新能源汽車BMS核心技術及發(fā)展前景

齊凱

摘? ?要：電池是新能源汽車重要的動力來源，電池管理系統(tǒng)（ Battery Management System， BMS ）主要負責電池的安全保護，防止電池出現(xiàn)過充、過放，使電池工作在合理的溫度區(qū)間，進而延長電池壽命，提高整車性能。本文首先對BMS的核心技術進行闡述;其次對電壓采集、電流采集、熱管理、SOX估計等功能進行分析;最后，在當今人工大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展趨勢下，對BMS的發(fā)展前景進行了展望。

關鍵詞：新能源汽車? 電池管理系統(tǒng)? SOX估計

中圖分類號：U469.7? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-098X（2019）05（a）-0117-03

Abstract： Battery is the main power source of the new energy vehicle. Battery Management System（ BMS ） is responsible for the safety protection of the battery. To extend the life of battery and improve the performance of the vehicle， BMS can avoid the battery in over-charge， over-discharge state; and keep the battery in operational temperature range. Firstly， this paper has a short describe about BMS function， then has an analysis about the key function， like voltage sample， current sample， thermal management， SOX estimation， .etc. Finally， the future development trend of BMS is prospected at the ground of Big Data and artificial intelligence.

Key Words： New energy vehicle; Battery management system; SOX estimation

純電動汽車和混合動力汽車被認為是替代傳統(tǒng)內(nèi)燃機汽車最好的方式。近些年純電動汽車和混合動力汽車技術發(fā)展迅速，由于具有高能量密度、低污染和長循環(huán)壽命周期，動力電池用作為純電動汽車和混合動力汽車的動力來源。另一方面，在新能源汽車中，電池需要格外關注。不正確的操作，比如過流、過壓或過充、過放將會對電池安全產(chǎn)生重要的影響，這將會加速電池老化，甚至引起電池起火或者爆炸[1]。因此合理的電池管理系統(tǒng)對于電池安全和電池的可靠運行起重要作用[2]。電動汽車重要組成部分如圖1所示。

1? BMS 核心技術

電池作為新能源汽車的動力來源，在純電動汽車應用中需要格外關注。在使用中電池如果經(jīng)常處于過充、過放、過溫、低溫條件下，將會加速電池老化[3-4]。電池包是由多節(jié)電池單體串并聯(lián)組成，應該制定合理的電池包。除此之外，合理的電池管理系統(tǒng)對于保護電池至關重要，需要仔細設計。本文對BMS的核心技術功能進行說明，如電池溫度電壓采集、電池模型、SOX估計、充電控制、熱管理、繼電器診斷、高壓安全、故障診斷等功能進行說明。

1.1 電池溫度電壓采集

電池溫度、電壓是電池的關鍵參數(shù)，BMS的控制是基于該參數(shù)基礎上進行分析和控制。

目前常用的采集芯片是專用芯片lTC6803、lTC6804系列。

電池的溫度由溫度傳感器采集獲得，溫度傳感器一般采用NTC溫度傳感器，通過采集的溫度判斷電池是否處于過溫狀態(tài)。通過仿真測試在合適的位置布置溫度傳感器。

1.2 電池總壓、電流采集

電池總壓、電流是BMS的關鍵參數(shù)，總壓的采集可以使用高壓盒，電流的采集可以使用霍爾電流傳感器、分流器。

1.3 SOX估算

SOX估算統(tǒng)指電池狀態(tài)估計，包括電池荷電狀態(tài) （ State of Charge， SOC ）估計、電池健康（ State of Health， SOH ）估計。SOC和SOH估計是BMS的核心技術。

（1） SOC指電池的荷電狀態(tài)，它不能通過測試裝置直接測量得到。近些年好多專家學者提出了不同的方法估計SOC。常見的方法有：開路電壓法、安時積分法、神經(jīng)網(wǎng)絡法、卡爾曼濾波法。在工程應用中以開路電壓法和安時積分法為主，再加以邊界修正估計SOC，該方法簡單可靠，便于工程應用。

其中，SOC（k0）是已知的初始SOC，η是電池充電或放電效率，Cn是指電池標陳容量I（t）是指充放電電流，此處規(guī)定充電電流為正，放電電流為負。

其中，SOC（k0）在整車上電瞬間可以經(jīng)電池OCV查表獲得。

（2）SOH指電池的健康狀態(tài)，在車輛中它也不能直接測量得到，但是我們必須知道精確的范圍和功率預測。如果BMS中沒有SOH修正或更新，駕駛員將過多期望里程或者感到加速緩慢。通常SOH的計算公式可表示為：

其中SOH（t0）表示初始SOH，是電池老化速率函數(shù)，它與電池電流、溫度、SOC和其他影響因素，others指外界力的因素，比如機械應力。

（3）SOP是指在預定時間間隔內(nèi)，動力電池所能釋放或吸收的最大功率。SOP估計可評估電池在不同SOC和SOH下的充電、放電功率極限能力，最優(yōu)匹配動力電池系統(tǒng)與汽車動力性能間的關系，以滿足新能源汽車加速和爬坡性能，最大限度地發(fā)揮電機的再生制動能力。動力電池的實時峰值功率受電壓、溫度、電流、可用容量及SOC制約。

