基于荷电状态的锂离子电池主动均衡控制系统的研究与实现

基于荷电状态的锂离子电池主动均衡控制系统的研究与实现于跃;林聪;张恒
【摘要】为了解决动力电池组能量不均衡的问题,本文设计了锂离子电池主动均衡控制系统.系统由主控芯片TMS320F28335、检测电路、DC/DC电路、均衡电路、驱动电路等组成.系统利用无迹卡尔曼滤波算法实时估算锂离子电池组的荷电状态,
设计基于电池特性的储能电感式均衡电路,以模糊-PI控制算法调制PWM信号以实现电池组能量的主动均衡.搭建均衡控制系统的硬件实验平台,实验结果达到了预期
目标.
【期刊名称】《电气技术》
【年(卷),期】2019(020)008
【总页数】6页(P18-22,27)
【关键词】锂离子电池组;无迹卡尔曼滤波;模糊-PI控制;主动均衡
【作者】于跃;林聪;张恒
【作者单位】广东海洋大学电子与信息工程学院,广东湛江 524088;广东海洋大学
电子与信息工程学院,广东湛江 524088;广东海洋大学电子与信息工程学院,广东湛江 524088
【正文语种】中文
为了保障足够的输出电压和输出功率，动力电池组通常由很多节单体电池串、并联组成。

由于现今制造工艺的限制，各单体电池的相关参数存在很大差异，且随着电池组使用次数的增加，这种差异更加突出，直接导致各单体电池间容量的不一致，
使得工作中容量较大的单体电池欠充欠放，容量较小的单体电池过充过放，造成能量浪费，加速电池组老化，缩短电池组寿命，甚至引发爆炸等安全事故[1]。

利用
均衡控制技术使电池组内各单节电池荷电状态（state of charge, SOC）趋于一致，可以提高动力电池组的能量利用率，减小电池组使用耗损，保障整个用电设备的运行安全。

目前，对电池组均衡控制的研究很多，也各有优劣。

文献[2]中采用能量耗散的方
式实现均衡。

这种方式优点是控制简单，而缺点是能量消耗和热管理的问题。

文献[3-4]中以开关元件和储能电容实现能量的转移。

这种方式优点是构造简单、控制
策略容易，缺点在于均衡判据不准确，均衡精度低和均衡效率低。

文献[5-7]中以
电感为储能元件实现电池组内能量的转移。

该电路优点是扩展性高，缺点是均衡控制策略复杂，能量流动范围小，均衡控制效率低。

文献[8-9]中通过变压器的互感
原理实现能量的转换。

这种方式的优点是充电和均衡同时进行，控制简单，缺点是变压器均衡能量损耗较大，能量利用率较低，占用空间较大。

文献[10]中通过电池管理芯片进行能量的均衡，这种方式的优点是系统稳定性较好，集成度较高，缺点是管理策略单一，能量利用率有限。

综上，本文设计了一个基于SOC的锂离子电池主动均衡控制系统，该系统由主控电路、检测电路、DC/DC电路、均衡电路、驱动电路等组成，用无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter, UKF）算法实时估算的锂离子电池组的SOC作为均
衡判据，用模糊- PI算法调制PWM信号以调制均衡电流，实现电池组能量的主动均衡。

并搭建了由四节磷酸铁锂电池串联的主动均衡控制系统的实验样机进行效果验证。

锂离子电池主动均衡控制系统的硬件主要由主控电路、DC/DC电路、检测电路、驱动电路和均衡电路组成。

系统总体结构如图1所示。

在图1中，主控电路的处理器选用的TI公司生产的TMS320F28335型DSP运算
器，该器件精度高，成本低，功耗小，性能高，尤其是具有浮点型处理单元，对于快速编写UKF算法有很大优势。

检测环节包括电压、电流信号的检测。

系统里面的电源供电均由串联电池组端电压经过DC/DC模块输出，为DSP、隔离DC/DC、检测芯片等供电。

系统无需外接电源，因而均衡控制装置可以应用于移动状态下的电动汽车锂离子电池组。

为了提高能量利用率和均衡控制效率，课题选用了改进的储能电感式均衡电路[11-12]，如图2所示。

在图2中，电池组为4节磷酸铁锂电池串联，每个能量流通回路由一个序号为奇数的MOSFET、一个序号为偶数的MOSFET和一个储能电感组成，电感用于暂存能量，控制MOSFET的开关状态即可控制均衡电流的方向和大小，在每个MOSFET回路上串联一个二极管以避免能量逆流和电池短路，保障电池组内能量的传递秩序。

