導讀
電動汽車車載動力電池的性能直接影響汽車的續航里程，車載動力鋰離子電池組的安全性和串聯充電機充電不均衡問題是限制其發展的一大阻力。結合國內外電動汽車動力電池的發展狀況，對其中前景較好的鋰離子電池管理系統的構成和核心功能進行了重點介紹。
電動汽車採用電能替代化石燃料作為動力，是未來交通的唯一長遠解決方案。動力電池系統作為電動汽車的心臟，只有對其進行充分的瞭解，才能實現電動汽車的順利推廣。本文從國內外電動汽車主要車載動力電池的發展趨勢角度出發，對比較有發展前景的鋰離子電池及其電池管理系統進行了重點分析。
鋰離子電池組充電機充電不均衡易使其產生過充放電問題，嚴重損害其使用壽命。本文提出了一種新型智能充電機充電模式，使電池組更加安全、可靠地充電機充電，能夠延長其使用壽命，增加安全性，降低使用成本。
1 車載鋰離子電池管理系統
作為電動汽車電池的監測“大腦”，電池管理系統(BMS)在混合動力電動汽車中可以實現對電池剩餘電量的監測，預測電池的功率強度，便於對整個電池系統的瞭解和整車系統的掌控。
在純電動汽車中，BMS具有預測電池剩餘電量、預測行駛里程和故障診斷等智能調節功能。BMS對鋰離子電池的作用尤為明顯，可以改善電池的使用狀態、延長電池使用壽命、增加電池安全性。BMS將是未來電動汽車發展的關鍵技術。
如圖1所示，BMS中數據採集模塊對電池組的電壓、電流和溫度進行測量，然後將採集的數據分別傳送到熱管理模塊、安全管理模塊並進行數據顯示。熱管理模塊對電池單體溫度進行控制，確保電池組處於最優溫度範圍內。
安全管理模塊對電池組的電壓、電流、溫度及荷電狀態(SOC)估算結果進行判斷，當出現故障時發出故障報警並及時採取斷路等緊急保護措施。狀態估計模塊根據採集的電池狀態數據，進行SOC和健康狀態(SOH)估算。
目前主要是SOC估算，SOH估算技術尚不成熟。能量管理模塊對電池的充放電過程進行控制，其中包括電池電量均衡管理，用來消除電池組中各單體的電量不一致問題。數據通信模塊採用CAN通信的方式，實現BMS與車載設備和非車載設備之間的通信。
BMS的核心功能是SOC估計、均衡管理和熱管理，此外還具有其他功能比如充放電管理、預充電機充電管理等。在電池充放電過程中，需要根據環境狀態、電池狀態等相關參數進行管理，設置電池的最佳充放電曲線，例如設置充電機充電電流、充電機充電上限電壓值、放電下限電壓值等。電動汽車的高壓系統電路存在的容性負載在上電瞬間相當於短路，因此需要進行預充電機充電管理來防止高壓電路上電瞬態電流衝擊。
2 電池管理系統的核心功能
2.1 SOC估算
SOC用來描述電池剩餘電量，是電池使用過程中最重要的參數之一。SOC估計是判斷電池過充過放的基礎，精確的估計可以最大限度的避免電池組的過充放電問題，使其更加可靠地運行。
電池SOC的估算在內部工作環境和外界使用環境變換的影響下呈現出非常強烈的非線性。影響電池容量的內外因素有多種，如電池溫度、電池壽命、電池內阻等，要準確完成SOC估算有很大困難。
現有的SOC估算方法如下：
(1)安時計量法。安時計量法不考慮電池內部結構、狀態等方面的變化，因而有結構簡單、操作方便的優點，但是該方法的精度不高。若電流測量精度不高，那麼隨著時間的推移，SOC累計誤差將不斷加大，影響最終結果。該方法適合計量電動汽車上的電池SOC，若能提高測量精度，不失為一種簡單可靠的SOC計量方法。
(2)開路電壓法。鋰離子電池開路電壓與SOC有近似線性關係，可用來判斷電池內部的狀態。但因測量要求較為嚴格，需要電池靜置時間至少在1 h以上，不適合單獨使用於電動汽車內電池的在線實時檢測。一般情況下，因開路電壓法在充電機充電初、末期估算值準確率較高，經常將開路電壓法與安時計量法結合使用。
