摘要：電池動力汽車作為新型環保型汽車受到了廣泛關注。電池管理系統作為電動汽車穩定高效運行的保障，對電動汽車的發展起著關鍵作用。簡單介紹了電動汽車發展研究成果，基於現階段電池管理系統的發展成果，給出了一種電池管理系統的典型結構，介紹了系統的簡單模塊分佈。重點總結分析了現有的一些SOC估算、熱管理及均衡管理的功能及實現方法。通過分析各典型電池管理模塊性能特點，提出了對電動汽車電池管理系統的未來展望。
關鍵詞：電池管理系統；荷電狀態；熱管理；均衡管理
近年來，我國一直致力於發展電動汽車產業，政府和企業對電動汽車產業的支持和投入也在不斷增長。隨著電動汽車技術愈發成熟，其技術瓶頸也開始顯現，其中動力電池的安全性和續航性制約著電動汽車產業的發展。動力電池的安全性和續航性主要取決於兩大因素：一方面由其電池自身的品質決定，另一方面，電池管理系統(BMS)也起到了至關重要的作用。
1、研究現狀
1.1 管理模塊基本構成
根據車輛運行要求，BMS的功能主要包括實現單體電壓電流測量、電池溫度測量、電量均衡、總電流和總電壓檢測、配電控制、故障檢測及管理、車內通訊、SOC(荷電狀態)估算等。
電動汽車電池組一般由多節電池串並聯而成。討論某一典型結構，電池組由多個小電池組(電池包)並聯而成，每個電池包由多節電池串聯而成。該BMS可分為主控制單元(用以控制完整電池組的狀態)及子控制單元(用以對單個電池包進行控制)。圖1展示了BMS的簡單分佈式結構，子控單元的數量依電池組的數量而定。
圖1 BMS的拓撲結構
主控制單元和子控制單元通過CAN總線進行實時通訊，子控制單元執行單個電池組的數據採集和故障診斷的算法，並將結果傳送給主控制單元。主控制單元將收到的信息統一處理後，對系統的整體狀況進行評估並處理，將必要的信息通過外部CAN節點發送出去。因此電池管理系統有兩套通訊網絡，子通訊網絡用於控制系統內部的數據通訊，主通訊網絡用於控制單元與整車控制器以及駕駛員顯示節點的通訊。
圖2及圖3分別描述了主控制單元及各個子控制單元的一些基本模塊信息。
圖2 主控制單元框圖
圖3 子控制單元框圖
縱然BMS擁有許多功能，其最為核心的功能有熱管理、SOC估計和均衡控制等，一直以來也是世界各地研究者的研究熱點。
1.2 熱管理方案
熱管理系統可以是無源的(依賴周圍環境)，也可以是有源的(由電源提供製冷制熱功能)，一般可分為以下四類：使用空氣冷卻/加熱/通風，如圖4所示；使用冷卻液冷卻/加熱，如圖5所示；使用相變材料(PCM)的熱管理方案，如圖6所示；綜合上述方法的熱管理系統。
使用空氣對流給電池組降溫是最為簡便的方案，受到了較廣泛的應用。然而空氣降溫的效果十分有限，當溫度很高時，很難將電池控制在合理溫度上。
圖4 使用空氣冷卻的熱管理方案
圖5 使用冷卻液的熱管理方案
圖6 使用PCM的熱管理方案
液體熱管理方法比空氣有著相對較好的散熱能力，然而這對車輛的空間提出了更為苛刻的要求，同時由於電池並不防水，電池組的密封性也至關重要。目前比較熱門的方案是使用金屬管道來盛裝液體。
理想的熱管理系統不僅需要能有效將電池維持在最佳溫度狀態，而且要求體積儘可能小、總質量及成本不高。然而，無論是空氣還是液體熱管理系統，由於鼓風機、風扇、水泵、管道等多種設備的緣故，都顯得較為笨重，成本較高。AL-Hallaj和Selman首次提出了一種基於PCM的電池管理方案，並獲得了專利。在PCM熱管理系統中PCM的質量由式(1)給出：
式中：Qdis為電池釋放熱量；Cp為 PCM 的比熱容，J·kg－1·K－1；Tm為熔點溫度，℃；Ti為PCM初始溫度，℃；H為PCM的相變潛熱，J·kg－1。
1.3 電量估算方法研究現狀
電池荷電狀態SOC用於表徵電池所剩可用容量，即在固定電流下放電，當前電池所剩餘的可放電電量與總的可放電電量的比值。其數學表達式如下：
式中：Q1為蓄電池在計算時刻的剩餘電量；Q0為蓄電池的總容量。
如今，研究人員通過建模、優化計算方法等手段，漸漸克服了SOC的估算難題，在某些方面取得了不錯的效果。以下是較常見的幾種SOC估算方法。
(1)放電實驗法
放電實驗法是最可靠的SOC估算方法[14]，可用於所有電池的電量測量，測量結果一般作為參照被用於檢驗所使用的SOC算法是否夠精確。通過給定的電流放電，通過電流與時間的乘積獲得使用電量。缺點是：耗時長，並且測量期間電池不能進行正常工作，無法用於駕駛時的電動汽車。
(2)安時積分法
設電池的初始SOC值為SOC0，那麼當前的SOC值為：
式中：Ct為電池的額定容量；η是與電池溫度及放電倍率相關的影響因子；I為電池的充放電電流。
安時法計算容易，只需採集實時電流，通過電流對時間的積分獲得SOC。然而，隨著時間的增長測量所得誤差將不斷積累，導致精確度大大下降。所以，需要與其它方案配合使用。
