充電模式下動力電池組分布式主動均衡控制方法

申永鵬 葛高瑞 馮建勤 牛運晨

摘 ?要： 針對電動汽車動力電池單體SOC不一致問題，提出一種充電模式下分布式主動均衡控制方法。首先，分析“并聯(lián)單體解耦?分布式控制器串聯(lián)”動力電池組的工作特性，在此基礎之上，通過在充電過程中實時調(diào)整均衡加速系數(shù)[α]，實現(xiàn)單體充電速率的線性動態(tài)調(diào)節(jié)。最后針對6組動力電池單體進行充電均衡實驗，實驗結(jié)果表明，所提出的充電模式下的主動均衡控制方法，可以將單體電壓標準差從充電初始時的0.05降至0.007，避免了單體過、欠充現(xiàn)象，有效地提高了動力電池組的使用效能和使用壽命。

關鍵詞： 電動汽車; 動力電池組; 均衡控制系統(tǒng); 系統(tǒng)設計; 線性動態(tài)調(diào)節(jié); 充電均衡

中圖分類號： TN876.3?34; U469.72 ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號： 1004?373X（2020）12?0095?05

Abstract： In allusion to the inconsistency of the individual cell SOC of power battery in electric vehicle， a method of distributed active balancing control in the charging mode is proposed. The operating characteristic of the power battery pack “parallel individual cell decoupling? series of distributed controller” is analyzed. On this basis， the linear dynamic regulation of the charging rate of individual cell is achieved by means of the real?time regulation of the balancing acceleration coefficient [α]in the charging process. The charging balancing experiments were carried out for 6 group individual cells of power battery. The experimental result shows that the proposed method of active balancing control in the charging mode can decrease the cell voltage STD from 0.05 at the beginning of charging to 0.007， which avoids the phenomenon of overcharge and undercharge of individual cell， and effectively improves the service efficiency and service life of the power battery pack.

Keywords： electric vehicles; power battery pack; balancing control system; system design; linear dynamic regulation; charging balance

0 ?引 ?言

“純電驅(qū)動”是我國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略導向，在電動汽車產(chǎn)業(yè)化過程中，動力電池的能量密度、循環(huán)次數(shù)、安全性仍是影響電動汽車發(fā)展的主要技術瓶頸。動力電池組通常采用多節(jié)單體先并聯(lián)后串聯(lián)的方式以提高容量和輸出電壓[1?2]。由于制造工藝及老化程度的影響，單體電池內(nèi)阻、自放電率等不完全相同[3]，在充放電過程中，單體不允許出現(xiàn)過充及過放現(xiàn)象，但受串聯(lián)電路基本特性的限制，單體間荷電狀態(tài)（State of Charge，SOC）差異將不斷擴大[4?5]，最終導致動力電池組整個實際可用容量不斷減少，大大縮短了動力電池組的續(xù)航里程。

為消除單體間SOC差異對動力電池組實際可用容量的限制，延長動力電池組的使用壽命，必須對動力電池組進行均衡管理?，F(xiàn)有解決動力電池組SOC不一致的方法主要有：單體分揀技術、均衡控制技術。其中，單體分揀技術在單體成組前依照單體電壓或SOC將相同參數(shù)的單體進行成組，保證初始狀態(tài)動力電池SOC一致，但并不能保證使用過程中由于溫度、震動等外部因素造成的單體SOC不一致[6?7];均衡控制技術主要分為被動均衡和主動均衡兩大類[8?10]，被動均衡的基本思路是采用電阻等耗能原件將SOC較高單體中的電荷消耗掉，直至與其他單體的SOC或者參考SOC一致[11?12]。

文獻[13?14]采用電阻分流式均衡方法，利用開關控制單體與電阻回路的導通狀態(tài)，當檢測到單體SOC不一致時，選通相應的開關進行電阻分流。被動均衡技術具有電路設計簡單、易實現(xiàn)的優(yōu)點，但存在能量損耗熱管理困難、均衡時間長等問題。主動均衡技術的基本思路是采用開關器件對電壓較高的單體進行旁路，或者采用電感、電容作為儲能元件利用能量轉(zhuǎn)換器將SOC較高并聯(lián)單體中電荷轉(zhuǎn)移到SOC較低的并聯(lián)單體內(nèi)。

