电池组用荷电状态均衡充电模糊控制策略

邱斌斌，王智弘，李 程，吴铁山

（国网湖南省电力公司检修公司，长沙 410004）

引言

磷酸铁锂电池因其具有充放电电压平稳、环保、无记忆性等优点，是电动汽车动力电源的最佳选择之一[1]。由于其额定电压平台为3.2 V且单体电池输出容量有限，使用过程中大多由多节单体电池先并联成一模块，再由并联模块串联而成，以满足储存容量和电压等级的需要[1-4]。

由于单体电池生产过程中性能参数的分散性，在电池组并、串联使用过程中随着充放电次数的增加，单体电池间的容量分散性会逐渐增大，从而导致动力电池组性能下降和循环寿命缩短[5-10]。为此，需对动力电池组进行均衡充电，达到降低单体电池不一致性的影响，改善动力电池组性能，延长电动汽车续驶里程。

现有动力电池均衡技术大多数基于外电压均衡。文献[2]指出基于电池外电压均衡并没有抓住电池组一致性问题产生的内部本质因素，也没有有效的提高电池组的可用容量，其提出可利用容量和荷电状态SOC（state of charge）作为电池组一致性均衡充电判据，同时指出基于容量均衡不适用于在线均衡方案；文献[3]指出蓄电池工作时端电压的均衡并不意味着各电池的容量是相同的，各单体电池的SOC均衡才是需要控制的目标。

本文研究了一种磷酸铁锂动力电池组主动均衡管理系统，主动均衡是相对于被动均衡而言的一种均衡方式，指的是利用主动电气元件实现电池组容量均衡的方式，而被动均衡是通过电池内部化学反应来达到均衡充电效果。该系统由电池管理系统、电池均衡充电系统和整车组成。单体电池SOC的估计是通过自适应扩展Kalman滤波法应用于电池二阶等效电路模型来实现的，在估计SOC的同时对未知噪声的均值和方差进行实时预测和修正，从而降低了未知噪声对SOC估计的影响，该算法的精确性和可行性可满足工程要求。通过在电池管理系统中嵌入自适应卡尔曼滤波算法对电池SOC进行实时估计，利用模糊逻辑控制FLC（fuzzy logic controller）策略分别对单体电池均充系统输出电流大小进行控制，既能实现动力电池组快速充电，又能实现电池组SOC均衡充电。各管理子系统及均充子系统与上位机之间通过控制器局域网CAN（controller area net）总线进行通信。为验证所使用的均衡充电控制策略，对48 V/200 AH磷酸铁锂动力电池组展开了充电模式下的系统均衡实验，实验结果表明了该控制策略的有效性。

1 主动均衡系统结构

本文采用的磷酸铁锂动力电池组主动均衡系统拓扑如图1所示。本系统主要由电池管理系统、电池均衡充电系统和整车控制器3部分组成。图1中，整车控制器通过USB-CAN总线适配器与电池管理系统的CAN总线相连接，实现了对电池管理系统电池信息的数据发送和接收。

图1 主动均衡系统拓扑Fig.1 Topology of active equalization system

电池管理系统一般由n个单体电池管理模块构成。本系统中4节单体电池管理模块连接方式如图2所示。图2中，单体电池管理模块之间采用CAN总线进行通信和连接。单体电池管理模块各自分别引出两根插接头与单体电池相连接，可随时插拔单体电池，并对单体电池进行管理。

电池均衡充电系统由n节单体电池均充模块组成，各均充模块的输入电压为串联电池组电压值，通过植入单体电池管理模块中的模糊逻辑控制策略可对单体电池均充模块的使能进行控制，并可调节均充模块的输出电流大小。

图2 单体电池管理模块连接方式Fig.2 Connected cable of single battery manage model

1.2 单体电池管理模块

单体电池管理电路包括了单体电池检测单元与单体电池均衡充电单元两部分，如图3所示。单体电池检测单元包括智能芯片（ECU）、分压电路、电流传感器、滤波电路、电池电压采样、电流采样以及温度采样；单体电池均衡充电单元包括DC/DC电路、光电耦合隔离电路，CAN总线通信电路。

图3 单体电池管理和单体电池均衡模块结构Fig.3 Single battery manage model and single battery equalization model structure

图3 中，ECU以飞思卡尔公司的MC9S08DZ16芯片为控制核心。该芯片具有输入宽电压范围在2.7～5.5 V之间、内部电压基准、多路模数转换通道、CAN通信模块、低功耗以及I/O输出电压与芯片供电电压相等等特点。针对本文的研究对象为140 Ah的磷酸铁锂动力电池，单体电池额定电压为3.2 V，最高充电电压为3.65 V，放电截止电压为2.0 V，因此输入宽电压范围的特点使得芯片可以直接采用由单体电池供电，而不需加入稳压电路对芯片进行供电。

