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      解析BMS關(guān)鍵技術(shù):對(duì)電動(dòng)汽車來說,電池管理系統(tǒng)意味著什么?

      本文作者: 小鵬汽車 2016-07-18 10:25
      導(dǎo)語(yǔ):電動(dòng)汽車上為什么要有BMS?

      雷鋒網(wǎng)按:本文作者為小鵬汽車工程師。

      電動(dòng)汽車動(dòng)力電池需要高功率密度、高能量密度、壽命長(zhǎng)、環(huán)保等要求,而鋰電池具有上述優(yōu)點(diǎn),因此在電動(dòng)汽車中得到廣泛應(yīng)用,今天就來說說鋰電池和管理他們的系統(tǒng)

      解析BMS關(guān)鍵技術(shù):對(duì)電動(dòng)汽車來說,電池管理系統(tǒng)意味著什么?

      | 常用電池類型及其應(yīng)用要求有哪些?

      車用鋰電池有以下這些::

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      等類型,電池放電溫度在-20~55℃。充電溫度在0~45℃。如果以Li4Ti5O12/LTO為負(fù)極材料,充電溫度可以達(dá)到-30℃,通常鋰電池的使用電壓范圍為1.5V~4.2V(其中C/NCA、C/NCM、C/LMO為2.5V~4.2V;LTO/C/LMO為1.5V~2.7V;C/LFP為2.0V~3.7V)。

      通常溫度為90~120℃,SEI膜開始進(jìn)入放熱分解(圖1)。

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      圖1 電池安全工作區(qū)域

      有些電解質(zhì)甚至?xí)诤艿偷臏囟认逻M(jìn)行分解;當(dāng)溫度超過120℃,SEI膜無法保護(hù)碳負(fù)極與有機(jī)電解質(zhì)副反應(yīng)產(chǎn)生氣體;當(dāng)溫度超過130℃,隔膜開始融化并切斷電池反應(yīng)。當(dāng)溫度溫度更高,正極材料開始分解:

      解析BMS關(guān)鍵技術(shù):對(duì)電動(dòng)汽車來說,電池管理系統(tǒng)意味著什么?

      當(dāng)溫度超過200℃,電解質(zhì)開始分解產(chǎn)生可燃?xì)怏w。

      分解的可燃?xì)馀c氧氣會(huì)發(fā)生劇烈的化學(xué)反應(yīng)并導(dǎo)致熱失控。充電溫度小于0℃會(huì)導(dǎo)致金屬鋰在碳負(fù)極表面沉積,因此降低電池的循環(huán)壽命。在低溫極端情況下,會(huì)導(dǎo)致電池負(fù)極刺穿從而引起短路情況的發(fā)生。如果電壓過低或者電池過放,相變導(dǎo)致電池晶格崩潰從而影響電池的性能。甚至?xí)鹭?fù)極集流片溶解在電解質(zhì)中。極端的過放同樣會(huì)導(dǎo)致電解質(zhì)的減少并產(chǎn)生易燃?xì)怏w并因此造成潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)。高電壓和過充會(huì)破壞正極構(gòu)成并導(dǎo)致大量的熱產(chǎn)生。同樣會(huì)導(dǎo)致金屬鋰沉積在負(fù)極表面并加速容量衰減和導(dǎo)致電池內(nèi)部短路并引發(fā)安全問題,電池電壓在4.5V左右電解質(zhì)開始分解。

      鋰電池在電動(dòng)汽車上的應(yīng)用情況

      目前有多種類型的動(dòng)力電池用在電動(dòng)汽車上,廣泛應(yīng)用的動(dòng)力電池一般以LMO、LFP、NCM、NCA為正極材料,同時(shí)采用碳負(fù)極材料,同時(shí)LTO也被開發(fā)用于提高電池的續(xù)航里程和快充能力。

      解析BMS關(guān)鍵技術(shù):對(duì)電動(dòng)汽車來說,電池管理系統(tǒng)意味著什么?

      表1 電動(dòng)汽車的鋰電池應(yīng)用情況

      BMS功能及其關(guān)鍵技術(shù)

      | BMS功能

      目前商用電池必須要有BMS。通過BMS能夠控制和管理電池更加有效率,每一個(gè)電池工作在可運(yùn)行的區(qū)間范圍內(nèi),避免電池的過充過放和熱失控問題發(fā)生。單個(gè)電芯的容量比較低,需要很多個(gè)電芯集成成模組、一個(gè)電池系統(tǒng)包含多個(gè)模組。通常一個(gè)電池系統(tǒng)中包含上百個(gè),甚至上千個(gè)電芯。如何保持電芯工作在合適的區(qū)間內(nèi),BMS發(fā)揮著重要的作用。

