电动汽车电池能量管理策略研究

王业斌

（吉林大学汽车学院，长春130022）

主题词：电动汽车 电池管理系统 模糊规则 控制策略

1 前言

目前，可用于电动车市场的电池种类有很多，锂电池由于其能量密度大、质轻、工作温度范围宽、绿色环保等优点成为了电动汽车领域应用最为广泛且可靠的主流电池。但是，锂电池也存在一定的缺陷，其制作成本较高、充电和放电期间强制要求的电子保护系统以及制造过程中的温室气体排放等均是常见的负面因素。

电池管理系统（Battery Management Systems，BMS）主要用于控制电动汽车系统中的能量存储和传输，例如充电和放电控制、电池单元电压监控和平衡、电池电量均衡控制、输入/输出电流和电压监控、温度控制、电池保护、故障诊断和评估等[1]。BMS根据电池属性和电池的充电状态控制电池的充电过程，并根据负载需求和电池系统中的剩余电量控制电池放电。

2 电池管理系统

电池管理系统主要包括以下5项基本功能：电池状态数据采集、电池荷电状态（State Of Charge,SOC）的估算、电池安全保护、电池均衡管理和电池信息管理，其中每一项技术对于电动汽车的安全都至关重要。目前，模糊逻辑控制由于不需要精确的数学模型，同时具有较强的容错能力、鲁棒性强等优点，因此被广泛地应用在电动汽车控制领域。

2.1 基于模糊逻辑控制的电动汽车锂离子电池组的均衡技术

由于制造水平的差异以及车辆的充放电状态导致了电动汽车电池组中各个单体电池之间的电压不同，因此，电池之间的均衡技术对于电池的使用寿命起到了关键作用。常见的均衡技术主要分为两种：被动均衡技术（耗散均衡技术）和主动均衡技术（非耗散均衡技术）。非耗散均衡能够充分进行能量的分配成为了当前主流的电动汽车均衡方案。

吉林大学国家重点实验室的Dr.Ma[2]提出了一种基于模糊逻辑控制（FLC）的非耗散均衡方案，以改善串联锂离子电池的不一致性，并设计了一种双向均衡电路，该电路基于降压-升压电路，并采用功率电感来提供能量。均衡电路如图1所示，它由两个电感器L1和L2，两个电阻R1和R2以及四个二极管组成。均衡过程主要分为三个部分：电池单元2的放电，电池单元1的充电以及电池单元1的消磁。此外，由于电池的均衡技术与电池SOC估计有着密切的关系，因此提出了基于SOC的电池均衡策略，并选择戴维宁等效电路模型以及扩展卡尔曼滤波器（EKF）算法进行SOC估计。结果发现，由于工作电流的大幅波动，EKF的SOC估计值在参考值附近波动，估计误差小于1%，且SOC估计的最终误差接近于零[2]。

图1 双向均衡电路图[2]

由于每个电池组包含许多电池并且电池彼此相互作用，因此难以建立电池组的精确数学模型。因此，提出FLC来实现基于SOC的均衡方案。为了验证该方案的优点，进行了与均值差分算法的比较。仿真结果表明，FLC的最终SOC标准偏差减小了18.5%，均衡时间减少了23%，能效提高了5.54%[2]。与均值差分算法相比，该方案可以在相同的均衡条件下提高电池的不一致性，降低能耗，节省均衡时间。

2.2 并联混合动力汽车能量管理策略的数值研究

Dr.Liu[3]建立了用于并联混合动力电动车辆（HEV）的能量管理策略，该策略基于双输入和单输出的模糊逻辑控制器，并在在NEDC和WLTC驾驶循环下，对车辆的燃油经济性和电池充电状态（SOC）进行了数值研究。

模糊逻辑控制（FLC）由模糊器、推理系统（包括数据库，规则库和模糊逻辑代码）和解模糊器组成，如图2所示。

图2 模糊控制器结构框架[3]

根据理论知识与实践经验建立模糊规则[3]：

（1）当HEV的SOC值在正常范围内时，发动机单独提供驱动力，仅当所需扭矩超过发动机的最大扭矩时，电动机才开始工作以辅助驱动力提供。

（2）当SOC值低时，发动机单独提供驱动力。在确保车辆所需驱动力的前提下，发动机通过驱动发电机来传输多余的能量以对电池充电。

（3）当SOC值高时，电动机辅助发动机一起提供驱动力。

仿真结果表明，与逻辑阈值控制策略相比，采用模糊逻辑控制策略时，NEDC和WLTC驱动周期下的燃料消耗分别降低了13.3%和4.5%[3]。此外，与逻辑门限控制策略相比，模糊逻辑控制策略的SOC变化波动在两个驱动周期内都小得多，这对提高电池放电效率，保持电池运行稳定性有积极作用，并有利于延长电池寿命。

