（通信与信息系统专业论文）动力电池管理系统soc估算研究及软件设计.pdf

摘要 电池管理系统( b m s ，b a k e r ym a n a g e m e n ts y s t e m ) 对动力电池的电压、电流、 温度、剩余电量和循环寿命等参数进行实时监测，通过监测结果对电池进行均 衡控制，为整车控制系统实时上报电池参数信息和系统告警信息，在保证电池 使用安全的前提下，可以有效提高电池使用效率，降低整车运行成本。 电池剩余容量( s o c ) 估算是b m s 中重要的一部分，作为整车控制策略判断 的标准之一，但s o c 的估算受很多因素综合影响( 如充放电倍率、环境温度、循 环寿命、自放电等) ，同时，由于汽车复杂的运行工况，所以很难保证s o c 在实 际应用中的估算精度。 本文结合动力电池管理系统专项，深入剖析了b m s 需要实现的各项功能， 分析了b m s 中电池剩余容量( s o c ) 估算难以达到较高精度的原因以及s o c 估算 的相关方法。在m a t l a b s i m u l i n k 环境下，对开路电压法、安时积分法、k a l m a n 滤波法估算s o c 进行了仿真分析，基于仿真结果，提出了采用细化电池的工作 状态，利用开路电压法和安时积分法相结合，并根据影响因子补偿误差的s o c 估算方案。该方案一方面能有效解决开路电压法、安时积分法等单一方法估算 s o c 存在的弊端，另一方面，引入影响因子不断对电池总容量和可用容量进行 校正，具有k a l m a n 滤波法能有效弥补s o c 估算中初始误差和累积误差的优点， 但无需建立复杂的电池模型，避免了k a l m a n 滤波法中对电池模型依耐性高的缺 点，大大减少了系统的计算量，降低了系统对处理器数据处理速度的要求。 本文对b m s 软件系统进行整体设计和实现，完成了软件功能模块划分，并 对驱动层、协议层以及应用层各模块进行了程序设计，在搭建的系统试验平台 下，进行了电池特性测试，将测试的结果离线处理后存入s o c 估算模块作为误 差校正的影响因子。在模拟工况下验证了系统功能和s o c 估算精度，结果表明， 系统各个功能模块稳定可靠，s o c 估算精度满足设计指标。 关键词：影响因素、电池模型、剩余容量( s o c ) 、电池管理系统( b m s ) a b s t r a c t t h eb a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e m ( b m s ，b a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e m ) r e a l - t i m e m o n i t o rt h ep a r a m e t e r so ft h ep o w e rb a t t e r yv o l t a g e ，c u r r e n t ，t e m p e r a t u r e ，t h e r e m a i n i n gc a p a c i t ya n dc y c l el i f e ，a n dt h r o u g ht h e r e s u l to ft h et e s tt ob a l a n c e d c o n t r o lt h eb a t t e r y , t or e p o r tt h ep a r a m e t e r so ft h eb a t t e r ya n dt h es y s t e ma l a r m sf o r t h ec o n t r o ls y s t e mo ft h ev e h i c l e ，u n d e rt h ep r e m i s et oe n s u r et h es a f e t yo ft h e b a t t e r y ，i tc a ne f f e c t i v e l yi m p r o v et h ee f f i c i e n c yo ft h eb a t t e r ya n dr e d u c et h e o p e r a t i n gc o s t s t h ee s t i m a t i o no fs t a t eo fc h a r g e ( s o t ) i sa ni m p o r t a n tp a r to ft h eb m s ，a so n e o ft h ev e h i c l e sc o n t r o ls t r a t e g ys t a n d a r d s ，b u tt h ee s t i m a t i o no ft h es o ci si n f l u e n c e d b ym a n yf a c t o r s ( s u c ha st h ec h a r g ea n dd i s c h a r g er a t e ，a m b i e n tt e m p e r a t u r e ，c y c l e l i f e ，s e l f - d i s c h a r