BMS专家林健:国内外电池管理系统核心技术发展现状

2016-05-11 20:04:00来源: 盖世汽车 关键字:BMS  林健  电池管理系统

图为:国家"千人计划"特聘专家、BMS专家 林健

    大家下午好,我演讲的题目是国内外电池管理系统核心技术发展现状。电池管理系统范围较大,所以我们拿重点来讲,我讲的和大家平时在网上看的有点不一样,网上经常排名,中国BMS头十名、头二十名,他们是根据市场的客户排名,我主要是根据技术来讲差异。我大概讲这样一些,讲我们自己做的BMS系统,讲国产的BMS问题在哪里,讲核心技术,以及国内外BMS算法的评估。

    这是我曾经做过的一些系统,第一辆车是福特的翼虎,这是美国的第一辆混合动力车,基本上是丰田的技术。后来我去了通用,主持了雪佛兰沃兰达的BMS系统。我们把这个磷酸铁锂电池算法难关攻克了,用在了Spark上。还有就是凯迪拉克,跟沃兰达差不多。为什么让我主持通用的BMS系统,因为我们在算法上有很大的突破,实现了对电池参数的实时在线估算,也就是说我们能够实时在线估算电池的SOC、SOP和SOH。为什么要实施在线估算,实施在线估算的好处在哪里。第一个,就是能够精确地估算出电池的动态特性。第二个,它有强大的纠错能力。第三个,因为是实时在线估算,所以它的估算精度与老化没有关系。因为我们知道电池老化之后,估算精度一般都有问题,我们实时在线估算,实时估算电池的参数,跟老化没有什么关系。

    这个东西对于中国的电池来说还有另外的好处,就是极大地简化了定标工作,因为中国的电池一致性略差一点,所以你搞列表就有点不靠谱,参数列表都没有什么大的意思,因为你不可能把所有的参数都记住。我又去了美国的三大公司之一克莱斯勒,上面的两辆PHEV不算我做的,但是我去了以后,这两辆车出了很大的问题,我把它的算法改了。下面这一辆是克莱斯勒的第一辆量产的纯电动车,菲亚特500e。下面这是中国正在做的一辆车,汉腾。

    中国的BMS我们经常看到有些什么事故,五洲龙电动大巴起火,原因BMS失效。上海电动公交自燃,通风不够,电池过热。说明什么问题,BMS存在很大的问题, BMS失效,相当于一个人脑死亡,它能不出事故吗,热管理也是,实际上热管理并不是很难,电池过热,这个是不应该发生的事情,不能没有保护。我看到网上写,有的网友说,一过收费站,一加速SOC急剧下降,。有一些南方车主也发现,SOC突然从80%跳到98%,或者100%,充电充不满。还有行驶三个月,EV里程从70公里一下掉到40公里,说明什么问题,第一个,它的电池的状态估算肯定有问题。第二个,均衡肯定出问题了,如果电池没有问题,里程为什么会突然下降,肯定是这一点出问题了。

    所以我们说一个完整的BMS,需要有精确的SOC、SOP和SOH的估算,要有有效的动态均衡控制策略,还需要有容错、纠错机制。BMS的核心技术是电池状态的估算策略。对于估算策略,从控制的角度来说有一个标准,这个标准就是高精度和纠错能力。这就是我总结的一些国内外BMS算法的现状,要看国外的供应商,它的SOC的误差一般在5%到8%左右,我们现在可以做到多少,对于三元锂电池,可以做到小于3%,这是完全可以做到的。并且实际上当年我们在做沃兰达的时候,专门收集了一些工况,原来使得我们的算法有可能出问题,或者是SOC也有可能偏大,我们把工况拿来仿真,确认我们的估算SOC确实在3%以下。

