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锂离子电池的电池管理系统
朱芳芳，刘国安，蔡涛，王康利，江凯
电气与电子学院先进电磁工程与技术国家重点实验室，华中科技大学工程学院，湖北 武汉430074，中华人民共和国
电子邮箱：klwang@hust.edu.cn，kjiang@hust.edu.cn
发表在“工程学报”;2017年10月10日收到;2017年11月1日接受
摘要：锂离子电池由于能量密度高，自放电低，速率高，循环寿命长，工作温度范围宽，因此被广泛应用于电动汽车和储能领域。为确保安全并延长锂离子电池组的使用寿命，电池管理系统（BMS）起着至关重要的作用。在这项研究中，主要研究对象为钴酸锂电池，结合电荷状态（SOC）估计方法和被动平衡。BMS实验平台的设计主要包括软件编程和硬件。 该实验平台具有以下功能：电压和电流测量，SOC计算，平衡控制，过充、过放报警及保护，电池状态检测，液晶显示等。
1、引言
随着各种便携式设备的发展和普及，电池作为一种可移动的电池经常被使用。电源在许多应用中甚至成为其中之一影响产品性能的最重要因素[1]。同时，锂离子电池受到很大的期待，因为它们比能量高，输出功率高和有着较长的循环寿命[2]。锂离子电池具有明显的特点，非线性、不一致性和时变特性，这意味着电池之间的差异越来越大，比如在充电容量方面，自放电率、容量衰减和周期中的速率等。而不断增长的差异可能会导致较大的性能整包的退化，甚至导致爆炸事故[3-4]。因此，研究有效的锂离子电池电池管理系统（BMS）具有重大意义，可以确保安全性并延长电池的使用寿命。它可以在线检测电池电压的每个阶段和实时电流，计算充电状态（SOC），实现平衡控制，诊断故障等。然而，在开发BMS的过程中仍然存在着很多难点：
（i）采样电路复杂，需要高抗干扰能力。
（ii）SOC很难准确估计。
（iii）控制大量单体的平衡使得包装比较复杂，而需要很高的容量容量，而
电池容量往往很低。
本文提出了一种SOC估计方法和无源方法，主要研究锂离子电池的平衡控制用来解决这些难点。这种BMS实验平台旨在验证高估计精度和理想程度和均衡效应。
2、电池组的SOC计算
SOC是锂离子电池最重要的参数之一，这在BMS中起着重要的作用。准确的SOC估计也就是确定电动车辆里程的基本参数，以及BMS的控制指数来提高系统的性能。 电池的SOC计算式如下（1）所示：
其中SOC0是初始SOC，eta;是充电和放电效率，I是放电电流，QN是电池的额定容量。
目前，SOC估计算法主要包括电流积分法、开路电压法、人工神经网络方法，模糊逻辑算法、卡尔曼滤波算法等等。其中电流积分法是实用的常用方法，因为它应用方便，而且成本低。然而，这种方法的一个主要缺点是累积误差的存在，开路电压法需要较长的时间，这不适用于电池的实际使用。人工神经网络和模糊逻辑算法是有效的，但需要大量的实验数据和更长的学习时间。卡尔曼滤波算法则由于数量巨大而难以应用和计算[5]。
本文将运用电流积分法与开路电压法计算锂电池组A的平均SOC。当电池组处于静态状态时，使用开路电压法校正安培小时计数的累积误差。氧化钴锂电池的主要参数如表1所示。图1所示电池的开路电压曲线比磷酸铁锂电池的开路电压曲线更陡，这可以合理地提高该组合方法的准确度。另外，通过拟合得到OCV和SOC之间的函数关系，如（见（2））所示。
图1 3400mAh钴酸锂电池的开路电压曲线
表1 钴酸锂电池的主要参数
3、被动均衡控制
在实际应用中，锂离子电池单体必须串联或并联以满足电压等级和功率要求。然而，制造过程造成的单个电池之间的差异往往随着循环而增加。整个电池组的寿命取决于最差的电池，与单个电池相比，这样可缩短电池组的循环寿命并降低容量利用率。因此，必须采取有效的均衡控制措施来提高电池组的整体性能[6]。
均衡控制包括无源均衡和有源均衡。无源均衡是通过并联无源电阻从完全充电的电池中消耗多余的能量，直到较高的电压降到较低的电压。另外，主动均衡是从较高能量的电池中去除电荷并将其传送到较低的电池[7]。考虑到主动平衡控制的高成本和效率不理想，我们仍采用低成本被动平衡控制（PEC）。PEC的电路拓扑如图2所示。
图2 PEC的电路拓扑
4、BMS实验平台及实验结果
基于以上论证，选用STM32 F105VC作为主控芯片进行BMS研究。我们开发了一个BMS原型三系列3400 mAh钴酸锂电池系列，如图3所示，其中包括软件编程和硬件设计。
图3 BMS原型为三个3400mAh的钴酸锂电池串联
它具有以下功能：
（1）电池电压测量和电流测量，
（2）SOC计算，
（3）电池均衡，
（4）充电和放电状态检测和控制，
（5）故障诊断和保护，
（6）液晶显示器（LCD）,
（7）整个结构和组成如图4所示。
图4 BMS的基本组成
4.1电压测量和电流测量
MAX14921作为模拟前端应用于原型，准确测量样品电池电压并为电池组提供电平转换。该设备具有以下特点：
（1）高精度（plusmn;0.5 mV电池电压），
（2）集成诊断，
（3）高度的灵活性，
（4）低电量。
表2 电池电压的测量结果
