電動汽車能量管理系統的功能及研究進展

呂帥帥，汪興興，倪紅軍，袁銀男

(南通大學機械工程學院，江蘇南通 226019)

電動汽車能量管理系統的功能及研究進展

呂帥帥，汪興興，倪紅軍，袁銀男

(南通大學機械工程學院，江蘇南通 226019)

通過對電動汽車能量管理系統典型結構的分析，簡述了電動汽車能量管理系統的功能。由于電池模塊的管理既是能量管理系統的核心部分，也是電動汽車電池的安全保障，因而系統地總結了電池能量管理系統的功能；介紹了國內外能量管理系統的研究現狀，在分析能量管理性能的基礎上，提出了電動汽車能量管理系統的研究發展方向。

電動汽車；電池；能量管理系統；荷電狀態

21世紀，隨著經濟社會的飛速發展和科學技術的進步，全球汽車產業得到迅猛發展。由此引發的能源短缺和環境污染已經成為當今社會的兩大突出問題。為尋求人類社會與汽車產業的可持續發展，電動汽車(electric vehicle,EV)的開發利用越來越受到世界各國政府和汽車產業界的高度重視[1]。電池模塊是電動汽車的動力源泉，承擔著電動汽車全部或部分動力輸出，其性能的優劣直接影響電動汽車的動力性能和續駛里程。目前電池模塊的問題主要體現在兩個方面：其一是動力電池比能量不高，影響電動汽車續駛里程的要求，價格太高直接影響電動汽車的初始成本；其二是電池的性能差，使用壽命低影響電動汽車的使用成本[2]。通過電動汽車能量管理系統(energy management system，EMS)的正常工作可以使電池模塊的性能得以充分發揮，合理地調配和使用有限的車載能量，減少電池模塊故障，實現最佳的充電方式，延長電池模塊的使用壽命，增加電動汽車的使用安全感。因此，電動汽車能量管理系統(EMS)作為電動汽車的智能核心，在電動汽車整車設計過程中備受電動汽車科研人員和使用者的重視。

1 能量管理系統工作原理與功能

1.1 能量管理系統工作原理概述

EMS在EV中的目的是控制能量在電力儲存裝置(蓄電池，超級電容器)、發電設備(燃料電池)和電動馬達之間，包括電力電子轉換器、控制系統和輔助存儲設備中的流動，使其具有最高的效率水平[3]。

能量管理系統是以微處理器為核心的電控系統(圖1)，是由微處理器、傳感器和執行器組成。通過安裝在電動汽車內的各種傳感器，EMS可以獲得所需的信息，并隨時向駕駛員提供有用的信息，例如車輛運行時顯示蓄電池的電壓、電流、溫度、剩余電量以及車速和充電時顯示充電的狀態等，使駕駛員心中有數，操作正確；上述信息也將隨時傳送給電腦，用來分析診斷故障、保持工作正?；虮３肿顑炦\行狀態，如通過參考電機驅動器、變頻器、電源轉換器的信號，電機控制器避免蓄電池的過度深放，通過平衡單元保持各電池的電量均衡和溫度均衡等[4]。從而實現控制電池的充電、顯示蓄電池的荷電狀態(state of charge，SOC)和健康狀況(state of health,SOH)、預測剩余行駛里程、調節車內溫度、調節車燈亮度以及回收再生制動能量為電池充電等功能[5]。

圖1 電動汽車能量管理系統

1.2 電池能量管理系統的功能

電池能量管系統是電動汽車電池的“保護神”，通過對電池組實施有效的管理，有利于確保電動汽車的安全、保障電池組的性能、提高電池使用效率，進而提高整個系統的可靠性和穩定性。典型的電池能量管理系統應具備如下功能[4-8]：

(1)對電池工作狀態的監測與控制功能

電池能量管理系統通過安裝在電池箱內的傳感器提供的信號對電池進行管理。實時采集每塊電池的端電壓、溫度、充(放)電電流、內阻以及電池組總電壓等數據；由于溫度的變化對其他參數都有一定的影響，所以一般用電池模塊的溫度作為控制的指令信號，通過將事先設定的溫度值與測得的溫度值的比較，來決定是否對電池進行冷卻[6]。

(2)對能量的檢測功能

電動汽車在行車過程中，電池能量管理系統能夠隨時對車輛的能耗進行計算，最終給出該電池箱內電池模塊剩余的能量值，預報電池組剩余多少能量，計算在電動狀態下還能運行的路程。使駕駛人員知道車輛的續駛里程,以便決定如何行駛，在能量允許的條件下使車輛行駛到具有充電功能的地方，補充電量防止半路拋錨。

