電池管理系統(tǒng)新技術(shù)應(yīng)用

黃 建,陳陸平,朱 晨

（比亞迪汽車工業(yè)有限公司,廣東 深圳 518118）

0 引言

在全球能源供應(yīng)趨緊、化石燃料價格上漲的背景之下，為了應(yīng)對該輪全球能源危機(jī)的沖擊，中國一直在積極推進(jìn)布局新能源汽車以及新型儲能系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)。現(xiàn)如今，鋰離子電池廣泛應(yīng)用于新能源電動車輛以及新型電化學(xué)儲能系統(tǒng)中，大量串并聯(lián)的電池單體需要利用電池管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、狀態(tài)監(jiān)測、充電管理、均衡控制、溫度管控等重要功能，以實(shí)現(xiàn)更高效且安全的能量存儲以及能量輸出。隨著大數(shù)據(jù)云平臺及人工智能技術(shù)的高速進(jìn)步，電池管理系統(tǒng)的整體架構(gòu)也在不斷發(fā)展。

1 動力電池區(qū)塊鏈技術(shù)

1.1 區(qū)塊鏈與去中心化賬本系統(tǒng)

自2008 年Satoshi Nakamoto 建立了全球第一個區(qū)塊鏈系統(tǒng)——比特幣以來，此類加密的數(shù)字貨幣實(shí)現(xiàn)了完全的去中心化，即點(diǎn)對點(diǎn)的交易而無需第三方介入。比特幣的爆發(fā)也促成了區(qū)塊鏈系統(tǒng)的迅速發(fā)展。區(qū)塊鏈本質(zhì)上是一種可分布在多個位置的分布式數(shù)據(jù)集的P2P 網(wǎng)絡(luò)[1]，其中的去中心化賬本的每個變化情況都會在網(wǎng)絡(luò)上的所有副本中反映。也就是說，一旦某個用戶提交了變更情況，必須經(jīng)過整個網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證與審批，才可以實(shí)現(xiàn)將變更添加到去中心化賬本中。信息的變更一旦完成，就不可被任何用戶更改。

區(qū)塊鏈中各區(qū)塊通過鏈（加密散列函數(shù)）連接，數(shù)據(jù)僅可通過挖礦/共識算法以區(qū)塊的形式增加。在周期性的挖礦行為中，礦工是一類參與挖礦過程的網(wǎng)絡(luò)參與者。礦工在一致算法的約束下計(jì)算生成新塊的相應(yīng)散列。一旦創(chuàng)建了該散列，新的塊便會被添加到鏈中，并將生成的散列傳至所有區(qū)塊網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，每個節(jié)點(diǎn)均需要驗(yàn)證該結(jié)果。如果通過了整個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的驗(yàn)證，該區(qū)塊便會被添加至區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫。此后，任何記錄篡改都將對該區(qū)塊無效，因?yàn)榇嬖谄渌鄠€節(jié)點(diǎn)的支撐維護(hù)，保證了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性與安全性，這也使得區(qū)塊鏈成為通信技術(shù)領(lǐng)域中最安全的分布式系統(tǒng)架構(gòu)之一。

1.2 電池區(qū)塊鏈平臺應(yīng)用

區(qū)塊鏈技術(shù)由于其高度的數(shù)據(jù)安全性以及去中心化分布式架構(gòu)，可以廣泛應(yīng)用一切基于海量數(shù)據(jù)支撐，但現(xiàn)存為中心化賬本技術(shù)的行業(yè)。

鋰離子電池現(xiàn)在大規(guī)模應(yīng)用于電動汽車以及儲能系統(tǒng)。但由于鋰電池中使用的關(guān)鍵材料中的鈷和鋰僅在少數(shù)幾個國家開采，可能會對供應(yīng)鏈和應(yīng)用市場方面提出一定的挑戰(zhàn)。隨著需求的日益增長，電動汽車、電力電網(wǎng)中的大規(guī)模應(yīng)用可能會因價格上漲而受限。大量的因壽命結(jié)束而退役的電池，出于環(huán)保角度，需要考慮在“逆向供應(yīng)鏈”中收集、拆卸以回收有用和有價值的材料和能源。因此，梯級利用這一概念應(yīng)運(yùn)而生。