电池电压的测量结果如表2所示。可以看出，最大电压测量误差为0.03 V，这表明电压采样具有相对较高的精度。与电压测量不同，电流测量对于电流积分至关重要，并且要求更高的精度。 电流采样电路如图5所示。它通过对充电和放电电路中级联的小电阻的放大电压进行采样来获得充电和放电电流，电流放大倍数分别为100和200。为了提高采样精度，充电电流和放电电流都被线性校正。 充电电流的校正公式和校正曲线分别如公式（3）和图6所示
KCHG是充电电流校正比率，BCHG是充电电流校正偏差。
通过采样电流校正，LCD可以正确显示电池组的充电和放电电流。
图5 充放电电流采样电路
图6 充电电流修正曲线
4.2 SOC计算结果
在大电流采样精度的基础上，应用直流稳压电源向锂钴氧化物电池组输出0.2C恒定电流。电池组通过恒定电流充电80分钟，然后静置45分钟。电流积分法用于计算充电过程中的SOC，在休眠状态下采用开路电压法。在此过程中，由BMS原型计算的SOC被记录为测量值。通过理论电流积分法计算的SOC被认为是实际值。测量和实际的对比曲线如图7所示。电池组的初始SOC为51.2％。充电80分钟后，测量值为76.7％。实际值为77.8％，错误率为1.1％。在95分钟时，开路电压法将SOC校正到82％。这是因为电池电压高于实际开路电压，需要更长的时间才能消除电荷极化的影响。随着时间的推移，电池电压逐渐稳定到实际的开路电压，校正的SOC稳定在77.2％，误差为0.6％。
图7测量的SOC值和实际SOC值的对比曲线
4.3 PEC的设计和实施
本文设计的PEC以电压为平衡变量，其电压超过最小电压的强电池为平衡阈值，由平衡电阻放电。电荷平衡阈值为50 mV，静态平衡阈值为20 mV在本文中。 考虑功率限制，平衡电阻设计为27Omega;。经过4.2的实验过程，＃1电池单独充电。另外，电池组的开路电压差增大。 当电压全部稳定时，LCD显示在图8中。我们验证静态状态下的无源均衡功能，并且电压发生变化，如图9所示。从电压波形可以看出，2小时后 的被动均衡，电池电压均匀性得到改善。0.7V的差值逐渐降至0.2 V。
图8 LCD处于PEC的静态状态
图9 PEC三个电池的电压波形
5、结论
本文介绍了锂离子电池管理系统的总体结构及其基本功能。 另外，一个BMS实验平台专为三个串联的3400毫安时的钴酸锂电池而设计。 该实验平台具有以下功能：高精度电压电流测量，SOC计算，平衡控制，LCD等。
讨论了电流积分法和开路电压法的SOC组合估计方法。实验结果表明，该组合方法在80分钟充电过程结束后累计误差为1.1％，计算误差 通过有效的开路电压校正可以降低到0.6％。
此外，由于其简单的控制和低成本，PEC被认为更实用。 另外，实验结果还表明，无源均衡控制可以有效提高电池组在长时间使用过程中的一致性。
致谢
这项工作得到了中国自然科学基金（批准号51622703），湖北省科技创新重大专项（2016AAA038），中央高校基础研究基金（2017KFKJXX001,2015ZDTD030），毕业生创新基金，华中 科学技术大学（5003131004）的支持。
参考文献
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[3]Shouping X.,Zhaoyong H.,Juan H.,ET AL.:lsquo;Study on Li-Ion battery management system of energy storagersquo;,Power Syst.Clean Energy,2014,(05),pp.70–78
[4]Yarlagadda S.,Hartley T.T.,Husain I.:lsquo;A battery management system using an active charge equalization technique based on a DC/DC converter topologyrsquo;,IEEE Trans. Ind. Appl.,2013,49,(6),pp.2720–2729
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[6]Chen Y.,Liu X.,Cui Y.,ET AL.:lsquo;A multiwinding transformer cell-to-cell active equalization method for lithium-ion batteries with reduced number of driving circuitsrsquo;,IEEE Trans.Power Electron.,2016,31,(7),pp.4916–4929
[7]Daowd M.,Omar N.,Van Den Bossche P.,ET AL.:lsquo;Passive and active battery balancing comparison based on MATLAB simulationrsquo;.2011 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conf.,Chicago, IL, 2011, pp. 1–7
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