(3)卡爾曼濾波法。卡爾曼濾波法憑藉出色的糾正誤差能力，特別適合於電流波動劇烈的混合動力電池，該估算法的缺點在於對系統處理速度的要求較高。
(4)神經網絡法。神經網絡具有分佈並行處理、非線性映射和自適應學習等特性，因此可以用於模擬電池動態特性，估算SOC。但是此方法需要大量參考數據供神經網絡進行學習，且數據和訓練方法要求較高，否則會造成不可接受的誤差。
2.2 均衡管理
在生產電池過程中要經過很多道工序，差異化會造成不一致的狀態。電池單體的差異主要表現在隨著時間推移和溫度變化，其內阻和容量都會有差異。單體之間大的差異更容易引起過充或過放現象，造成電池損壞。實現電池均衡能夠最大限度地發揮動力電池的效用，延長電池使用壽命，增加安全性。現階段國內外主流均衡方法如下：
(1)電阻均衡法。此方法是能量耗散型均衡法的主要代表，方法簡單，成本低，但是能量損耗比較大，效率較低，只適用於小電流充放電的系統中。
(2)開關電容法。此方法是非能量耗散型均衡法的主要代表，它彌補了電阻均衡的缺點。但它控制電路複雜，均衡速度較慢，用時較長，不適合大電流使用。
(3)變壓器均衡法。此方法是基於對稱多繞組變壓器結構的串聯電池組主動均衡控制方法。它的缺點是電路複雜、器件多，體積太龐大，不易於電池組的擴展。一般適用於大電流的充放電中。
(4)集中式均衡。該方法能迅速地使整個電池組為電池單體轉移能量，集中式均衡模塊的體積更小。但多個電池的均衡操作不能並行進行，而且需要大量線纜連接，不適用於電池數量較大的電池組。
2.3 熱量管理
溫度對電池各方面的性能都有影響。溫度場的不均勻性將加劇電池組的不一致性，故對其進行管理非常必要。熱管理的目的是通過加熱或者散熱措施將電池系統的溫度維持在一定的範圍內，並且儘量保持電池組內的溫度一致性。
溫度管理主要完成以下4項功能：(1)快速加熱低電阻條件下的電池組；(2)保證電池溫度場的均勻分佈；(3)電池溫度的準確測量和監控；(4)在電池組溫度過高時，有效地疏散熱量。常用的冷卻方法有自然對流法、強迫空氣對流法、液體流法、相變材料法和熱管理法等，常用的加熱方法有電池內部加熱法、加熱板法、加熱套法和熱泵法等。
3 鋰離子電池充電機充電技術
3.1 現狀及發展趨勢
實際應用中，根據電池容量的限制選擇不同的充電機充電模式是延長蓄電池使用壽命的必然選擇。鋰離子電池充電機充電方法較多，最簡單的是恆定電壓充電機充電法。鋰離子電池組一般由大量的單體串聯組成,由於每個單體制造工藝的差別，存在內阻、電壓、容量和溫度的不一致性，易造成充放電過程中的不均衡，即大容量單體淺放、小容量單體過放，這會對電池組造成嚴重損傷。解決不均衡充放電問題是鋰離子電池組的研究重點。
電動汽車對電池充電機充電技術的要求包括：
(1)充電機充電過程快速化。動力電池比能量低導致一次性充電機充電續航里程短，這一直是限制電動汽車發展的重要因素。只要讓蓄電池更快速更有效地充電機充電，就可以間接彌補電動汽車續航里程短這一大弱點。
(2)充電機充電設備通用化。為了追求相關學術前沿、優化自身產品爭取儘可能多的市場份額，各種新型的蓄電池層出不窮，並共存於這個市場中。在不同種類、不同電壓等級蓄電池並存的情況下，公共場所中的充電機充電設備需要擁有更廣泛的適應性，一方面充電機充電機需要適用於儘可能多的蓄電池，另一方面對於不同的電壓等級，充電機充電機都需要滿足客戶的要求。
(3)充電機充電策略智能化。為了儘可能實現蓄電池的無損充電機充電，監控其充放電狀態，避免過放電，達到既節能又延緩老化的目的，需要更智能的充電機充電策略。即針對不同的蓄電池提供不同的充電機充電策略，以吻合該電池充電機充電曲線。