    国产的基本上大于20%,下面我要讲为什么肯定大于20%。国外的算法都是希望能够实时估算SOC,希望能够实时纠错。但是希望是希望,有些可以做出来,有些情况下做不出来。比如说国外的许多供应商,他们都是通过大量的工况实验,把电池的参数列一个表,比方说电阻电容列出来,根据基尔霍夫定律算出来VOC应该等于多少。这个算法问题出在哪里,其实我在克莱斯勒的时候,有一个供应商跟我们说,所有的欧洲工况标准都通过了,我说你这个算法有问题,问题在哪里,当电流一大的时候,你的算法就不工作了。我给了他一个工况,他果然发现不工作了。那个表对于小电流来说工作比较好,对于大电流来说表是有问题的。

    对于旧电池,国外供应商怎么做,因为阻抗变了,所以他们需要做实时在线的评估,这样相当于阻抗,可是总的阻抗变了,你不等于知道了是不是内组变了,也有可能是别的变了。它有一定的纠错能力,可是误差比较大,而且标定的工作量很大,尤其我见过几个供应商的BMS,在零下20度的时候,误差甚至达到了100%,前两年的时候,2014年初北美天气非常寒冷,零下20多度,我们车厂,他们把车子一启动,车子就进入龟速的状态,一查功率,电池是崭新的电池,跟新电池相比小了一半,我们找供应商,你的误差太大了,根本不可容忍。SOH误差也是比较大,一般在10%左右。

    我们现在可以做到什么程度,对于不管是新电池还是旧电池,没有表可以查,都是在线估算算出来的,第二,纠错能力很强,因为是在线的,所以有很强的纠错能力,可以直接计算出Voc来,标定也特别简单,特别适合于一致性不太好的电池。控制策略必须很精确,这是我们做在线实时估算的优势,我们可以把它的内阻、双电层电容、电荷转移电阻、扩散电压、迟滞电压等算出来。这就是我前面讲的,简化了标定工作,标定非常少。老化以后精度不受影响。下面来证明这个事情,这是一个磷酸铁锂的例子。红色是我们估算出来的SOC,绿色是算出来的SOC,蓝线是真正的SOC曲线。我们有意让真正的起点错掉,真正的90%,我们让起点在70%,为什么要这样选法,因为磷酸铁锂这个电池在70%到95%的区间,它的电压只变化两到三个毫伏,可是这是我们2008年做的,那个时候的精度大概有3到4个毫伏的误差。所以要做这个东西,实际上是比较困难的,我们检测精度都不够,我们故意把起点搞错掉,看能不能纠正过来。所以我们看红线,它迅速的能够跳到正确的位置。

    大家看这个地方,变开了一点,SOC误差变大了,大概将近4%的误差。为什么这个地方SOC会变大了,因为磷酸铁锂的电子还有一个特点,在SOC从40%到50%的时候,它的电压只变化一个毫伏,所以我们这个地方误差就开始变大了一点。这是我们一个很好的例子,证明我们纠错能力很强的一个例子。

    为什么我们需要纠错呢,因为我们知道磷酸铁锂有一个电压叫做滞回电压。怎么回事儿呢?一般我们在国内做安时积分的时候,前面需要一个OCV,确定起始的SOC。磷酸铁锂电池有点奇怪,奇怪在哪里,刚才科力远也讲了,他们用的镍氢电池,镍氢电池跟磷酸铁锂电池有一个相似的地方,就是下行的OCV和SOC的曲线,和上行的OCV、SOC曲线两个不重合,中间有一个差值,这个差多少,30毫伏。如果从中间线来看,中间线上面到下面,差15个毫伏。这对于电池来说没有关系,大概差3个百分点。但是对于磷酸铁锂,对于镍氢电池来说,这个是致命的,因为我们刚刚说,SOC在40%到50%的区间,电压只变化一个毫伏,你变化了15个毫伏,误差就大了。而且SOC70%到95%也有这个问题,只变化两三个毫伏,但是你可以变化15个毫伏,这就完全错了。

