电动汽车动力电池管理系统研究进展-140718

电动汽车动力电池管理系统和充电设施研究进展姜久春北京交通大学报告内容研究背景电池管理的原则和内容电池管理系统（BMS）的发展历程BMS关键技术及发展趋势电动汽车用淘汰电池梯次利用技术我国电动汽车的开展电动汽车的开展20232013202320202011研究背景全国示范电动汽车1万辆方案到达500万辆保有量的目标累计产销量力争达50万辆作为电动汽车的重要组成局部，电池系统不仅为电动汽车提供动力，而且也是参与电动汽车整车控制和能量调度的核心环节。研究背景电池管理系统〔BMS〕是化学能源的电气监控单元，保证动力电池平安高效工作是整车策略的配合接口，保证车辆的动力性能电量采集配合控制连接动力电池与电动汽车的唯一纽带，高效利用电池的关键部件研究背景电池系统电动汽车报告内容研究背景电池管理的原则和内容电池管理系统（BMS）的发展历程BMS关键技术及发展趋势电动汽车用淘汰电池梯次利用技术管理依据电池材料锰酸锂电池磷酸铁锂电池钛酸锂电池三元材料电池…电池外特性电压平台特性曲线电池内阻及极化发热情况倍率特性…电池成组方式串并联形式及数量功率等级倍率要求绝缘等级温场控制方式…电化学电学电池管理的原那么和内容管理模式单体电池管理〔电量检测及估算〔电压、电流、温度—SOC、SOH、SOE、SOF〕；过欠压、过流、过温保护等〕成组电池管理〔充放电功率控制、继电器动作、温度场管理、串并联均衡、绝缘监测等〕深入单体管理电池管理的原那么和内容报告内容研究背景电池管理的原则和内容电池管理系统（BMS）的发展历程BMS关键技术及发展趋势电动汽车用淘汰电池梯次利用技术1997-2008技术探索期2008-2012技术验证期2012-2015规模示范期2015-2020成熟应用期形成BMS架构体系，完成第一代BMS研发完成BMS软硬件系统优化升级形成BMS的V型标准化开发流程，完成BMS与电池PACK集成化设计实现BMS整体功能的全面升级换代1997年汕头国家EV运行试验示范2023年北京奥运会纯电动客车示范运营上海世博会、广州亚运会电动公交车，北汽新能源、福田、广汽、长安、众泰、上汽力帆、东风、江淮等乘用车，福田纯电动环卫车等多种车型示范应用电池管理系统开展历程报告内容研究背景电池管理的原则和内容电池管理系统（BMS）的发展历程BMS关键技术及发展趋势电动汽车用淘汰电池梯次利用技术电池状态估计——SOCBMS关键技术及开展趋势SOC估计直接计算方法安时积分开路电压电池内阻智能估算方法神经网络卡尔曼滤波状态观测器支持向量机…….方法简单、易于实现，但精度较差，需要定期校正根据输出实时更新SOC，具有较高的精度，但计算相对复杂电池状态估计——SOC常用估算方法：PI观测器、H无穷观测器、Kalman滤波BMS关键技术及开展趋势基于观测器的SOC估算原理电池状态估计——SOC常用估算方法：PI观测器、H无穷观测器、EKFBMS关键技术及开展趋势扩展卡尔曼滤波算法H∞观测器、PI观测器以及扩展卡尔曼滤波算法都不依赖于SOC初值的选择，估算误差在2%以内。PI观测器SOC初值对观测器精度的影响H∞观测器

电池状态估计——SOC常用估算方法：PI观测器、H无穷观测器、EKFBMS关键技术及开展趋势扩展卡尔曼滤波当电池老化后，OCV没有更新H∞观测器

PI观测器当电池老化后，OCV会发生变化，当观测器中的OCV数据没有得到及时更新，OCV均值变化约3mV，那么估计误差达5%，可见SOC的估计结果会受到较大影响。电池状态估计——SOC常用估算方法：PI观测器、H无穷观测器、EKFBMS关键技术及开展趋势当电池老化后，只对电池的OCV进行更新，欧姆内阻与极化内阻没更新当电池老化后，OCV会发生变化，当观测器中的数据只有OCV得到及时更新，那么SOC的估计结果会受到电阻Ro、Rp的影响，如下图，估计误差达9%。H∞观测器

