电动汽车电池荷电状态估计及均衡技术分析_钟彦雄.pdf

110 AUTO TIMENEW ENERGY AUTOMOBILE|新能源汽车电动汽车电池荷电状态估计及均衡技术分析1引言随着市场内对电动汽车动力以及持续性能要求的不断提升，电动汽车电池荷电状态估计与电池组均衡技术设计成为国内外学者尤其关注的热点话题。Hannan M A，Lipu M，Hussain A（2017）在研究中对传统电动机械电池荷电状态所使用的具体方法进行综述总结，总计提出四类具体方法，分别为安时积分运算法、开路电压估计法、数据驱动观察法、以及基于模型的实践模拟法1。Wang Y，Tian J，Sun Z（2020）在模型模拟实践法的研究中走得更远，结合自身实践成果将基于模型的实践模拟法在反复大量的电动汽车荷电状态预估试验中参照等效电路回路模型锂离子状态，将该方法细分为状态观测设备办法以及滤波图像参考办法2。刘轶鑫，张頔，李雪（2019）于研究中提出使用状态观测设备所进行的模型模拟实验具有在一定程度上起到抵御模型形变和抗击外界实验干扰的效果，但整体设备搭建所耗时较多，为具体试验的高效率开展埋下相当的难度困境，同时其在收敛专项指标测定中所需要的计算流程也相对更加复杂，无法适应新时期的在线数据云端互动与更新的要求3。同时李占英，时应虎，张海传（2019）在研究中则承认了滤波方案使用的优越性，并在具体实验中分别探究了不同材质滤波对于电池荷电状态评估准确性的影响，其所涉及的滤波类型囊括扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、容积卡尔曼滤波以及粒子滤波四类4。Rui X，Li L，Tian J（2018）从电池电源工作的规律性出发，使用目标电源运行期间的电压充当衡量电池内部离散效果表现的参照对象，搭建了一类以小型变压器为设备依托的人工均衡状态电力，于常规副边结构处使用 BMS 控制器进行点阵电路闭路与开路控制，达成电能于电池组内部及旁路电池组之间的均衡互换环境，同时借助试验设计证明了该系统于电动车电源电池静置、放电以及充电期间的良好均衡性能表现5。Han X，Ouyang M，Lu L，Li J（2014）将电池均衡性表现放置于电感之上，并在实际模型搭建中令该项数值充当电能均衡转换所依托的中介转换装置，从电路拓扑结构入手开展了一系列研究，研究证明上述拓扑结构于电池组内展现出了极强的均衡性能，对于放电电流较强的动力能源电池具有较高的效能潜力，在此类均衡技术的应用下整体电路还可以表现出较高的延展能力，可以在错综负载的断通路点阵环境下完成双向电能均衡的目标任务6。刘红锐（2014）在试验中打造了一类以LC 震荡型全新材质电路为基础的电动车蓄电钟彦雄云南机电职业技术学院云南省昆明市650203摘 要：随着生态文明建设工程的现代化推进，低碳产业中的电动力汽车于近年来得到了突飞猛进的发展，其中于电池荷电状态估计以及电池组均衡技术为代表的能源管理技术是电动汽车生产的核心技术工艺。本文从前人学者研究成就出发，明确电动汽车电池技术研究的重大意义，同时分别进行以参数离线辨识及 EKF 算法为基础的电池荷电估计以及电动汽车电池均衡控制策略研究的细节阐述，旨在为我国电动汽车产业以及城市低碳建设事业提供技术理论支撑与研究参考。关键词：电动汽车电池荷点状态估计均衡技术Estimation of Electric Vehicle Battery State of Charge and Analysis of Balancing TechnologyZhong YanxiongAbstract：With the modernization of ecological civilization construction projects,electric vehicles in low-carbon industry have developed by leaps and bounds in recent years,among which energy management technology represented by battery state of charge estimation and battery pack balancing technology is the core technical process of electric vehicle production.Starting from the research achievements of previous scholars,this paper clarifies the great significance of electric vehicle battery technology research,and at the same time elaborates on battery charge estimation based on parameter offline identification and EKF algorithm and the detailed elaboration of electric vehicle battery balance control strategy,aiming to provide technical theoretical support and research reference for Chinas electric vehicle industry and urban low-carbon construction.Key words：electric vehicles,battery load state estimation,balancing technologyAUTO TIME 111 NEW ENERGY AUTOMOBILE|新能源汽车 时代汽车电池串联均衡结构，而后从电池外电压以及荷电状态数值出发依次搭建了可行性较强的电池组均衡管理方案，并最终借助 BMS 试验证明了其上述两项研究的实效性发挥7。