      BMS功能為監(jiān)視電池狀態(tài),建立電池狀態(tài)、保護(hù)電池、上報(bào)數(shù)據(jù)、均衡等。BMS在整車中主要任務(wù)有:

      1、保護(hù)電芯和電池包不受到損害;

      2、使電池工作在合適的電壓和溫度范圍內(nèi);

      3、在保持電池在合適的條件運(yùn)行后,滿足整車的需求。

      當(dāng)然BMS同時(shí)需滿足相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)要求。BMS基本的硬件架構(gòu)如圖2。

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      圖2 BMS基本硬件架構(gòu)

      4、電池參數(shù)檢測(cè):包括總壓、總電流、單體電壓檢測(cè)、溫度檢測(cè)、絕緣檢測(cè)、碰撞檢測(cè)、阻抗檢測(cè)、煙霧檢測(cè)等等。

      5、電池狀態(tài)建立:包括SOC、SOH、SOF。

      6、在線診斷:故障包括傳感器故障、網(wǎng)絡(luò)故障、電池故障、電池過充、過放。過流,絕緣故障等等。

      7、電池安全保護(hù)和告警:包括溫控系統(tǒng)控制和高壓控制,當(dāng)診斷出故障、BMS上報(bào)故障給整車控制器和充電機(jī),同時(shí)切斷高壓來保護(hù)電池不受到損害、包括漏電保護(hù)等。

      8、充電控制:BMS慢充和快充控制。

      9、電池一致性控制:BMS采集單體電壓信息、采用均衡方式使電池達(dá)到一致性、電池的均衡方式有耗散式和非耗散式。

      10、熱管理功能:電池包各點(diǎn)的采集溫度,在充電和放電過中,BMS決定是否開啟加熱和冷卻。

      11、網(wǎng)絡(luò)功能:包括在線標(biāo)定和健康,在線程序下載。通常采用CAN網(wǎng)絡(luò)。

      12、信息存儲(chǔ):BMS需要存儲(chǔ)關(guān)鍵數(shù)據(jù)如SOC、SOH、充放電安時(shí)數(shù)、故障碼等。

      | BMS關(guān)鍵技術(shù)

      BMS的關(guān)鍵技術(shù)有電池單體電壓的精確測(cè)量、電池狀態(tài)的建立、電池的一致性均衡、電池的故障診斷技術(shù)等。

      1、單體電壓測(cè)量

      單體電壓測(cè)量的難點(diǎn):

      a、電池系統(tǒng)中有很多電池串聯(lián)在一起,需要多通道對(duì)電池電壓進(jìn)行采集。每個(gè)電池的電壓可能不同,這給硬件電路設(shè)計(jì)帶來困難。

      b、電芯電壓的測(cè)量需要有很高的采集精度,特別是建立電池的SOC狀態(tài)需要有很高的采集精度要求。

      下面以C/LPF和C/NCM為例:圖3反應(yīng)了不同的開路電壓與SOC的對(duì)應(yīng)關(guān)系,從圖中可以看出C/NCM的OCV取消斜率比較抖,最大每mv電壓對(duì)應(yīng)的soc變化率為0.4%(除了60~70%),如果電池的測(cè)量精度在10mv,那么SOC根據(jù)OCV的對(duì)應(yīng)關(guān)系建立的狀態(tài)誤差不會(huì)超過4%。對(duì)于C/NCM電池,電芯的測(cè)量精度在10mv以內(nèi),但是對(duì)于C/LFP的OCV曲線比較平坦,電壓對(duì)應(yīng)的soc變化率為都超過了4%,所以需要單體電壓的采集精度要很高,然而大多數(shù)采集芯片的精度只能達(dá)到5%左右。目前單體電壓采集主要采用集成芯片的方式進(jìn)行采集,在表2中列出了一些集成芯片。

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      圖3 不同開路電壓與SOC關(guān)系以及每mv電壓對(duì)SOC的影響(實(shí)驗(yàn)溫度在25℃,靜置3h)

      解析BMS關(guān)鍵技術(shù):對(duì)電動(dòng)汽車來說,電池管理系統(tǒng)意味著什么?