PI观测器扩展卡尔曼滤波电池状态估计——SOC常用估算方法：PI观测器、H无穷观测器、EKFBMS关键技术及开展趋势当电池老化后，当观测器中的数据都没有得到及时更新，那么SOC的估计结果会受到电阻很大的影响，影响结果如下图，估计误差达7%，估计结果较OCV更新前好，这是因为老化后OCV偏低，抵消了局部端电压误差。当电池老化后，所有电池模型参数均无更新三种算法估计结果H∞观测器

PI观测器扩展卡尔曼滤波上述讨论说明，三种SOC估算方法在特定的条件下均有较高的估计精度，但它们都依赖于电池模型参数如电池欧姆内阻、极化内阻以及OCV-SOC曲线精度，模型参数发生变化，估计精度将受显著影响。因此，如何在全寿命周期内高精度估计SOC是亟待解决的关键问题。目前我们在做相关的研究工作，包括智能算法在BMS的高效嵌入开发，SOC与工况解耦方法、模型参数在线辨识及实时更新方法等。BMS关键技术及开展趋势电池状态估计——SOC常用估算方法：PI观测器、H无穷观测器、EKF电池状态估计——SOC基于电池相变特性的SOC估算方法BMS关键技术及开展趋势LiFePO4电池不同老化程度下1/2C

充电的ΔSOC/ΔV曲线LiFePO4电池不同倍率充电的ΔSOC/ΔV曲线

实际工程应用的在线SOC估算方法主要是采用安时计量法与开路电压法相结合，但LiFePO4平坦的OCV-SOC曲线对安时计量的修正意义并不大。我们可以利用电池充电过程中的ΔQ/ΔV峰与电池SOC的对应关系来修正SOC。电池状态估计——基于数据驱动的SOC与容量联合估计BMS关键技术及开展趋势电池状态估计——SOHBMS关键技术及开展趋势负极碳剥离，SEI形成，SEI增长，SEI分解，锂沉淀，集流体侵蚀。正极结构改变，电解液分解，可溶物质移动，气体产生，集流体侵蚀，多孔性下降。提出BMS关键技术及开展趋势电池均衡策略从单体模型参数上，分析电池参数不一致时造成的影响。影响最终表达为：1〕降低电池组容量/能量利用率；2〕降低电池组最大功率水平；3〕寿命缩短。故提出了电池均衡的控制。BMS关键技术及开展趋势电池均衡策略均衡电路结构图：二级MOSFET开关结构。采用TI主动均衡控制芯片实现MOSFET的驱动。BMS关键技术及开展趋势电池均衡策略均衡原那么：最大化整组电池可用容量，采取SOC顶端对齐方式。

一次充放电循环，计算出Qrequired，即每只单体距离满充仍需要充入的容量。均衡电路给Qrequired最大的单体进行充电均衡。电池均衡策略验证BMS关键技术及开展趋势均衡前均衡后

充电后静置电压（V）放电后静置电压（V）充电后SOC均衡前平均值4.1043.81292.2%均衡后平均值4.1203.57096.6%均衡前标准差0.0470.1079.3%均衡后标准差0.0250.1313.6%单体均衡前后参数平均值和标准差的比较电池优化充电方法——实验设备BMS关键技术及开展趋势样品电池保温箱温度记录仪电池测试设备电池优化充电方法——极化电压特性BMS关键技术及开展趋势