其工作原理为：单体电池经电阻分压电路分压后，经滤波电路处理输入电池管理芯片进行检测。单体电池温度采用热敏电阻构成的电阻分压电路进行分压后，经由滤波电路的处理再输入电池管理芯片的模数转换通道进行检测。串联电池组中流经单体电池的电流信号首先经电流传感器转换为电压信号后，再经滤波电路的处理输入到检测芯片进行检测。单体电池管理电路根据检测到的单体电池电压、温度和电流参数，采用自适应卡尔曼滤波算法与系统参数辨识集成的方法实时估算单节电池的SOC。

1.3 单体电池均衡充电模块

如图3所示，均充模块控制单元ECU通过CAN总线与整车控制器进行数据交换，整车控制器接收到各单体电池SOC值后，求出电池组荷电状态平均值，即

式中，SOCi为第i节单体电池荷电状态。在求出电池组平均荷电状态值之后，整车控制器将把各单体电池荷电状态SOCi与电池组平均荷电状态进行比较，得

式中，△SOC为电池组荷电状态平均值与各单体电池荷电状态的差值。设定预设阈值ε，当△SOC＞ε时，整车控制器将向单体电池均充模块发送充电使能指令。单体电池ECU将根据当前△SOC以及单体电池电压值Vb来控制均充模块的输出电流大小。

2 主动均衡充电系统控制原理

2.1 主动均衡充电系统模型分析

动力电池组主动均衡充电系统模型如图4所示，I为流经电池组的电流，Bi（i=1,2,…,n）为第 i节单体电池，ieqi为第i节单体电池均充模块输出电流。

图4 主动均衡充电系统模型Fig.4 Active equalization charging system model

图4 中，单体电池均衡充电模块给各单体电池补充入SOC值，用SOCeqi表示，则有

式中：Q为单体电池额定安时容量；t为单体电池均衡充电模块开启均充的时间。

为消除单体荷电状态SOCi与电池组平均荷电状态的差值，从而达到单体荷电状态与电池组平均荷电状态一致，则须满足

将式（3）代入式（4）可得，单体电池均衡充电模块输出电流须满足的条件为

2.2 反激式变换器的分析

图1 中所示的单体电池均充模块由反激式变换器构成，变换器的1个工作周期具体可从2个工作阶段来进行分析：其中阶段1为开关导通阶段，阶段2为开关关断阶段，其等效电路如图5所示。

图5 变换器等效电路Fig.5 Equivalent circuit of converter

图5 中，变换器的输入vg为串联电池组B1～Bn，变换器的输出并联在单体电池两端，图中用单体电池开路电压vd和电池欧姆内阻R串联近似单体电池的线性模型，S为功率开关。

图5 （a）中，开关S开通时，可用电阻 Ron来进行建模分析。变比为1：n的变压器折合到一次侧的励磁电感为L。均充单元输出电流ieq和单体电池端电压vb波形如图6所示。

图6 均充单元电流和单体电池端电压波形Fig.6 Waveforms of equalization charging unit current and single battery voltage

假定采用恒定开关周期、可变占空比控制。当变换器工作在连续导通模式下时，由图5（a）可得

式中，vL为励磁电感L两端的电压值。忽略电容C电压、单体电池开路电压和电池组电压在1个开关周期中的纹波，式（6）、式（7）可变为

当变换器工作在连续导通模式下时，由图5（b）可得

忽略电容电压在1个开关周期中的纹波，式（10）可表示为

利用伏秒平衡，得

式中，D为变换器开关S的占空比。联立式（9）和式（12），可得各均充单元输出电流开关周期的平均值为

2.3 模糊控制策略的实现

图3 中，模糊逻辑控制器（FLC）通过PWM控制器来调节单体电池均充模块输出电流的大小。FLC由基于规则、推理引擎（if...then...）、模糊化以及非模糊化4部分组成，如图7所示。

图7 模糊逻辑控制器（FLC）框图Fig.7 Block diagram of fuzzy logic controller

图 7 中，μA（x）、 μB（y）、 μC（z）分别对应于单体电池端电压Vb及荷电状态差值ΔSOC与单体均充模块输出电流ieq的隶属函数。

FLC有两路输入，分别为单体电池端电压Vb、单体荷电状态与电池组平均荷电状态的差值ΔSOC。首先输入量经模糊化过程转换为模糊量，控制规则用来描述单体电池均衡算法的知识和过程，基于输入模糊量和控制规则在推理引擎中转换为语言控制值。语言推理结果经非模糊化再转换为实际的输出值。模糊控制输出ieq为单体电池均充模块需输出的均衡电流。

图8 为本文研究的磷酸铁锂动力电池组主动均衡充电系统模糊逻辑控制策略隶属函数集。

图8 输入、输出量隶属函数Fig.8 Membership functions of the input and output

图8 中，各变量离散论域的确定可参考文献[4-6]， 本文选定 SOC 的离散论域为[0.05，0.9]、ΔSOC 的离散论域为[-0.2，0.2]、ieq的离散论域为[0，5]。进一步定义 SOC、ΔSOC 及 ieq的模糊语言变量子集，分别为