g ea n ds oo n ) ，a tt h es a m et i m e ，d u et oc o m p l e xa u t o m o t i v eo p e r a t i n g c o n d i t i o n s ，i ti sd i f f i c u l tt og u a r a n t e et h ea c c u r a c yo ft h ee s t i m a t i o no ft h es o ci nt h e p r a c t i c a la p p l i c a t i o n t h i sp a p e rc o m b i n e dt h es p e c i a lo ft h eb a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e m , d e e p l y a n a l y z e dr e a s o nw h yt h ee s t i m a t i o no fs o ci sd i f f i c u l tt oa c h i e v eah i g h e ra c c u r a c y a n dt h er e l e v a n tm e t h o do fe s t i m a t i o no fs o c i nt h ee n v i r o n m e n to fm a n a b s i m u l i n k , w ec o n d u c t e das i m u l a t i o na n a l y s i so ft h eo p e nc i r c u i tv o l t a g e ，a m p c r - h o u r i n t e g r a lm e t h o d , k a l m a nf i l t e r i n g m e t h o da n de s t i m a t i o no fs o c ，b a s e do n s i m u l a t i o nr e s u l t s ，p u tf o r w a r dt h em e t h o dt or e f i n et h eb a t t e r y ，u s et h ec o m b i n a t i o n o ft h ea m p e r - h o u ri n t e g r a la n dt h eo p e nc i r c u i tv o l t a g em e a s u r e m e n t sa n db a s e do n t h ef a c t o r so fc o m p e n s a t i o ne r r o ro ft h ee s t i m a t i o no fs o c o no l l eh a n d , t h e p r o g r a ms o l v e dt h ed i s a d v a n t a g e so fo p e nc k c m tv o l t a g e ，a m p e r - h o u ri n t e g r a l m e t h o d , o nt h eo t h e rh a n d , t h ei n t r o d u c t i o no fi m p a c tf a c t o r s w i l lc o n t i n u et o c a l i b r a t et h et o t a lb a t t e r yc a p a c i t ya n da v a i l a b l ec a p a c i t y , i th a st h ea d v a n t a g e so f i n i t i a l i n ge r r o ra n da c c u m u l a t i n ge r r o r , b u tt h e r ei sn on e e dt ob u i l dac o m p l e xm o d e l o ft h eb a t t e r y , a v o i d st h eh i g hd e p e n d e n c et ot h em o d e lo ft h eb a t t e r yi nt h ek a l m a l l f i l t e r i n gm e t h o d ，i tg r e a t l yr e d u c e dt h ec o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t yo ft h es y s t e ma n d r e d u c e dt h es p e e do fd a t ap r o c e s s i n g t h i sp a p e rm a d et h eo v e r a l ld e s i g na n di m p l e m e n t a t i o n , a n dc o m p l e t e dm o d u l a r d i v