要求得极化电压，需要4个变量：电池端电压、电池电动势、电流、直流内阻。计算极化电压所需参数均可知，按照上式计算得到VP-SOC曲线

在恒流充电阶段充电电流越大，极化电压越大。充电起始低端SOC区间极化电压幅值较大；随后中间SOC区间极化幅值较小且相对稳定电池优化充电方法——极化电压特性BMS关键技术及开展趋势极化电压CBA动态超调特性极化倍率系数电池优化充电方法——基于极化电压限制的充电电流边界曲线BMS关键技术及开展趋势综合考虑极化电压SOC区间特性和动态变化特性，提出基于极化时间常数的充电边界电流曲线。在某一个SOC点，充电时间长度为此SOC点的极化时间常数时，电池端电压刚好到达限制电压时所需电流为此SOC点充电边界电流，把每一个SOC点的可接受电流连起来得到可接受充电电流曲线。可接受充电电流计算关系表达式如下：电池优化充电方法——优化充电策略及其验证BMS关键技术及开展趋势优化充电策略示意图考虑到电池厂商的建议最大充电电流为2C，因此整个充电过程最大充电电流为2C。另外电池初始时〔SOC<5%〕极化较大,因此在此阶段采用相对较小电流充电。电池0-5%SOC，采用0.3C小电流Icc恒流充电；之后用2C最大可用电流Imax充电直到最大电流与可接受电流曲线相交；然后降低充电电流，每隔一定SOC值依次降低充电电流，本实验中设定为5%，电流值根据曲线限定，直到电流降到0.3C；随后采用0.3CCCCV充电。实验总时间/minCV时间/minCV容量/Ah等效倍率/C平均极化/mV20%-80%SOC充电时间/minIProposed1057.21.0820.577933.6II0.5CCC-CV12893.0230.478072III1CCC-CV6910.24.5140.8710236电池衰退特性分析—温度影响采用BJDST工况测试，不同温度下电池极化电压随老化的变化特性25℃40℃极化电压变化50%DOD80%DOD容量变化不同温度下容量变化特性BMS关键技术及开展趋势电池在10℃、25℃和40℃环境不同放电深度下容量衰退特性25℃10℃40℃容量衰退特性仿真BMS关键技术及开展趋势电池衰退特性分析—放电深度影响电池衰退特性分析——结论锰酸锂电池在10℃和25℃环境循环条件下具有相似衰退轨迹，但40℃衰退速度显著大于其他两个温度。在50%和80%放电深度下电池容量衰退特性根本相同，说明高SOC工作区间对电池寿命有显著影响。串联电池组电池衰退路径不同主要有电池温度不一致以及工作SOC区间差异导致的；并联电池组衰退路径不同主要由电池工作温度、SOC、以及电流差异造成的；这为电池组串并联优化成组提供了依据。BMS关键技术及开展趋势串并联电池组寿命影响因素及衰退轨迹控制

(a)串联(b)先并后串(c)先串后并(d)混合串并联连接BMS关键技术及开展趋势成组优化方法及电池组衰退轨迹控制常见电池组连接方式串并联电池组寿命影响因素及衰退轨迹控制

(a)先串后并模块化(b)混合串并联模块化有利于状态监测和维护，每只单体状态可控，模块化提高了电池组的平安性—串联；合理的模块筛选和连接，可以提高电池组的充放电性能和使用寿命—并联。成组优化方法及电池组衰退轨迹控制BMS关键技术及开展趋势串并联电池组寿命影响因素及衰退轨迹控制

