主被動均衡電池管理系統設計

阮觀強, 曹金良, 符嘯宇, 郁長青, 石雄飛

(1.上海電機學院機械學院, 上海 201306; 2.上海電機學院電子信息學院, 上海 201306)

隨著新能源汽車的逐漸普及,電動汽車的電池在充放電過程中所產生的問題也逐漸引起人們的廣泛關注。以鋰電池為例,電池組中電池單體在充放電過程中由于各種外在因素,導致其在使用時存在不一致的情況,進而導致電池使用效率低下,降低整體電池組性能。針對電池不一致問題,通過電池管理系統控制均衡電路對單體進行均衡是目前主流的方法。均衡策略又分為主動均衡和被動均衡兩種,被動均衡是通過在單體電池兩端并聯負載電阻對容量較多的單體電池進行放電,以此降低其容量,使其與其他單體逐漸接近,此類方法屬于“截長不補短”,雖然能較為簡單地實現均衡,但是會對電池能量造成浪費,同時由于被動均衡電阻會發熱,無法做到大電流均衡,均衡速度不僅慢且會存在安全隱患。另外一種方法是采用主動均衡的方法,此類方法屬于“截長補短”,通過能量轉移的方法實現均衡。主動均衡又根據電路中儲能元件的不同,可分為電容型均衡,電感型均衡,變壓器型均衡和變換器型均衡[1-2]。主動均衡雖然能降低能量損耗,但是由于涉及能量轉移,往往需要用到大功率半導體器件,多采用分立元件進行拓撲搭建,均衡電路復雜,均衡控制難度較高。

綜上所述,考慮到主被動均衡各自的優缺點以及主動均衡方式之間的優缺點[3],現采用主被動結合的均衡策略,其中主動均衡采用基于電容儲能式的均衡方案,電容式均衡方式分為開關陣列式均衡策略[4-5]及雙層開關式均衡策略[6-8],主動均衡策略采用開關陣列與飛渡電容相結合的方式。在一定程度上不僅彌補了單一均衡方式的不足之處,減少能量損耗,同時也加快電池單體間均衡所用的時間。

1 設計方案

電池監控系統主要由采集模塊、均衡模塊、現場可編程門陣列(field programmable gate arra,FPGA)運算模塊、充放電控制模塊4個部分組成,如圖1所示,其中電壓、電流采集模塊負責單體電池電壓和回路電流的采集工作,并通過串行外設接口(serial peripheral interface,SPI)接口,將電池組內各單體的電壓數據傳輸到微控制單元(microcontroller unit,MCU)。均衡模塊包含主被動均衡電路、均衡電路電源電路、開關陣列驅動電路及主控電路。充放電模塊串接在電池組充電回路中,當出現溫度過高或者充電電流過大等情況時,MCU可以控制該模塊的通斷進而控制電池組充電回路的通斷。FPGA模塊從MCU處獲取到電流電壓等數據,經過計算后將電池組中各單體電池的荷電狀態(state of charge,SOC)傳輸給MCU,用于主被動均衡模式判斷。均衡電路電源模塊負責為均衡電路中各個控制芯片供電,減少均衡電路在均衡時對電池組電量的損耗,同時也為芯片穩定工作提供保障。

圖1 系統結構框圖Fig.1 System structure block diagram

圖1中FPGA部分主要采用的是基于EP4CE10F17C8芯片的征途Pro開發板,FPGA在電池管理系統中主要負責對電壓電流數據處理,通過Quartus II-13.0開發軟件配置通訊引腳,并對照SPI時序圖,使用Verilog HDL(hardware description lagnuage)編寫SPI代碼,并且可以通過ModelSim-10.5軟件進行時序邏輯仿真驗證。FPGA內部結構設計較為簡單,主要由SPI控制器及SOC運算單元組成;SOC部分主要采用安時積分法做SOC估算,單元內部由半加器、乘法器、累加器及計數器等主要模塊組成,如圖2所示。

SCK為芯片SPI控制器接口的時鐘引腳;CS引腳為片選引腳;MOSI為主發從收引腳;MISO為主收從發引腳圖2 FPGA結構框圖Fig.2 FPGA structure block diagram

