電動汽車電池管理與優化控制策略研究

摘要：對電動汽車的電池管理系統（BMS）及其優化控制策略進行了研究，以提高電動汽車的能量效率和電池使用壽命。首先探討了電池管理的待解問題和當前面臨的挑戰——電池衰老、溫度控制以及能源效率；其后，對電池優化控制策略，例如狀態估計、充電和放電策略的優化以及熱力管理進行了討論；最后，采用模擬實驗和實地實驗驗證了這些策略的有效性。實驗結果顯示，這些優化控制策略可以有效提高電池性能和電動汽車的整體效能。

關鍵詞：電動汽車；電池管理系統；優化控制策略；能量效率；電池壽命

中圖分類號：U469" 收稿日期：2023-08-03

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.03.017

1 前言

作為可持續交通核心要素的電動汽車（EV）在全球范圍內得到了快速發展。其中，電池作為EV的主要組成部分，其性質對整車的性能和經濟效益產生了直接影響。電池管理系統（Battery Management System，BMS）則負責監視和控制電池組，以確保其在安全、可靠且高效的狀態下運行。為了提升電動汽車的性能，優化電池管理和控制策略成為了必要的步驟。

2 電池管理系統的重要性和挑戰

電池管理系統具備實時監測電池狀態的能力，其中包括電壓、電流、溫度等各項要素。通過預防電池過度充電、過度放電以及過度加熱等情況，該系統避免了潛在的電池損壞或安全事故。BMS通過激進的管理與控制策略，有助于減緩電池衰老以及性能退化，進一步延長了電池的使用壽命。同時，BMS的智能充電與放電管理為優化電池能量輸出提供可能，從而提升了電動車的續航性能及整體能效。然而在實行這些重要功能的過程中，BMS仍然面臨一些挑戰。

2.1 電池老化與性能退化

在持續使用過程中，電池會經歷自然老化，這會使得電池性能降低和內部阻抗增加。此電池退化會對電動汽車的行駛路程和功率發出產生影響。因此，BMS必須通過持續監控和評估電池的健康狀況，預測其使用壽命，并實施必要措施來減緩其退化。

2.2 溫度影響與熱管理

電池在充放電過程中會產生熱量，過高的溫度會加速電池老化甚至導致熱失控。低溫條件下，電池的性能和充電效率會降低。BMS需實施有效的熱管理控制策略，保證電池在適宜的溫度范圍內運行。

2.3 充放電策略對電池壽命的影響

充放電策略會直接影響電池的性能和壽命。不適宜的充電方式（如頻繁的快速充電）可能導致電池應力增加，加速退化。BMS需要智能化地調整充放電策略，平衡性能需求和電池壽命。

3 電池狀態估計的方法與優化

3.1 電池狀態的準確估計

在電池管理系統的環境下，準確估算電池狀態是保障其有效運行和安全性的決定性因素。電池狀態包括該狀態充電（SOC）、狀態健康（SOH）和狀態功率（SOP）。確切地評估這些指標對于電池性能的優化、壽命延長及電動車安全非常重要。

狀態充電評估在BMS中占有賬面重要性。SOC評估能夠幫助我們測量剩余電量，這對避免電池過充或者過放尤為重要。一些被廣泛認同的SOC評估方法包括開路電壓法、庫倫計量法以及基于模型的評估法[1]。開路電壓法簡便易行但是準確度一般，庫侖計量法雖精確但很容易受累積誤差影響，相較之下，基于模型的方法例如卡爾曼濾波能夠提供更為精確的評估數據。狀態健康的評估涉及電池的整體健康狀況評估，比如電池的容量衰退和內阻增大等。

SOH的準確評估對于電池壽命的預測和維護策略制定非常關鍵。常用的SOH評估方法包括基于電化學模型的方法、基于數據驅動的方法和基于阻抗測量的方法。這些評估方式都有其獨特的優劣勢，比如說，電化學模型的精度高但是計算較為復雜，不過數據驅動方法對于數據質量有較高的要求。

3.2 算法與模型的優化

通過引進更為尖端的數據處理技術，譬如機器學習與深度學習，可以大幅提升對電池行為的理解以及預測水平。大數據訓練使得這些算法能夠識別到并適應在各類工作條件下電池特性的變化[2]。電池性能在使用之后都有可能發生轉變，因此需要持續調整模型參數以滿足這些轉變。自適應算法依據實時數據自我調整模型參數，確保估計結果的精確度。