电池组衰退轨迹控制考虑因素：串联环节中的并联成份可尽可能的采用先串后并的方式，单体的状态估计有利于并联成份的支路电流预测；串联的温度场分布不均匀是影响电池容量衰退差异性的重要因素，通过结合模块化的电池成组方式以及电池的热模型和生热散热条件，有助于分析不同温度应力水平下的电池老化路径和衰退程度的关系；均衡的效果受均衡器能力和电池组容量的不一致程度共同决定，先串后并的连接方式由于了解到了各个单体的功率和荷电状态，再结合良好的均衡策略更有利于电池组性能的发挥；并联电池的优点是可以最大限度的发挥电池组的最大可用容量，当电池组的利用率被短板电池限制时，可以通过均衡、维护、更换等多个环节来优化先串后并的各根本模块的状态的一致性。成组优化方法及电池组衰退轨迹控制BMS关键技术及开展趋势BMS技术开展趋势硬件体系硬件模块集成化——集成芯片高可靠性控制策略智能电池标签（电池编码、电池参数自动识别技术等）基于数据驱动的电池状态在线估计技术动力电池组寿命预测及运行优化技术报告内容研究背景电池管理的原则和内容电池管理系统（BMS）的发展历程BMS关键技术及发展趋势电动汽车用淘汰电池梯次利用技术39电动汽车用淘汰电池梯次利用技术电动汽车的开展产生大量退运电池当电动汽车电池的容量下降到额定容量的80%后就不宜继续使用根据国家节能与新能源汽车产业开展规划，到2023年，纯电动汽车和插电式混合动力汽车累计产量力争到达35万辆假设纯电动汽车市场占有率40%，每辆车初配按25kWh、衰减后20kWh测算，陆续将有2800MWh的电池从电动汽车上淘汰40电动汽车用淘汰电池梯次利用技术新旧能量型锰酸锂电池比照新电池旧电池安全性安全安全热稳定性稳定稳定一致性好差循环次数~2000次~1000次价格3.0元/Wh0.6元/Wh电动汽车用淘汰电池梯次利用技术新旧锂离子电池充放电特性比照分析不同老化程度电池倍率放电特性新电池不同倍率ICA曲线旧电池不同倍率ICA曲线旧电池的倍率特性随老化逐渐变差电动汽车锂离子动力电池梯次利用时，适合投入到小倍率充放电的储能系统电动汽车用淘汰电池梯次利用技术电池梯次利用关键技术电池测试评估与筛选方法梯次利用电池成组技术电池梯次利用经济性研究梯次利用电池平安性评估梯次利用电池的商业运营模式研究电池状态诊断与预测技术430.4C不同循环区间容量衰退率1C不同循环区间容量衰退率0.4C不同循环区间的累计释放容0.4C倍率下各循环区间累计释放能量1C倍率下累计释放容量1C倍率下累计释放能量电动汽车用淘汰电池梯次利用技术再循环特性电动汽车用淘汰电池梯次利用技术再循环特性在40℃下电池具有较好的循环性能，经过400次循环后容量保持率在90%；而55℃下电池循环400次后容量保持率为70%，相对来说55℃下电池循环性能稍差，但同样可满足二次使用的要求。高温循环性能45电动汽车用淘汰电池梯次利用技术锂离子电池梯次利用热稳定性测试

新电池电压及温度变化速率随时间的变化关系退运电池电压及温度变化速率随时间的变化关系退运电池出现能导致热失控的自加热起始温度较新电池有所降低〔约降低了8℃。旧电池136.6℃；新电池144.5℃〕。平安性能车用淘汰锂离子电池在过充、过放、针刺、短路极限测试条件下没有发生起火、爆炸、燃烧现象，满足电池梯次利用的根本条件。

过充过放

针刺短路电动汽车用淘汰电池梯次利用技术梯次利用电池参数特性容量分布特性内阻分布特性车用淘汰锂离子电池的容量和内阻均呈正态分布，这说明车用淘汰锂离子容量大局部集中在某个区间内，为电池梯次利用提供了数据支撑。电动汽车用淘汰电池梯次利用技术容量快速估算方法研究