SOC：{VL（很低），L（低），M（适中），H（高），VH（很高）}；

ΔSOC：{NB（负大），NM（负中），NS（负小），ZO（零），PS（正小），PM（正中），PB（正大）}；

ieq：{VS（很小），S（小），M（适中），B（大），VB（很大）}。

根据磷酸铁锂电池充放电实验数据和专家知识得到模糊规则，如表1所示。

表1 主动均衡充电系统模糊控制规则Fig.1 Fuzzy control rules of active equalization charging system

表1 中，模糊控制器的输出量为单体电池均充单元需输出的均衡电流ieq。根据模糊推理器输入的模糊值分配，制定了35条控制规则。以 An、Bn、Cn分别表示第n条规则的输入SOC和ΔSOC的模糊值以及输出 ieq的模糊值，n=1，2，…，35。模糊推理过程如下：

（1）模糊化。通过设计好的输入量SOC和ΔSOC各自的隶属函数，分别计算其对应的模糊输入隶属度 μAn（SOC）、 μBn（ΔSOC）。

（2）规则匹配。利用模糊逻辑运算符，应用模糊输入隶属度计算规则前件的满足度ωn，即

（3）模糊推理。根据蕴涵运算符和单条规则μCn（ieq），计算出单条规则的模糊结论，用隶属函数表示为

（4）结论合成。对输出单条规则的模糊结论进行累加，融合为总的后件 μCn（ieq），即

（5）去模糊化。对模糊输出应用重心法进行去模糊化，计算出单体电池均充单元输出电流ieq的表达式为

（6）计算变换器开关S的占空比D。联立式（14）和式（18），将模糊控制器输出的均充电流转换为对应变换器S的占空比D，即

3 实验结果分析

为验证本文研究的动力锂电池组分布式主动均衡充电模糊控制策略，本文使用串联16节140 Ah磷酸铁锂动力电池组构建了分布式主动均衡充电实验样机。实验结构由充电机、16节单体磷酸铁锂电池构成的动力电池组、16节单体电池管理电路、USB-CAN总线适配器和整车控制器组成，如图9所示。

通过嵌入自适应Kalman滤波算法到单体电池管理检测单元中，可完成对单体电池SOC的计算，各单体电池SOC值经CAN总线和USB-CAN总线适配器上传给整车控制器，整车控制器计算电池组平均荷电状态并将其经CAN总线发送给各单体电池管理电路均衡充电单元，接着各均衡充电单元将计算ΔSOC。将当前ΔSOC和各自荷电状态SOC作为各均衡充电单元模糊控制器的输入，分别调节各单元中DPA425的占空比大小来达到调节各均充单元输出电流的大小。

图9 电池组分布式主动均衡充电实验结构图Fig.9 Block diagram of battery pack distributed active equalization charge

实验过程中，首先对16节单体电池在满充电SOC=100%后进行带电阻负载恒电流放电试验，设定1～16节单体电池SOC初始值分别为SOCB1=SOCB2=20%、SOCB3=SOCB4=26%，SOCB5=SOCB6=30%，SOCB7=SOCB8=34% ，SOCB9=SOCB10=38% ，SOCB11=SOCB12=40% ，SOCB13=SOCB14=45% ，SOCB15=SOCB16=48%。单体电池均衡充电单元软件设计采用C语言进行编程，其流程如图10所示。

图10 均衡充电单元流程Fig.10 Flow chart of equalization charge

充电机恒流充电电流0.115 C，均衡电流取值为0.036 C，恒压充电电压3.7V。预设阈值ε设定为1%，当ΔSOC＞ε时，整车控制器将向单体电池均衡充电单元发出充电指令和当前的ΔSOC。单体电池的ECU将开通光电耦合隔离电路，从而实现单体电池均衡充电单元对该单体电池补充电量。

系统均衡实验结果如图11所示。由图11可见，平均值比较法在t=160 min之后，才可达到可控均衡一致的效果，而从图11（b）可知，模糊控制策略在t=120 min左右就已经可达到均衡一致的效果，均衡时间缩短了接近40 min；与此同时，在t=120 min的同一时刻电池组的平均SOC值，图11（b）的 58%要明显比图 11（a）的 50%要高。

因此，上述实验结果可以证明，相比于平均值比较法均衡策略，模糊控制策略在均衡时间、均衡系统效率上更有优势。

图11 平均值比较法和模糊控制策略均衡充电实验效果Fig.11 Charging equalization experiment effects of average compare and fuzzy control strategy

4 结语

本文研究了一种动力电池组用模糊控制主动均衡充电策略，通过对反激变换器场效应晶体管PWM占空比的调整，来分别调节各均充单元的输出电流，做到针对不一致的单体电池进行区别性充电，从而保证各单体电池SOC均衡，实验结果说明了模糊控制策略可有效缩短均衡时间，但对于额定安时容量更大的电池组，且当电池组SOC不一致性更趋于明显时该控制算法还需不断加以改进和优化；同时本文使用电池组作为均衡输入电源，该方法存在从内部能量高的单体电池获取电能，因此风险较大，为此，论文在后期将对均衡电源采取外加电源进行研究。

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