(3)監測與預警控制功能

在電池工作狀態下(充、放電)對電池模塊的工作性能、安全性能進行監測，并對有關參數做記錄、內存或進行提示、警告或指令停車、停機(充電)，即對過壓、過流、欠壓、絕緣等提出警示與控制功能。及時提醒用戶更換電池，以免影響整個電池組的可靠性和穩定性，延長電池組的壽命，降低使用成本[7,9]。

(4)保證正常的充電功能

電池能量管理系統隨時參與整車檢測工作，檢測電池的工作狀態，尤其對每塊電池的技術狀態進行檢測分析，將檢測的數據在車輛停駛、充電之前“通知”充電機，即“車與機”的對話。告訴充電機，電池組的工作狀態及每只電池的技術狀態，“落后”電池和“先進”電池性能差異。此時充電機應采用什么樣的充電模式給電池充電，才能達到給電池充足，性能好的電池不能過充，而性能差的電池又能充足，保證整車能量的供應。在放電過程中保證性能差的電池不能過放，這一點應當是電池能量管理系統最重要的功能之一[6]。

(5)提高電動汽車的性能

EV上的電池組，通常都是由幾千個單體電池串并聯起來工作。而電池組的實際容量數值，就是容量最低的單體容量值，這樣就使EV的實用性大大降低。EMS能夠及時給出電池狀況，挑出有問題的電池，并采用均衡技術保持整組電池運行的高效性[8]。

(6)DC-DC、DC-AC轉換功能

如果車輛安裝輔助電池，電池能量管理系統應能控制動力電池組隨時給輔助電池模塊充電保證輔助電池模塊的供電功能，即DC-DC的轉換功能，保證低壓系統的正常工作。當應用異步電機時，電池能量管理系統尚有DC-AC的轉換功能保證電動汽車的正常運行。

(7)解決性能一致性的保護功能

當電池性能一致性偏差引起某個電池性能變化很大，達到影響系統工作或該電池受到損壞威脅時，兩個電池之間有旁通線路并有控制模塊時，電池管理系統應指令模塊功能啟動，進行補償，又能保證系統在偏低電壓下維持工作以便維修。

(8)對電池模塊的冷卻和排除充電時產生的氫氣

電池箱內的冷卻風扇有兩種功能，其一是電池模塊的冷卻，尤其是充電過程中參與工作的必要性，其二是將電池模塊充電過程中排出的氫氣排除電池箱外，防止氫氣聚集引起爆炸的可能性。

2 能量管理系統研究現狀

2.1 國外能量管理系統研究現狀

國外電動汽車的研究起步早，并且在能量管理方面做了大量的理論和實踐工作。目前對于EMS的研究主要集中在以下三個方面：荷電狀態(SOC)和健康狀況(SOH)的估計、電池組的專家診斷系統、電池組的均衡管理策略[8,10]。

(1)荷電狀態(SOC)和健康狀況(SOH)的估計

EMS對于SOC和SOH的估計，一般由CPU模塊進行計算。目前SOC和SOH估計策略國外有較多的研究[11-12]，方法主要有傳統的安時積分法和電源的等效電路模型，最近幾年興起的方法有卡爾曼濾波法[13]、神經網絡法[14]、線性模型法[15]及一些其他衍生的算法[16]。針對傳統SOC估計方法的各種不足，在分析動力電池SOC影響因素的基礎上，采用神經網絡算法及支持向量回歸算法進行了動力電池的SOC和SOH估計研究，并對這兩類算法的估計性能進行了綜合評價。其中，神經網絡算法選取了典型的BP神經網絡和具有動態辨識能力的Elman神經網絡兩類典型算法；支持向量回歸算法采用了它的兩種基本算法：ε-SVR算法和ν-SVR算法。結果表明：該四種方法都能很好地逼近實際值，平均估計誤差都小于2%，滿足實際的要求，但ν-SVR算法的平均估計性是最優的[17]。Motorola和美國Minnesot大學合作開發出的電導測試法，通過測量電池極板表面情況，判定化學反應能力從而確定蓄電池的健康狀態(SOH)；美國Midtronics公司開發的Midtronics電導儀能夠快速、簡單、精確地測試出電池的健康狀態(SOH)[18]。