i s i o nf o rt h es o f t w a r es y s t e mo fb m s ，a n dm a d et h ep r o g r a md e s i g nf o rd r i v e r l a y e r , p r o t o c o ll a y e ra n da p p l i c a t i o nl a y e ro fe a c hm o d u l e ，o nt h es y s t e mt e s tp l a t f o r m ， c o n d u c ta ne x p e r i m e n to ft h eb a t t e r y sc h a r a c t e r i s t i c s ，o f f i i n ed e p o s i tt h et e s tr e s u l t s i nt h em o d u l eo fs o ce s t i m a t i o na st h ee r r o r - c o r r e c t e di m p a c tf a c t o r w ev e r i f i e rt h e s y s t e mf u n c t i o n sa n dt h ea c c u r a c yo fs o ce s t i m a t i o ni n as i m u l a t e do p e r a t i n g c o n d i t i o n s ，t h er e s u l t ss l l o wt h a tt h ee v e r yf u n c t i o n a lm o d u l eo ft h es y s t e mi ss t a b l e a n dr e l i a b l e ，t h es o ce s t i m a t i o na c c u r a c ym e e tt h es t a n d a r do fd e s i g n a t i o n k e yw o r d s ：f a c t o r s ；b a t t e r ym o d e l ；s t a t eo fc h a r g e ；b a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e m ； i u 武汉理j 二人学硕士学位论文 1 1 课题研究背景 第1 章绪论 随着工业发展和社会需要的增加，汽车在我们的生活中扮演着越来越重要 的角色，与此同时，汽车带来的环境污染使得我们所面临的环境压力也越来越 大，各国政府不惜巨资，投入大量人力、物力，寻求解决环境污染问题的有效 途径，其中，新能源汽车被世界各国寄予厚望，在汽车行业，越来越多的汽车 企业将目光聚焦于电动汽车。 电动汽车的动力来源为动力电池，但由于单体电池之间的性能差异，决定 了其动力电池在使用过程中，需要电池管理系统( b a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e m ， b m s ) 1 1 - 2 】进行充放电的管理、监控和保护。b m s 通过合理有效的管理和控制， 避免电池组出现过充放电、温度过高以及短路漏电的现象。b m s 需要对动力电 池组的工作状态进行动态监测，实时采集单体电池的端电压和温度、电池组总 电压以及充放电电流，同时，b m s 还需要估算电池的剩余容量( s t a t eo f c h a r g e ， s o c ) 3 1 、循环寿命( s t a t eo fh e a l t h ，s o i - 1 ) t 4 - 5 1 ，并监测电池实时状况，对有问题 的电池指出以便及时进行更换，从而保证电池组运行的可靠性和高效性。 b m s 是电动汽车的关键技术之一，通过近年来的研究已经取得了一定的进 展，有些方面已经进入了实用阶段 6 1 ，但部分研究也还不够成熟，性能不够理想。 据相关报道，早在2 0 0 8 年北京奥运会期间，为了服务奥运会，5 9 5 辆新能源汽 车云集京城，每一辆使用的都是高品质电池，代表了当时国内的最高技术水准， 规模可谓空前绝后。然而两个月之后，许多电动汽车已不堪重负，有关专家经 过检测发现，由于多数车辆上的b m s 电池管理系统未能发挥应有的作用，导致 “电池组早期失效，这批环保车辆最终只能停在被人遗忘的角落。所以，要想 新能源汽车高效、可靠、大规模的进行应用，必须在电池管理系统技术上深入 研究，攻克相关难点技术。 现阶段，电池管理系统( b m s ) j 丕存在很多不足，需要不断进行完善，有的 b m s 能够保证应用于某一类型电池时效果很理想，但应用其它类型的电池效果 却不理想，甚至应用在同种类型但不同厂商的电池时，效果也会出现一定的差 异。同时，由于单体电池间性能的不一致性，以及应用车型的多样化，使得设 武汉理：【人学硕士学位论文 计出通用、可靠的b m s 仍然是业界研发的热点方向之一。 1 2 课题研究目的和意义 电动汽车根据动力来源方式可以分为纯电动汽车、混合动力电动汽车和燃 料电池电动汽车，但目前电动汽车之所以不能普及，主要是由于受到车载动力 电池技术相对落后，尤其是电池管理系统技术的相对落后。