文獻[15]提出了完全分流式均衡方法，其控制方法為通過兩個開關對單體單獨控制，當某節(jié)單體電壓達到充電限值或接近均衡控制策略參考值時，單體將從電流路徑中被單獨斷開，最終實現(xiàn)單體均達到滿充狀態(tài)。該方法具有設計成本較低、控制方式簡單的優(yōu)點，但隨著被旁路的單體數(shù)量增多，充電機輸出電壓與電池組額定充電電壓不匹配，電路中必須具備較寬范圍輸出電壓的電源轉(zhuǎn)換器。文獻[16]提出一種基于Buck?Boost變換器的均衡拓撲結(jié)構(gòu)，通過在每個相鄰的單體上并聯(lián)均衡模塊實現(xiàn)電荷由電壓較高單體至電壓較低單體的轉(zhuǎn)移，該方法適合相鄰單體間的均衡，隨著單體數(shù)目的增多均衡速度不斷減慢。文獻[17]提出一種以電感為儲能元件的充放電均衡拓撲結(jié)構(gòu)及均衡策略，當電池組處于充電狀態(tài)時，通過將電池組中電壓最高單體的電荷轉(zhuǎn)移到其他單體中，以提高整個電池組的充電容量。當電池組處于放電狀態(tài)時，采用獨立電源對電池組中電壓最低單體進行單獨充電，以提高整個電池組的放電容量。該方法有效地解決了電池組均衡問題，但充電過程中均衡速度較慢，放電過程中必須配備獨立電源。傳統(tǒng)的主動均衡技術避免了被動均衡技術中能量損耗、熱管理困難等問題，但是電路設計較為復雜且均衡速度慢。

針對現(xiàn)有均衡方法存在的不足，本文提出充電模式下動力電池組分布式主動均衡控制方法，在充電過程中實時調(diào)整均衡加速系數(shù)，通過PWM調(diào)節(jié)實現(xiàn)單體充電速率與SOC偏差的線性比例動態(tài)調(diào)節(jié)。所提出的充電模式下均衡控制方法可實現(xiàn)動力電池組在線主動均衡，避免了使用過程中單體的過、欠充現(xiàn)象，有效地提高了動力電池組的使用效能。

1 ?系統(tǒng)架構(gòu)

由N個并聯(lián)單體構(gòu)成的分散式主動均衡控制系統(tǒng)如圖1所示，每個并聯(lián)單體與一個分布式控制器并聯(lián)，分布式控制器的輸出端串聯(lián)以產(chǎn)生母線電壓，單體及分布式控制器的組合稱之為“智能單體”[18]。系統(tǒng)主電路采用同步4開關雙向升降壓DC/DC變換器，通過改變?nèi)珮螂娐分虚_關管M1，M2，M3，M4導通時序可實現(xiàn)多模式工作，包含雙向升壓、雙向降壓、雙向升?降壓，進而實現(xiàn)單體充放電速率的動態(tài)調(diào)節(jié)。

為保證充電均衡過程中充電電流及放電均衡過程中輸出電壓的穩(wěn)定性和精度，設計電壓外環(huán)和電流內(nèi)環(huán)雙閉環(huán)控制系統(tǒng)。充電均衡模式下電壓外環(huán)控制器負責計算單體電流需求，將[Iset]發(fā)送至電流內(nèi)環(huán)控制器，通過PWM實現(xiàn)對充電電流的精確調(diào)節(jié)[19]。系統(tǒng)控制器負責均衡模式的使能、充放電模式的切換以及CAN總線數(shù)據(jù)通信。

2 ?均衡管理控制策略

2.1 ?單體SOC估算

高精度的單體SOC估算是實現(xiàn)均衡控制的前提，已有的SOC估算方法主要包括安時積分法[20]、內(nèi)阻法、開路電壓法[21]、卡爾曼濾波法[22]、神經(jīng)網(wǎng)絡法[23]。其中，安時積分法存在累計誤差的缺點，精度較低，并且不能確定單體初始狀態(tài)SOC;內(nèi)阻法存在單體內(nèi)阻測量困難的缺點;卡爾曼濾波法和神經(jīng)網(wǎng)絡法雖然在估算精度上較為準確，但是算法設計較復雜，實際應用成本較高。綜合考慮算法的實用性、魯棒性及估算精度，本文采用安時積分法（OCV）進行SOC估算。如圖2所示為不同溫度條件下，本文所使用的容量為2.6 A·h的18650型LiCoMnNIO2單體電池OCV與SOC對應關系曲線。

