电动汽车电池管理系统研究现状及发展趋势

电力电子技术

PowerElectronics

Vol.45，No.12December2011

电动汽车电池管理系统研究现状及发展趋势

符晓玲

1，2

，商云龙1，崔纳新

1

（1.山东大学，控制科学与工程学院，山东济南250061；2.昌吉学院，物理系，新疆昌吉831100）

摘要：电池管理系统（BMS）监测动力电池的各种状态，具有荷电状态（SOC）估计、电池均衡、热管理和CAN通

讯等功能，是电动汽车关键零部件之一。在此回顾了BMS的国内外研究现状并且论述了其总体结构、动力电池SOC估计方法、电池均衡技术和电池热管理技术。最后，展望了BMS未来发展趋势。

关键词：电动汽车；电池管理系统；荷电状态估计；热管理中图分类号：U469.72

文献标识码：A

文章编号：1000-100X（2011）12-0027-04

ResearchandDevelopmentTrendonBatteryManagementSystemforEV

FUXiao-ling1，2，SHANGYun-long1，CUINa-xin1

（1.ShandongUniversity，Jinan250061，China）

Abstract：Batterymanagementsystem（BMS）monitorsvariousstatesofpowerbatteryinrealtime，hasfunctionsofstateofcharge（SOC）estimation，batteryequalization，thermalmanagement，CANcommunicationandsoon，andservesasoneofthekeycomponentsandpartsoftheelectricvehicle.ThepresentresearchessituationofhomeandabroadisreviewedandthegeneralstructureofBMS，SOCestimationmethodsofpowerbattery，batteryequalizationtechnologyandbatterythermalmanagementtechnologyarediscussed.Finally，thefuturedevelopmenttrendofBMSisprospected.Keywords：electronicvehicle；batterymanagementsystem；stateofchargeestimation；thermalmanagement

FoundationProject：SupportedbytheNationalNaturalScienceFoundationofChina（No.61034007，60874016，50977054）；ShandongUniversityInnovationFund（No.2010JC003，2011DX007）

1引言SOC的估计精度、均衡技术和安全管理等方面都有待进一步改进和提高[2-3]。

能源危机和环境污染是当今世界各国面临的

两大难题[1]。电动汽车具有节能、环保的优点，成为未来汽车发展的必然趋势。众所周知，车载动力电池不仅是制约电动汽车规模发展的技术瓶颈，而且是电动汽车价格居高不下的关键因素，其成本占整车成本的30%～50%。因此，动力BMS的性能对电动汽车使用成本、节能和安全性至关重要。BMS监测电池的电压、充放电电流和电池组温度，能够估测电池的SOC，控制电池充放电均衡，对电池组进行热管理并且与车载监控系统、充电机进行CAN通讯，实现协调控制和优化充电，使电池处于最佳工作状态，充分发挥电池的功能，延长电池使用寿命。

BMS作为电动汽车最关键的零部件之一，近年来已经有了很大提高，但在采集数据的可靠性、

基金项目：国家自然科学基金（61034007，60874016，5097-

2

2.1

电池管理系统的研究现状

国外进展

国外较典型的BMS及功能特点如下[4]：①EV1

BMS的功能和特点包括：单电池的电压监测；分流采集电池组的电流；过放电报警系统；高压断电保护；电量里程预算等；②SmartGuard系统的主要特征是采用分布式的方式采集电池的温度和电压。主要功能包括：自动过充电监控；记录电池历史数据；提供最差单体电池的信息等；③BatOpt系统是一个分布式系统，包括中心控制单元（MCU）和监控模块。监控模块通过twowire总线，向MCU传输每个电池工作信息，MCU在收集信息后，对电池进行优化控制；④BADICOaCH系统的主要特点：使用一非线性电路来测量每个电池单元的电压，并通过一条信号线将各个单体电池电压传输给系统；显示最差单体电池的SOC；存储历史充放电周期的数据，并且通过这些数据判断电池的工作状况，快速检索电池错误使用情况等；⑤BATTNIANBMS强调不同型号动力电池组管理

27

7054）；山东大学自主创新基金（2010JC003，2011DX007）

定稿日期：2011-08-15

作者简介：符晓玲（1977-），女，新疆人，博士研究生，研究方向为电力电子与电力传动、电动汽车控制。

第45卷第12期2011年12月

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的通用性，其最大特点是：通过改变硬件的跳线和在软件上增加选择参数的方法，来管理不同型号的电池组。2.2国内进展

我国在“十五”期间设立电动汽车重大研究项目，积极推进BMS研究、开发和工程化应用，取得了一系列的成果和突破，与国外水平较为接近。目前主要是一些高校依托自己的科技优势，联合一些大的汽车生产商和电池供应商共同进行了如下研究：①电池动态参数采集的稳定性和精度的提高；②车载电池SOC的估测；③电池模型的研究；④电池组均衡控制的研究；⑤BMS与充电机进行CAN通讯，实现协调控制和优化充电；⑥车载电池组箱体空间和机械结构设计及合理的散热控制；⑦电池故障分析与在线报警、BMS自检及处理。