(4)電能變換高效化。電動汽車能量損耗與運行成本相關甚密，要想進一步推廣電動汽車，必須儘可能地平衡其性價比，降低能耗。
(5)充電機充電系統集成化。隨著系統小型化和多功能化的要求，以及電池可靠性和穩定性要求的提高，充電機充電系統將和電動汽車能源管理系統集成為一個整體，集成電流檢測和反向放電保護等功能，無需外部組件即可實現體積更小、集成化更高的充電機充電解決方案，從而為電動汽車其餘部件節約出佈置空間，大大降低系統成本，並可優化充電機充電效果，延長電池壽命。
3.2 智能充電機充電技術
基於以上對鋰離子電池組及其充電機充電現狀的分析，針對鋰離子電池組充電機充電過程中易產生的不均衡性和安全性問題，本文總結出一種基於電動汽車BMS的智能充電機充電模式，如圖2所示。
在整個充電機充電過程中，BMS系統主要針對鋰離子電池組進行電池電壓、電流信號的監測和溫度、連接狀態等的檢測；充電機充電機中的智能管理系統針對充電機充電設備的輸出模式進行實時監控。BMS系統與充電機充電設備智能管理系統實現智能通訊，進行電池組與充電機充電設備狀態的實時模式比對，為電池組選擇最優的充電機充電模式。
在充電機充電初始過程中，BMS對鋰離子電池組進行允許最大充電機充電量估計，即對整個電池組的單體進行SOC評估，測出電池組最大可充電機充電量。並結合預先設定的充電機充電量安全係數，計算出電池組最大允許充電機充電量。
充電機充電過程中，按照最大允許充電機充電量對鋰離子電池組進行充電機充電。充分利用BMS的能量管理模塊，對電池組單體進行充電機充電均衡控制，保證單體參數一致性。同時在充電機充電過程中，需要對SOC值進行週期性(檢測週期根據電池荷電量的增加梯度制定)檢測。
利用BMS系統的狀態估計功能，結合安全管理，最大限度防止電池組的過充電機充電。在達到電池組最大充電機充電量之後，BMS和充電機充電設備智能管理系統均可以智能控制充電機充電控制器，結束充電機充電過程。同時，BMS斷開與充電機充電機智能監測系統的通訊。
智能充電機充電方式不僅能夠解決鋰離子電池組充電機充電不均衡問題，也能最大限度地保證電池組充電機充電安全性，延長鋰離子電池組使用壽命，保證其使用安全性。
4 鋰離子電池檢測技術
我國大力發展電動汽車產業，並且積極推動相關充電機充電設施建設。但是這些示範性設備在運行中發現很多問題，如電池的篩選匹配、設備的發熱、連接裝置的插拔接口接觸不良等。在少量裝置時出現的這些問題如果不能解決，在電動汽車大量應用後，將出現應接不暇的局面，勢必對其發展產生不利影響。
隨著電動汽車基礎設施大量建設，急需相關配套檢測方案。天津市電力公司開展《移動式電動汽車充電機充電關鍵設備檢測技術研究》項目，其中針對電動汽車換電站最重要的是對電池組的檢測。
電動汽車換電站中主要包括電池故障診斷，篩選維護和基於BMS監測的分箱充電機充電技術，將針對電池篩選裝置和充電機充電機的性能進行重點檢測。對鋰離子電池特性的研究和掌握，有利於對換電站中篩選裝置精確度進行判斷，提高電池使用壽命。
通過對大量已投入運行的充電機充電關鍵設備進行調研，有利於掌握其運行特性和故障特性，提高檢測效率，形成簡便快捷的移動式檢測方案。這將是一道強有力的核心技術保障，有助於電動汽車的全面發展。
5 結語
本文對鋰離子電池系統進行了分析，對BMS的構成和核心功能進行了重點介紹，針對電池組充電機充電不均衡問題提出了一種智能充電機充電模式。一套完善的智能充電機充電系統可以協調充電機充電機與電池組之間的供求關係，為電池組提供更加安全可靠的充電機充電模式，延長其壽命，增加電池組可靠性且降低運行成本，將成為未來電動汽車技術的研究重點。與智能充電機充電技術相匹配的便捷的、快速的“移動式”充電機充電關鍵設備檢測裝置的研發勢在必行。