2.2 ?充電速率計算

所提出的充電模式下均衡控制方法的基本思路是根據(jù)單體SOC與平均SOC偏差，動態(tài)調(diào)整均衡加速系數(shù)[α]，實現(xiàn)對單體充電電流的動態(tài)調(diào)整。由于單體充電速率與平均SOC和SOC的差值成正比，[t]時刻單體SOC與平均SOC間的差異在單體端電壓上的線性表征為：

式中：[IL]為單體充電限值電流;[δ]為機器周期;[θi（t+1）]為[t+1]時刻調(diào)節(jié)單體充電電流所需占空比。

充電均衡過程中均衡控制系統(tǒng)依據(jù)均衡控制方法實時計算均衡加速系數(shù)[α]，對充電電流進行動態(tài)調(diào)節(jié)，完成動力電池組充電模式下的均衡控制。

3 ?實驗結(jié)果與分析

3.1 ?實驗驗證

為驗證所提出的充電模式下動力電池組分布式主動均衡控制方法的可行性，搭建實驗平臺進行充電均衡實驗。實驗臺結(jié)構(gòu)組成和實驗臺照片分別如圖3和圖4所示。

實驗采用由6個智能單體構(gòu)成的動力電池組，智能單體關鍵參數(shù)如表1所示。實驗臺相關設備關鍵參數(shù)如表2所示。

3.2 ?充電均衡實驗

為驗證均衡控制方法在充電模式下的均衡效果，首先在非均衡模式下按照常規(guī)流程進行恒流?恒壓充電，具體實驗流程為：

1） ?對滿充狀態(tài)的6組智能單體分別放電至不同的SOC;

2） 設置充電電流為0.8 A，充電截止電壓為4 V，充電電壓為24 V;

3） 用USB?CAN連接智能單體與電腦，用于記錄單體端電壓和充電電流數(shù)據(jù);

4） 開啟充電模式，進行非均衡實驗。

圖5所示為非均衡模式下6組單體端電壓曲線。由圖5可知，充電過程中，單體SOC出現(xiàn)嚴重不均衡，電壓極差，由141 mV擴大至178 mV，1號單體電壓已達到充電截止電壓，充電機停止對單體組充電，但是2～6號單體處于欠充電狀態(tài)。圖6所示為非均衡充電過程中單體端電壓的標準差變化曲線。標準差由均衡初期0.047增長至末期的0.056，表明6組單體SOC的一致性越來越差。

充電模式下的均衡實驗流程如下：

1） 對滿充狀態(tài)的6組智能單體分別放電至不同的SOC;

2） 設置初始充電電流為0.75 A，最大充電電流2 A，充電截止電壓為4 V，充電電壓為24 V;

3） 用USB?CAN連接智能單體與電腦，用于記錄單體端電壓、充電電流數(shù)據(jù);

4） 開啟充電模式，進行均衡實驗。

圖7所示為均衡過程中6組單體端電壓曲線，整個充電均衡過程共持續(xù)7 506 s，均衡末期單體極差由均衡初期的140 V降至20 mV，這表明所提出的均衡控制方法有效減小了單體間的不一致性。

圖8所示為均衡充電過程6組單體充電電流曲線。單體充電過程中，均衡控制系統(tǒng)依據(jù)均衡控制方法，動態(tài)調(diào)節(jié)單體的充電電流，均衡初期6號單體的充電電流是1號單體的4.5倍。

圖9所示為充電均衡過程中單體端電壓的標準差變化曲線。標準差由均衡初期0.05降至末期的0.007，表明6組單體SOC的一致性得到明顯改善。

4 ?結(jié) ?語

針對充電過程中動力電池組主動均衡問題，提出充電模式下動力電池組分布式主動均衡控制方法，通過在充電過程中實時調(diào)節(jié)加速系數(shù)[α]，實現(xiàn)單體充電速率與SOC偏差的線性比例動態(tài)調(diào)節(jié)。在充電模式下對6組單體進行均衡實驗，實驗結(jié)果表明，所提出的均衡控制方法有益效果主要體現(xiàn)在：

1） 避免單體過充現(xiàn)象，解決受電壓最高單體的影響導致其他單體無法達到滿充狀態(tài)的問題，有效地提高動力電池組的續(xù)航能力。

2） 實現(xiàn)充電模式動力電池組的在線主動均衡，單體端電壓的標準差由0.05降至0.007。

注：本文通訊作者為葛高瑞。

參考文獻

[1] ZHANG Zhiliang， CAI Yongyong， ZHANG Yue， et al. A distributed architecture based on microbank modules with self? reconfiguration control to improve the energy efficiency in the battery energy storage system [J]. IEEE transactions on power electronics， 2016（1）： 304?317.