    第二点,对于磷酸铁锂来说,OCV的起点很难确定,比如SOC是45%的时候,用OCV找起始的SOC,有可能找错了,变化只有一个毫伏,但是检测的精度3到4个毫伏。还有一个更重要的,不仅对于磷酸铁锂电池,对于别的电池也是一样的,安时积分误差大。我们再看这个表,我刚才说了,对于安时积分来说,它的误差可以高达20%,很多人不相信,你要是问国内生产这个BMS的前20名,他们都说我们的误差小于5%,他们用的都是安时积分,下面我们举一个例子来看。

    这是我们在实际测量的一个工况,这个工况我们采样的频率100赫兹,绿颜色的是电流变换,蓝颜色的是安时积分,红颜色的是我们估算出来的SOC。我们通过静置了一个小时,把真正的开路电压找出来,通过找出真正的开路电压,可以找出真正的SOC,这个SOC是多少,52.5%,我们估算的是52.19%,就是我们的误差大概在0.3%的样子。如果是利用安时积分算出来的SOC是34%,两个误差则达到了18%。所以这个例子说明,安时积分的误差可以高达18%,这个是在什么条件下知道的,第一,我们准确知道起点。第二,我们非常精确的知道它的安时容量,当电流比较小的时候,红线和蓝线几乎是重合的,只有当电流突然一下子加大,加大到250多安培的时候,安时积分就偏差了。

    有人就说了,你这个东西只是一个特例,不严谨。实际上只有一个特例就行了,证明你误差可以有这么大,实际上如果安时容量再稍微有一点误差,你的整个的SOC误差就超过20%了。还有人说,我没有见过这么大的SOC误差,也可能是没有见到过,为什么,你如果用安时积分,永远都见不到,因为即使有了误差,你也见不到,因为没有一个参考值。我为什么说没有参考值,当你开车的时候,如果发现了SOC等于34%,你如果按照国标,把电池给我放光,把电全部放光,你就知道真正的SOC等于多少。但是你不能在半路上把电放光,所以它显示什么值,你就必须得相信,所以你永远看不到SOC到底应该是多少。

    对于刚才的工况。我们再改一下如果起点不是90%,把它改成80%,同时我把安时容量缩减20%,目的是什么呢,因为我们知道如果安时容量衰减20%,电池就到寿命了。如果精度仍然保持不变,我们就可以说,我们的精度终身保持不变。大家看这个图,我们估算红线的SOC是51.9%,误差大概是0.6%,和0.3%几乎是一样的,所以用我们的算法SOC精度保持不变,和安时容量基本上没有关系。可是如果用安时积分,那就差的很远了。所以说我们的控制策略有这样几个优势,第一,高精度。第二,很强的纠错能力,与起始的SOC无关,与安时容量无关,在整个电池周期内,精度保持不变。

    为什么我们用这个例子?国标上面写了SOC误差小于10%就可以了,这是行业的标准。这个标准有一个很大的问题,我们看它是怎么给工况的。这是国标给的时间最长的两个工况,一个是80秒,一个是90秒。国标说,你任意选一个工况,连续循环10次,来检查你的SOC,连续循环10次有什么问题,首先我们看曲线全部是笔直的曲线,就是手画的,根本不是实际的工况。第二个最长的90秒,你循环10次是多少秒,900秒,多长时间,15分钟。15分钟SOC变化多少,不到10%,这说明什么问题,假设你电流传感器完全弄错了,测量永远都是零,你的BMS都可以过国标。SOC不变,但是整个变化小于10%,只要你不是太烂,完全不靠谱,你的BMS精度肯定可以通过国标。所以我们说国标给的工况来验证SOC精度,完全没有意义。

    再一个精度验证方法,国标要求要把电量全部放光来验证,这当然是一个方法,但是这个方法没有任何实际意义,因为你在路上不可能把电放光。另外,国标还有一个问题,我们做安时积分,需要用到一个表,这个表就是开路电压和SOC关系的表,可是国标从头到尾没有提到这个关系。我在想,靠这样的国标,怎么样才能提高我们的BMS水平,没有办法提高。生产的车再多,国家给的补贴再多,那也只是低水平的重复。大家现在做BMS做都做不赢,做一个卖一个,根本不需要提高水平,所以我说弯道超车永远都只是一个梦。