电池管理系统技术 是电动汽车技术的关键技术之一，它的性能优劣直接决定了电池电池组的使用 寿命和效率。电池管理系统需要对电池进行充放电管理、安全管理以及使用寿 命管理1 7 j ，通过对电池电压、电流、温度等进行实时检测，从而保证电池电池 组能安全的进行工作，并对动力电池电池组的剩余容量进行准确估计，为整车 控制系统提供当前电池状态信息，从而优化控制策略，提高整车的动力性和行 车的经济性。 在电池管理系统( b m s ，b a t t e r ym a n a g e m e n ts y s t e m ) 中，动力电池一般都采 用串联的方式进行连接，单体电池由于其工艺的复杂性，在出厂时就存在差别， 同时，电池在充放电过程中也存在不一致性，加之电池运行状况中的复杂性， 使得电池在使用过程中的差异性也随之增大，电池的差异性会严重影响电动汽 车的性能以及使用安全，因此，实时监测电池运行状况显得尤为重要。 电池管理系统从结构上可以分为分布式电池管理系统和集中式电池管理系 统两种，分别适用于不同动力电池组结构形式。 分布式电池管理系统【o l ，由中央处理器进行总体控制，下层由多个控制单 元组成，主要进行电池数据采集、电池剩余容量估计、均衡控制及数据通讯显 示等；控制单元之间通过c a n 总线进行信息交换，然后统一由中央处理器进行 指挥执行相应功能。分布式电池管理系统的优点是扩展性很强，可以进行电池 诊断和电池安全性能保护等功能扩张。 集中式电池管理系统【1 1 1 ，就是将主控制模块和控制单元集中在一起，形成 一个整体，通过设计多路控制选择开关，分时完成单体电池及电池组的数据采 集、电量估算、均衡控制等。集中式电池管理系统的优点是具有高性能、高可 靠性，但它的可扩展性不强。 不论电池管理系统是分布式结构，还是集中式结构，它要实现的功能主要 包含以下几个方面： ( 1 ) 准确估算动力电池剩余容量 2 武汉理j ：人学硕士学位论文 准确估算动力电池剩余容量( s o c ，s t a t eo f c h a r g e ) ，从而保证电池s o c 始终维持在安全的范围内，防止电池出现安全隐患，实时预报电动汽车储 能电池剩余能量或储能电池的剩余容量。 ( 2 ) 实时监测动力电池工作状态 电池在充放电过程中，需要实时采集电动汽车单体电池电压和温度， 以及电池组总电压、电流、温度，防止电池发生过充电或过放电现象。同 时需要及时给出电池状况，找出存在问题的电池，在保持整组电池运行的 可靠性的基础上，最大效率的利用电池，以降低汽车的行车成本。除此以 外，对单体电池的历史数据需要进行相应记录，一方面，可以为进一步优 化和开发新型电池、电动汽车等提供数据资料；另一方面，以便系统可以 离线分析故障。 ( 3 ) 电池均衡控制 由于电池自身特性和使用方法不同导致的单体电池之间存在不一致 性，为了提高电池组的使用效率，需要对电池进行均衡控制，尽量使电池 组中所有电池能处于同一状态。均衡控制技术是电池管理系统中的技术难 点之一，也是目前世界正在致力研究与开发的一项关键技术。 ( 4 ) 通信功能 实现电池管理系统与上位机、充电机和整车控制器等之间的通信功能， 对电池状态进行实时跟踪和处理。 在电池管理系统以上功能中，准确估算蓄电池的剩余电量( s t a t eo f c h a r g e ) ，是目前国内外电池管理系统要实现的一个重要功能之一，由于它 受多种因素的影响，且在实际的运行过程中均表现为非线性的特点，加之 电动汽车运行时复杂的工况，从而使得研究提高s o c 精度的方法成为业内 研究的热点和难点。 电池的剩余电量( s t a t eo fc h a r g e ) ，表征电池的剩余容量状况，目前较统一 的是从电量角度定义s o c ，如美国先进电池联合会s a a c ) 在其电动汽车电 池实验手册中定义s o c 为：电池在一定放电倍率下，荷电状态与相同条件下 额定容量的比值1 1 2 1 。在数值上定义为： 舳c ：磐1 0 0 ( 1 - 1 ) q o 式中：qr 蓄电池在计算时刻的剩余电量；q o 蓄电池的总容量。 s o c 是电池状态的重要参数之一，作为整车控制策略的判断标准。首先， 武汉理工大学硕士学位论文 通过实时监测电池的s o c 状态，了解电池的使用情况，防止电池发生过充过放 等不安全行为；其次，由于电池存在的不一致性，通过实时监测的s o c 数据， 作为电池管理系统进行相应的均衡策略的重要参数，从而对单体电池电量进行 均衡处理，减小电池间的差异，最大效率的利用电池；最后，电池作为电动汽 车主要动力能源，在运行过程中，必须能准确预估电池组剩余容量，通过估算 s o c 判定单体电池的失效情况，保证电动汽车的使用安全。 目前，国内的电池生产技术相对落后，导致动力电池成为整车成本较高的 部件之一，所以，要想将电动汽车能普遍得到应用，需要提高电池使用寿命、 合理利用电池，通过准确估算电池s o c ，监测电池当前状态，明确电池在使用 过程中的变化情况。 1 3 电池剩余容量s o c 概述 1 3 1 影响因素 电池在充放电过程中，电池内部发生着复杂的化学反应，外界环境温度、 充放电电流大小、电池老化程度等都会对电池剩余容量产生影响，加之各种因 素之间的耦合作用，使得对电池剩余容量s o c 难以准确估算，下面详细分析几 种因素对s o c 估算的影响。 