电动汽车智能充电系统的设计

龙 芬

（咸宁职业技术学院 工学院，湖北 咸宁 437100）

电动汽车智能充电系统的设计

龙 芬

（咸宁职业技术学院 工学院，湖北 咸宁 437100）

为有效解决电动汽车电池充电速度慢、充电不方便等问题，采用PFC功率因数校准技术、BMS智能充电算法及CAN总线通讯技术，设计一种利用家用交流电源对电动汽车进行精准充电的车载智能充电系统。测试结果表明，系统工作稳定，具有效率高、使用灵活、充电环境适应性强等特点。

电动汽车；智能充电系统；PFC；BMS；CAN

0 引 言

随着经济的快速发展，能源已成为制约经济社会发展的重要因素，因而新能源开发已成为当今世界的热门话题，相关技术也越来越受到重视。电动汽车作为现阶段及今后相当长的一段时间内全球能源科技发展的大方向，已引起全社会的关注，并带动相关产业的发展[1]。作为电动汽车最为核心的一个组成部分，电池科技及其充电技术成为亟待解决的技术难题。

电动汽车充电装置总体上可分为非车载充电装置和车载充电装置。非车载充电装置是一种地面充电机，一般功率较大，充电速度较快，但由于许多城市还没有地面充电机，使得电动汽车的续航能力弱、充电不方便。传统意义上的车载充电装置只考虑把电充进电池，基本没有考虑对电网影响的监控、电池的电特性及温度监控、用户对充电状态的把握等[2]，其系统组成简单，充电速度慢。为有效解决以上存在的问题，本文设计一种利用家用交流电源就可快速完成3.3kW电动汽车充电的车载充电系统。

1 总体方案

从使用者的角度出发，车载充电系统应具有如下特点：安全运行，能对车载充电系统实时监测及保护，保障安全；可靠性强；可实现快速无损的充电[3]。由此得出电动汽车智能充电系统的主要功能有：一是使用220V AC/16A家用电网作为电源，输出功率可达3.3kW；二是充电器由电池管理BMS单元通过CAN接口控制；三是连接到充电器输出端的电池可防止过流和过压：在过电流情况下，充电器会将瞬时电流限制为充电器的最大电流；四是欠压/过压保护监视输入电压：如果电网电压在处于欠压或过压情况下，则充电将停止，但当输入电压回到正常范围且BMS发送充电命令和参数时，将自动恢复；五是充电器监测交流线路电流，限制充电电流，以防止超过16A；六是汽车运行时不允许充电，只有在车辆断电时才允许充电操作。电动汽车智能充电系统如图1所示。

图1 电动汽车智能充电系统

家用交流电源通过滤波器、整流器、PFC功率因数校正电路，进行隔离转换后，对锂电池组进行充电，智能充电器的控制部分负责与电池管理系统BMS进行通讯。整个充电过程由电池管理系统实时监控，电池管理系统会根据电池充电情况通过CAN总线对电动汽车智能充电器发出充电或停充等命令。

2 电动汽车智能充电系统结构设计

2.1 充电器模块

220V的家用交流电，经过滤波、整流之后，并不能直接对锂电池进行充电。由于电动汽车充电的过程会产生谐波，对电网产生污染，为限制电动汽车充电产生的谐波进入电网的总谐波量，采用UCC28070设计一种PFC功率因数校正电路（见图2）。

电池组整个充电模式分恒流和恒压两个阶段进行。充电开始为恒流阶段，由于电池的电动势较低，即使电池的充电电压不高，电池的充电电流也会很大，必须对充电电流加以限制，充电电流保持在限流值内[4]。随着充电的延续，电池电压不断上升，当上升到最高充电电压时，保持恒压充电，进入恒压阶段。

2.2 电池状态采集模块

电池状态信息主要包括电池的电压、电流、温度等，对电池的荷电状态（SOC）进行估算及对电池的充电状态进行监控都离不开这些信息[5]。采用JLD4U2P2型直流电压传感器，实时采集电池两端电压，其输出处理电路如图3所示。采用JLK-7型霍尔电流传感器进行电流测量，电流传感器能将采集到的电流数据转换成0～5V电压信号。温度的测量采用DS18B20温度传感器，其测控范围为-55℃～+125℃。当检测多个电池温度时，DS18B20能串联使用，可同时完成多点温度的同时采集，成本低、结构简单，两个DS18B20串联电路如图4所示。

图2 PFC功率因数校正电路

图3 电压传感器输出处理电路

2.3 电池管理系统中央控制单元

电池管理系统中央控制单元采用Microchip公司开发的PIC18F66K80单片机完成BMS的各项功能。PIC18F66K80单片机具有超低功耗唤醒模式，自带11通道的12位A/D转换器、64KB的片上闪存程序存储器、1 024字节的数据EEPROM，还具有CAN通讯接口、两个增强型的可寻址USART串行接口模块。通过传感器将采集到的电池电压、电流、温度等数据送入PIC18F66K80，经过内部A/D转换处理后，对SOC进行估算，并进行数据处理。