(3)開路電壓法
由於電池在長時間靜置後，其端口電壓與SOC有著相對固定的函數關係，所以通過開路電壓，能得到一個SOC的估計值。
開路電壓法簡單易行，精度隨電池的靜置時間增長而增高。然而，由於電動汽車頻繁啟停，電池無法得到足夠的靜置時間，所以無法用於實時估算SOC。其次，電池存在電壓平臺，端電壓和SOC關係曲線趨於直線，電壓只在小範圍中變動，當前技術無法擁有足夠的精度來測量這種微小變化，在此區域內估算的SOC就有較大的誤差。
(4)內阻法
內阻法主要用於進行長時間放電後的電池。電池內阻(直流內阻及交流內阻)與SOC也有著相對固定的函數關係。由於交流內阻在很大程度上取決於溫度，該方法不適用於車輛電池的測量。
(5)線性模型法
由C.Ehret以SOC變化量、電壓、電流和初始SOC為基礎，提出了線性模型法，所建立的線性方程如下：
式中：DSOC(k)為 SOC 變化量；U，I為當前電壓、電流值；β0～β3為由最小二乘法得到的係數。這種模型適用於小電流工作狀態。
(6)神經網絡法
由於電池是複雜的非線性系統，等效數學模型的建立困難。而神經網絡擁有並行結構和學習能力，可以逼近非線性特性，模擬出電池的動態特性。在數據選取合適的情況下，能夠進行很好的SOC估算，適用性廣泛。
(7)卡爾曼濾波法
卡爾曼濾波法是線性最小方差意義上的最優估計，適用於多變量系統、時變系統和非平穩隨機過程。其狀態方程及觀測方程如下，式(5)和(6)。
式中：xk為表示系統狀態的變量；uk為輸入變量；yk為輸出變量；Ak、Bk、Ck、Dk均為係數矩陣；wk和vk分別代表系統的過程噪聲和觀測噪聲。
通過搭建等效模型，獲得式(5)和(6)的系統方程，實時修正所計算的SOC。系統通過觀測方程引入反饋，實時對系統變量進行修正，逐步趨近於實際值。該方法不僅能給出SOC的估計值，還能給出SOC的估計誤差。然而電池等效模型是否能夠建立準確，將直接決定卡爾曼濾波法的精確及可靠性。
近年來對SOC的估算方法層出不窮：如向量迴歸法、“離線計算、在線查表”的模糊控制方法、DQ/DV分析法等。新方法也比以往的方法具有更高的精度，但由於其計算複雜，實現困難，在實際應用中難以滿足條件，當下仍處於理論研究階段。
1.4 均衡管理
圖7 電池均衡分類
(1)耗散型均衡方案(電阻均衡法)
電阻均衡電路將電池組中所有電池並聯到一個電阻，通過接通電阻實現放電以達到均衡的目的(圖8)。
圖8 開關控制電阻均衡電路
當電源電壓不平衡時，就會接通旁路，使分流電阻接入電路之中。由於旁路分流電阻的電流值與電源的端電壓是成正比例的，因此當端電壓增大時，分流電流也就會隨之變大。由此可知，我們可以通過分流電阻來放高壓源的電，從而實現串聯中的各塊電池電壓基本達到差不多的狀態。
該方法簡單，成本也低，但是分流電阻會將電能轉換成熱能，會降低效率，因此該方法依賴良好的熱管理系統。
(2)一種非耗散型均衡方案(電容均衡法)
非耗散型均衡方案的原理基本相同：通過特殊器件將過多的電量儲存並傳輸給低電量的電池。
對於電容均衡法，每一個電池電壓都是平衡的對象，電容能夠存儲電池過多的能量，經過開關的切換，來進行能量的傳輸，使各塊電池的電壓值趨於相同狀態。當電源電壓出現不同情況時，翻轉開關，經過電容的充放電效果，可以實現高壓源向低壓源進行充電(圖9)。
圖9 多電容均衡策略電路
該方法有比較高的均衡效率，消耗能量較少，但因為在電路中引入了電容，均衡頻率將無法太高。
2、展望
電動汽車發展還處於比較初步的階段，還有很長的路要走。作為電動汽車關鍵技術之一，BMS的研發及設計儘管在這幾年中有了較大的進步和成果，在實際運用中也有了很好的突破，但仍然有很多要修改和完善的方面。
(1)更為精確的SOC估算仍將是後期研究的重點方向。此外評估電池組的當前健康狀態和預計剩餘使用壽命也將是今後BMS期望實現的功能。
(2)目前電池的充放電控制主要還是依靠電池電壓為依據，無法很好地避免電池過充或過放，電池組難以得到精確的均衡，所以一套優秀的均衡控制算法極其重要。同時為保證電池能量轉換效率，均衡管理應以非耗散型為重點。
(3)電池組有時需要並聯以滿足一些需求，而現階段並聯電池組間的電量均衡還未得到廣泛研究，迫切需要一個高效綜合的電量均衡方案。
(4)電動汽車的安全性管理也是BMS的重要組成部分，只有安全性得到了保障，消費者才會願意來嘗試使用。安全管理包括BMS抗干擾技術、BMS異常檢測及預警技術和熱管理技術等。
(5)目前國外大多數比較成熟的BMS都針對單一特定電池研製，通用性較差，所以研究出更為通用的BMS也是目前電動汽車發展的一大方向。
作者：唐溪浩、馬驍、邱旦峰、施毅、鄭有炓
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