针对大量的车用淘汰电池，逐一测试电池的容量耗时、耗财，快速估计退运电池容量成为电池梯次利用的关键。

对具有相同运行工况的一批电动汽车退役电池，采用电池设定时间内各电流不同采样时间的内阻作为输入，最大可用容量值作为输出，提出了基于神经网络模型的容量快速估计方法。电动汽车用淘汰电池梯次利用技术实际容量与估计容量平均误差1.2Ah〔实际容量的0.6%〕，最大误差7Ah〔实际容量的3.5%〕，模型精度较高。电动汽车用淘汰电池梯次利用技术容量快速估算方法研究应用上述建立的BP神经网络，取具有相同的行驶工况的30个电池模块进行预测验证。实际容量与估计容量误差在6Ah〔实际容量的3%〕以内占抽取电池总数的80%，最大误差9Ah〔实际容量的4.5%〕，具有较高的预测精度。容量快速估算方法研究电动汽车用淘汰电池梯次利用技术电池梯次利用经济性分析电动汽车用淘汰电池梯次利用技术SOH终止值（%）6055504540循环次数（次）487888132718112354使用年数（年）1.342.433.634.966.45削峰填谷对应的旧电池单价（元/Wh）0.080.140.020.260.32新电池价格减少的百分比（%）2.644.646.648.6210.62平抑波动产生的价值所对应的单价（元/Wh）0.120.180.270.350.43新电池价格减少的百分比（%）3.786.009.1111.7814.44

