BMS系统均衡及SOC简介

BMS均衡简介

目的：克服电池不一致带来的严重影响。

在电池使用中，人们强烈地提出了对电池进行均衡的要求。为此，近十几年来，许多电池管理系统(BMS) 的研发者，采用了各种各样的方法来进行电池的均衡。归纳起来有以下几种方法：

(1)分流法，也叫旁路法。

原理：在电池充电时，当某一电池的充电电压超过设定值时，通过并联在该电池的电阻分流该电池的一部分电流，从而达到降低该电池充电电压的目的。原理图1

：

图1

图中，E1、Ei…En 为单体电池的电动势，R1、Rbi…Rn 为单体电池的内阻，U1、Ui…Un 为单体电池的充电电压，R 为单体电池并联的电阻。UC 是总充电电压，I是总充电电流，Ib 是流过电池的电流，IR 是流过并联电阻R 的电流。设∑E 为各单体电池电动势之和，∑R 为各单体电池并联电阻之和。

这种方案，结构复朵，体积大，分流时发热量大，通用性差。均衡电电流不宜过大。！

(2) 切断法

充电时，当某一电池的充电电压超过设定值时，通过自动控制开关该电

池的电路。等效电路图如图2：

当电池i 的充电电压超过设定值时，开关K i1打开，Ki2合上。电池i 断路，

电流IKi从Ki2流过IKi。此时，电池的总电压会下降一个电池的电压。

这种方法只能防止电池过压充电，没有均衡作用。其次，它所用的切断开关的负载能力，随电池容量增加而加得很大，不宜采用。

（3）并联法

所谓并联法，就是把电池按先并后串的连接方式使用。这也是一些电池生产厂家和电池的使用者，企图利用一些小容量电池组成大容量、高电压电池组所采用的方法。这种方法的等效电路原理图如图3

所示:

1) 当整个串联电池组开路时

电动势不一致的电池并联时，电动势高的电池会向电动势低的电池充电，一直延续到各电池的电动势相同，各电池电流接近零为止。所以，并联使用的电池，只要它们的电压有差异，随时都可以在并联组内自动均衡。因为充放电时要损失能量，所以均衡后电池组的电动势总要小于平均电动势，这会使串联的各电池组之间的一致性变坏。

2)整个串联电池组闭合时

电池的电动势为零，且其内组也为零时，流过这个电池的电流是其它两个电池的外部短路电流和串联回路电流之和，电流很大，温度很高，很容易使这个电池着火燃烧。

但是电池的电动势和电池的容量平衡不了。各电池的容量和内阻有差别时，各电池的充、放电电流就不一样。内阻高，电流小。内阻低，电流大。这样又会引起各电池容量的不一致。容量不一致，又会引起电池电压的不一致。因而又会引起高电压电池向低电压电池充电的循

环过程。但是，我们知道电池充放电过程是要损失能量的。因此，并联电池自动平衡的结果，又会使各并联组之间的一致性变坏。电池并联后，无法测量各单体电池的电压，因而就无法实施对电池组中各单体电池的监控。可见，用并联法是无法实现电池组电池的均衡效果的。

(4) 能量回收法：

在充电时，当某一电池的充电电压超过设定值时，通过升压器（如陶瓷变压器）或储能器件（如电容器），把该电池的部分能量送回充电回路，从而达到既降低该电池的充电电压，又能回收能量的目的。图4是其等效电路原理图。

这种方法存在上述①、②种方法的弊端，所以也不适宜用它去进行电池的均衡。

图4 能量回收法等效原理图

（5）辅助充电法

辅助充电法的等效电路原理图如图5所示

充电原理：

在充电时，用一个主充电器对串联的电池组进行充电，其充电电流约占总充电的

图5 辅助充电法等效原理图

90% 左右。在此同时或当充电到电池容量的80%～90%时，启动辅助充电器(合上开K)，

对一个个电池单独进行辅助充电。当某一电池的充电电压达到设定值时，就减小或停止(打开开关K)对该电池进行辅助充电。一直到所有电池的充电电压都达到设定值，总的充电电流减小到设定的最小充电电流时，才停止主充电器和辅助充电器的充电。