2 硬件電路設計

2.1 電壓采集電路設計

由于電池電壓采集需要占用較多的數字模擬轉換(analog-to-digital converter,ADC)接口,普通的MCU芯片中ADC模塊資源一般較少,難以滿足電池單體電壓采集需求,采用亞得諾(ADI)公司的多節電池的電池組監視器芯片LTC6811[9-10],可測量多達12個串接電池并具有低于1.2 mV的總測量誤差,可在290 μs之內完成系統中所有電池電壓的測量。由于在電壓采集過程中存在噪聲,因此需要給每一個輸入口增設一個RC低通去耦濾波器來盡量降低噪聲帶來的干擾,此方法還有助于抑制潛在的高能量瞬變。在芯片電壓采集端口增加接地濾波電容,可以很好地抑制電池單體的電壓紋波,還可將紋波噪聲去耦至GND端。ADC電壓采集的精準度隨R、C參數的變化而改變,通過查閱芯片手冊及實驗驗證,當R=100 Ω和C=10 nF時,可實現誤差最小化。最后芯片通過SPI接口將電池電壓數據傳輸至MCU端,用于均衡模塊的控制判斷。電壓采集電路如圖3所示。

B1～B6分別為被測電池1～6;C0～C6為LTC6811芯片與電池外圍電路相連的引腳;IPA～CSB為芯片其他功能引腳圖3 電壓采集電路Fig.3 Voltage acquisition circuit

2.2 電流電路采集

在對電池進行SOC估算時,單體電池的電壓和電流都是關鍵參數,電流采集模塊采用TI公司的高精度電流分流檢測芯片INA282,該芯片的檢測精度可達±1.4%,其中芯片-IN和+IN引腳通過兩個限流電阻接到采樣電阻的兩端,并在兩個引腳之間并聯一個電容,用于濾除高頻噪聲。由于該芯片的穩定性受供電電壓穩定性的影響,故在設計中采用TI公司的電壓基準芯片REF3225,該芯片可提供2.5 V的穩定電壓,可以控制電壓波動在0.01%之內。將REF3225的輸出引腳接至INA282的REF1、REF2引腳,最終芯片將測得的電流值通過OUT引腳輸出。采集電路連接圖如圖4所示。

SENSE+、SENSE-兩個引腳分別接在采樣電阻兩端的;REF引腳為INA282芯片的參考電壓輸入引腳;GPIO1引腳接到系統主控芯片上,用于數據采集;VCC和GND分別為系統的中供電的正極和負極圖4 電流采集電路Fig.4 Current acquisition circuit

2.3 主被動均衡電路

本文設計方案中均衡模塊采用主被動結合的策略,主動部分中能量儲能元件采用飛渡電容,集中式分布,即同一電池組內單體間能量存儲公用一個飛渡電容,并通過金屬-氧化物半導體場效應晶體管(metal-oxide-semiconductor field-effect transistor,MOS)搭建的開關陣列控制各個單體與飛渡電容之間的回路通斷,從而實現精準控制,將能量從容量較高的單體轉移至容量較低的單體。被動均衡部分電路較為簡單,在各個單體兩端并聯一個負載電阻用于消耗單體多余的電荷,并在回路中串聯一個MOS用于控制被動均衡回路的通斷。為增加被動均衡回路的過電流能力,采用兩個電阻并聯的方式。同時還可以增加一路顯示回路,通過增加LED在之路上,可以通過燈光的閃爍實時看到被動均衡的情況。對于均衡策略,當電池單體間差值大于5%時,采用主動均衡,當單體間誤差在5%～1%時,采用被動均衡。以BT1、BT2為例,若BT1單體的電量高于BT2單體,且大于5%時,先啟用主動均衡,MCU控制Q7、Q14管導通,BT1單體電流流經Q7、R30、C13、Q14給C13飛渡電容充電。當BT1單體容量降低至合適值時,斷開Q7、Q14,并打開Q8、Q15,讓BT2單體與飛渡電容連接,飛渡給BT2單體充電。當差值小于5%時,關閉主動均衡電路,同時啟用被動均衡,即MCU控制Q1管導通,BT1單體比BT2單體多余的容量通過負載電阻回路消耗掉,直至差值小于1%時,關閉被動均衡,至此單體間主被動均衡完成。主被動均衡電路如圖5所示。