(2)電池組的專家診斷系統

根據國際電工學會(IEC)在1995年制定的電池管理系統標準的要求，電動汽車用電池管理系統必須具備一定的電池診斷功能，包括不健康電池早期報警和提供電池老化信息。近十年，國外各大公司均對此進行大力攻關研究，并在其運行使用的電池管理系統中加入了一定的電池診斷功能[8]。

德國Mentzer Electronic GmbH和Werner Retzlaff公司聯合推出了BADICOACH系統，德國的B.Hauck設計了BATTMAN系統。BADICHEQ系統由26個蓄電池組成，能夠采集電流、溫度和電壓信號，同時具有數據通訊、均衡控制和數據顯示功能。BADICOACH系統是對BADICHEQ系統的改進：(a)具有電池診斷相關功能，對最近個充放電周期的詳細數據進行存貯并允許在對電池好壞作判斷時進行快速查找電池基本信息和錯誤使用情況；(b)在安全管理方面顯示最差的單體電池的SOC并提供保護。BATTMAN系統的最大特點是將不同型號動力電池模塊做成一個系統，通過改變硬件的跳線和在軟件上增加選擇參數的辦法，來實現對不同型號電池組的管理[8,19-20]。

美國通用休斯電子公司所研制的鉛酸電池能量管理系統已經應用了在電動汽車上；美國Aerovironmevt公司開發了SmartGuard系統(Long-Life Battery Using Intelligent Modular Control System)；AC Propulsion公司開發了高性能電池管理系統Batopt。SmartGuard系統采用分布式的方式采集電池的溫度和電壓，具有自動過充電監控，記錄電池歷史，提供最差單體電池的信息等功能。Batopt系統由中心控制單元和電池監控模塊組成，監控模塊通過twowire總線向中心控制單元傳輸各個電池工作信息，中心控制單元收集信息后進行優化控制[8,19]。韓國開發的SAMSUNG SDI管理系統由檢測單元、微處理器、電池單體和平衡單元組成，能夠同時監測40個單體電池電流、電壓和溫度信號，并且能實現單體電池之間的均衡[21]。

(3)電池組的均衡管理策略

近年，德國、美國、日本等國家對電池組均衡的研究十分活躍，提出了很多拓撲和控制方案。德國Kaiserse Lautern大學、美國凌立爾特公司、日本豐田公司等為此開發了專用芯片，美國intersil公司最近研發的一系列芯片ISL92OS/16/17可以做到最多12節串聯的小容量鋰離子電池均衡[22]。加拿大Zader研制的能量管理系統由監測模塊、控制器和平衡模塊組成，能夠監測電池組溫度和電壓，實現電池組的均衡管理[23]。

2.2 國內能量管理系統研究現狀

國內電動汽車能量管理系統的研究起步較晚，但在國家“863”計劃和“十一五”規劃的推動下，我國在能量管理系統方面也取得了一定的成果。

(1)荷電狀態(SOC)和健康狀況(SOH)的估計

韓雙雙等利用Minimum-Maximum-Barycenter方法[24]，根據工作電壓、電流之間的關系來進行模糊推理，以得到最后的SOC值；ZHU C B運用安時計量法[25]通過負載電流的積分估計SOC，此法簡單易用、算法穩定，是目前電動汽車上使用最多的SOC估計方法。北京航空航天大學從2000年開始啟動電池管理系統的研發工作，研制的氫鎳電池管理系統具有電流、電壓及電池箱溫度的采集、SOC和SOH估計等功能[26]；力高新能源技術有限公司采用分布式CAN總線系統構建的能量管理系統，研發出“Vmin-EKF”算法(精確的SOC估計)和“Dual-EKF”算法(精確的SOH估計)，在算法中多尺度地考慮了電池內阻、總容量、傳感器漂移等多方面因素，其SOC估算精確度已達到97%以上，在SOH的狀態變量估計中降低了算法的復雜度且具有較高的精度[8]。王建群等人為BK 6121EV研制的鉛酸電池管理系統以單片機為核心，采用分布式結構，可以實時參數檢測、故障診斷、危險信號報警和熱管理等功能，有效地管理車輛能量，使車輛效率最大化[27]。

(2)電池組的專家診斷系統

國內對電池組故障診斷也有一定的研究，如春蘭研究院、清華大學，但大部分處于起步階段[8]。鄭杭波、齊國光以模糊數學與模糊診斷原理為基礎，建立了電池組故障診斷模糊專家系統的模型，給出了專家系統所用規則、歷史檔案數據內容以及電池組運行性能評估的算法——靜態SOR評估算法[28]。