區(qū)塊鏈技術(shù)為電池的梯次利用提供了一種可行方案。事實(shí)上，區(qū)塊鏈技術(shù)已經(jīng)被認(rèn)為可在電力能源領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，Alexandra[2]等人針對用戶間的點(diǎn)對點(diǎn)的電力交易，提出P2P 系統(tǒng)可以結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)來跟蹤交易電量，并擁有透明的自動結(jié)算系統(tǒng)。Mhaisen[3]等人提出了一種基于智能合約的分布式基站系統(tǒng)控制方法，并將其部署在電池儲能系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)的分布式網(wǎng)絡(luò)上。電池系統(tǒng)由于其存儲的靈活性以及數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)，可以基于區(qū)塊鏈技術(shù)建立電池自生產(chǎn)線一直到用戶使用層的全壽命周期的數(shù)據(jù)存儲鏈[4]。

Wang[5]等人提出使用射頻識別設(shè)備作為信息追溯的媒介，每個電池被分配一個唯一的射頻識別標(biāo)簽，包含電池的生產(chǎn)信息以及使用信息。生產(chǎn)商通過平臺接口將電池靜態(tài)生產(chǎn)數(shù)據(jù)寫入?yún)^(qū)塊，物流商也將物流信息寫入?yún)^(qū)塊，賣方將這些信息作為銷售信息。用戶同樣可以掃描獲取電池信息，并在使用過程中自動上傳電池使用以及狀態(tài)信息。傳統(tǒng)的評估體系是以第三方收購機(jī)構(gòu)為核心，掌握了對數(shù)據(jù)絕對的控制權(quán)。若有來自其他方的利益驅(qū)使，就可能對電池的使用數(shù)據(jù)進(jìn)行惡意的篡改，極大地?fù)p害消費(fèi)者的利益并嚴(yán)重打擊多方的信任度?；趨^(qū)塊鏈的電池?cái)?shù)據(jù)存儲，保證了所有節(jié)點(diǎn)的地位對等以及數(shù)據(jù)的一致性。系統(tǒng)可以溯源，數(shù)據(jù)的篡改需要受到整個網(wǎng)絡(luò)的驗(yàn)證[6]。如果電池產(chǎn)品存在安全隱患，廠商也可以通過溯源缺陷產(chǎn)品的源頭，并對同一批次的缺陷產(chǎn)品的分布進(jìn)行追蹤定位，顯著提高產(chǎn)品召回的效率。

2 電池技術(shù)與人工智能融合應(yīng)用

2.1 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的材料體系篩選

隨著電動汽車市場的擴(kuò)大，安全性逐漸成為用戶選購電動汽車的重要指標(biāo)。其中動力電池的安全性對電動汽車安全起決定性作用?，F(xiàn)在市場上的鋰離子電池基本是液態(tài)電解質(zhì)，由溶解在有機(jī)溶劑中的鋰鹽組成。液態(tài)離子電導(dǎo)率高，電池輸出能力強(qiáng)，但可燃性較高，存在一定安全隱患。而非易燃固態(tài)電解質(zhì)可以顯著提高電池的安全性以及能量密度，但較低的離子電導(dǎo)率成為限制其應(yīng)用的主要原因。已知的含鋰化合物可達(dá)上萬種，甚至很多都還未經(jīng)測試，這對固態(tài)電解質(zhì)的選擇提出了挑戰(zhàn)。Harada[7]等人對Li1+x+2yZr2-x-yYxCay(PO4)3中CaO 與Y2O3的組成進(jìn)行了優(yōu)化，實(shí)驗(yàn)合成了49 種固態(tài)電解質(zhì)化合物。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明離子電導(dǎo)率、相穩(wěn)定性與相對密度間的成分相關(guān)性極其復(fù)雜，使用實(shí)驗(yàn)以及人工篩選最優(yōu)組成非常困難。利用貝葉斯優(yōu)化方法搜索最佳成分，可加速確定優(yōu)化成分。Sendek[8]等人提出對含鋰結(jié)晶固體的大規(guī)模計(jì)算篩選方法。首先篩選出具有穩(wěn)定化學(xué)結(jié)構(gòu)性能、低成本的含鋰固體的12 831 種材料，再基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，利用邏輯回歸開發(fā)一個預(yù)測模型以及設(shè)置若干置信度標(biāo)準(zhǔn)，可將候選材料減少到21 個。為了不對離子電導(dǎo)率產(chǎn)生影響，多晶樣品的粒度需要進(jìn)行表征，進(jìn)而提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的超離子分類模型?，F(xiàn)在已經(jīng)廣泛使用高通量計(jì)算、開放量子材料數(shù)據(jù)庫來發(fā)現(xiàn)新材料，涵蓋電解質(zhì)以及電極。最初的目標(biāo)是篩選，但這些數(shù)據(jù)庫也為針對電池性能機(jī)器學(xué)習(xí)提供了幫助。