该电路在能量流通回路上能量损耗小，由MOSFET决定能量传递方向，不受单体电池端电压大小的限制，且能实现电池组内任意两节电池间能量的传递，避免多余充放电造成的能量浪费，均衡能量利用率较高。

均衡电路具体器件选型如下：
1）电感选型
电感储存能量公式有
式中：I为流经电感的电流；L为电感的额定容量；w为电感存储的能量。

由式（1）可知，在电流一定的情况下，电感存储能量的多少与电感量L大小成正比。

综合考虑实际工作情况下MOSFET的开关频率和电感成本后，课题选用100mH，额定电流为10A的储能电感。

2）功率开关管MOSFET选型
在均衡控制回路中，电感中电流周期性上升下降，为了保证电感的安全使用，MOSFET需要承受最大的反向电压为电池组的电压14.6V，在考虑到尖峰电流和
裕度的情况下，课题选用的功率开关管MOSFET为：AOD2610。

其耐压值
VDS=60V，内阻RDS=10.7mW，最大允许电流ID=46A，满足课题设计的充电
均衡控制系统要求。

3）肖特基二极管选型
因为在均衡电路中，MOSFET与二极管一同构成电池能量转移回路，MOSFET高频率的通断要求二级管也具备一定的通断频率，能够实现快速通断。

且在均衡放电回路中，储能电感将存储的能量进行转移，由于MOSFET在导通情况下的阻抗非
常小，所以大部分的能量损耗在二极管上，因此二极管正向导通时的电阻越小，则整个回路中损耗的能量越少，节约的能源越多。

因此课题选用通断速度快、正向导通压降低的肖特基二极管作为均衡电路二极管。

课题设计的4节电池串联工作的充电均衡电路，肖特基二极管必须满足耐压值＞14.6V，最大允许正向电流值＞5A。

考虑一定裕度，选用肖特基二极管为：SK106。

其耐压值VRRM=60V，正向允许电流最大值IF(AV)=10A，反向允许电流最大值IFSM=250A。

综上所述课题设计的电感式均衡电路器件选型见表1。

为了避免均衡电路上的信号对主控制器产生冲突，在主控制器的PWM信号和均
衡电路的开关元件间添加隔离驱动电路，由于实验用PWM的频率大于50kHz，
选用高速光耦芯片6N137实现隔离驱动。

由于主控制器和均衡控制系统不共地，因此二者之间必须进行光耦隔离以避免均衡回路中电流冲击主控芯片。

驱动电路如图3所示。

在图3中，通过B1205S型隔离DC/DC为高速光耦芯片6N137供电，为了避免上电瞬间光耦隔离输出为高电平导致MOSFET全部导通，损伤均衡电路，6N137选用了反向工作模式，光耦输出的信号再经反向器74HC04反向后输入MOSFET 的驱动端。

均衡对象即均衡控制的变量，是电池的特征参数之一。

选取合适的均衡对象是均衡系统取得良好均衡效果的前提。

均衡系统通过均衡电路控制均衡对象使其达到一致，从而实现电池组能量的均衡。

锂离子电池可直接或间接观测的外特性参数有：开路电压、工作电压[13]、SOC、内阻和最大可用容量等。

在目前研究理论中，SOC
是最接近电池能量的参数，因此课题中选用SOC作为均衡对象。

结合实验用磷酸铁锂电池的充放电数据建立Thevenin模型，设计UKF算法[14]
以估算锂离子电池组的SOC，实现更为精确、高效的控制。

UKF算法是利用检测
得到的电压、电流信号进行迭代，输出收敛于真实值的SOC估值。

UKF算法包括系统初始化、产生Sigma点、确定加权系数、时间更新和测量更新五个步骤，估
算过程中不断对SOC估算误差进行修正，使得估算值逐渐收敛于真实值。

估算流程如图4所示。

用目前估算精度较高的拓展卡尔曼滤波（excented Kalman filter, EKF）算法和UKF算法设计对比试验，从接近满电开始进行5A恒流放电，实验温度为室温，以安时积分法为参考数据，得到的数据如图5所示，误差如图6所示。

