10.16638/jki.1671-7988.2019.20.005
杨培善，白银
（宿州职业技术学院，安徽宿州234000）
关键词：电池管理系统；SOC估计；均衡控制；热管理
中图分类号：U469.72 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)20-14-02
Research on Electric Vehicle Power Management System*
Yang Peishan, Bai Yin
( Suzhou V ocational and Technical College, Anhui Suzhou 234000 )
深圳飙车
Abstract:With the development of automobile industry and energy problem, BMS has become the key link of electric vehicle. This paper briefly introduces the development status of battery management system, the basic structure and key technology of BMS, and summarizes the development trend of battery management system.
Keywords: BMS; SOC Estimation; Balanced control; Heat management
CLC NO.: U469.72 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)20-14-02
前言
汽车基本知识随着汽车产业的发展和能源问题的出现，纯电动汽车以其节能环保、零排放及控制性能好等综合优点，受到汽车车商及研究者的青睐。其中，电池组的续行里程是消费者的关注点，它严重影响着电动汽车的销售及发展。因此，对电动汽车续驶里程与动力性起到优化作用的电池管理系统得也迎来了快速发展的机遇。电池管理系统可以完成以下几点功能：测定电池组SOC、SOH等，估计剩余电量和健康状态；监测及调整动力电池组及单个电池的工作参数，进行均衡管理和热管理，提高安全性、延长使用寿命。
1 国内外电池管理系统的研究状况
国外很早就有对于电池管理系统的开发与使用。国外个别企业早期开发的已应用在汽车上的电池管理系统，比较好的有联电、大陆、德尔福、AVL和FEV等。以往典型的电池管理系统有：德国的BADICHEQ系统与BATTMAN系统；日本丰田汽车开发的用于混动汽车电池管理系统；美国的特斯拉纯电动汽车使用的电池管理系统。
国内开始研究电池管理系统晚于国外，但发展迅速，比较好的公司有奇瑞、比亚迪、江淮、北汽等。国内高校早期也成功研发了用于纯电动汽车的电池管理系统，成功应用于08年奥运会纯电动大巴。国内各大厂商也都各自成功推出自主开发的BMS产品并应用于电动汽车，如奇瑞，比亚迪、北汽等自主研发的电池管理系统成功的应用于各自的车型。国内电池技术和电池管理系统的高速发展必将能够带动中国电动汽车的高速发展，直至超越国外。
一车网2 BMS系统结构与关键技术
2.1 电池管理系统的分类及功能
电池管理系统按照硬件结构及功能来分，基本上可分为两种结构：集中式与分布式。集中式把BMS的所有测量功能
作者简介：杨培善（1983-），男，讲师，硕士，就职于宿州职业技术学院，研究方向：汽车电子技术。*基金项目：安徽高校优秀拔尖人才培育项目gxgnfx2019127。
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杨培善 等：电动汽车电源管理系统研究
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直接集成在一个控制器ECU 中。分布式设计一个主控制器和多个从控制器。集中式的优点是设计、结构、走线简单，成本低；分布式的优点是控制灵活，便于扩展。
赛欧最新报价电池管理系统的关键技术主要包含以下内容：采集单体电池及电池组的电压、电流、温度等参数并进行管理；采集电池信息进行SOC 估计；对电池组进行均衡控制；对电池组进行热管理。 2.2 SOC 估计的方法
电池荷电状态是电池管理系统最重要的指标，它反映电池的剩余电量，预估续航里程，精度越高，续航里程数越高。下面介绍几种用的较多的SOC 估计的方法：
（1）安时积分法，是一种简单常用的SOC 估算方法，但它有明显的误差积累需要定期采用其他方法进行校正，且SOC 的初始状态对SOC 估计的准确性也有很大影响。因此，安时积分法较多应用于对SOC 值精度要求不高的场合，如铅酸电池作为动力电池的电动汽车的能量管理。若想用于其它高精度较高的估算，则必须结合其它算法进行改进，如开路电压法和卡尔曼滤波法。
（2）开路电压法，它在测量时需要几个小时恢复时间才能稳定至SOC 的对应值。因为它在电池充电的初期和末期效果不错，所以开路电压常常与其它方法配合，较多地应用于对SOC 值精度要求较高的场合。
（3）卡尔曼滤波法及其改进算法因为良好适应性得到了越来越广泛的应用。这个方法具有较强的适应性，同时可以给出估计的误差，但对于硬件及电池模型的要求较高，计算量较大，同时卡尔曼滤波吱的前提是假设所有噪声为白噪声，这也是它的一个局限性。
（4）神经网络法，是一种采用非线性映射的神经网络估计SOC 的方法。该方法可以应用于各种类型的汽车动力电池，若电池模型的神经网络训练得也较好，SOC 估算误差可以达到小于10%。在实际的使用时，神经网络法的估算精度在很大程度上会受到训练样本和训练方法的影响，且易受干扰。
（5）支持向量机，本方法是一种基于支持向量机的荷电状态SOC 估算方法，支持向量机是统计学习理论发展的产物。若支持向量机能被很好的优化，则支持向量机算法就能够产生较精确的SOC 估算精度。
（6）其它算法。其它算法还有内阻法、负载电压法及放电实验法等在电动汽车电池管理中应用逐年减少。 2.3 电池均衡的方法
应用在电动汽车上的单体电池存在着一定的差别，这种差别会缩短电池的使用寿命，以及起火、爆炸等问题，因此均衡管理应运而生。电池的均衡控制主要有主动式均衡控制和被动式均衡。
（1）被动式均衡技术，是在单体电池上并联电阻，将能量高的电池的多余能量通过并联的电阻以热能的方式进行放热，直到电池的状态与其它电池一致，此方法也称为能量耗散型均衡。这种方式结构简单可靠，成本低，缺点是效率较低且浪费动力电池的能量。
（2）主动式均衡技术，是能量转移技术，把能量多的电池的能量转移到能量少的电池。此方法因为没有能量损耗而得到广泛应用。主动式均衡技术按能量流动方式又分为两种。集中式：从整个电池组中获取能量补充到能量少的电池；分散式的均衡在相邻电池之间安装一个储能环节，让能量在相邻电池之间流动。 2.4 电池组热管理
热管理是电池管理系统的一个关键技术之一。电池单元的环境温度对其使用性能、安全性、寿命及成本有着极大的影响。温度是能量与功率性能的直接影响因素。安全性主要指如温度较低时，可能因瞬间的电压过充现象引发短路；电池本身及操作不当可能引起电池局部过热，最终造成冒烟、起火甚至爆炸等严重的热失控事件。电池的使用寿命又与其工作时的温度及存放时的温度有关。
因此电池的热管理系统要完成以下基本功能：监测电池组温度并在温度超过安全线时实行有效的散热，预防热失控事故的发生；电池温度较低时会影响其充电、放电和安全性，因此热管理要有预热功
能；对电池组内部的温度差异进行有效的控制，以延长电池组的寿命；当产生有害气体时，快速通风。
3 结语
我国对电池管理系统研发扶持力度较强，发展迅猛，大有赶超国外之势，同时国家有意引导电池管理系统朝轻量化、高比能、易拆解与绿设计方向发展。
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