(3)電池組的均衡管理策略

北京交通大學自1999年起一直致力于電池能量管理系統的研究，形成了涵蓋鉛酸、氫鎳和鋰電池的結構多樣的適應不同車型的系列產品，具有單體電池電壓的檢測、電池充放電電流的檢測、電池均衡管理、SOC估算、故障診斷等功能[26]。力高新能源研發出的“LIGOO EBB”智能均衡系統[8]，采用高頻開關電路并設計了優秀的散熱結構，實現了均衡系統的低成本、高功率密度、高效率和高可靠性。電池均衡電流達到1 A，實現了安培級均衡的管理系統。

3 能量管理系統的發展方向

能量管理系統(EMS)是電池和整車的核心部件，盡管最近幾年的研究有了一定的進展，也取得了一定的成果，但是現在的能量管理技術仍然有許多要改良和完善的地方。

(1)電池能量管理系統成本昂貴，電路復雜，電池在充放電過程中的化學變化也很復雜，而且電動汽車在運行中，其放電電流是隨機變化的，電池電壓與容量很難進行準確測量，建立每塊電池剩余能量的較精確的數學模型比較困難，如何降低成本并能準確估測電動汽車電池模塊的SOC狀態仍將是后期研究的重點。

(2)電池模塊的安全預警技術也是EMS的重要研究方向之一，關系到電動車能否正常運行和能否獲得大眾的認可。安全預警除了電池組熱管理技術和對系統異常報警技術外，同時還需要加強對特殊情況的及時處理，如電池模塊的過壓、過流、欠壓等。

(3)由于EMS軟件規模越來越龐大，運行的外部壞境也越來越復雜，EMS在運行中經常會出現一些無規律的異?，F象，如局部功能失效、短時間的數據跳變等[9]。傳統的跟蹤手段很難判斷異常的出現。因此，發展更高級的配套跟蹤系統已成為目前的研究重點。

(4)目前，國內外比較成型的EMS技術主要是針對某一動力系統設計的，效果比較好，但是不同的電動汽車動力傳動結構有不同的系統配置[3]，不同的EMS管理體系的結構，加上高效的實時性能，大大增加了控制任務的復雜性。因此，研究新的動力傳動配置和控制器[29-30]以及更具有通用性的EMS已經成為目前的發展方向。

4 結束語

電動汽車是對日益嚴重的能源危機和環境問題的解決途徑之一。電動汽車產業化是一個必然趨勢，但其產業化的標準、技術尚不統一，而明確電動汽車能量管理系統具有哪些功能及如何實現，將是電動汽車大規模推廣的第一步。由于EMS是電池和整車的核心部件，所以其相關技術很容易延展到相關產品，國內外各大企業在能量管理系統方面做了很多出色的研究工作，為目前有著巨大經濟和社會效益的電動汽車提供越來越來越先進的設備。因此，能在未來完善能量管理系統的功能，電動汽車的發展前景將更加廣闊。

[1]陳柳欽.新能源汽車產業發展的政策支持[J].南通大學學報，2010,26(4):124-133.

[2]李秀芬，雷躍峰.電動汽車關鍵技術發展綜述[J].上海汽車，2006 (1):8-10.

[3]MELO P,ARAUJO R E,CASTRO D R.Overview on energy management strategies for electric vehicles-Modelling,trends and research perspectives[C]//Proceedings of the 2011 3rd International Youth Conference on Energetics.Leiria:IYCE,2011:1-8.

[4]GARCIA P,FERNANDEZ L M,GARCIA C A,et al.Energy management system of fuel-cell-battery hybrid tramway[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2010,57(12):4013-1023.

[5]賀興，艾芊.電動汽車能量管理系統的研究與開發[J].低壓電器，2011(14):21-25.

[6]國家電動汽車試驗示范區管理中心.淺談“電動汽車中的電池能量管理系統”[C]//2005年中國電動車輛學術交流會.武漢：中國電工技術學會，中國汽車工程學會，2005:169-173.

[7]岳仁超，王艷.電池管理系統的設計[J].低壓電器，2010(11): 31-34.

[8]劉新天.能量管理系統(EMS)研究現狀及分析[J].電氣工業，2011 (6):60-66.

[9]秦杰，馬韜韜，郭創新.調度自動化設備狀態在線報警系統的設計及應用[J].電力系統自動化，2009,33(6):95-98.

[10]BANAEI A,FAHIMI B.Real time condition monitoring in li-ion batteries via battery impulse response[C]//IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference(VPPC).France:IEEE,2010:1-6.