2.2 基于深度學(xué)習(xí)的電池算法

電池模型的建立是電池管理系統(tǒng)開發(fā)的前提，對于電池的狀態(tài)估計(jì)、均衡控制、故障診斷等相當(dāng)重要。鋰離子電池模型中最為典型的就是等效電路模型、電化學(xué)模型以及數(shù)據(jù)驅(qū)動模型。等效電路模型簡單，適合實(shí)時系統(tǒng)使用，但缺乏物理意義，難以反映電池運(yùn)行過程中老化、失效等特征。電化學(xué)模型由非線性的偏微分方程描述，計(jì)算復(fù)雜，難以實(shí)際應(yīng)用。如果考慮到電池的老化機(jī)制，二者均難以適用，如何將與老化相關(guān)的密度泛函理論、分子動力學(xué)整合入這類模型也是一大難題。如果希望能基于大量歷史測量數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的電池的電行為，往往會采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，創(chuàng)建出模型往往也被稱作黑箱模型。此類模型沒有物化原理支持，僅考慮輸入?yún)?shù)與輸出參數(shù)之間的映射關(guān)系。

Attia[9]等人開發(fā)了一種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，生成基于六步、十分鐘快速充電協(xié)議，從而最大限度地延長電池循環(huán)壽命。電池的老化預(yù)測是電池梯次利用的一大難題，Li[10]等人從分解的容量增量曲線提取電池老化特征生成訓(xùn)練集，利用基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的支持向量回歸技術(shù)，建立電池的老化模型。楊杰君[11]等人使用具有在線學(xué)習(xí)能力的OSELM 建立SOC 估計(jì)模型，采用分階段式學(xué)習(xí)，可在訓(xùn)練完畢舍棄訓(xùn)練樣本，顯著提高模型的泛化能力。模型也可自適應(yīng)變化的信息流并及時學(xué)習(xí)電池運(yùn)行時測量出的最新樣本。

但機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是全能的，其本身容易出現(xiàn)過擬合，且泛用性有限。而且由于過程缺乏物理化學(xué)意義，數(shù)據(jù)可信度無理論支持。如果將物理化學(xué)原理融入機(jī)器學(xué)習(xí)模型將有助于開發(fā)更易于解釋的模型。模型的訓(xùn)練過程也可進(jìn)一步優(yōu)化，對于已有的訓(xùn)練好的模型，當(dāng)執(zhí)行額外的模擬時，可被添加到數(shù)據(jù)庫并且重新訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這種主動學(xué)習(xí)的循環(huán)可以顯著減少所需的模擬次數(shù)。

3 學(xué)科融合下的全新電池平臺

3.1 物聯(lián)網(wǎng)與云數(shù)據(jù)平臺

當(dāng)涉及基于數(shù)據(jù)的全生命周期預(yù)測、電池參數(shù)更新與系統(tǒng)策略優(yōu)化等功能，傳統(tǒng)BMS 的中嵌入式系統(tǒng)計(jì)算能力有限的問題便顯露出來。BMS 使用的先進(jìn)傳感器以及有線通信網(wǎng)絡(luò)會導(dǎo)致關(guān)鍵線束問題，例如物理連接失敗、電磁干擾下的通信失敗等。隨著BMS 功能模塊的增加，整個系統(tǒng)成本也會極大增加。