Q1～Q19為MOS管;R1～R29為電阻;C1～C12為電容;BT1～BT6為電池單體;D1～D6為二極管;F1～F6為保險絲圖5 主被動均衡電路Fig.5 Active passive equalization circuit

2.4 驅動電路

在文中均衡電路的設計中,主動均衡的開關陣列和被動均衡的放電回路中都存在較多的MOS管,由于MCU控制引腳只能提供0～3.3 V的電壓和0～25 mA的驅動電流,無法完全驅動MOS工作,故在電路中增加MOS管驅動電路,增加MCU驅動MOS管的能力。驅動芯片選用屹晶微電子公司的EG2133芯片,該芯片內部有高端懸浮自舉電源設計,可以較好地解決MOS管導通后漏極電壓升高導致柵極和漏極之間壓差變小的情況,并且由于主動均衡開關陣列中,上下橋臂不能同時導通,選用的EG2133芯片中集成了死區保護電路,可以完美的解決上下橋臂導通的隱患,驅動電路如圖6所示。

OUT引腳即為輸出引腳,接被控MOS管的柵極圖6 驅動電路Fig.6 Drive circuit

3 軟件程序設計

3.1 均衡策略

均衡策略采用主被動結合的均衡方式,流程框圖如圖7所示,系統開始時先完成系統內各個芯片的初始化準備工作,均衡模塊主控MCU需要通過通信接口對電壓采集芯片及FPGA模塊進行參數配置,當各模塊進入到初始工作狀態后,采集模塊開始采集電壓、電流、溫度等信息,并將采集到的實時數據傳輸到FPGA模塊進行SOC容量估算,當均衡模塊主控獲取到各個單體的SOC后進行差值判斷,若初差值大于5%,則啟用主動均衡,若初始差值小于5%且大于1%,則啟用被動均衡,若初始差值小于1%,則停止均衡。若啟用主動均衡后,系統也會不斷判斷差值是否小于5%,當達到差值閾值時,則由主動切換為被動均衡,直至差值小于1%時,停止均衡。

圖7 均衡控制流程圖Fig.7 Balance control flow chart

3.2 SOC容量估算

電池荷電狀態SOC在文中設計中是主被動均衡切換時的關鍵參數,目前常見的電池SOC估算方法有比較經典的安時積分法、開路電壓法、內阻估計法、庫侖計法[11]。近些年還有一些比較復雜的基于卡爾曼濾波的算法及基于神經網絡等深度學習的方法[12-16]。各個算法之間也都各有優劣,安時積分法中電池消耗的電量等于放電電流對時間的積分,雖然采用安時積分法計算SOC較為簡單,但安時積分法比較依賴電量的初始值SOC0,所以文中設計采用開路電壓法與安時積分法相結合的思路[17],先采用開路電壓法對電池電量的初始SOC進行估算,利用電池電壓和SOC之間的開路電壓(open circuit voltage,OCV)曲線,計算電池的SOC0,再通過圖4電路獲取電池組回路電流,主控MCU將采集到的電流數據經過ADC模塊轉換后和電池電壓數據一起送入FPGA模塊進行SOC計算,通過積分器累加得到電池放出的容量C值,由式(1)可計算出電池的剩余電量百分比,再將計算出的SOC值傳輸到MCU中用于主被動均衡判斷。

(1)

式(1)中:CE為電池總容量。

觀察式(2)發現對于FPGA來說,直接對連續的時間變量做積分較為困難,但可以發揮FPGA處理速度快的優勢,通過對時間分段來逼近連續變量,通過計算時間段T內的電量,然后對每個T之內的變量進行累加來得到放電容量C。

(2)

式(2)中:i為充放電電流;ηi為庫倫效率系數,在模型計算中ηi暫取值為1。

本文設計中FPGA部分采用EP4CE10F17C8芯片,速度等級為8,主頻可達400 MHz,考慮到芯片運行負載等實際情況,實驗中常取T值為1 s。對式(2)調整后C的計算公式為

(3)

式(3)中:t為系統從開始運行到積分運算時所經歷的總時間,將總用時進行等分用于離散計算;n為周期的整數倍,n的取值為0～t。

4 仿真驗證

4.1 仿真搭建

針對本文設計中的主被動結合的均衡電路,為了驗證均衡電路的可執行性及充電波形的變化趨勢,以6節串聯鋰電池組為例,使用MATLAB/Simulink軟件搭建主被動均衡電路仿真模型,其中電池模型選用Simscape庫中的模型,電池容量參考鋰電池18650設置為3.15 Ah,額定電壓設置為3.6 V,上限電壓設置為4.190 4 V。仿真電路中采用恒流源進行充電仿真,結合單體電池均衡模塊電路相關的研究[18]搭建仿真電路如圖8所示。