1 、温度 1 3 - 1 4 】 温度是影响电池s o c 估算的一个重要因素，它影响电池中电极材料的活性 和电解液的电迁移速率。一般而言，温度越高，各种材料的热稳定性越差，动 力性能越强，对电池而言，电解液的氧化加快，电解质的电导率也增高，这样 使得迁移内阻减小，从而使电池放出的容量比低温时增大，但温度过高，电解 液反应过程中就会发生副反应，释放大量的气体，从而导致电极材料变质，加 快电池老化，电池容量也会迅速发生衰减。 在动力电池管理系统中，一般采用以下经验公式补偿温度对容量的影响： 绋= g o 【1 + k r ( 丁一3 0 ) 】 ( 1 2 ) 其中，丁是温度，单位为摄氏度；q r 是温度为t 摄氏度时的电池容量；9 d 是温度为3 0 摄氏度时的容量，作为标准容量；b 是温度系数，一般取0 0 0 6 - 0 0 0 8 ， 也可以选择其他温度( 如2 5 摄氏度) 下的容量作为标准。 2 、库伦效率1 5 1 7 】 4 武汉理工人学硕士学位论文 电池在充放电过程中，由于电流大小不同，电池能放出的电量是不一样的。 一般而言，放电电流越大，放出的电量越少，放电电流越小，放出来的电量反 而越多，这是由于电池在放电过程中存在库伦效应。 库伦效应是p e u k e r t 于1 8 9 8 年提出来的，见式1 3 ，p e u k e r t 方程反应电池放 电容量和放电电流关系，目前主要应用于电池在不同电流大小下的容量修j 下。 i ”x t = k ( 1 3 ) 其中，是放电电流，单位为安培；f 是放电时间，单位为小时；r l 是常数， 与电池类型有关；k 是常数，与活性物质有关。 由于电池在充放电过程中存在库伦效应，所以，在计算剩余容量时需要考 虑充放电率对s o c 的影响。传统的对库伦效应的定义，不考虑充电与放电之间 的差异，也忽视电流大小、环境温度等的影响f 1 8 】，为了克服传统库伦效应的缺 点，需确定一个参考电流，将电池变电流充放电过程等效为恒电流充放电过程， 计算剩余容量时，以参考电流作为标准，将非标准放电电流下放出的电量折算 到标准电流下所放的电量，从而消除不同充放电电流大小对s o c 估算带来的误 差。 折算库仑效率【1 9 】将不同电流的库仑效率等效到3 小时倍率放电电流( c 妒) 的 库仑效率上。定义基准库仑效率为协，数值等于采用c # 3 从电池中放出的电量 翰与采用c # 3 使电池s o c 恢复到放电前状态所需要的电量q 的比值；定义充 电折算库仑效率为桃，数值上等于采用c j 3 从电池中放出的电量翰与采用电 流蹦可为任意电流) 使电池s o c 恢复到放电前状态所需要的电量q c c 比值；定义 放电折算库仑效率为釉，数值上等于采用特定电流厶从电池中放出的电量妇 与采用c j 3 使电池s o c 恢复到放电前状态所需要的电量如出的比值，以上三 种折算库伦效率计算公式如下所示： 3 小时倍率库仑效率：，7 。= 警 蟛 充电库伦效率：仉= 警 g 放电库伦效率：= 警 蟛出 3 、循环寿命【2 0 之1 】 电池经历一次标准充放电过程称为一个充放电周期，当电池在确定的放电 制度下，其容量降为某一规定值之前，电池所经历的充放电次数，称为二次电 池的循环寿命( s o h ，s t a t eo f h e a l t h ) 。当电池放电容量衰减到初始容量的8 0 左 5 武汉理r 大学硕士学位论文 右时( 不同电池有不同规定) ，电池所经历的循环次数就是电池的循环寿命。锂电 池循环寿命相对传统电池来说明显增高，目前应用较广的磷酸铁锂电池循环寿 命可以超过2 0 0 0 次。 电池循环寿命和容量衰减之间存在着非线性关系【2 2 1 ，电池循环寿命快速衰 减的原因有很多，文献团】分析了不同充电终止电压、放电截止电压、温度、充 电倍率对电池循环寿命的影响，结果表明，一旦电池组中的单体电池出现了性 能差异，上述4 种因素将产生复合作用，进入容量衰减的恶性循环。电池管理 系统需要采取一定控制策略，如结合单体电池的最大电压、最小电压控制等， 可缓解上述因素对单体电池循环寿命的不利影响，减缓最差单体电池的衰减速 度，延长电池组的循环寿命。 当电池循环次数增加一定数量以后，充放电容量会下降，电池内阻也会增 加，容量、内阻的变化趋势与电池循环寿命( s o h ) 存在一定的函数关系，因此可 以根据电池的容量和内阻值来确定电池的s o h 2 4 1 。 但由于电池内阻在线测量存在很大困难，所以常常采用电池测试的方法建 立电池容量与s o h 的数据对应关系，汽车运行中只需要对充放电循环次数进行 累积计数，然后查询对应的数据表来对总容量进行修正。 4 、 自放电口5 l 电池在贮存过程中，由于自放电会使电池容量减少。自放电分为两种：损 失容量能够得到可逆补偿的自放电和损失容量无法可逆补偿的自放电。造成可 逆容量损失的原因是发生了可逆放电反应，这跟电池正常放电反应一致。不同 点是正常放电电子路径为外电路、反应速度很快；自放电的电子路径是电解液、 反应速度很慢。