為了解決這些問題，部分學(xué)者提出可以利用云端數(shù)據(jù)平臺與傳統(tǒng)BMS 系統(tǒng)相結(jié)合的方式，圖1 為一種基于無線物聯(lián)網(wǎng)模塊以及云數(shù)據(jù)平臺的云端電池管理系統(tǒng)。利用數(shù)據(jù)采集模塊獲取動力電池的電壓、電流、溫度等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)在給定的采樣周期內(nèi)完成采集，并臨時存儲至物聯(lián)網(wǎng)模塊中的通信組件中，用戶可以將通信組件中數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)、基于TCP/IP 協(xié)議傳至云數(shù)據(jù)管理平臺的云存儲器中，物聯(lián)網(wǎng)組件幾乎只保留對電池的均衡控制以及安全保護(hù)的功能。電池的云數(shù)據(jù)平臺包含云數(shù)據(jù)存儲器、數(shù)據(jù)分析模塊、模型算法模塊以及用戶界面的可視化模塊。云數(shù)據(jù)存儲器通過互聯(lián)網(wǎng)接收來自物聯(lián)網(wǎng)組件上傳的數(shù)據(jù)，可對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類管理，并通過加密措施保護(hù)數(shù)據(jù)安全性。數(shù)據(jù)分析模塊集成了高性能并行計(jì)算、電池?cái)?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等功能。模型算法模塊包含了現(xiàn)已經(jīng)廣泛應(yīng)用的一些電池模型算法以及控制策略，利用存儲器中數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)實(shí)時計(jì)算。最后，部分監(jiān)測數(shù)據(jù)以及狀態(tài)結(jié)果利用GUI 實(shí)現(xiàn)可視化，更加便于用戶理解。相對于傳統(tǒng)BMS 系統(tǒng)，這類云端BMS 管理系統(tǒng)由于在車載端的硬件結(jié)構(gòu)大為簡化，計(jì)算處理與數(shù)據(jù)存儲移交云平臺處理，成本大幅度地降低。

圖1 物聯(lián)網(wǎng)與云數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)

3.2 維度擴(kuò)展的數(shù)據(jù)測量平臺

當(dāng)涉及電池電化學(xué)機(jī)理，傳統(tǒng)的傳感器便難以應(yīng)對。諸多學(xué)者提出了一些方法，可穿透電池外殼，顯示出電池內(nèi)部電化學(xué)變化與結(jié)構(gòu)變化。但值得注意的是，這些反映電池殼體內(nèi)部信息的方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，甚至可能是二維圖像數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)BMS 根本無法處理這些數(shù)據(jù)，且缺乏足夠的量化手段，因此暫時難以應(yīng)用于實(shí)際。但隨著大數(shù)據(jù)與云平臺的廣泛應(yīng)用，這些數(shù)據(jù)也可以在云端進(jìn)行計(jì)算處理。

郭銀磊[12]利用X 射線發(fā)生器產(chǎn)生X 射線穿透電池構(gòu)建層析圖像。X 射線強(qiáng)度數(shù)據(jù)經(jīng)過模數(shù)轉(zhuǎn)換后得到反映電池內(nèi)部結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建電池的層析結(jié)構(gòu)圖像。謝宗軒[13]利用正負(fù)極強(qiáng)弱活性物質(zhì)在層析圖像中的零階矩作為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的電池循環(huán)壽命預(yù)測的形態(tài)修正系數(shù)，改善了僅考慮大量單一電性能數(shù)據(jù)的壽命衰減預(yù)測的精度。此外，超聲波已經(jīng)廣泛應(yīng)用于無損檢測領(lǐng)域，可反映石墨極片片層的填充狀態(tài)與電池內(nèi)部氣體鼓包。利用這一敏感性，馬廣廷[14]使用一定頻率超聲波以及保持超聲探頭不變的條件，表明電池的SOC 與超聲信號的峰值強(qiáng)度存在較為穩(wěn)定的遞增關(guān)系。

隨著越來越多的傳感器元件以及監(jiān)測儀器將被集成到車用板載BMS 上，甚至電池可能自生產(chǎn)階段便會集成這些傳感器接口。數(shù)據(jù)量以及數(shù)據(jù)維度的擴(kuò)張對BMS 采集與數(shù)據(jù)處理模塊提出了挑戰(zhàn)，這可能在未來需要與高效的無線物聯(lián)網(wǎng)模塊協(xié)同配合。

4 結(jié)語

高通量計(jì)算、開放量子材料數(shù)據(jù)庫目前已經(jīng)被廣泛使用于發(fā)現(xiàn)新材料。這些數(shù)據(jù)庫也為針對電池算法的機(jī)器學(xué)習(xí)提供了幫助。基于無線物聯(lián)網(wǎng)模塊的電池管理系統(tǒng)可將采集數(shù)據(jù)上傳至云存儲器建立電池?cái)?shù)據(jù)庫，集成在云端電池管理系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能算法利用數(shù)據(jù)來執(zhí)行運(yùn)算。區(qū)塊鏈技術(shù)則為電池?cái)?shù)據(jù)安全性提供了充足的保障。