[2] 劉紅銳，夏超英.一種新型的電動車用電池均衡方法探討[J].汽車工程，2013，35（10）：934?938.

[3] 戴海峰，王楠，魏學哲.車用動力鋰離子電池單體不一致性問題研究綜述[J].汽車工程，2014，36（2）：181?188.

[4] 王禮進，張會生，翁史烈.內(nèi)重整固體氧化物燃料電池控制策略研究[J].中國電機工程學報，2008（20）：94?98.

[5] 徐順剛，王金平，許建平.一種延長電動汽車蓄電池壽命的均衡充電控制策略[J].中國電機工程學報，2012（3）：43?48.

[6] KIM Jong?Hoon， SHIN Jong?Won， JEON Chang?Yoon， et al. Screening process of Li?ion series battery pack for improved voltage / SOC balancing [C]// Proceedings of 2010 International Power Electronic Conference. Sapporo： IEEE， 2010： 121?130.

[7] 戴海峰，王楠，魏學哲，等.車用動力鋰離子電池單體不一致性問題研究綜述[J]汽車工程，2014，36（2）：181?188.

[8] 焦亞田，謝長君，湯澤波，等.電動汽車鋰電池組高效主動均衡的研究與測試[J].汽車工程，2017，39（8）：858?863.

[9] CL?UDIO P， BARRERAS J V， SCHALTZ E， et al. Evaluation of advanced control for Li?ion battery balancing systems using convex optimization [J]. IEEE transactions on sustainable energy， ?2016， 7（4）： 1703?1717.

[10] JAVIER G L， ENRIQUE R C，ISABEL M M， et al. Battery equalization active methods [J]. Journal of power sources， 2014， 246： 934?949.

[11] WEI Xuezhe， ZHU Bing. The research of vehicle power Li?ion battery pack balancing method [C]// 2009 9th International Conference on Electronic Measurement & Instruments. Beijing： IEEE， 2009： 171?180.

[12] COSTINETT Daniel， HATHAWAY Kelly， REHMAN Muneeb Ur， et al. Active balancing system for electric vehicles with incorporated low?voltage bus [J]. IEEE transactions on power electronics， 2016（11）： 7885?7895.

[13] PUVIWATNANGKURN W， TANBOONJIT B， FUENGWA?

RODSAKUL N H. Overcurrent protection scheme of BMS for Li?Ion battery used in electric bicycles [C]// 10th International Conference on Engineering， Energy and Electrical Drives. Istanbul： IEEE， 2013： 310?311.

[14] STUART T A， ZHU W. Fast equalization for large lithium ion batteries [J].IEEE aerospace and electronic systems magazine， 2009， 24（7）： 27?31.

[15] BARONTI F， FANTECHI G， RONCELLA R， et al. Design of a module switch for battery pack reconfiguration in high?power applications [C]// IEEE International Symposium on Industrial Electronics. Hangzhou： IEEE， 2012： 1330?1335.

[16] PHUNG T H， COLLET A， CREBIER J C. An optimized topology for next?to?next balancing of series?connected lithium?ion cell [J]. IEEE transactions on power electronics， 2014（9）： 4603?4613.

[17] 劉紅銳，李園專，陳仕龍，等.鋰離子蓄電池組充放電均衡器及均衡策略[J].電子學報，2016，44（8）：1981?1987.

[18] FROST D F， HOWEY D A. Completely decentralized active balancing battery management system [J]. IEEE transactions on power electronics， 2018， 33（1）： 729?738.

[19] XU S， WANG J P， XU J P. A current decoupling parallel control strategy of single?phase inverter with voltage and current dual closed?loop feedback [J]. IEEE transactions on industrial electronics， 2013， 60（4）： 1306?1313.

[20] AYLOR J H， THIEME A. A battery state?of?charge indicator for electric wheelchairs [J]. IEEE transactions on industrial electronics， 1992， 39（5）： 398?409.

[21] DONG G Z， ZHANG X， ZHANG C B， et al. A method for state of energy estimation of lithium?ion batteries based on neural network model [J]. Energy， 2015， 90： 879?888.

[22] 張周燦，謝長君，曹夏令，等.基于改進自適應無跡卡爾曼濾波的鋰電池SOC估計[J].汽車技術，2018（3）：10?15.

[23] CHAOUI H， IBE?EKEOCHA C C. State of charge and state of health estimation for lithium batteries using recurrent neural networks [J]. IEEE transactions on vehicular technology， 2017， 66（10）： 8773?8783.