      表2 不同單體電壓采集芯片及其采集精度

      2、電池狀態(tài)建立

      電池狀態(tài)包括SOC、SOF、SOH。它們之間的關(guān)系如圖4,

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      圖4 BMS狀態(tài)建立算法框架

      3、Soc算法有:

      1) 放電測(cè)試法;

      2) 累積安時(shí)法;

      3) 開路電壓法,根據(jù)OCV與SOC一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系,精度比較高,但是需要有電池較長(zhǎng)時(shí)間的靜置(同時(shí)需考慮電壓遲滯現(xiàn)象,如圖5);

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      圖5 磷酸鐵鋰充放電OCV曲線(測(cè)量溫度為25℃,靜置3h)

      4、電池模型建模:開路電壓法需要有很長(zhǎng)的時(shí)間進(jìn)行靜置,在線等到電池的開路電壓需要采用電池模型。通常采用的電池模型有等效電路模型、電化學(xué)模型,其中等效電路模型可以用下面進(jìn)行表示:

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      其中,

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      如果電池模型參數(shù)是已知,很容易得到電池的開路電壓,根據(jù)OCV-SOC曲線表,查詢得到電池的SOC狀態(tài)。通常電池模型采用Rint模型,一階RC模型、二階模型,其中二階模型SOC最大誤差為4.3%,最小誤差為1.4%采用電池模型方法,精度和模型復(fù)雜度是需要考慮的重點(diǎn),目前等效電路模型有12種,電池模型可以用于動(dòng)態(tài)進(jìn)行建立SOC,SOC的精度取決與模型的精度和信號(hào)采集的精度。根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)12種等效電路模型進(jìn)行參數(shù)識(shí)別、模型的精度和復(fù)雜程度比較發(fā)現(xiàn)一階模型加入遲滯比較適合磷酸鐵鋰電池,模型簡(jiǎn)單同時(shí)精度比較高。

      電化學(xué)模型建立在物質(zhì)傳遞的基礎(chǔ)上,涉及化學(xué)熱力學(xué)理論和電化學(xué)理論。跟電池內(nèi)部很多材料的參數(shù)息息相關(guān)很難進(jìn)行精確的表達(dá),通常用于電池性能分析以及電池設(shè)計(jì)中。

      5、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的非線性映射特性、不考慮電池的詳細(xì)信息,并且具有普遍適用性,適合建立不同電池的SOC狀態(tài)。然而需要大量的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)和訓(xùn)練方法大大影響電池SOC的精度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型需要進(jìn)行大量的數(shù)據(jù)計(jì)算,需要有高性能的CPU芯片。

      6、模糊算法:需要對(duì)電池有足夠的認(rèn)知和理解,同時(shí)計(jì)算量比較大。

      7、根據(jù)電池的其它特性進(jìn)行SOC估計(jì):比較交流內(nèi)阻和直流內(nèi)阻(如圖6)。

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      圖6 電池直流內(nèi)阻與SOC關(guān)系(測(cè)量溫度為25℃,HPPC測(cè)試方法)

      8、基于以上2種或多種的集成算法。

      目前集成算法包括簡(jiǎn)單的校正,加權(quán)融合算法,卡爾曼濾波(或者擴(kuò)展卡爾曼濾波,EKF),滑模觀測(cè)器等。

      簡(jiǎn)單的校正集成算法主要包括:

      1.) 安時(shí)積分算法和開路電壓校正:安時(shí)積分算法充滿后對(duì)SOC進(jìn)行標(biāo)定等。

      對(duì)于純電動(dòng)汽車:a. 工作條件簡(jiǎn)單,在車輛行駛過程中,除了再生制動(dòng),主要處于放電狀態(tài),當(dāng)車輛在充電過程中,電池處于充電狀態(tài),開路電壓的遲滯很容易進(jìn)行建立。b. 電池包的容量比較大,安時(shí)積分相對(duì)與電池包容量來說還是比較小。c. 滿充的概率比較大,通過開路電壓對(duì)初始SOC的標(biāo)定,能夠滿足純電動(dòng)車SOC的精度要求。

      2.) 加權(quán)融合算法:

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      圖7 加權(quán)融合算法

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      目前加權(quán)融合算法已經(jīng)運(yùn)用在通用公司混動(dòng)汽車上。

      不同的SOC算法的比較如下表3、表4:

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      表3 SOC算法特點(diǎn)比較

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      表4 SOC算法精度比較

      BMS是管理和控制動(dòng)力電池工作在合適的溫度和電壓范圍內(nèi)在,可以看出BMS對(duì)于電動(dòng)車輛續(xù)航里程、電池壽命、電池安全性的重要性。

      今天對(duì)BMS的硬件架構(gòu)和軟件功能,以及重要關(guān)鍵點(diǎn)SOC的幾種算法,及其相關(guān)復(fù)雜度以及算法精度進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹。后續(xù)我們會(huì)對(duì)NCA、NCM、LFP電壓遲滯以及SOC的算法基礎(chǔ)OCV~SOC曲線變化情況再進(jìn)行進(jìn)一步討論探討,歡迎大家一起交流。

      參考資料

      1、Languang Lu , Xuebing Han , Jianqiu Li. A review on the key issues for lithium-ion battery management in electric vehicles. Journal of Power Sources, 2013 (226) : 272-288.

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