电动汽车产业化BMS关键技术现状及发展趋势

于如兴 杨晓华 张桂华 韩强 刘婷 卢凯

摘 要：我国的BMS产业随着新能源汽车的快速发展取得了一定成果，文章概述了电池管理系统（BMS）产业发展情况，详细介绍了电池状态估算、充放电管理及热管理关键技术现状。最后，展望了BMS未来的发展趋势。

关键词：电动汽车;BMS;关键技术;发展

中图分类号：U463.63  文献标识码：A  文章编号：1671-7988（2020）20-17-03

Abstract： China's BMS industry has achieved some results with the rapid development of new energy vehicles， this paper summarizes the development of battery management system （BMS） industry， battery status estimation， Charge and discharge management and Battery thermal management technology were introduced in detail. Finally， the future development trend of BMS is prospected.

Keywords： Electric Vehicle; BMS; Key Technology; Development

CLC NO.： U463.63  Document Code： A  Article ID： 1671-7988（2020）20-17-03

前言

近年来，在我国新能源汽车政策的激励下，在各车企加大研发投入、积极转型的行业背景下，新能源汽车产业得到了快速的发展，从2012年的“全国示范电动车1万辆”，到2019年的全年销售新能源汽车120万辆，增长速度全球第一。电动汽车成本占比最大的部件当属动力电池系统，而动力电池系统的核心技术则是BMS[1]，BMS（电池管理系统）作为电控系统中的重要部分，肩负着信息采集、参数估算、电池均衡及充电管理等功能。

BMS技术随着新能源汽车的发展也有了较大提升，且前沿技术及理论也取得了诸多成果，但产业化的BMS在电池安全、参数估算及电池均衡等方面还存在诸多不足，需要进一步提升。

1 产业化BMS发展概况

1.1 BMS产业区域及主体分布

我国目前涉及BMS产业的企业有近百家，市场竞争激烈，但技术领先的只有数家，且技术优势明显，BMS企业主要分布在广东及长江三角洲一带，占比约60%;与此同时，BMS生产主体主要分为动力电池企业、整车企业及第三方企业三大部分，如图1所示在数量上动力电池企業及第三方企业BMS市场占比最大，实力较强的整车企业才会涉足BMS产业。优质BMS主要集中在少数动力电池企业中，如CATL、比亚迪、惠州亿能、微宏，它们的差距主要体现在可靠性、数据估算、失效保护等方面[3]。

1.2 BMS产业规模

BMS产业下游一般包括消费电子、动力电池及储能三大领域，2016年以前消费电子产业持续增长，消费类BMS占比最高;但在新能源汽车产量及对动力电池“安全+高能”的要求下，高效能的动力电池BMS愈发受到重视，其在动力电池中的成本占比也将进一步提高，这将使得2020年我国动力电池BMS市场规模可达200亿元，复合增长率27%，2025年更可望突破500亿元的规模，如图2所示。

1.3 BMS技术架构

早在2004年，我国便有企业开始了BMS的研发生产，第一代产品普遍采用分立元器件形式，集成度较低，使用量少;最成功的的当属第二代BMS，采用集成IC+CAN通讯的方式，其信息传递量大、可靠性好，成为目前装车量最多的架构;但随着降成本的需要，2018年以来，越来越多的企业开始切换第三代产品，即集成IC+菊花链通讯，有效地降低了成本，成为当下BMS的主流架构[4]。

2 BMS关键技术现状

2.1 电池状态估算

2.1.1 SOC估算

电池剩余电量SOC估算是BMS最重要和最有难度的，电动车使用过程中的非线性变化使得估算更加困难。通过多年的技术发展，电池参数采集及算法都有了一定提升，当前电压采集精度可达±3-5mV，采样周期20-50ms;电流精度可达±0.5%，采样频率可达100-1000次/秒，电流与电压的高度同步采样为高精度的电池估算提供了先决条件。

电池SOC常见的估算方法有开路电压法、内阻法和安时积分法。开路电压法简单易行、精度较高，但易受电流影响，磷酸铁锂电池不宜单方面使用;安时积分法计算简单，但电流积分容易产生累积误差;电池内阻法在放电末期具有较高精度和适应性，但内阻与SOC关系较为复杂，影响因素多，不宜单独使用。因此，国内主流传统计算方法一般采用安时积分与开路电压相结合的方法。