造成不可逆容量损失的原因是电池内部发生了不可逆反应，主 要包含正极与电解液发生的不可逆反应、负极材料与电解液发生的不可逆反应， 以及电解液自身所带杂质引起的不可逆反应等。 自放电的测试方法一般有两种： ( 1 ) 测量电池搁置一段时间后的容量损失 自放电研究的本初目的就是研究电池搁置后的容量损失。但是，由于测试 容量损失在实施上困难重重，工程实际中，一般不会将此作为电池自放电标准。 ( 2 ) 测量一段时间内的k 值 衡量自放电程度的一个非常重要的指标k ，一般定义为开路电压的差值与时 间差的比值，即k = a o c v a t ，k 值常见单位为m v d ，k 值与电池本身的性能、 测量条件等有关。测量两次电压计算k 值的方法更为简便且误差更小，因此足 6 武汉理：r 大学硕士学位论文 值是衡量电池自放电的常规性方法。 1 3 2s o c 估算方法 对电池s o c 准确估算，首先来源于电动汽车的实际使用要求，电池管理系 统需要对电池进行高效管理，从而充分发挥电池能力，提高安全性，保证整车 性能；其次，电池在使用过程中会表现出高度的非线性，使s o c 准确估算难度 加大，成为制约电池管理系统技术向前发展的一个瓶颈。由此可见，电池s o c 估算方法研究至关重要，传统方法种类繁多，新方法层出不穷，不断更新改进。 l 、放电实验法1 2 6 1 放电实验法是最可靠的s o c 估算方法，主要通过对电池采用恒定电流连续 放电，放电电流乘于时间的数值即为剩余电量。 放电实验法存在两个显著缺点，第一，整个实验过程需要大量时间；其次， 该方法职能在离线情况下进行，电池进行的工作需要停止，不适合电动汽车行 驶过程中，不能在线对s o c 进行测量。 放电实验法适用于所有电池，在实验室经常使用，一般作为实验室检验所 选s o c 算法精度的标准，同时还用于研究电池充放电特性和用于电池检修维护。 2 、安时积分法【2 7 也8 】 安时积分法是一种最常用的电量累计方法，它是由日本的c h u g o k u e l e c t r i cp o w e rc o i s l e 的t e c h n i c a lr e s e a r c hc e n t e r 提出来的，主要应用于在研 究混合动力电动汽车电池s o c 估算方法中。主要原理是通过计算一段时间内电 流和充放电时间的积分，计算变化电量的百分比，进而求出初始s o c o 和变化的 a s o c 之间的差，即为剩余容量s o c ，那么当前的s o c 状态计算公式为： s o c = $ o c o 一专p i d t ( 1 - 5 ) 其中，c k 是额定容量，是电池电流，r 是充放电效率。 安时积分法实现的原理比较简单，将电池视为一个密闭系统，不关心电池 内部复杂的电化学反应及内部各个参数之间的关系，而是研究系统外部特性， 关注进出系统的电量。这种方法通过电流与时问的积分值计算充入电池和流出 电池的电量，在一段时间内，监测和记录电池的变化电量，通过与初始值求差， 得到实时的电池剩余容量。 但是安时积分法忽略了电池状态与电量的关系，没有考虑电池温度、充放 电倍率、老化因素等因素对s o c 估算的影响。同时电流测量精度不高也会增大 7 武汉理工大学硕士学位论文 s o c 估算误差，长期积累，误差会越来越大。另外，由于电池存在自放电现象， 使得安时积分法中初始的s o c 值不准确。所以，要想提高a h 法的精度，就必 须对这些因素采用较好的方法进行处理。 在实际应用中，安时积分法适用于所有的电动汽车，一般作为估算s o c 的 基础，常常与其它方法结合使用，从而提高s o c 的估算精度。 3 、开路电压法1 2 9 1 开路电压法是由日本e vp r o j e c td e p a r t m e n t ，d e n s oc o r p o r a t i o n 提出来 的，由于电池静置足够长时间后，开路电压与s o c 有相对固定的函数关系，所 以可以根据检测的电池开路电压值估算s o c 。如图2 - 6 为磷酸铁锂电池和锰酸 锂电池端电压与s o c 的关系曲线。 4 0 譬 蚕3 。5 3 o 2 5 o l 瑚- c i t c u i tw l i 纽 u f e p 0 一k 一 1 r 0 a m - t e m l 磁a l u t e m i s o l m l 咐g a 0、 、 、 、 1 。i z 扪u c - 醇o 图2 - 6 端电压与s o c 的关系曲线 开路电压法实施起来简单易行，在电池静置足够长时间后测量精度比较高。 但开路电压的显著缺点表现在两个方面，第一，电池必须经过长时问静置， 端电压才能达到稳定状态，此时对应的s o c 才是比较准确的。但由于电动汽车 频繁的启停，工作电流变化大，所以在短时间内端电压不能稳定，此时用开路 电压法估算的s o c 就存在很大的误差，所以不能实时准确估算s o c 。第二，电 池由于存在电压平台，比如磷酸铁锂电池，在s o c 为3 0 8 0 期间，端电压和 s o c 的曲线近似为直线，电压变化范围非常小，目前的硬件技术不能保证s o c 对电压测量精度的要求，在此期间估算的s o c 误差就很大。 开路电压一般用于和其他方法结合使用，可以很好的提高s o c 的估算精度。 