董燕（2014）在试验中尤其关注均衡控制算法的设计，以此利用非线性 PID 现代管控运算机制、粗略型控制运算机制以及以动态设计为基础的能量转化途径改良算法达成针对电动车电池组的有效均衡性控制8。2电动汽车电池技术研究意义电动汽车使用电能作为机械驱动能源，考虑到汽车驾驶所需要的操作空间及续航能力要求，当下电动汽车内部电能主要以蓄电池的形式存储于车辆机械核心之中。为了保证汽车驱动的动能强劲，新能源汽车在实际电能技术使用中与动能中心区域采用动力电池串联安装，用以谋求电池供能时的最佳放电效果和驾驶过程中的最优安全保障，系统内针对供能电池所搭载的状态监控与异常管理系统名为 Battery Management System，以下简称 BMS。此类管理程序存在的意义就在于为技术人员提供精准的电池运转数据参考，可以在实际技术研发与现实机械维修工作中用以预估电池功能期间的种种参数状态，平衡串联电池组之间的差异化性能表现，有效提升电力驱动型机动车的架势寿命以及性能表现，同时也是车辆内部核心控制程序在运行期间评估能量供给程序的重要参考。作为指示电池剩余电量和均衡电池组动能转化的关键技术，电池荷电状态估计及均衡策略研究对于电动汽车的未来发展具有极强的实践意义和研究价值。3以参数离线辨识及 DEKF 算法为基础的电池荷电估计一般来讲，将某个带方向的状态量加入因果系统内部，该状态量的可测量性便会有所下降，在实际数量表现上可以显示出历史数据输入对于整体系统的影响，此时使用电池荷电状态数值充当状态量。本次研究借助卡尔曼滤波理论基础，在动态试验程序内部对串联电池组内部的个体电池进行观测，所输入的数值类别囊括电流以及做功放热期间的一端电压数值。从细节上来谈，本次研究所使用的算法逻辑如上图 1 所示，在输入数量 u（k）被带入到测量体系模型与状态控制算法之中后，由技术人员以此记录此时的状态预测数值 x（k|k-1）以 及 测 算 数 值 y（k），借 由 x（k|k-1）以及 y（k）实现对整体模型内承担权值效用的卡尔曼增益数值 kg（k）进行计算，而后充分激发模型内 x（k|k）、y（k）以及卡尔曼增益数值 kg（k）的效用，用以达成状态预测数值 x（k|k-1）的实时更新，最大程度上达成一种电池荷电估计数值的实效性。参照学术界先进控制原理，设需要被估计的电池荷点系统内容的状态方程式与监测方程式的离散数值表现如下：x（k+1）=A（k）x（k）+B（k）u（k）+w（k）y（k）=C（k）x（k）+D（k）u（k）+v（k）上述方程中w（k）代表鼓励性合理噪点；v（k）与w（k）则代表关联性较弱的观测噪点，上述两项数值的协方差运算公式如下所示：E w（k）w（k）T=QwE v（k）v（k）T=QvE w（k）v（k）T=0针对上述离散方程式，借助卡尔曼滤波逻辑完成最佳预估，其在实际运算过程中遵循以下流程：（1）假定当下时刻正处于 K，则当下时刻的状态表现则为 x（k），参照以往时刻的荷点情况以及规律性系统算术模型可以预估当下电荷状态的估计数值，且具体预估数值遵循以下公式：x（k|k-1）=A（k-1）x（k|k-1）+B（k-1）u（k-1）（2）待预测数值 x（k|k-1）的协方差运算遵循以下公式：p（k|k-1）=A（k-1）p（k-1|k-1）A（k-1）T+Qw上述式中，p（k|k-1）代表以往时刻点估计值的准确数值的 x（k|k-1）的协方差运算结果，参照以往时刻估计数值计算的最末一次更新数值得出。（3）流程（1）、（2）是针对电池荷电系统状态数值的历史更新，在后续进度计算中具体可以借助以上两步所得出的估计数值与测量数值完成当下时刻的最佳荷电状态数值估计 x（k|k），完成对卡尔曼滤波增益效果的权值相关运算，具体运算遵循以下公式：kg（k）=P（k|k-1）C（k）T/（C（k）p（k|k-1）C（k）T+Qx）（4）参照卡尔曼滤波的增益规律以及荷电状态预估数值可以计算出待评估数量的最准确数值表现 x（k|k），具体运算遵循以下公式：x（k|k）=x（k|k-1）+kg（k）*y（k）-C*x（k|k-1）（5）最终参照最精准估算数值，开展协方差方程代入更新，用以为后续迭代计算提供方便的数值参考，具体运算遵循以下公式：P（k|k）=1-kg（k）*C（k）*P（k|k-1）上述式中，I 代表单位矩形点阵，整体迭代运算步骤如下图 2 所示。4电动汽车电池均衡判据阈值设计均衡通知策略设计可以保证电动汽车在行驶过程中硬件电路的正常有序运转，对于整体电池组的均衡电源设计中意义重大，本次研究以前文所研究的电池荷电估计算法为前提，借助电动汽车电源系统内部的拓扑结构网络为电能向机械能的转化提供可行性依据，用以确保在控制设施应用后整体电动车能源串联电池结构所展现出的电池荷电数值差异可以为控制系统限定于安全范畴内。测量模型kg（k）系统模型 x（k|k-1）+u（k）y（k）x（k|k）图1以参数离线辨识及DEKF算法为基础的电池荷电估计运算逻辑112 AUTO TIMENEW ENERGY AUTOMOBILE|新能源汽车均衡判据阈值数值等同于均衡控制系统启动并有效运转的临街数值，同时也是技术与研发人员在工作中确保串联电池组彼此之间荷电数值表现一致的重要参考。该项数值的具体取值需要参考控制目标与串联电池组的常规运行电压、电源合计容量以及具体串联设计方案等细节参数。在将干扰元素排除在外的前提下，电源均衡控制系统运行的终极结果则将极限追求串联电池组内部的荷电数值的完全相等，但事实上，考虑到电动汽车内部荷电数值估计得时刻时间差值以及串联电源彼此之间的合理干扰误差，在现实电路结构运转时，电动汽车内部电源机组是不能达到真正意义上的全部均衡的。基于此，本次研究设计了一种误差较小的均衡控制系统，该系统的初始建设目标在于将电动汽车内部电源组结构中的全部 12 个独立电源设备的荷电数值表现之间的偏差值控制在 0.01 以下。参照上述分析，本