且随着时间推移会逐渐增大，难以消除。因此，在实际应用中，常将它与其他方法结合来估算SOC。

开路电压法电池的开路电压在数值上近（2）

似等于电池的电动势。铅酸电池的电动势是电解液浓度的函数，电解液密度随着电池的放电成比例降低，可用于估计电池SOC；MH/Ni电池和锂离子电池的开路电压与SOC的线性度不如铅酸电池好，但也可近似估计电池的SOC，尤其在电池充放电的初期和末期效果较好，可与安时积分法结合使用。因为开路电压法需要电池经过长时间的静置，所以该方法仅适用于驻车状态。

内阻法电池的内阻分为直流内阻和交流（3）

内阻两种，它们与SOC均有密切关系。直流内阻表示电池内在经过直流电时所表现出的反抗能力，是在很短的时间内，电池电压变化量与电流变化量的比值。交流内阻是电池电压与电流的传递函数，表示电池在经过交流电时表现的反抗能力，需要用到交流阻抗仪来测量。而且交流内阻受温度的影响较大，很少应用在实车上。内阻法主要适用于长时间放电后的电池SOC估计，可与安时积分法组合使用。

线性模型法（4）

3

3.1

电池管理系统关键技术

电池管理系统的组成

BMS无论在车辆运行还是充电过程中，都要

可靠地完成电池状态的实时监测和故障诊断，并通过总线的方式告知车载监控系统或充电机，以便采用更合理的控制策略，达到高效使用电池的

①电压、电流、温度检目的。BMS主要功能包括：

测；②SOC估计；③充放电控制；④均衡控制；⑤热

管理；⑥安全管理；⑦CAN通信等[5]。BMS的总体框图如图1所示[6]。

由CEhret[8]提出的线性模

型法以SOC变化量、电压、电流和前一时间点的SOC为基础，建立线性方程：

0

1

2

3

ΔSOC（k）=β+βU（k）+βI（k）+βSOC（k-1）

（2）乙SOC（k）=SOC（k-1）+ΔSOC（k）

式中：ΔSOC（k）为SOC变化量；U，I为当前电压、电流值；β0～β3为由最小二乘法得到的系数。

这种模型适用于电流较小、SOC变化速度较慢的情况，对测量误差和错误的初始条件，有很高的鲁棒性。

神经网络法（5）

由于电池高度的非线性特性

3.2动力电池荷电状态估计方法

以及复杂的内部电化学反应，很难建立准确的数

学模型。而神经网络具有并行结构及学习能力，可以逼近非线性特性，可模拟出电池的动态特性[9]。神经网络在选取适当数据的情况下，可以很好地估计出电池的SOC，并且适用于多种电池。

（6）Kalman滤波法Kalman滤波法应用于电池SOC估计时，电池模型由状态方程和测量方程组成[10]，SOC为系统状态Xk的分量。控制输入uk

中包含电流、温度等参数，系统输出yk为电池模型计算的负载电压。系统噪声wk、测量噪声vk均为Gauss型白噪声，协方差分别为Q和R。Kalman滤波法适用于电流变化较快的情况。图2为Kalman滤波结构图[11]。

目前，国内外在SOC估计方面进行了大量研究，主要的估计方法有：

（1）安时积分法

安时积分法是最常用的一种

估计方法。设定电池的初始SOC值为SOC0，那么当前的SOC值为[7]：

SOC=SOC0-1

Ct

充放电电流。

乙ηIdτ

0

t

（1）

式中：Ct为电池的额定容量；η为充放电效率；I为电池的

使用安时积分法估算SOC时，存在累积误差，

Ak为系统矩阵；Bk为控制输入矩阵；Ck为量测矩阵。

图2Kalman滤波结构图

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图如图8所示。

四桥臂逆变器控制方法的研究

图7流程图

4.2

3D-SVPWM实现

四桥臂逆变器需8路PWM信号来控制。EVA

通过波形可见采用开环控制，带不平衡负载时，输出波形严重不对称，A相带负载导致A相电

压下降，其他两相电压上升（图中只显示了B相）。而采用了这里提出的控制策略，能平衡输出电压，而且输出电压基本上无畸变。从而证明了这里所提出控制方法的可行性和有效性。

的3个比较单元产生的6路PWM波形，加上EVB的一个比较单元产生的2路PWM波形，共产生8路PWM波形。设置调整使定时器T1和T3同步，这样即可产生8路同步PWM控制信号。

5实验结果

6结论

在一台基于DSP控制系统的IGBT三相半桥逆变器实验装置上对该方案进行了验证。实验中，输入三相市电经过调压器和不控整流提供母线电压。输出滤波电感为2mH，滤波电容是10μF，负载为0～700W的白炽灯；闭环控制中控制参数由实验所得；IGBT死区时间设置为3.2μs。实验波形如图8所示。图8a为空载、闭环控制下的A，B相输出电压波形；图8b为仅带一相负载、闭环控制下的A，B相输出电压波形；图8c为空载、开环控制下的A，B相输出电压波形；图8d为仅带一相负载、开环控制下的A，B相输出电压波形。

详细分析了四桥臂逆变器拓扑结构和基于瞬

时分量法的均压控制方法。实验结果证明了该方法的正确性和可行性。

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