BMS开发课程笔记-BMS开发中都需要哪些电芯数据

xiaocheng

前言

BMS实现前文《BMS设计需求及功能定义》中所述的功能，需要电芯的测试数据做支撑。这里的功能指的主要是电池状态估计（即前文讲的中间层）功能。

这里将数据分两类，一种是实现BMS基础功能的基础模型及基础算法，另一种是实现BMS高级功能的高级模型及自适应算法。

面向基础模型所需的电芯数据主要包括：充放电截止电压Tab、SOC-OCV曲线Tab、电芯最大充放电电流限值Tab、电池容量特性Tab、自放电率Tab。

面向高级模型所需的电芯数据主要包括：HPPC测试原始数据、交流阻抗数据、充放电温升特性数据。

本文主要介绍BMS开发中所需要的电芯基础测试数据。

文章按以下结构展开：
【1】介绍数据描述及建立数据表时所需要考虑的维度

【2】对部分数据介绍了测试的方法

【3】介绍了数据表在BMS功能开发中如何被使用

充放电截止电压Tab

充放电截止电压指的是电池规定的完全充放电时的电压。在制定充放电截止电压表时，要考虑不同温度及不同充放电时间的影响，即在不同温度下分别测量持续及脉冲状态下的截止电压，最终整理后会得到一张如下图所示的表。



该表内的数据最终用于BMS软件的故障诊断、SOP估计及充电管理功能。

如何应用于故障诊断

电池在工作过程中可能会产生过压或欠压的故障，而过压或欠压的故障其实就是通过实际的电池单体电压与表格里的标定值进行对比，如果实测的电池单体电压高于或低于表中的标定值，那么就可以认为单体当前处于过压或欠压的故障状态。

如何应用于SOP估计

这里简单说一下电池SOP（最大功率能力）估计的方法。电池的最大放电功率是按下式计算的，式中Vmin指的就是放电截止电压。



同理电池最大充电功率可以用下式表示，式中Vmax指的就是充电截止电压。



这里最大功率能力估计时，要考虑到持续时间和温度的影响，那么对应的分别就是表中不同温度下的持续及脉冲测试数据。

如何应用于充电管理

充电的时候，需要对电池要有限压的处理，充电电压如果长时间超过电池上截止电压，会使电池出现热失控风险以及加速电池老化。



SOC-OCV关系Tab

SOC-OCV关系是我们电池参数中非常重要的一个参数，通常用电池SOC与开路电压OCV对应的曲线来表征。

建立数据表时，需要考虑温度状态、老化状态及电芯滞回特性的影响。这里温度及老化的因素好理解，因为随着温度及寿命变化，电池OCV是随之变化的。



这里简单说下滞回特性。

电芯的SOC－OCV关系数据，不能直接通过充放电试验获得，需要采用专业的充放电设备。这里的试验即是前文提到的HPPC试验，也叫混合脉冲功率特性（Hybird Pulse Power Characterization）测试试验。



测试方法如上图所示，其中左侧为单次测量的特性曲线，右侧为完整的HPPC测试曲线，其为左侧特性曲线的简单重复。测试从满电状态开始，每放电10%SOC后静置1h并进行脉冲，直至完全放电后静置1h结束，静置1h是让电池达到电化学和热平衡状态。需记录每个静置期间的电压，以建立电池的 OCV（开路电压）曲线。测试脉冲电流使用低电流（Imax的25%）和高电流（Imax的75%）两种峰值电流来执行，Imax为电芯的最大允许10s脉冲放电电流。

开路电压（OCV）为每个HPPC静置期结束时的值，根据不同SOC下测试的数据点，可通过数据拟合的方式得到SOC和OCV的函数关系，即SOC-OCV曲线。如果电池的SOC-OCV曲线如下图所示，即表示其存在滞回特性。那么我们在准备OCV数据时应至少写入两张表格，一张对应充电，一张对应放电。



SOC-OCV关系表的数据最终用于BMS软件的SOC估计、SOP估计、容量估计及内部温度估计。

如何用于SOC估计

我们在以前的文章中讲过，通过安时积分法进行电池的SOC估算时，SOC按如下公式计算：



这里SOCini指的是SOC的初始值。当系统静置一段时间后，系统基本处于稳态，BMS可以调用表中的数据，对计算的SOC值进行一次矫正，并通过一定的算法和其他矫正系数得到一个SOC值的更新。