4 、阻抗跟踪法 阻抗跟踪法通过建立电池内阻与s o c 之间的关系来估算s o c 。电池内阻有 交流内阻( i m p e d a n c e ) 和直流内阻( r e s i s t a n c e ) 之分，它们都与s o c 有密切的关系。 电池交流阻抗采用流阻抗仪来测量，它反映的是电池电压与电流之间的传 递函数。但电池的交流阻抗受温度影响较大，交流阻抗测量的条件是电池处于 静置后的开路状态，还是电池充放电过程中仍然存在争议，所以目前很少用于 8 武汉理工大学硕士学位论文 实车上。 直流内阻反应电池对直流电的反抗能力，数值上等于在足够短的的时问内， 电压变化量与电流变化量的比值。直流内阻的测量值会受计算时间段的影响， 若时间段短于1 0m s ，只有欧姆内阻能够检测到；若时间段较长，内阻则变得复 杂。同时，电池的直流内阻还受多方面因素影响，而且，电池处于不同工作阶 段，电池内阻变化范围也不一样，放电后期，相对比较稳定；放电初期，内阻 则变化大。因此，用内阻法估算s o c ，难度比较大，可信度不高。 在实际应用中，阻抗跟踪法适用于放电后期对电池s o c 的估计，一般与a h 积分法结合使用。 5 、线性模型法f 3 0 1 线性模型法用于估计s o c 最早是由c e h r e t 等提出来的。采用的原理是根 据电压、电流、s o c 变化量、和上一个时刻的s o c 值，建立的线性模型，详细 表达式为： a s o c ( o = 属+ 届u o ) + 屐，( d - i - 屈s o c ( f 一1 )( 1 6 ) s o c ( o = s o c q 1 ) + k s o c ( i )( 1 7 ) 其中，s o c ( o 为当前时刻的s o c 值；彳s o c ( o 为s o c 的变化量；【厂和f 为当前时刻的电压与电流；属、屈、厥、屈为利用参考数据，通过参数辨识得 到的系数。 上述用于估算s o c 的模型建立在实验基础上得到，通过实验数据得到当前 时刻的s o c 变化与电流、电压的关系，再由上一时刻的s o c 值与变化的s o c 求累加得到当前s o c 值，线性模型法在低电流、s o c 变化缓慢的情况下，对 初始误差有很高的鲁棒性。线性模型法理论上可应用于各种类型以及不同老化 程度的电池，但目前只在铅酸电池上有实际应用，由于变化的s o c 与电流、电 压的关系式不具有通用性，所以在非铅酸电池上的适用性以及变电流情况下的 估计效果要进一步进行研究。 6 、卡尔曼滤波法【3 1 - - 3 3 】 卡尔曼滤波器在1 9 6 0 年由r e k a l m a n 提出，是一个最优化自回归数据处理 算法，其核心思想是对动力系统的状态做出最小方差意义上的最优估计。 g r e g o r yl p l e t t 将卡尔曼滤波的思想用于估算s o c ，就是将电池看成动力系 统，电池模型的一般数学形式如下所示，s o c 是系统的一个内部状态。系统的 输入向量为巩，通常包含电池电流、温度、内阻和剩余容量等变量，系统的输 出取为电池的工作电压，电池s o c 包含在系统的状态量甄中。 9 武汉理工大学硕士学位论文 状态方程：以+ 。= a k 以+ 吼+ = 厂( 以，乩) + ( 1 8 ) 观测方程：i r k + i = c k x k + 吆2 9 ( 以，) + 吆 ( 1 9 ) 卡尔曼滤波方法，其优点主要表现为两方面，首先，它很好的克服了a h 积 分方法随着时间的推移出现的误差累积效应。其次，它对于电池初始时刻的s o c 值的精确度要求不高，可以在初始误差很大的情况下，很快的将s o c 值收敛到 真实值附近。和其他方法相比，卡尔曼滤波方法的优点是适用于各种电池，特 别适合于电流波动剧烈的混合动力汽车电池的s o c 估算中。同时，卡尔曼滤波 算法不仅给出实时的s o c 值，还给出s o c 的估计误差。 卡尔曼滤波算法结果的准确性又很大程度上依靠电池等效模型的建立，同 时，卡尔曼的估算精度还与电池模型建立的阶数有关，阶数越高模型才会越准 确，但阶数太高却会使得卡尔曼滤波的计算量比较大，使得在工程应用中实施 难度和成本提高。所以在采用k a l m a n 方法估算s o c 时，需要根据电池种类及 特性选择合理的电池模型。 采用卡尔曼方法对s o c 进行估算，也存在一些误差，其估算误差主要来源 于三方面，首先是模型的时变特性，即电池在使用的过程中其特性受很多因素 的影响，会发生比较大的变化；其次是模型的非线性，即电池模型的某些物理 特性是非线性的，所以建立的电池模型和真实情况会存在差异；最后是噪声的 近似处理以及系统物理量的测量精度等，这是由于卡尔曼滤波算法对模型噪声 和测量噪声的统计特性作了假设，而实际情况中这些假设条件可能难以成立。 7 、近年的新方法 近年来对s o c 的估算方法层出不穷，例如湖南大学提出的“离线计算、在线 查表”的模糊控制方法1 3 4 1 ，利用恒定电流放电下端电压与剩余时间的关系推算动 力电池的s o c ，结果显示s o c 最大误差不大于l 。还有，北京交通大学提出 的不同充电倍率、不同老化程度下可靠准确的a q a v 分析方法【3 5 1 ，即利用电 池充放电过程中电池容量变化的几个峰值对s o c 进行修正，该方法有效解决了 目前普遍使用的磷酸铁锂电池宽的电压平台和严重的两端极化不利于s o c 估算 的问题。 