一種適用于多工況的電動汽車電池均衡算法

卜凡濤，劉木林，吳清平，孫 洋，林 輝

（東軟睿馳汽車技術（沈陽）有限公司，沈陽 110000）

0 引言

隨著電動汽車的普及，越來越多的動力電池投入到市場中。往往一個電動汽車的單體動力電池數目有成百上千只，以特斯拉Tesla Model S 85車型為例，整個車輛共有7 104節單體電池，而每節電池是不一致的，在生產過程中，即使是同一型號、同一批次的電池也會存在個體的初始差異，其中電池材料的不一致性以及生產工藝等因素會造成容量、老化特性和性能特性等方面表現出差異[1－2]。根據“木桶原理”，運行中的整個電池組的放電容量取決于電量最低的單體，因此為電池組配備均衡電路，對各單體實施均衡，減小二者之間的電量差異，使電池趨于一致，這對整個電池組放電容量的提升具有積極意義[3]。利用均衡控制技術使電池組內各單節電池荷電狀態（State of Charge，SOC）趨于一致，可以提高動力電池組的能量利用率，減少電池組使用耗損，保障整個用電設備的運行安全[4]。

現在有很多的均衡技術和方案，這些方案分為能耗性和非能耗性兩類[5]。本文采用了能耗性均衡方案，此方案又稱為被動均衡，在均衡過程中以電池實時電壓作為均衡變量，采用電阻等耗能器件對電池組中SOC較高單體中的電荷進行消耗，直至與其他單體的電壓或參考電壓保持一致[6]。非能耗性又稱主動均衡，是通過儲能元件將電量多的部分傳遞給電量較少的電池[7]。

1 電池OCV電壓特性

均衡變量的選取一般有開路電壓、工作電壓和SOC 3種方式。本文選取SOC作為均衡變量[8－9]。

當電池在充放電時，電池正負極間的電壓高于或低于電池開路電壓，電池斷電后，經過一段時間的靜置使電池回到平衡狀態，電池端電壓會穩定至開路電壓[10]。經過試驗確認，電池的OCV電壓是在靜置至少1 h的電壓值，此時電池的電壓認為已達到穩定，如圖1所示。根據圖中可以看出，當電池在放電停止后，會有電壓的迅速反彈，此反彈電壓是由于電池的內阻分壓導致；然后電壓緩慢回升，此回升電壓是由于電池中的電容導致。本文中的均衡算法會對此現象進行處理，消除此反彈電壓對OCV的影響，進而能夠在不同工況下進行均衡時間的計算。

圖1 電池電壓靜置1 h的電壓曲線

2 均衡算法

2.1 均衡中OCV查表的SOC誤差

市場上的電動汽車都會有均衡算法，但是一般是采用被動均衡，當電池在放電末期時計算均衡時間。但是由于電動汽車越來越普及，很多電動汽車已推廣到出租車行業，而在出租車運行時，一般很少能夠使電動汽車達到充電末期，可能在快充到80%就已開始放電，導致無法計算均衡時間。

本文提出的均衡算法不僅適宜于充電，也適宜于放電。放電由于反彈電壓的存在對OCV電壓的采集會等待1 h以上，本文通過大量實驗得到靜置時間與OCV查表得到的SOC誤差關系表，如表1所示。

表1 SOC誤差與靜置時間關系

實驗步驟如下：

（1）選取靜置時間段，在不同溫度，不同電流下放電10 min后靜置1 h的單體電壓和SOC數據；

（2）根據步驟（1）選取的時間段，找到此時間段單體電壓和靜置1 h后單體電壓分別查找OCV后的SOC差，此SOC差即為SOC誤差；

（3）根據步驟（2）對不同時間段分別實驗，得到所有時間段的SOC誤差。

2.2 均衡時間計算

2.2.1 充電中的均衡時間計算

當最低溫度小于T0，（默認值0℃，標定量）或溫差大于ΔT（默認值5℃，標定量）時，不進行均衡時間計算。當充電電流小于或等于4 A（標定量）時，單體最大電壓大于或等于4.1 V，且持續T_Charge_balacne（10 s，標定量），重新通過OCV計算每個單體的SOC（i），計算出需要比較的閥值；根據當前SOCi的大小，確定開啟均衡的閥值，對應關系為SOC[100%~0%]，對應[?SOCmin－?SOCmax]（默認值[2%~5%]，可標定），對應關系如下：

如果SOCi－SOC閾值≥?SOCi＋buff5(buff5由于小電流充電且在充電末端，OCV的誤差可忽略，buff5默認值為0，可標定），需要開啟均衡，并更新均衡時間，均衡時間如下：

如果SOCi－SOC閾值＜?SOCi＋buff5，則不需要開啟均衡。即：

2.2.2 放電中的均衡時間計算

放電中的均衡時間計算如下。

（1）靜置時間T＜T1（14 min，可標定），讀取上一次均衡時間。

（2）若上電時，電池最低溫度小于或等于T10（0℃，可標定），不更新均衡時間。

（3）靜置時間T1≤T＜T2（T1＝14 min，T2＝26 min，可標定），重新通過OCV計算每個單體的SOC（i），計算出需要比較的閥值；根據當前SOCi的大小，確定開啟均衡的閥值，對應關系為SOC[100%～0%]，對應[?SOCmin－?SOCmax]（[2%～5%]，可標定），對應關系如下：