結合不同估計模型的各自優點，如電化學模型與數據驅動模型的結合使用，能增強整體估計的準確性和魯棒性。多模型融合能在不同的條件下挑選出最為適合的模型，從而優化估計性能。優化算法的計算效率和實時性，保證了電池管理系統能夠快速響應電池狀態的變化[3]。這對于電動汽車在動態工作環境下的電池管理來說至關重要。算法和模型需要將環境因素，如溫度和濕度等對電池性能的影響考慮在內。通過整合這些環境參數，可以提高估計模型在不同環境條件下的適用性和準確性。

4 充放電策略的優化

4.1 平衡性能與電池壽命

全充或全放的操作皆能催快電池老化速度。因此，調整合適的充放電界限非常重要。比如，如果把充電上線定在電池總容量的80%～90%，能有效縮減循環數，進而延長電池使用期。依照電池現狀及環境因素（諸如溫度）來動態調整充放電速度。況且，冷時段降低充電速度能減輕充電所產生的熱量對電池的傷害。

智能算法有助于預判用戶行駛需求，且可根據預判結果來優化充電時間和速度。例如，用戶深夜不用車的時刻進行慢速充電，不僅可利用電網閑時電價，還能降低電池受損。在充放電過程中，控制電池溫度極其關鍵。過高或過低的溫度都會催化電池老化。在優化充放電策略時，應配合高效的熱管理體系，使電池在適宜的溫度范圍內運作[4]。電池在使用過程中會逐漸老化，其容量和功率輸出會下降。充放電策略應能適應這些變化，例如，隨著電池老化，減低最大充電速度和放電深度，以減緩進一步的老化。

4.2 適應性充放電策略

適應性策略的實行，精確監測電池實時數據（電壓、電流、溫度以及充放電次數等）至關重要。這些數據的深度解析，有助于實時評價電池狀態進行及時調整策略。明顯的是，電池性能會受環境因素（如溫度、濕度等）的影響，這些因素會被適應性策略考慮到。例如，在高溫條件下，充電速率可能會被降低，或在低溫環境下，設限最大放電深度。

依照用戶駕駛習慣和車輛使用模式進行策略調整也是一種做法。比如，對于主要在城市中通勤的用戶，其電池充電模式會被優化，以適應頻繁的短距離駕駛。借助機器學習等智能算法，可以預測電池未來可能的使用模式，進而優化充放電策略。這些預測可能會基于歷史數據和實時數據。隨著電池老化的進行，其容量和性能反而會下降。但適應性策略能夠自動調整以適應電池健康狀況，例如對于老化電池降低充電速度和放電深度。

5 電池熱管理的優化控制

5.1 提高熱效率

電池在運行時會產生一定的熱量，需要有效地進行散熱，以避免過熱。為了實現這一點，通常會采取增強電池包設計中的熱傳導路徑的方法。使用具有高導熱率的材料和優化的熱界面材料可以更加高效地分散熱量。對于高功率應用或極端環境條件下，僅靠被動散熱可能無法保持電池溫度在理想范圍內。在這些情況下，采用主動冷卻系統（如液體冷卻或空氣冷卻系統）可以更有效地控制電池溫度。

優化的熱管理系統可以被設計成能夠回收和再利用電池所產生的熱能。例如，通過使用熱泵系統，可以將電池產生的余熱用于車內空間加熱，并提高能源利用效率。借助先進的控制算法，在根據實時電池狀態和外部環境條件智能調節系統工作方面更為智能化[5]。舉個例子，根據電池充放電狀態、外部溫度以及車輛使用模式等因素來動態調整冷卻系統工作的強度。將熱管理系統與電池的充放電策略緊密結合，可以進一步提高熱效率。比如，在電池快速充電時加強冷卻以避免過熱，或者在低溫環境中預先加熱電池以提高充電效率。

5.2 降低熱影響

通過使用高效的隔熱材料在電池模塊和單元之間，可以有效地阻止熱量傳播。這種隔離不僅可以避免局部高溫區域的形成，還可以在故障發生時防止熱量傳遞到相鄰的電池單元，從而降低熱失控的風險。電池包的結構設計對于管理熱量非常重要。通過優化電池單元之間的間隙和布局，可以促進內部空氣流動，有助于散發和散熱熱量。此外，合理布置電池組件還可以減少產生熱點。

除去被動冷卻方式，電池組也可能融入主動熱控體系，例如液冷系統。它們在控制電池溫度方面尤其在高負荷或極端環境下更具優勢。電池管理系統中融入精確的溫度感知器，能夠實時追蹤電池的溫度狀況。利用這些信息，BMS能夠調整運行策略，防止過熱現象并讓溫度均勻分散。