近几年，SOC新型算法主要有神经网络法、卡尔曼滤波法等，神经网络法适应性较好，适合各类电池，但需要较多的样本数据进行自学习训练，运算量大，需要强大的芯片做支撑;卡尔曼滤波法计算精度高，可获得实时估算误差，但二阶以上模型运算量大。新型算法应用后，采用传统估算与新型估算相结合的方法可使SOC估算更准确，如传统估算法+卡尔曼滤波法计算精度更高，安时积分法+卡尔曼滤波法可以解决偏差矫正难题。

2.1.2 SOH估算

SOH可以表述为电池健康状态，即电池可放出的容量与电池出厂初始容量的比值，反映了当前的性能与正常设计指标的偏离程度，当前各BMS厂家均推出了自己的SOH估算功能，但做的较好的也只有10%左右的精度[5]。

SOH的计算方法主要有两大类，第一是以实验测量的方法进行计算，但不适用于整车使用;第二是以不同算法为基础建立自适应模型进行估算，这种方法更适合在整车推广使用。常用的算法主要有遗传算法、模糊逻辑系统、扩展卡尔曼滤波法，因技术发展迟滞，目前仅处于研发推广阶段。

2.2 电池充放电管理

电池管理系统的管理依据源于电池化学特性，将电池电化学特性参数转化为BMS能够识别的电学外特性，作为电池管理的依据。动力电池最不稳定的状态就是放电和充电状态，电动车近一半的着火事故都发生在车辆充电过程中，现阶段的电池充放电管理技术越发深入细化，如比亚迪立足电芯、模组、PACK及系统四大维度的控制管理模式可以较好实现细化管理，实现更安全更有效的充电管理，当前技术发展也是朝着智能化、安全化、精细化的方向发展。

2.3 电池热管理技术

锂电池的性能受温度的影响较大，过高的温度会影响电池晶格结构稳定性，缩短电池使用寿命，过低的环境温度会降低电芯材料的活性，降低了电池的可用容量及效率，因此，电池热管理包含了电池的散热和加热两大功能。

电池散热一般采用自然冷却、风冷或液冷的方式进行，如表1所示，前期出于成本及技术的限制，动力电池一般采用自然冷却和风冷的方式，但随着市场电池衰减问题的爆发以及液冷技术的发展，目前绝大多数的动力电池采用液冷的方式，这在较大程度上能有效提高电池的使用寿命及性能[6，7]。

动力电池制冷一般采用冷却系统与整车空调高度集成的方式，再通过智能控制系统适时分配制冷剂，既实现了电池和乘客区的制冷需求，也满足了整车节能的需要。动力电池加热则多采用PTC或加热膜的方式直接给电芯加热，加热效率可达0.5℃/min，相对于液冷加热来说效率更高、更节能。对于ACB、高频脉冲等新型加热方式来说，效率虽高，但技术尚待研究。

3 BMS发展趋势

相对于燃油车的ECU及整车控制器，BMS的技术还不完善，虽然BMS已经从单纯的监控系统转变成了管理系统，但在参数采集、参数估算以及安全控制方面仍需继续提升，除此之外，未来的BMS还会朝着如下的技术方向发展：

（1）未来的时代属于大数据，未来的BMS更是可以基于大数据进行多方位的数据监控与对比，来提升自身的状态参数评估能力，电池安全管理能力及热管理能力。

（2）随着多核高性能处理器硬件的普及，未来的BMS可以采用更为复杂的模型进行整體提升，能够完成复杂的底层驱动及超高计算量的上层运算，实现超级BMS技术。

（3）有了强大的硬件和算法的支撑，外加云数据和深度自学习功能，使人工智能BMS成为现实，不仅能提高电池系统整体安全性，还可以减少智能化零部件的开发周期和资金。

（4）出于成本和技术的考虑，目前电池均衡多数采用被动式均衡，但未来还是朝着主动式均衡的技术路线发展。

参考文献

[1] 何忠霖.纯电动汽车锂离子电池管理系统关键技术现状分析.汽车零部件[J].2019：71-76.

[2] 朱刚.电动汽车电池管理系统（BMS）现状分析. 通信电源技术[J].2016：156-157.

[3] 杨文荣.基于菊花链结构电池管理芯片的级联通讯.电子测量技术[J].2012：90-94.

[4] 梁荣荣.基于产业化电动车电池SOH估算方法研究.汽车实用技术[J].2018：17+36.

[5] 张松林.动力电池低温特性对电动汽车性能影响分析.机电工程技术[J].2020：59-60+128.

[6] 朱晓庆.锂离子动力电池热失控与安全管理研究综述.机械工程学报[J].2020：91-118.