[11]SOURADIP M.Fuzzy logic-based learning system and estimation of state-of-charge of lead-acid battery[J].Engineering Applications of Artificial Intelligence,2006,19(5):479-485.

[12]SNIHIR I,REY W,VERBITSKIY E,et al.Battery open-circuit voltage estimation by a method of statistical analysis[J].Journal of Power Sources,159(2):1484-1487.

[13]URBAIN M,RAEL S,DAVAT B,et al.State estimation of a lithium-ion battery through Kalman Filter[C]//IEEE Power Electronics Specialists Conference.Mexico:PESC 2007,2007:2804-2810.

[14]CHENG B,BAI Z F,CAO B G.State of charge estimation based on evolutionary neural network[J].Energy Conversion and Management,2008,49(10):2788-2794.

[15]ROBAT A R P,SALMASI F R.State of charge estimation for batteries in HEV using locally linear model tree(Lolimot)[C]//Electrical Machines and Systems,2007.ICEMS.Tehran:International Conference,2007:2041-2045.

[16]YAN J Y,XU G Q,XU Y S,et al.Battery state-of-charge estimation based on H∞Filter for hybrid electric vehicle[C]//Control,Automation,Robotics and Vision,ICARCV 2008.Shenzhen：10th International Conference,2008:464-469.

[17]石慶升.純電動汽車能量管理關鍵技術問題的研究[D].山東：山東大學，2009.

[18]還芳.美國Midtronics公司和福光電子共同推出新蓄電池測試儀表[J].通信電源技術，2003(2):5.

[19]馮勇.電動汽車電池管理系統研究[D].湖南：湖南大學，2010.

[20]GARCIA P,FERNANDEZ L M,ANDRES G C.Energy management system of fuel-cell-battery hybrid tramway[J].IEEE Transactions on Industrial Electronics,2010,57(12):4013-4-23.

[21]三星SDI株式會社.電池管理系統及其驅動方法：中國，CN101162792[P].2008-04-16.

[22]陳晶晶.串聯鋰離子電池組均衡電路的研究[D].浙江：浙江大學，2008.

[23]毛群輝.基于TMS320F2812的電動汽車電池管理系統研究[D].湖南：湖南大學，2010.

[24]HAN S S,CHEN W Z.The algorithm of dynamic battery SOC based on mamdani fuzzy reasoning[C]//2008 Fifth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery,Jinan, China,2008:439-443.

[25]林成濤，陳全世，王軍平，等.用改進的安時計量法估計電動汽車動力電池SOC[J].清華大學學報：自然科學版，2006,46(2): 247-251.

[26]姜久春.電池管理系統的概況和發展趨勢[J].新材料產業，2007 (8):40-43.

[27]南金瑞，孫逢春，王建群.純電動汽車電池管理系統的設計及應用[J].清華大學學報，2007,47(S2):1831-1834.

[28]鄭杭波，齊國光.電池組故障診斷模糊專家系統的研究[J].高技術通訊，2004(6):70-74.

[29]LETROUVé T,BOUSCAYROL A,LHOMME W,et al.Different models of a traction drive for an electric vehicle simulation[C]//Vehicle Power and Propulsion Conference(VPPC).France：IEEE. VPPC,2010:1-6.

[30]FEROLDI D,SERRA M,RIERA J.Energy management strategies based on efficiency map for fuel cell hybrid vehicles[J].J Power Sources,2009,190(2):387-401.

Research progress of energy management system for electric vehicle

LV Shuai-shuai,WANG Xing-xing,NI Hong-jun,YUAN Yin-nan

The typical structure of energy management system for electric vehicle was analyzed to summarize the function.The management of the battery module was the core part of the energy management system and the security of electric vehicle batteries.Therefore,the function of the battery energy management system was summarized.The current energy management system at home and abroad was introduced.The research trend was pointed out based on the analysis of performance characteristics of energy management system for electric vehicle.

electric vehicle;battery;energy management system;state of charge

TM 912

A

1002-087 X(2014)02-0386-04

2013-06-14

國家科技支撐計劃課題(2011BAG02B10)；南通市應用研究計劃項目（BK2011029）；南通大學自然科學基金項目（11ZY007）

呂帥帥(1988—)，男，江蘇省人，碩士生，主要研究方向為新能源汽車和燃料電池。

倪紅軍(1965—)，男，江蘇省人，教授，碩士生導師，主要研究方向為新能源汽車和燃料電池。