1.4 充電技術

根據(jù)充電流流程，確定對充電機需求的電壓、電流值;充電機響應BMS的請求值。目前常用的充電方法有恒流充電、恒壓充電、恒功率充電。整個充電過程中，BMS決定充電電壓和充電電流。

1.5 熱管理

溫度是電池的重要參數(shù)，溫度對電池的影響包括：影響新能源汽車電熱系統(tǒng)的操作、行駛效率、充電能力、功率和能量能力、安全可靠性、電池壽命和電池壽命周期成本。在充放電過程中防止出現(xiàn)過壓、過溫，否則易發(fā)生危險。

為了維持電池溫度在穩(wěn)定的區(qū)間，分為風冷和液冷技術。

1.6 高壓安全

在高壓回路閉合狀態(tài)下，為了保證電池高壓安全的安全，需要具備高壓保護功能，如下。

（1）HVIL高壓環(huán)路互鎖功能。

（2）絕緣檢測功能。

（3）碰撞信號檢測功能。

1.7 均衡功能

在電動汽車中應用的動力電池由上百串電池串并聯(lián)而成。由于電池生產(chǎn)工藝的不一致性和整車的不一致性，必然導致使用過程中動力電池的不一致性，隨著電池壽命的衰減及電池日歷壽命的減少，動力電池之間的差異必然越來越大。因此為了提高電池的一致性及延長電池壽命，電池的均衡技術顯得尤為重要。為提高電池一致性，需要對一致性差的電池進行均衡。

均衡技術的分類[5]：

主動均衡又稱能量轉移法，在充放電過程中，通過某種介質(zhì)把能量從電壓較高的電池轉移給電壓較低的電池，從而實現(xiàn)動力電池組的均衡充放電。

被動均衡即通過與電池連接的電阻，將高于其他電池單體的能量釋放，以達到各單體的均衡。

目前各個主機廠采用的均衡方式多是被動均衡，被動均衡簡單可靠，易于實現(xiàn)。非耗散型均衡是未來發(fā)展的方向。

1.8 故障診斷

診斷模塊對整個功能進行診斷，包括單體電壓、單體溫度、總電壓、電流、通信狀態(tài)、SOC等。支持診斷協(xié)議，提供診斷協(xié)議內(nèi)所規(guī)定的所有功能，包括讀取故障碼、讀取凍結幀等。

1.9 基礎軟件

BMS底層必須具備底層IO驅(qū)動、CAN通訊、安全監(jiān)控復位、CAN程序刷新、故障診斷及處理、測量標定、芯片自檢等功能。

1.10 信息管理

運行中電池數(shù)據(jù)信息大，BMS對信息進行處理和篩選，儲存關鍵信息，如SOC、充放電次數(shù)等，保持和整車控制器等網(wǎng)絡節(jié)點進行通信[6]。

2? BMS發(fā)展趨勢

2.1 大數(shù)據(jù)處理功能

隨著大數(shù)據(jù)時代的不斷發(fā)展，BMS與云端平臺進行實時交互，針對電池數(shù)據(jù)可以深度分析挖掘，進而完善BMS性能制，制定更加合理地控制策略，從而更好地處理動力電池管理問題，提高電池品質(zhì)。

2.2 智能化

人工智能發(fā)展迅速，BMS在硬件、算法方面必然有快的發(fā)展，BMS的硬件資源會更加豐富，滿足功能發(fā)展的需求;先進的智能算法依托先進的硬件平臺資源，在SOC估計、SOH估計、充電、均衡等方面將廣泛應用，將會大幅度提高BMS質(zhì)量。

3? 結語

新能源汽車雖然是朝陽產(chǎn)業(yè)，但是隨著技術的發(fā)展，也使新能源汽車加速進入智能化與網(wǎng)聯(lián)化。因此對動力的來源電池管控尤為重要，這就要求BMS的功能不斷完善、性能要求不斷提高，隨著人工智能與大數(shù)據(jù)的步伐一同發(fā)展。

參考文獻

[1] Abada S， Marlair G， Lecocq A， et al. Safety focused modeling of lithium-ion batteries： A review. Journal of Power Sources， 2016（306）：178-192.

[2] Kailong LIU， Kang LI， Qiao PENG， Cheng ZHANG.A brief review on key technologies in the battery management system of electric vehicles[J].Front. Mech. Eng. 2019， 14（1）： 47-64.

[3] Park B， Lee C H， Xia C， et al. Characterization of gel polymer electrolyte for suppressing deterioration of cathode electrodes of Li-ion batteries on high-rate cycling at elevated temperature. Electrochimica Acta， 2016（188）：78–84.

[4] Li J， Han Y， Zhou S. Advances in Battery Manufacturing， Services， and Management Systems. Hoboken： John Wiley-IEEE Press，2016.

[5] 譚曉軍，電動汽車動力電池管理系統(tǒng)設計[M].第1版.廣州：中山大學出版社，2011.

[6] 熊瑞.動力電池管理系統(tǒng)核心算法[M].第1版.北京：機械工業(yè)出版社，2018.