各种新方法的出现，其目的都在于对s o c 估算过程中出现的种种误差进行 修正，最大限度的提高估算精度，分析传统的算法和近年出现的新算法发现， 往往难以平衡估算精度和方法复杂度两者间的矛盾。新方法相比传统方法而言， 很大程度上提高了估算精度，但由于其计算的复杂度，在实际应用中很难满足 其要求，所以目前仍然处于理论研究阶段。 1 0 武汉理 ：火学硕士学位论文 通过前文对估算s o c 的影响因素以及各种算法的分析可以看出，要想准确 估算s o c ，必将从以下两个方面进行完善，首先，通过大量实验，分析各种影 响因素对估算s o c 的情况，建立丰富的数据库，使得s o c 估算有据可依，有据 可查。其次，在现有s o c 估算方法的基础上，总结各种算法优缺点，扬长补短， 寻求新的解决方案对s o c 不同状态下出现的误差进行校正，最大程度的降低误 差，提高其估算精度。 1 4 课题的主要研究内容 本文结合动力电池管理专项，将从电池管理系统( b m s ) 剩余容量( s o c ) 的估算方法展开研究，提出用于磷酸铁锂电池s o c 估算的方案，并完成系统软 件设计。论文研究的主要内容包括以下几个部分： 1 、对动力电池管理系统( b m s ) 研究现状、主要功能等进行了整体介绍， 分析了影响b m s 中电池剩余容量( s o c ) 估算难以达到较高精度的的原因，重点 分析了目前用于估算s o c 的各种方法的实现原理、优缺点以及目前的应用情况。 2 、选择s o c 估算方法中开路电压法、安时积分法以及k a l m a l l 滤波法分别 应用于s o c 估算，并在m a t l a b s i m u l i n k 环境下进行了仿真，分析各种方法估算 s o c 的误差范围，基于仿真的结果，提出采用细化电池的工作状态，利用开路 电压法和安时积分法相结合，并根据影响因子补偿误差的s o c 估算方案，从而 有效解决s o c 估算过程中存在初始误差和累积误差的问题。 3 、对b m s 系统软件进行整体设计和功能划分，根据功能划分层次，完成 驱动层各模块程序设计、协议层各模块程序设计以及应用层各模块程序设计， 重点对应用层中数据采集模块以及s o c 估算模块进行不断完善，一方面保证 b m s 对电池电压、电流、温度采集精度的要求，另一方面，将s o c 估算作为后 期系统核心攻关技术之一，确保达到系统性能指标的基础上，能对s o c 估算精 度有一定突破。 4 、针对本文提出的s o c 估算方案以及系统软件设计，搭建试验平台，对电 池相关特性进行测试，为s o c 估算提供足够的参数，同时，在模拟工况条件下， 进行系统调试，验证系统功能的稳定性以及s o c 估算精度。最后，对全文工作 做总结，并对下一步的研究工作做一定的展望。 武汉理工大学硕士学位论文 第2 章s o c 估算仿真分析及方案设计 2 1m a t l a b s i m u l i n k 概述 m a t l a b 是目前在国际上被广泛接受和使用的科学与工程计算软件，它是 一种集数值运算、符号运算、数据可视化、图形界面设计、程序设计、仿真等 多种功能于一体的集成软件。整个m a t l a b 系统由两部分组成【3 6 】，一是 m a t l a b 基本部分，包括数组、矩阵运算，代数和超越方程的求解，数据处理 和傅里叶变换，数值积分等。二是各种功能性和学科性的工具箱，系统的强大 功能由它们表现出来，m a t l a b 工具箱具有丰富的调用的函数文件集，主要为 了解决某一方面的专业问题或实现某一些新的算法。m a t l a b 工具箱中的函数 文件可以修改、增加或删除，用户也可根据自己研究领域的需要自行开发工具 箱并外挂到m a t l a b 中【3 7 j 。 s i m u l i n k 是m a t l a b 的最重要的组件之一，可对动态系统进行建模、仿真 和分析，它适用于连续、离散及两者混合的线性和非线性系统，也可应用于具 有多种采样频率的系统。 在s i m u l i n k 环境中，不需要书写大量的程序，只轻松利用鼠标就可以构造 出复杂的系统，然后进行仿真。s i m u l i n k 提供了丰富的图形接口，采用这些图形 结构建立模型贴近实际。与传统的仿真软件包相比，它具有适应面广、结构和 流程清晰及仿真精细、效率高、灵活等优点。 s i m u l i n k 主要由输出方式( s i n k s ) 、输入源( s o u r c e ) 、线性环节( l i n e a r ) 、非 线性环节( n o n l i n e a r ) 、连接与接口( c o 衄e c t i o n s ) 和其他环节( e x t r a ) 等子模型库组 成，每个子模型库中又包含相应的功能模块，资源丰富，同时，用户也可以根 据实际需要，定制和创建自定义模块。 s i m u l i n k 的特点：图形化的界面，模块化的设计，丰富的资源，易学易用， 功能强大。 2 2s o c 估算方法建模与仿真 影响s o c 估算精度的因素多种多样，在第二章中已经进行了详细分析说明， 1 2 武汉理t 大学