如果SOCi-SOC閥值≥?SOCi＋buff1(buff1＝4%，可標定），需要開啟均衡，并更新均衡時間，均衡時間如下：

如果SOCi-SOC閥值＜?SOCi＋buff1(buff1＝4%，可標定），不需要開啟均衡，即：

（4）靜置時間T2≤T＜T3（T2＝26 min，T3＝45 min，可標定），重新通過OCV計算每個單體的SOC（i），計算出需要比較的閥值；根據當前SOCi的大小，確定開啟均衡的閥值，對應關系為SOC[100%～0%]，對應[?SOCmin－?SOCmax]（[2%～5%]，可標定），對應關系如下：

如果SOCi-SOC閥值≥?SOCi＋buff2(buff2＝2%，可標定），需要開啟均衡，并更新均衡時間，均衡時間如下：

如果SOCi-SOC閥值＜?SOCi＋buff2(buff2＝2%，可標定），不需要開啟均衡，即：

（5）上電時間T3≤T＜T4（T3＝45 min，T4＝60 min，可標定），重新通過OCV計算每個單體的SOC（i），計算出需要比較的閥值；根據當前SOCi的大小，確定開啟均衡的閥值，對應關系為SOC[100%～0%]，對應[?SOCmin－?SOCmax]（[2%～5%]，可標定），對應關系如下：

如果SOCi-SOC閥值≥?SOCi＋buff3(buff3＝1%，可標定），需要開啟均衡，并更新均衡時間，均衡時間如下：

如果SOCi-SOC閥值＜?SOCi＋buff3(buff3＝1%，可標定），不需要開啟均衡，即：

（6）靜置時間T≥T4（T4＝60 min，可標定），重新通過OCV計算每個單體的SOC（i），計算出需要比較的閥值；根據當前SOCi的大小，確定開啟均衡的閥值，對應關系為SOC[100%～0%]，對應[?SOCmin－?SOCmax]（[2%～5%]，可標定），對應關系如下：

如果SOCi-SOC閥值≥?SOCi＋buff4(buff4＝0，可標定），需要開啟均衡，并更新均衡時間，均衡時間如下：

如果SOCi-SOC閥值＜?SOCi＋buff4(buff4＝0，可標定），不需要開啟均衡，即：

2.3 均衡開啟條件

均衡開啟條件如下。

（1）均衡時間大于Time_open（0，可標定）。

（2）單體最低電壓大于或等于Vol_Close_Balance（3.5 V，可標定）。

（3）無相應的故障。

該條件為且的關系，必須3個條件同時滿足時，才開啟均衡。

2.4 均衡關閉條件

均衡關閉條件如下。

（1）均衡時間小于或等于Time_open（0，可標定）；當關閉均衡后，再次開啟均衡時，均衡時間大于或等于Time_open_again（1 800 s，可標定）。

（2）單體最低電壓小于Vol_Close_Balance（3.5 V，可標定）；若均衡因為單體過低關閉，再次開啟的條件為單體最低電壓大于Vol_Open_Balance（3.6 V，可標定）。

（3）SOCmax－SOCmin≥SOC_differ_Close（20%，可 標定量），不開啟均衡；若SOCmax－SOCmin＜SOC_differ_Open（15%，可標定量），開啟均衡。

（4）均衡區溫度溫度大于或等于Tem_balanceAr?ea_Close（105℃，可標定）；當溫度小于Tem_balanceAr?ea_Open后（95℃，可標定），再次開啟。

（5）電池包最高溫度大于或等于T_close_balance（55℃，可標定量）；當電池包最高溫度小于T_open_bal?ance（52℃，可標定量）。

（6）有相應的故障。

3 結果與分析

選定一個量產的電動汽車項目，電池管理系統的均衡電阻為40Ω，均衡占空比為60%，平均均衡電流為3.65 V/40Ω×65%＝59.3 mA。為了進行此均衡實驗，需要對PACK電池組（153 A·h）進行高溫存儲，通過電池特性，在高溫3個月后的電池自放電造成的差異為9 mV，根據OCV表格計算出SOC差為0.714%，容量差為0.714%×153＝1.09 A·h。均衡實驗如圖2所示。

圖2 實驗圖片

表2所示為2種工況下通過均衡把容量差彌補的時間對比。私家車工況為每天充電6 h（慢充），放電1 h；出租車工況為每天充電4 h（快充），放電16 h。通過表中的對比，可以看出在充放電均衡模式的均衡時間遠遠小于單獨充電均衡模式，在出租車工況下尤為明顯。

表2 均衡時間對比

4 結束語

電動汽車的充放電均衡比充電均衡模式的均衡時間小，但是如何很好地計算均衡時間是困擾研究人員的課題。本文提出的補償算法可以很好地解決需要電動汽車長時間靜置來計算均衡剩余時間的問題。

本文不僅提出了均衡時間補償算法，還提出了均衡開啟和關閉的時機。此算法已運用到量產車輛中，目前運行良好，得到客戶的認可。但本文的補償算法缺點是每種不同類型的電芯都要進行實驗來獲取補償算法的系數，在進行項目開發時需要花費一定的時間。