这种方法是国外一家公司开发的产品。但是，实际上很难达到予想的均衡效果。主要原因是辅助充电器的调节能力有限，因为辅助充电器不能做得很大，满足不了调节的要求。再说这种方法结构复朵、体积大、造价高、适应性小，所以，辅助充电法也不宜推广使用。

（6）单充法

所谓单充法，就是一个个电池或一组组电池单独充电，每一个(组)电池分别控制。如图6所示

。

图6 单充电法等效原理图

（7）充、放电均衡装置

为了充分利用每个蓄电池所储备的能量，有些电池管理系统(BMS)的专家专门研发出一种电池管理系统(BMS)，在充放电时，经常检测各单体电池的电压，当单体电池电压差达到设定值时，就把高电压电池的部分能量转移到低电压电池上去，使得在充电时每个电池都能充满，放电时每个电池的剩余能量大致相同。电池能量转移的方法与④能量回收法大体相似。

显然，这种方法的弊端，与上述④能量回收法的弊端大体相同，同时它违背了浅充浅放的蓄电池最佳使用原则。与全充全放相比，浅充浅放对电池的使用寿命至少可以提高 1.5 倍。所以没有必要用这种充、放电均衡装置去进行电池的均衡。

下面几种方法是非损耗均衡方法比较常用的方法：

（8）开关电容法：

开关电容法是在每两个相邻的蓄电池之间通过开关器件与一个电容并联，如图2 所示。通过控制开关器件驱动信号PWM 的占空比实现相邻两个电池之间能量的传递。例如若蓄电池单体容量B1 高于B2,G1 开通G2 关断时，电容C1 和电池单体B1 并联，B1 将能量传递给C1;G1 关断G2 开通时，电容C1和电池单体B2 并联，C1 将能量传递给B2,完成这个周期内的能量传递。以此类推，通过控制开关器件的开通与关断，利用电容实现能量的逐个传递。

图7 开关电容法等效原理图

这种方法损耗很小，但是却存在下面几个问题：

1．由于没有传感器，当有异常情况时可靠性不能保证：

2．只能实现电压均衡，无法做到SOC均衡；

3．均衡的效率较低，不适合于大电流充电时的快速均衡。

4．相邻电池电压差很小时，均衡时间将非常长。

（9）飞渡电容法

飞渡电容器电压均衡电路主要由飞渡电容器Cf、开关网络S、电压检测单元及微机控制系统共5部分，组成如图8所示。微机控制系统通过电压检测单元实时检测每支超级电容器的工作电压，选出当前工作周期内工作电压最高的电容器Cmax 和工作电压最低的电容

器Cmin。在下一个工作周期内，开关S1闭合、S2断开，电流I1从Cmax流出经过S1、Cf 形成回路LOOP1，Cf充电，Cmax放电。当Cf的电压接近于Cmax的电压时，开关S1断开，开关S2闭合，电流I2从Cf流出经过S2、Cmin 形成回路LOOP2，Cmin 充电，Cf放电。当Cf的电压接近于Cmin 的电压时，开关S2断开，S1闭合。多次重复上述过程后，之间的电压差就会越来越小，最终实现超级电容组的电压均衡。

Cmax和Cmin

（10）DC-DC变流器法：

利用电力电子的方法进行均衡，按结构可分为集中式和分布式。从理论上讲没有损耗，是现在电池均衡研究的主流方向。

1）双向DC-DC变流器法：

该方法每个蓄电池单体都连接一个双向DCDC变流器后再串联，如图9 所示。由于蓄电池单体电压等级比较低，一般情况下将蓄电池单体作为低压侧。在给蓄电池组充电时，根据图10 的控制策略，可以实现对每个蓄电池单体的恒压充电，如果将该控制策略的电压外环打开，可以根据均衡的需要进行恒流充放电控制。在放电时，如果连接负载较重，有些双向DC-DC 变流器的电感可能工作在断续状态。

图9 双向DC-DC 变流器法结构图

图10 蓄电池单体恒压充电控制框图

这种均衡方法可以同时对所有电池单体进行充放电，并针对不同电池单体的容量情况控制充放电电流。此方法控制灵活，充放电均衡时间短。但由于每个蓄电池单体都需要一个双向DC-DC 变流器，因此成本较高。