6 優化策略的模擬與實驗驗證

6.1 模擬方法

可建立一個準確的電池模型來模擬電池在各種條件下的行為。這個模型通常基于電化學原理，考慮到電池的內阻、電容、溫度依賴性等因素。高保真的電池模型可以精確地預測電池在不同充放電循環、溫度條件和負載條件下的行為。模擬的執行通常依賴于專業的軟件工具，如MATLAB/Simulink、ANSYS或其他電池模擬軟件。這些工具提供了豐富的庫和模塊，可以模擬復雜的電池系統和控制策略。

可使用模擬軟件實施電池的充放電策略。這包括不同的充電速率、充電終止電壓、放電深度等參數。通過模擬，可以預測這些策略對電池性能和壽命的影響。熱管理策略同樣可以在模擬環境中測試。這涉及模擬電池在不同操作條件下的熱行為，并驗證冷卻系統的效果。

模擬還可以用來測試電池在極端條件下的表現，例如在高溫、高負載或快速充放電情況下。這有助于評估電池管理系統的健壯性和安全性。模擬環境是測試新的算法和控制策略的理想場所。例如，可以在模擬中測試不同的SOC和SOH估算方法，以及它們對電池性能的影響。

6.2 實驗設計與結果分析

在實驗開始之前，明確實驗的目的和假設。例如，實驗可能旨在測試一種新的充放電策略是如何影響電池壽命的，或驗證一個特定熱管理系統的效率。精心選擇電池樣品，并確保它們代表電池管理系統將要應用的實際電池類型。樣品的準備包括初始充電、預調節和性能測試。

設定與實際使用情境相符的實驗條件，如溫度、充放電速率、循環次數等，確保實驗條件可以準確模擬電池在實際操作中的環境。在實驗中實施所優化的策略，如特定的充放電程序、熱管理控制等，并監控電池的反應。實時收集電池性能數據，如電壓、電流、溫度和容量等，并使用高精度的儀器和監測設備可以確保數據的可靠性和準確性。實驗結束后，對收集到的數據進行詳細分析，如電池容量的退化趨勢、溫度變化、充放電效率等方面的評估。

將實驗結果與之前的模擬結果進行對比，以便驗證模擬的準確性和優化策略的有效性。不一致的地方可能揭示了模型的不足或實驗條件的特殊性。基于實驗結果，得出結論并提出優化策略的改進建議，如調整模型參數、改善實驗設計或提出新的優化方法。

7 案例研究

7.1 應用實例分析

一種全新型號的電動汽車采用了最新的優化策略，其中包括智能充放電控制和先進的熱管理系統。這款車旨在提供更高的能源效率和更長的電池使用壽命。BMS中包含一個智能算法，可以根據實時數據和外部環境條件調整充放電策略。此外，熱管理系統采用液體冷卻技術，以保持電池在理想溫度范圍內運行。

考慮到城市和高速公路上不同的使用模式，BMS的智能算法可以動態調整能量輸出，以適應不同駕駛需求。在高速長途行駛時，系統更注重提高電池功率輸出；在城市低速行駛時，則更注重保護電池并延長其壽命。

在夏季高溫條件下，熱管理系統通過增強冷卻效果來防止電池過熱；在冬季寒冷天氣中，則會預熱電池以確保其充放電效率和性能。該車型配備了先進的傳感器和數據記錄系統，用于收集關于充放電周期、溫度變化、行駛里程等方面的電池使用數據。

7.2 結果討論

采用新的優化策略后各參數或性能的測試結果如表1所示。

8 結語

本研究關注電動汽車電池的管理和優化控制策略，旨在提高電動汽車的能源效率和延長電池壽命。通過深入分析電池管理系統并提出多種優化控制策略進行驗證，本研究提供了一種有效改善電動汽車性能的方法。研究結果表明，通過準確估計電池狀態、合理調控充放電策略以及有效進行熱管理，可以顯著延長電池使用壽命，并提高整個電動汽車的能源利用效率。未來的研究可以基于不斷發展的電池技術和實際應用需求進一步優化這些控制策略，使其更適用于各種類型的電動汽車。

參考文獻：

[1]王宏朋，黃凱，邱煥堯.純電動汽車電池管理系統控制策略的研究[J].汽車實用技術，2018（17）：12-13+32.

[2]朱波，周云飛，姚明堯.電動汽車電池熱管理系統水泵控制策略研究[J].汽車實用技術，2023，48（13）：1-8.

[3]朱波，張何，姚明堯，等.考慮電池熱管理的復合電源電動汽車功率分配控制策略[J].汽車工程學報，2022，12（2）：147-153.

[4]張帥.電動汽車電池管理系統及其控制策略研究[D].武漢：湖北工業大學，2018.

[5]高永利.某型純電動汽車熱管理系統全局優化控制策略研究[D].長春：吉林大學，2023.

作者簡介：

胡文玉，女，1991年生，助教，研究方向為新能源汽車技術、汽車智能技術。