS條件下最小，且調(diào)整參數(shù)較簡單，能夠應(yīng)用于許多車輛并能將車輛的性能保持在高水平。從計(jì)算時(shí)間的角度來看，F(xiàn)LCS的計(jì)算時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他控制策略的計(jì)算時(shí)間，且與其他3種控制策略相比，F(xiàn)LCS具有相當(dāng)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，且當(dāng)應(yīng)用于不同工具時(shí)需要對(duì)參數(shù)進(jìn)行嚴(yán)格的校對(duì)。PPSS使FC保持在功率的最佳工作點(diǎn)，且當(dāng)車輛需要時(shí)能夠迅速做出響應(yīng)，相比之下OMCS可以更好地控制車輛的狀態(tài)。

表1 4種控制策略氫消耗量仿真計(jì)算結(jié)果[5]

3.3 一種新的超級(jí)電容器充電控制策略

現(xiàn)有的電動(dòng)汽車的電池類型一般為電化學(xué)電池，電池壽命和續(xù)駛里程通常受環(huán)境溫度、工作溫度和充電/放電循環(huán)狀態(tài)的影響。因此將電池與超級(jí)電容器結(jié)合在一起作為電動(dòng)汽車的能量儲(chǔ)存系統(tǒng)，能夠彌補(bǔ)電動(dòng)汽車電池容量小和壽命短的缺點(diǎn)。在這種雙儲(chǔ)存系統(tǒng)中，能量管理方案在整體系統(tǒng)效率方面起著重要作用。馬斯達(dá)爾科學(xué)技術(shù)研究所的網(wǎng)絡(luò)安全和建模工程師Khaled Alobeidli[6]基于雙儲(chǔ)存系統(tǒng)提出了一種新的充電控制策略概念。

圖4 ANN結(jié)構(gòu)框架[6]

制定的控制策略的目標(biāo)是：（1）提高整體系統(tǒng)效率；（2）通過降低電池能量耗散量來延長電池壽命。為了實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)，基于以下原則：電池僅支持負(fù)載（即不對(duì)UC充電）；UC在再生制動(dòng)/減速期間參與工作；在加速期間UC和電池互相支持?；谀繕?biāo)制定了一個(gè)兩階段人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的方法。第一個(gè)ANN為電荷維持UC（CD-ANN），根據(jù)加速期間的車速，控制UC的功率釋放率。通過不同的車輛速度進(jìn)行離線訓(xùn)練；第二個(gè)ANN被稱為電荷消耗UC（CDANN），在CS-ANN的基礎(chǔ)上進(jìn)行增強(qiáng)。這樣做是為了考慮電池的SOC，因此，CD-ANN控制UC的整體耗盡率，使得電池和UC大致以相似的速率耗盡。因此，所提出的方法能夠更好地利用電池和UC的電量，并可以實(shí)現(xiàn)效率的同時(shí)增強(qiáng)。圖4顯示了所提出的雙級(jí)ANN結(jié)構(gòu)。

在三個(gè)不同的駕駛循環(huán)（即J1015，India Urban和UDDS）下評(píng)估所提出方案的性能。此外，分析了兩種額外的控制方案即基于模糊規(guī)則的方法以及僅用于電池的基本情況，并與所提出的方法進(jìn)行比較。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，所提出的方法減少了系統(tǒng)中的總能量損失以及單體20%的電池能量。能量儲(chǔ)存系統(tǒng)能量損失的減少增強(qiáng)了整個(gè)系統(tǒng)的能量效率，當(dāng)EV用于完全電池放電時(shí)，電池工作可溫度降低8%[6]?；谶@些改進(jìn)，所提出的方法將延長電池壽命。

3.4 適用于通路（Through-the-road，TtR）混合動(dòng)力汽車的能量管理策略

馬來西亞砂拉越大學(xué)的Sabri M F M[7]以通路混合動(dòng)力汽車為研究對(duì)象，基于模糊邏輯控制制定能量管理策略，以改善其燃油經(jīng)濟(jì)性。

TtR HEV是并聯(lián)式HEV，但在動(dòng)力系的機(jī)械路徑和電氣路徑之間沒有機(jī)械扭矩耦合裝置。為了彌補(bǔ)傳動(dòng)扭矩耦合機(jī)制的缺失，兩個(gè)動(dòng)力系統(tǒng)之間的連接是運(yùn)動(dòng)時(shí)通過與路面的接觸在外部建立的，因此稱為“通路”。與任何其他種類混合動(dòng)力汽車相比，這種沒有復(fù)雜的扭矩耦合裝置為HEV實(shí)施提供了更簡單和價(jià)格更低的優(yōu)勢。能量管理策略（EMS）通常分為離線型和在線型兩種，主要區(qū)別在于計(jì)算的復(fù)雜程度。其中，離線型的復(fù)雜度較高，一般用于車輛性能的基準(zhǔn)測試。相比于離線型，在線型EMS可以根據(jù)實(shí)際工況下的復(fù)雜程度自行計(jì)算，優(yōu)先從計(jì)算較小的復(fù)雜度開始到較大的復(fù)雜度。該項(xiàng)研究中基于模糊邏輯控制制定的EMS屬于在線型中的一種。EMS的工作模式劃分十分重要，具體的劃分如下[7]：