3 新型电动汽车的研究

为了降低汽车污染对于全球气候变暖造成的影响，国际能源机构（IEA）根据大数据推算出到2060年，电动汽车需要占全球汽车市场的86%，才能达到降低污染的目标。然而，目前电动汽车市场受政府政策影响较大，例如财务激励，销售任务和免费车辆充电等。目前，市场上电动汽车选择的动力电池大部分是锂离子电池，但是由于锂电池也存在一些弊端，所以电池技术的发展仍有一条很长的路要走。不仅是电池的发展，包括储能技术以及电化学装置的创新也至关重要。

3.1 新型电动汽车市场的电池和燃料电池

随着工业化的迅速发展，锂电池应该朝着高续驶里程、低成本、高效率的方向改进。因此增加比能量或降低能量存储成本对于电动汽车至关重要，而快速充电、电网兼容性和安全运行对于电池的高效率至关重要。为此，滑铁卢大学的Cano Z P[4]评估了未来可能在商业中应用的各种电池，包括燃料电池的发展潜力。

Cano Z P介绍了除了锂电池之外的其他可用于电动汽车的动力电池特性。如图3所示，燃料电池在电池容量、能量密度、能量储存成本、续航里程、能量效率等面均具有较大优势，且与电网的兼容性较好并能够实现快速充电，因此燃料电池是未来新能源汽车的一个重要发展领域[4]。此外，锂硫电池，锂空气电池、锌空气电池和氢燃料电池也在能量储存方面也存在较大潜力，因而具有较大的发展前景。其中，氢燃料电池更有助于脱碳因而能够更好地降低环境污染[4]。但是由于目前氢燃料电池缺乏氢输送和分配的基础设施，且氢气加气站的成本远高于电动车快速充电站，因而目前氢燃料电池的发展比较缓慢，而氢的高比能量和能量密度也更有助于长距离行驶。因此，氢燃料电池对于未来电动汽车的发展至关重要。

图3 电动汽车电池特性[4]

3.2 氢燃料电池汽车的控制策略分析

伊斯肯德伦科技大学的Yakup Hameş[5]将电池（BAT）和超级电容器（SCAPs）与燃料电池（FC）结合使用，并通过4种控制策略，即峰值电源策略（PPSS）、运行模式控制策略（OMCS）、模糊逻辑控制策略（FLCS）和等效消耗最小化策略（ECMS）对HFCEVs进行控制。

表1是4种控制策略氢消耗量的仿真计算结果，仿真发现制定的控制策略均有类似的结果，相比之下最优的控制策略是ECMS。根据轻型HFCEV中的功率需求，发现在FC的氢消耗和BAT-SCAP等效氢消耗在ECMS条件下最小，且调整参数较简单，能够应用于许多车辆并能将车辆的性能保持在高水平。从计算时间的角度来看，FLCS的计算时间远远高于其他控制策略的计算时间，且与其他3种控制策略相比，FLCS具有相当复杂的结构，且当应用于不同工具时需要对参数进行严格的校对。PPSS使FC保持在功率的最佳工作点，且当车辆需要时能够迅速做出响应，相比之下OMCS可以更好地控制车辆的状态。

表1 4种控制策略氢消耗量仿真计算结果[5]

3.3 一种新的超级电容器充电控制策略

现有的电动汽车的电池类型一般为电化学电池，电池寿命和续驶里程通常受环境温度、工作温度和充电/放电循环状态的影响。因此将电池与超级电容器结合在一起作为电动汽车的能量储存系统，能够弥补电动汽车电池容量小和寿命短的缺点。在这种双储存系统中，能量管理方案在整体系统效率方面起着重要作用。马斯达尔科学技术研究所的网络安全和建模工程师Khaled Alobeidli[6]基于双储存系统提出了一种新的充电控制策略概念。

图4 ANN结构框架[6]

制定的控制策略的目标是：（1）提高整体系统效率；（2）通过降低电池能量耗散量来延长电池寿命。为了实现这些目标，基于以下原则：电池仅支持负载（即不对UC充电）；UC在再生制动/减速期间参与工作；在加速期间UC和电池互相支持。基于目标制定了一个两阶段人工神经网络（ANN）的方法。第一个ANN为电荷维持UC（CD-ANN），根据加速期间的车速，控制UC的功率释放率。通过不同的车辆速度进行离线训练；第二个ANN被称为电荷消耗UC（CDANN），在CS-ANN的基础上进行增强。这样做是为了考虑电池的SOC，因此，CD-ANN控制UC的整体耗尽率，使得电池和UC大致以相似的速率耗尽。因此，所提出的方法能够更好地利用电池和UC的电量，并可以实现效率的同时增强。图4显示了所提出的双级ANN结构。