图4 两个DS18B20串联电路

对SOC进行估算主要通过测量电池的电流及积分。然而，这种方法的缺点是时间长导致SOC漂移及缺乏参考点，因而SOC必须定期进行校准[5]。如当充电器确定电池已充满电时，通过重置SOC为100%。对实时估算而言，通过传感器获得实时测量值和初始化的100% SOC，再采用如下公式进行估算：

其中，SOC(t)为实时充电状态，SOCinit为初始充电状态，i(t)为实时放电状态，Cn为电池容量。

BMS发送命令和接收数据均通过CAN总线完成。PIC18F66K80自身带有CAN控制器，不需要外接独立的CAN控制器。选用TJA1040作为外部收发器，通过CAN收发器模块电路（见图5）完成数据的接收和发送。

图5 CAN收发器模块电路

2.4 系统软件工作流程

电动汽车智能充电系统软件工作流程如图6所示。

当交流电源接入充电器时，充电器首先进行自检，电源匹配通过，则硬件电路将输出一个12V的直流辅助电源。软件通过逻辑判断，只有当硬件输出12V的直流电源时，充电器才会通过硬件连接唤醒BMS，然后等待BMS的CAN总线信号，当通过CAN总线通讯网络确定BMS被唤醒时，充电器发送“准备”信号给BMS，充电器此时的状态为“准备”。BMS发送“使能”信号给充电器，充电器此时的状态为“使能”，然后等待BMS发送充电命令和参数，充电器接收到充电命令和相关参数，充电器的内部继电器打开，开始充电。

3 测 试

本文设计的电动汽车智能充电系统，经反复实验与算法验证，已应用于EVCMC3016充电系统中，通过使用Chroma 63204 E-Load充放电负载机进行反复测试，得到电子负载手动测试数据（见表1）；通过对锂电池组进行测试，得到其充电曲线（见图7）。

测试结果表明，电动汽车智能充电系统的输入电压范围为176V/AC～264V/AC，输出电压为250/ DC～390V/DC，最大输出电流可达13A，输出功率达3.3kW，满载效率超94%。通过在高低温实验室循环测试后，充电器在环境温度为-40℃～65℃的情况下均可稳定工作，且具备根据BMS要求进行充电电压、电流的控制功能，以及输入过压、欠压，输出过压、欠压，输入过流、过载、过温等保护功能。

4 结束语

电动汽车智能充电系统采用PFC功率因数校准技术、BMS智能充电算法对充电系统进行优化设计，通过CAN总线通讯网络对充电过程进行控制和管理，精准控制充电。该系统主要应用于电动汽车车载充电器中，对目前许多需要专用充电桩才能完成的充电工作有很好的改善作用。在二次开发中，可建立远程数据控制平台，对充电系统的数据进行控制管理，实现数据库的更新自动下载，上传对电网的监控数据；用户也可通过特定的APP或微信等进行监控和管理充电，随时掌握充电状态，从而形成一个智能充电物联网络。

图6 电动汽车智能充电系统软件工作流程

表1 电子负载手动测试数据

图7 锂电池组充电曲线

[1] 夏正鹏，汪兴兴，倪红军，等.电动汽车电池管理系统研究进展[J].电源技术，2012（7）：1052-1054.

[2] 符晓玲，商云龙，崔纳新.电动汽车电池管理系统研究现状及发展趋势[J].电力电子技术，2011（12）：27-30.

[3] 包敏.电动汽车电池管理系统软件设计[J].制造业自动化， 2010（12）：12-14.

[4] 冯勇，王辉，梁骁.纯电动汽车电池管理系统研究与设计[J].测控技术，2010（9）：54-57.

[5] 韦琳.纯电动汽车锂离子电池管理系统的研究[D].哈尔滨：哈尔滨理工大学电气与电子工程学院，2015.

[责任编辑：吴志荣]

Design of Electric Vehicle Intelligent Charging System

LONG Fen
(School of Technology, Xianning Vocational Technical College, Xianning, 437100, China)

With slow charging speed and inconvenient charging of the electric vehicle battery, the PFC power factor calibration technology, BMS intelligent charging algorithm and CAN bus technology are applied to the design of electric vehicle intelligent charging system. The test results show that the system has the characteristics of high ef f ciency, fexible usage and strong adaptability of the charging environment.

Electric vehicle; Intelligent charging system; PFC; BMS; CAN

U469.72; TM 910.6

A

1671-4326 (2017) 02-0042-04

DO I: 10.13669/j.cnki.33-1276/z.2017.032

2016-12-28

咸宁职业技术学院院级课题（2016B012）

龙 芬（1984—），女，湖南祁东人，咸宁职业技术学院工学院讲师，硕士.