圖8 主被動均衡仿真電路Fig.8 Active passive equalization simulation circuit

對圖8主被動均衡電路分別進行了6組仿真,如圖9所示。為了驗證主被動均衡模塊的均衡效果,文中仿真模型中,6節鋰電池的初始容量各不相同且最大最小容量之間差值大于5%,分別設置為56%、54%、52%、50%、48%、46%,分別對應電池1～電池6。

圖9 仿真數據圖Fig.9 Simulation data graph

4.2 仿真分析

分別對6組仿真數據進行關鍵點取樣,列出表格詳見表1、表2,由表1、表2中數據分析可知,當主被動均衡電路處于充電狀態時,到達均衡一致的時間是157.3 s,相較于單一的被動均衡達到一致的170.3 s和單一主動均衡到達一致的175.7 s而言,主被動均衡所用時間更短。同時在對系統做靜置均衡仿真時,主被動均衡到達一致所用時間184.5 s,相較于被動均衡的204.3 s和主動均衡的217.5 s也有較為不錯的提升。分析數據可得,主動均衡方案在均衡時速度較快,但仿真發現,當單體電池間差值較小時,所用時間較長。被動均衡速度雖然較主動均衡而言慢一些,但當單體間電池差值較小時,均衡速度不受影響,故而當主被動結合之后,在單體電池容量差值較小的時候,啟動被動均衡可以縮短整體均衡所用時間,并且主被動結合的方式相較于被動均衡方式,能極大地減少能量損耗,提升電池使用效率。

表1 充電均衡關鍵點Table 1 Balanced charging keypoint

表2 放電均衡關鍵點Table 2 Standing balanced keypoint

參考圖8所示的仿真模型電路,仿真中的基本參數都與圖9的模型保持一致,參考工程應用中較為流行的反激式變壓器作為均衡電路主要器件,搭建基于反激式變壓器的充放電均衡電路仿真模型,以6節串聯鋰電池組為例,使用MATLAB/Simulink軟件搭建主被動均衡電路仿真模型,其中電池模型選用Simscape庫中的模型,電池容量參考鋰電池18650設置為3.15 Ah,額定電壓設置為3.6 V,上限電壓設置為4.190 4 V。仿真電路中采用恒流源進行充電仿真,如圖10所示,畫出充電和放電過程中電池SOC變化曲線分別如圖11和圖12所示,對照曲線圖,取出曲線圖中關鍵的點,列出相應的表格如表3和表4所示。

表3 反激式變壓器充電均衡Table 3 Flyback transformer charging balanced keypoint

表4 反激式變壓器放電均衡Table 4 Flyback transformer discharging balanced keypoint

圖10 反激式變壓器仿真電路Fig.10 Simulation circuit of flyback transformer

圖11 反激式變壓器充電均衡Fig.11 Flyback transformer charging balanced

圖12 反激式變壓器放電均衡Fig.12 Flyback transformer discharging balanced

從表3和表4中的數據與主被動均衡充放電數據相比,可以看出在充電均衡的過程中,基于超級電容的主被動充電均衡方案相較于反激式變壓器方案有約60 s的提升,在放電均衡的方案中有約76 s的提升。

5 結論

針對現在電池管理系統中單一的均衡方式不足以滿足實際使用的情況,提出了一種主被動結合的均衡方式,并設計采集、均衡、計算等完整的電池管理系統,并對文中對所設計的主被動結合的電路進行Simulink仿真驗證,結果顯示文中所設計的主被動均衡電路可以在一定程度上提升鋰電池組單體均衡所用時間,有效地提高均衡效率,對于電池的使用與保護起到了關鍵作用。本文研究采用了FPGA模塊進行SOC估算,由于FPGA資源非常豐富,具有非常靈活的可擴展性,在未來隨著對FPGA研究的逐漸深入,可以采用更復雜、精度更高的SOC估算算法,從而可以進一步提升主被動均衡電池管理系統的實用性。