从图5和图6的结果可以看出，目前UKF估算运行过程中锂离子电池SOC误差
小于4%，估算精度高于EKF估算方法，可以有效提高系统的均衡控制精度。

系统的控制策略主要由信号检测、SOC估算算法和均衡控制程序组成。

信号检测包括电压和电流信号的检测，在一个主循环里，循环检测4个电池的端
电压并读取电压，测量充放电回路的串联电流并读取电流，将测得的电压、电流值代入SOC估算算法。

SOC估算是利用检测得到的电压、电流信号，代入UKF算法进行迭代，输出SOC的估计值，其中合适初值的选取可以缩小算法估算初期的偏差量，加快估算
值趋近于真实值的速度。

开路电压法在静置状态下估算锂电池SOC精度较高，因此本文采用此方法来确定初值。

均衡控制主要是对均衡电流进行调控。

理论及实验可以证明，当均衡电流逐渐增大时，消耗在电路上的能量增加，均衡效率降低；而均衡电流减小时，均衡速率又达不到要求。

因此，对动力磷酸铁锂电池组均衡充放电而言，均衡电流的控制是至关重要的。

文中采用模糊-PI算法实现锂电池均衡电流的调控。

整个控制策略如图7
所示。

在图7中，上电初始SOC的最大值、最小值、平均值由系统初始SOC求得，而
系统初始SOC由开路电压对应得出，在起动ADC时，调用信号检测中断子程序，SOC估算时调用SOC估算子程序，更新均衡方式时调用均衡控制子程序。

CPU
采样间隔为1s，实际采样时，为了减小外部杂波对信号检测的干扰，采用多次测
量求平均值的方式来提高检测精度。

将串联锂离子电池组、主控模块、隔离模块、驱动模块和主动均衡模块联合起来，构建主动均衡控制系统。

结合SOC估算误差和电池性能参数，设置允许的最大SOC差值为2%，若电池单体数量增多，可增大允许的SOC差值以避免频繁开起均衡主电路造成的能量损耗。

实验所用电池为额定容量10Ah，额定电压3.2V的磷酸铁锂方形电池。

将四节电
池放电至不均衡状态，通过CCS软件观察4节电池的初始SOC分别为61.9%、64.1%、67.2%和62.9%。

按照控制策略，此时的SOC均值为64.0%，3号电池
的SOC与电池组平均SOC值大于2%，开起均衡系统，电池组内能量最高的3号电池向能量最低的1号电池转移。

记录CCS刷新显示的数据，取时间间隔为
1min，绘制曲线如图8所示，将得到的数据记录成表，见表2。

从图8中可以看出，当开起均衡过程，SOC最高的单体电池中能量会向SOC最低的单体电池转移，而另外2节单体电池中能量基本不变，避免频繁充放电造成的
能量消耗。

从表2可以看出，在此次均衡工作中3号电池释放的能量为10Ah×(67.2%-
65.9%)=0.13Ah，均衡结束后1号电池吸收的能量为10Ah×(62.8% -61.9%)= 0.09Ah，所以此次实验均衡效率为0.09/0.13=69.2%，能量利用率较高。

针对锂离子电池组能量不均衡问题，本文设计了一种主动均衡控制系统，实现了电压、电流的检测，UKF算法估算各节锂离子电池的SOC及电池组的均衡控制。

该系统以SOC为均衡判据，当任一节电池间SOC与电池组平均SOC差值大于2%时开起均衡控制。

通过搭建由4节磷酸铁锂电池串联的电池组主动均衡控制系统的硬件平台测试了系统的均衡效果，能量回收率达到69.2%。

由于电感储能回路上不能断流，该系统的稳定性尚需进一步优化。

于跃（1991-），女，吉林省通化市梅河口市人，硕士研究生，助教，主要研究方向为电力电子技术、新能源储能技术、智能控制技术。

广东海洋大学“创新强校工程”项目（Q14580）
大学生创新创业训练计划项目（CXXL2018188，CXXL2018106）
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