    下面我们来看,我们国家做BMS的算法和国外大概差距有多大,从研发方面来讲,GM在2008年有了磷酸铁锂的算法。国内我查了一下资料,大概2009年开始,有很多文章,就开始谈论磷酸铁锂的SOC估算,但是到现在为止没有一个能够实际应用,为什么?第一个,它缺了一项,就是我前面讲的滞回电压,所以它的模型是不够准的,差了一项,差了一个物理量,物理模型有问题。第二个,所有的有关于SOC的文章,都没有讲到一个很重要的东西-纠错,都只是讲精度,没有讲如果我的起点错了,如果我的容量有点误差,如果我的安时容量有点误差,我能不能保持这个精度,没有人谈这个事情。可是这个在我们做汽车方行业,这些都是真实存在的,电流不可能100%准,容量不可能100%准,起点也不可能永远保持准的。遇到这种情况我们怎么办?如果查我们国家大专院校写的文章,就没有人谈这个事情。完全不考虑出错,怎么能上车?

    2009年,GM在沃兰达上面实现了对安时容量实时在线估算,今年我参加了几个活动,有一些很著名的学校和著名的单位提到,我们现在在线估算有困难,要等两年,用大数据估算。其实大数据估算也是一个统计的,对于某一个车来说,对于某一个电池组来说,大数据还是算不出来的。

    我们在2011年的时候,已经成功地将这个算法的运算量减少了10倍,用很便宜的CPU就可以实现整个算法的估算。国内现在看一些文章,说运算量太大,我们现在用不了。2012年的时候,我们成功实现了对整个电池包状态的估算,国内我看了一篇文章,很著名的高校在2013年就提出来了,用开路电压来比较SOC,估算SOC,但是整个磷酸铁锂电池,我们只要看Voc差几个毫伏就可以了,但是我们知道,差一个毫伏可能差10%,差两个可能差20%。所以你光比较Voc不比较SOC,这个里面问题很大,文章里面从头到尾没有一个SOC的图。所以从这里我们可以看出来,实际上国内国外起点都差不了一两年,可是经过了四五年、五六年之后,我们可以发现差距越来越大。

    国内外对于测试的要求,差距也是很大的,像国标,他说我们只要测两个点,一个点选在SOC,高于80%。另外一个点选在SOC小于30%,如果在这两个点SOC的误差小于10%,就算是通过了,在美国我们怎么做的,是找工况,工况一直从100%一直放,放到什么时候,放到电压接触到了你的最低的允许的电压。像一般美国电池最低电压定义在2.7伏,我们一直放,放到2.7伏停下来。那个时候SOC只有1%左右。

    就工况来说,刚才给你们看了两个例子,用手画的线,这个东西实际上根本找不着。可是在美国,美国把所有的工况,有可能出问题的工况全部搜集起来,建立一个数据库,然后对算法进行仿真。像当时沃兰达收集了四五十个工况,这是有可能导致问题的工况,一l有可能使SOC发生偏差的工况,我们全收集起来,大概四五十个。我们都是下午下班之前,让计算机自己连夜进行运算,第二天早上,我们工作的时候,大家都坐在一起来看SOC的误差是多少,都是这样确定的,所以跟国内手画的直线差别很大。