2）根据均衡的时段可以分为充电均衡和放电均衡。在有些场合的应用下（通常是DOD不是非常深的情况下），可以不使用放电均衡。由于在电动汽车的应用上，通常DOD 都要超过80% ，为避免单个电池的过放而保护，再充电和放电状态下均加入均衡功能。在实际应用中，车载电池放电电流要远远大于充电电流，放电电流能达到1C，最大甚至能达到3C，要想做这么大电流的均衡会造成均衡器的性价比很低，所以我们选择的时候按照车辆匀速30KM/H 的速度行使时的放电电流来计算均衡电流。在此处我们选择的均衡电流为3A。大约为10% 的放电电流。

根据均衡器处理能量的可能流向分单向和双向均衡，双向型使用双向变换器，输入输出方向动态调整。比较而言，双向型更具优势，基于均衡效率考虑，单向型均衡器，使用自组高压到单体低压的变换器适用于放电均衡，使用自单体低压到组高压的逆变器适合充电均衡。

电池电量SOC 的估算方法

一、意义：SOC 是电动车辆运行过程中非常重要的参数。对于纯电动车辆，SOC 数据是防止电池过充和过放的主要依据，只有准确估算电池组的SOC 才能有效提高纯电动车辆的利用效率、保证电池组的使用寿命、优化驾驶，只有提供了准确的SoC ，才能起到延长电池的使用时间。

二、定义：SOC = 总的可用电量

剩余可用电量 。 三、目前常用的电池电量估算方法：

1）安时法（电量累计法）

通过累积电池在充电或放电时的电量来估计电池的SOC ，并根据电池的温度、放电率对SOC 进行补偿。

计算方法： 式子中SOC0为出示SOC ，C 为电池额定容量，I 为充放电电流， 为充放电效

率。

优点：简单，在短时间能够准确估算SOC 。

缺点：开环预测，存在无法确定初始SOC 和累计误差越来越大的问题。

2）开路电压法

通过实验方法描述在不同放电电流情况下的电池的端电压与电池的剩余能量的关系曲线，并存储特征关系曲线。实时采样电池放电时的端电压，查表求出电池的剩余能量，同时考虑电池的使用寿命以及内阻对电池SOC 的影响，对求得的电池剩余能量进行校正。

优点：简单易行。

缺点：但是需要电池长时间静置，不能满足在线检测的要求。

3）阻抗法(内阻法）

荷电状态(soc)影响电池的交流阻抗，因此有学者提出可以用阻抗值来估计SOC 。用不同频率的交流电激励电池，测量电池内部交流电阻，并通过建立的计算模型得到SOC 估计值。

优点：反映了电池在某特定恒流放电条件下的SOC 值。

缺点：根据此SOC 判断电池能继续放出的电量，还必须考虑后阶段放电率的实际情况。此外，由于电池SOC 与电阻参数之间关系复杂，用传统的数学方法很难建模，还有很多因素都可以改变内阻，比如温度，充放电电流，SOH 等。当SOC>40％时，阻抗变化很小。

4）卡尔曼滤波法

它利用系统和测量动态的知识、假设的系统噪声和测量误差的统计特性，以及?

-=f t I C Idt SOC SOC 0t 0ηη

初始条件信息，对测量值进行处理，求得系统状态的最小误差估计。电动汽车用电池组，可看作是由输入和输出组成的动态系统。

在了解系统一定先验知识的前提下，建立系统的状态参数方程，再利用输出的校验作用，获得对系统包括荷电状态在内无法直接测量的内部参数估计。在电池等效电路模型的基础上，建立了系统的状态方程和测量方程。根据电池组放电试验数据，应用卡尔曼滤波算法估计电池组的开路电压，实现对电池荷电状态的估计。

优点：能够根据采集到的电压电流，由递推算法得到SOC的最小方差估计，解决SOC初值估计不准和累计误差的问题。

缺点：对电池模型依赖性很强，对系统处理器的速度要求较高.

5）神经网络法

理论上，只要有适合的训练数据和训练方法，神经网络可以得到任何输入和输出之间的关系。该方法必须获得锂电池的性能参数，以上提到的其他方法也可以用于给神经网络提供数据。

优点：神经网络法在建好网络模型的前提下，依靠大量的样本进行数据训练可以得到较好的精度。

缺点：这种方法对训练方法和训练数据的依赖性很大，目前还没有得到很好的使用。