电动汽车充电对电网的适应性2023-7问题：电动汽车如何主动适应配电网？电动汽车及充电设施充电负荷分布式电源储能配电网主动配电网能量管理532023/12/26主动参与电动汽车充换电方式：54各充电方式各有自身的特点和适用范围，实际在电动汽车充电设施建设中，充电方式的选择受用户需求、供电系统条件等因素影响。我国充换电设施开展特征及的规划布局原那么专用设施与公共设施互补、充电设施与停车设施结合；初期以专用充换电设施为主、逐步完善公共充换电设施网络电动汽车充电设施慢速充电方式快速充电方式更换电池充电方式非接触充电方式电动汽车充换电设施建设刘振亚在“两会〞间隙向媒体表示，为电动汽车充电的充换电设施将对社会“全面开放〞，谁想投资，谁有钱投资，谁就投。电动汽车充电设施552009年国家电网：“换电为主、插电为辅、集中充电、统一配送”的商业模式2013年国家电网调整思路：“主导快充、兼顾慢充、引导换电、经济实用”2014年：“全面开放”基于历史充电负荷预测条件：有大量历史充电负荷数据实现：根据天气、温度、日类型等条件进行预处理，划分相似日；通过灰色理论、神经网络等方法预测充电负荷曲线。充电负荷预测基于统计数据估算条件：有充电负荷相关的统计数据〔起始充电时刻、行驶里程的概率分布〕实现：用蒙特卡罗等计算机模拟仿真方法，估算平均一辆车的日充电负荷曲线；根据电动汽车数量规模计算规模充电负荷曲线。26December202356电动汽车充电负荷春季公交车充电负荷预测：模糊聚类提取出的相似日负荷数据作为BP网络的训练样本夏季秋季冬季26December202357电动汽车充电负荷深圳出租车充电负荷预测：根据充电开始时间概率分布和行驶里程概率分布建立充电负荷模型并计算得到日充电负荷曲线26December202358电动汽车充电负荷OrCommunity考虑电动汽车无序充电的潜在威胁：负荷的不确定性增加充电时间过于集中(人的生活规律)负荷峰值增加总用电量的增加问题：电动汽车充电没有主动适应电网26December202359电动汽车充电负荷写字楼场景：停车场240个停车位，平均每天有30%车位的电动车需要补充充电〔72辆车〕，早8点上班陆续开始充电。26December202360场景举例居民住宅区场景：100户，下班后对私家电动车进行交流充电，通常有足够的充电时间。26December202361场景举例∙在不影响EV用户对车辆使用的前提下，通过改变用户充电行为，有序调控电动汽车充电负荷。26December202362有序充电引导-适应电网调控需求侧管理主动需求响应控制充电起始时间、充电时段、充电功率合同协议，充电时间、功率交电网控制用电优惠奖励政策，用户主动调整充电时间用户主动参与用户被动无序充电缺乏引导的自发充电行为；时空随机性强有序充电明确的控制目标和有效的引导手段；时空有序性增强有可能增大峰谷差，加剧负荷的时间分布不平衡，不利于电网经济运行避峰填谷，改善负荷的时间分布tPtP功率限制电价引导改善负荷时间分布特性有序充电引导-改善时间分布特性26December202363有可能出现充电负荷拥塞现象，局部区域负荷不平衡充电负荷均匀分布，局部负荷峰值下降，提高电网运行平安功率限制电价引导改善负荷空间分布特性无序充电缺乏引导的自发充电行为；时空随机性强有序充电明确的控制目标和有效的引导手段；时空有序性增强有序充电引导-改善空间分布特性26December202364写字楼场景：前提不变，限制充电时间在下班前、充电时长限制在1小时。26December202365有序充电控制起始时间和时段居民住宅区场景：前提不变，50%户均1辆电动车，充电起始时刻移到就寝〔23点〕、充电时长不限。26December202366有序充电控制起始时间和时段日前调度策略是指在第i时刻的电网常规负荷；是指在第i时刻的电动汽车负荷；是指在第i时刻的总负荷；∙负荷峰谷差最小化∙负荷方差最小化∙负荷波动最小化是指一天内的平均负荷；是指一天内的总时段数；Notation：工作地点或生活社区的集中式充电站26December202367有序充电调度策略控制负荷特性负荷峰谷差最小化负荷方差最小化负荷波动最小化仿真结果：三种负荷控制方法都能有效解决无序充电的潜在威胁，如负荷峰值过大、充电负荷过于集中、负荷的不确定性等问题。在此算例中，以负荷峰谷差最小为优化目标对电动汽车负荷的控制能力最强。26December202368有序充电调度策略控制负荷特性日前调度策略∙优化目标：负荷方差最小化∙优化进程：15min动态优化Step1：模拟生成车辆初始参数；Step2：常规负荷曲线预测结果；Step3：更新当前时段可优化的车辆数；Step4：按照优化目标进行充电时间优化；Step5：EV负荷叠加，继续Step3循环优化26December202369有序充电调度策略控制负荷特性动态调度策略Case1-每15min0-3辆车充电Case2-每15min3-6辆车充电Case3-每15min6-9辆车充电No.EV常规负荷量kWhEV负荷量kWhEV渗透率无序充电负荷方差有序充电负荷方差无序充电负荷峰值有序充电负荷峰值无序充电负荷率有序充电负荷率常规负荷--------1594003511.20.8261Case166696112159.93.10%1050501043803511.23511.20.85140.8514Case2186696116021.58.65%687696327738813539.80.81140.8895Case3306696119883.814.2%90244871264243.23850.40.77930.8588在不同渗透率条件下，该方法都可以改善充电负荷特性。26December202370有序充电调度策略控制负荷特性动态调度策略北京居民生活用电量与EV充电量对比阶梯电价的第一档电量为2600度/年一辆乘用车的充电量约为3000度/年应对措施独立计量充电电量改变阶梯电价制定政策结合采用峰谷电价制定充电服务价格国内现有的电价制度有阶梯电价和峰谷电价，北京市于2023年7月1日开始针对居民实行阶梯电价。每户居民拥有一辆电动汽车，按照乘用车年行驶里程2万公里，百公里耗电15度计算，按照普通北京居民的生活用电量到达阶梯电价的第一档电量2600度/年考虑，电动汽车的年耗电量与居民年生活用电量相当。为了鼓励居民使用电动汽车，考虑采取的应对措施如下图。电价政策有序充电引导策略-电价政策26December202371用户行为响应效劳价格模型考虑用户的性别、年龄、收入水平、居住城市等因素，问卷调查得出用户行为响应的隶属度函数，确定用户对充电效劳价格的响应模型。基于效劳价格的有序充电引导目标函数光伏利用最大化，电费最省，平抑负荷波动，……约束条件充电功率上限，效劳电价上下限，时段长度及分布，……26December202372基于效劳价格的有序充电引导定义电动汽车用户对充电效劳价格的响应度为转移用户百分比：即峰谷充电效劳价格实施后，从高价时段