    前面讲的SOC,现在讲SOP和SOH,SOH国内一般都是用查表,比如电压低于3.3伏3.2伏,把电流限制一下,低于多少伏再限制一下,低于3.0伏就断了。老化有两个方法,一个方法就是我前面提到的,想用大数据估算或者安时用量。还有一个方法,建立一个数学模型,这个模型可以说是一个计算公式,当有很多的老化数据的时候,根据这个数据找出老化的系数。这个东西有一个问题,因为这个老化,得到的公式实际上是一个统计数据,不代表一个电池老化过程,就比方说我们说我们中国人的平均寿命,假如说是80岁,但是具体到某一个人,你能活多少岁,正好80岁就没了吗?也不一定,有可能70岁就没了。所以通过大数据得到了一个模型,只是一个统计模型,它不代表某一个个例的实际情况。所以我们说对于某一个电池包来说,这个安时容量如果用模型来估算它的寿命,有很大的问题。我曾经看过一个国外的很著名的厂家他做的4季工况实验,一个人开车上下班,买东西一个实验,连续模拟春夏秋冬四季,大概做了半年多,把电池包做老化了。他做一段时间,把它的参数测验,做一段时间,把参数测一遍,我们做完之后,他把它的电阻给我们看,有的随着电池老化,电阻是往上走的,有的是平的,不变,有的先往下,后往上,还有的是先往上,后往下,什么情况都有,根本没有统计规律。所以如果拿一个统计规律的东西,来确定某一个电池它的特性,这个东西就不靠谱了。

    我们现在可以做到什么程度,这是我们动态估算的例子。最上面的是电流的变化,中间是电压的变化,下面的图就是车子开开停停,停的时间,任意的一个工况,看我们在线估算的能力。这是一个40安时的电池,可以看到开始是40安时,在估算过程中安时容量有一定的抖动,但是最大的是多少,是0.7个安时,最后我们算出来误差是2%。光有这个还不够,因为它只能证明知道安时容量可以估得很准,另外一个实验,假设起始容量我们不知道,可能不是40安时,而是30安时,它慢慢的接近40安时了。为什么没有一步跳到40安时,因为我们限制了它的步长,每次只能跳5%,就是两个安时,跳了几步才可以跳上去,要不然是一步跳上去。从这个实验可以看出来,我们说在线估算是有纠错能力的。

    另外一个,刚才从30安时开始,假设容量还是不知道,它的起始是50安时,我们看它跳几步之后,也跳到40安时了,说明我们从两个方向都具有很强的纠错能力。最后我们要讲一下为什么要估算SOP,我上个月参加一个会议,很多人就在讲,我们需要一级防护、二级防护,要保护电池。但是有可能使车在高速公路上就挂了。很危险。后来我实在有点忍不住,我跟他们说,这些保护都是需要的,但是保护是备而不用的。如果你用了保护,说明你的东西出问题了。我们为什么需要用SOP,有两个作用,第一个限制功率,保护电池。第二个,充分发挥电池的潜力,比方说很多国产的车,BMS为了保护电池,明明电池可以输出50千瓦,你只让它输出40千瓦,是保护了电池,可是牺牲了10千瓦,这10千瓦对于你的动力性能来说就是很重要的。充电也是一样,假如说当你刹车的时候,能量回收的时候,它可以吸收50千瓦的功率,你只让吸收40千瓦的功率,你的效率就要降低,所以精确的SOP也是很重要的。这是一个实例,我们稍微看一下,当时估算的SOC是10%,我们测了三个电压,一个是最大的电压,一个是平均电压,一个是最低电压。车在路上熄火了,我们最低电压是2.7伏。它低于这个电压,我们车立刻就停车了。保护电路工作了。下面看静置之后,均衡性有没有问题,我们看最高和最低电压,对应的SOC误差1.5%,我们说这个电池是均衡的,只不过到了最后它承受不了,有一个电池突然电压掉下去了。这个就是我们计算出来的SOP,我们在这个地方可以看出来,突然加速,它超过了我们设定的线(SOP),所以车停住了。

    下面我们再讲一个修复均衡的例子,这个就是前面我讲的两辆车,一开始不是我做的,我是过去修正它的算法的。因为这两辆车,SOC误差很大,我把算法一改,最后开了一段时间以后,SOC不均衡从45%下降到3%,说明我们的均衡非常有效。由于时间关系,就讲到这里,谢谢大家。

关键字:BMS  林健  电池管理系统

编辑:鲁迪 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/qcdz/article_2016051115531.html
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