（1）內(nèi)燃機(jī)（ICE）單獨(dú)為負(fù)載供電

（2）電機(jī)（EM）單獨(dú)向負(fù)載供電

（3）ICE和EM都為負(fù)載供電

（4）能量存儲(chǔ)系統(tǒng)（ESS）從負(fù)載中重新獲得電力

（5）ESS從ICE獲得電力

（6）ESS從ICE和負(fù)載獲得電力

（7）ICE為負(fù)載和ESS提供電力

（8）ICE為EM提供動(dòng)力，EM為負(fù)載提供動(dòng)力

（9）ICE向負(fù)載供電，并且負(fù)載為ESS提供動(dòng)力。

圖5 TtR HEV能量流動(dòng)框架[7]

TtR HEV的能量流動(dòng)如圖5所示。此外還基于Simulink建立了車輛的模型包括：整車模型、電池模型及基于模糊規(guī)則的EMS控制器。仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與普通的EMS的參考模型相比，所提出的控制策略在標(biāo)準(zhǔn)駕駛循環(huán)中表現(xiàn)良好，并且燃料消耗改善了62%，在高平均速度駕駛循環(huán)中，燃油消耗改善了19.8%[7]。

4 電動(dòng)汽車的鋰離子電池組的能量和環(huán)境評(píng)估

為了降低汽車對(duì)于環(huán)境的污染，各大汽車廠商加大了對(duì)于電動(dòng)汽車的發(fā)展，由此引發(fā)的電動(dòng)汽車的環(huán)境評(píng)估也變得至關(guān)重要。巴勒莫大學(xué)的Cusenza M A

[8]主要介紹了一種用于插電式混合動(dòng)力電動(dòng)汽車的鋰電池的環(huán)境評(píng)估,該項(xiàng)工作主要從5個(gè)方面展開研究：

（1）在鋰電池上提供生命周期清單（LCI）數(shù)據(jù)

（2）估計(jì)電池組的潛在生命周期的環(huán)境影響，并評(píng)估每個(gè)生命周期階段的貢獻(xiàn)度

（3）估算所檢查的電池技術(shù)的鈷含量

（4）評(píng)估電池EoL測試對(duì)二次原材料生產(chǎn)的潛在環(huán)境影響和益處

（5）研究假設(shè)條件如何影響評(píng)估

其中，生命周期評(píng)估（LCA）是科學(xué)界廣泛采用的標(biāo)準(zhǔn)化方法（ISO 14040），從這個(gè)角度可以評(píng)估產(chǎn)品和服務(wù)對(duì)環(huán)境的影響，圖6介紹了LCA的流程。

圖6 LCA流程框架[8]

評(píng)估結(jié)果比較側(cè)重于對(duì)全球變暖潛力的影響，因?yàn)檫@是在所有評(píng)估研究中僅有的影響類別，此外，還可以使用相同的影響評(píng)估方法（IPCC，2007）進(jìn)行估算。

經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)，電池生產(chǎn)是對(duì)生命周期影響做出最大貢獻(xiàn)的階段。電池組裝工藝是造成主要影響的原因。在所檢查的文獻(xiàn)中，電池組裝電量變化很大。然而，對(duì)該參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析，參照在文獻(xiàn)中可獲得的最低值，電池生產(chǎn)仍然是對(duì)生命周期影響最大的階段。根據(jù)累積能源需求，全球變暖趨勢和臭氧消耗潛在影響類別。雖然通過使用來自電池制造商的原始數(shù)據(jù)能夠提高評(píng)估的可靠性，但所獲得的結(jié)果仍然一致。使用階段占整個(gè)生命周期影響的約20%，對(duì)于某些影響類別，電池效率導(dǎo)致的電力損失影響可能比電池運(yùn)輸產(chǎn)生的影響高30%[8]。該結(jié)果證實(shí)電池效率是電池使用階段的非常重要的參數(shù)。由于電池質(zhì)量增加對(duì)運(yùn)行階段的影響通常很低。此外，靈敏度分析表明，電池生產(chǎn)是最差、使用階段配置中影響最大的階段（電池效率為90%；稱重能量關(guān)系為50%）[8]。

5 結(jié)束語

電動(dòng)汽車電池管理系統(tǒng)的發(fā)展為安全使用動(dòng)力電池、延長動(dòng)力電池使用壽命提供了可能，盡管目前的電池管理系統(tǒng)還不夠完善，但是很多團(tuán)隊(duì)均在電動(dòng)汽車市場投入了大量的研發(fā)力量，除了要不斷完善電動(dòng)汽車的控制策略之外，對(duì)于電動(dòng)汽車的各項(xiàng)性能的評(píng)估也十分重要?？傊妱?dòng)汽車的發(fā)展仍有一條很長的路要走。