即便是用卡尔曼滤波的算法进行电池系统SOC估计，SOC-OCV关系表仍是所需的关键数据之一。如下图所示的二阶RC等效电路模型中，Voc指的就是开路电压。



如何用于SOP估计

这里很好理解，我们直接把上面的公式拿下来：



通过前文所述的SOC估计得到电池SOC后，通过SOC反查表获得的OCV数据，然后代入上面公式就能进行功率估计了。

如何用于容量估计

容量估计通常用于SOH（寿命）估计中，假设我们SOH估计的定义式如下：



Cini新电池初始状态下的容量，我们只需要得到当前电池的容量C_now，即可根据上式计算出电池老化状态。



这里需要获得精确的SOC的状态，而不是前面估计的实时的SOC。精确的SOC状态如何获得呢？需要通过长时间静置后获取开路电压，然后通过开路电压及标定的SOC-OCV关系曲线查表获得。

如何用于温度估计

电池的温度可以通过Bernardi产热速率公式计算：



只要能够获得电池电流、OCV、电池参考温度即可计算出电池的产热功率，进而就可以估计电池的内部温度。这里OCV需要通过估计得到的SOC以及SOC-OCV曲线获得。



电芯最大充放电电流限值Tab

通常指的是不同温度及SOC状态下，电池短时或持续充放电的最大电流，建立该表时，还需要考虑到老化程度的影响。该表可以通过HPPC试验获取。



电芯最大充放电电流限值Tab常用于SOP估计、降功率策略、及热管理相关策略等。

如何应用于SOP估计

我们前面提到的基于OCV和截止电压的SOP估计是其中的一个维度，而电池SOP估计是一个多约束条件下得到的结果。

我们再把前文SOP估计的公式拿过来，大家可以思考下，如果仅采用这种方法进行功率估计会存在什么问题呢？



三！二！一！上答案！



电池的内阻有个特性，随着电池温度的升高其内阻是下降的，这样采用上式估计出来的许用功率会增大。而在高温的时候，我们通常需要限制电池的充放电功率。因为在大电流状态下电池的产热功率会增加，容易发生热失控。所以需要电芯的充放电电流表对功率进行进一步限制。

前面说的该表用于降功率策略及热管理也是类似的原因，这里不赘述了。



电池容量特性Tab

电池容量是衡量电池性能的重要性能指标之一，它表示在一定条件下（放电率、温度、终止电压等）电池放出的电量，通常以安培·小时为单位（简称安时，以A·H表示，1A·h=3600C）。

建立该表时，需要考虑温度、老化程度及充放电倍率的影响。容量测试的试验方法可以参考《GB/T31486-2015 电动汽车用动力蓄电池性能要求及试验方法》，有兴趣的铁子可自行翻阅。



电芯容量特性Tab常用于SOC估计、SOH估计等

如何用于SOC估计

这里好理解，看一下公式就明白了，这里的Cap就是从电芯容量特性Tab中得到的。



如何用于SOH估计

这里也好理解，我们前面介绍的SOH的估计方式中Cini就是来自于电芯容量特性Tab。当然，SOH估计还有内阻法、循环次数法、功率法等等，这里不涉及我们就不谈了。





自放电率Tab

什么是电池自放电率？电池在储存过程中，由于电极在电解液中的不稳定性，电池的两个电极发生了化学反应，活性物质被消耗，转为电能的化学能减少，容量会逐渐下降，其减少的容量与电池容量的比例，称为自放电率，通常用“％/月”或“%/周”表示。

自放电率与环境温度、SOC密切相关，过高温度及SOC都会加速电池的自放电，所以建立表格时除放置时间维度外，还需考虑温度及SOC的影响。



自放电率Tab常用于SOC估计及安全状态估计。

如何用于SOC估计

这里主要指在长期静置的情况下的SOC估计。在电池使用过程中，由于工作电流要远大于自放电电流，所以进行SOC估计时可以忽略自放电电流的影响。但当车辆静置时，工作电流为0，这时候就需要通过自放电电流来进行SOC估计。自放电率Tab可用于评估自放电电流。



如何用于安全状态估计

我们在《BMS设计需求及功能定义》一文中提到，BMS需要具备安全特性估计功能，其中漏电流估计就需要通过自放电率Tab评估。当检测到电池自放电率大于自放电率Tab中的值时，就可以认为电池内部存在微短路变大的趋势。


结语

本文简单介绍了电池管理系统设计时，所需要的基础的电池电芯数据。针对不同的BMS功能及算法需求，其数据需求也不尽相同，文中描述并不详尽，铁子们需要了解细节内容，请咨询专业人士。