在三个不同的驾驶循环（即J1015，India Urban和UDDS）下评估所提出方案的性能。此外，分析了两种额外的控制方案即基于模糊规则的方法以及仅用于电池的基本情况，并与所提出的方法进行比较。通过实验发现，所提出的方法减少了系统中的总能量损失以及单体20%的电池能量。能量储存系统能量损失的减少增强了整个系统的能量效率，当EV用于完全电池放电时，电池工作可温度降低8%[6]。基于这些改进，所提出的方法将延长电池寿命。

3.4 适用于通路（Through-the-road，TtR）混合动力汽车的能量管理策略

马来西亚砂拉越大学的Sabri M F M[7]以通路混合动力汽车为研究对象，基于模糊逻辑控制制定能量管理策略，以改善其燃油经济性。

TtR HEV是并联式HEV，但在动力系的机械路径和电气路径之间没有机械扭矩耦合装置。为了弥补传动扭矩耦合机制的缺失，两个动力系统之间的连接是运动时通过与路面的接触在外部建立的，因此称为“通路”。与任何其他种类混合动力汽车相比，这种没有复杂的扭矩耦合装置为HEV实施提供了更简单和价格更低的优势。能量管理策略（EMS）通常分为离线型和在线型两种，主要区别在于计算的复杂程度。其中，离线型的复杂度较高，一般用于车辆性能的基准测试。相比于离线型，在线型EMS可以根据实际工况下的复杂程度自行计算，优先从计算较小的复杂度开始到较大的复杂度。该项研究中基于模糊逻辑控制制定的EMS属于在线型中的一种。EMS的工作模式划分十分重要，具体的划分如下[7]：

（1）内燃机（ICE）单独为负载供电

（2）电机（EM）单独向负载供电

（3）ICE和EM都为负载供电

（4）能量存储系统（ESS）从负载中重新获得电力

（5）ESS从ICE获得电力

（6）ESS从ICE和负载获得电力

（7）ICE为负载和ESS提供电力

（8）ICE为EM提供动力，EM为负载提供动力

（9）ICE向负载供电，并且负载为ESS提供动力。

图5 TtR HEV能量流动框架[7]

TtR HEV的能量流动如图5所示。此外还基于Simulink建立了车辆的模型包括：整车模型、电池模型及基于模糊规则的EMS控制器。仿真结果发现，与普通的EMS的参考模型相比，所提出的控制策略在标准驾驶循环中表现良好，并且燃料消耗改善了62%，在高平均速度驾驶循环中，燃油消耗改善了19.8%[7]。

4 电动汽车的锂离子电池组的能量和环境评估

为了降低汽车对于环境的污染，各大汽车厂商加大了对于电动汽车的发展，由此引发的电动汽车的环境评估也变得至关重要。巴勒莫大学的Cusenza M A

[8]主要介绍了一种用于插电式混合动力电动汽车的锂电池的环境评估,该项工作主要从5个方面展开研究：

（1）在锂电池上提供生命周期清单（LCI）数据

（2）估计电池组的潜在生命周期的环境影响，并评估每个生命周期阶段的贡献度

（3）估算所检查的电池技术的钴含量

（4）评估电池EoL测试对二次原材料生产的潜在环境影响和益处

（5）研究假设条件如何影响评估

其中，生命周期评估（LCA）是科学界广泛采用的标准化方法（ISO 14040），从这个角度可以评估产品和服务对环境的影响，图6介绍了LCA的流程。

图6 LCA流程框架[8]

评估结果比较侧重于对全球变暖潜力的影响，因为这是在所有评估研究中仅有的影响类别，此外，还可以使用相同的影响评估方法（IPCC，2007）进行估算。

经过研究发现，电池生产是对生命周期影响做出最大贡献的阶段。电池组装工艺是造成主要影响的原因。在所检查的文献中，电池组装电量变化很大。然而，对该参数进行灵敏度分析，参照在文献中可获得的最低值，电池生产仍然是对生命周期影响最大的阶段。根据累积能源需求，全球变暖趋势和臭氧消耗潜在影响类别。虽然通过使用来自电池制造商的原始数据能够提高评估的可靠性，但所获得的结果仍然一致。使用阶段占整个生命周期影响的约20%，对于某些影响类别，电池效率导致的电力损失影响可能比电池运输产生的影响高30%[8]。该结果证实电池效率是电池使用阶段的非常重要的参数。由于电池质量增加对运行阶段的影响通常很低。此外，灵敏度分析表明，电池生产是最差、使用阶段配置中影响最大的阶段（电池效率为90%；称重能量关系为50%）[8]。

5 结束语

电动汽车电池管理系统的发展为安全使用动力电池、延长动力电池使用寿命提供了可能，尽管目前的电池管理系统还不够完善，但是很多团队均在电动汽车市场投入了大量的研发力量，除了要不断完善电动汽车的控制策略之外，对于电动汽车的各项性能的评估也十分重要。总之，电动汽车的发展仍有一条很长的路要走。