電動汽車電池管理系統設計與優化分析

中圖分類號：U469.72 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0012-03

【Abstract】The design and optimization of the Batery Management System for electric vehicles（EVs）are crucial for ensuring the performance，safety，and lifespanofEVpower bateries.TheBMSenhances theoveralleficiencyandsafety of EVsbyreal-time monitoringandcontrollng the batery'sstate.This study provides adetailed discussiononthedesign elementsof theBMS，including hardwaredesign，softwarecontrol strategies，safetyprotectionmeasures，and performance optimizationstrategies．Furthermore，itproposesoptimization methods for both hardwareandsoftware，aswell as improvement measures forthermal managementandsystem integration toenhance theperformanceandreliabilityof the BMS.Theefectivenessof theoptimization strategies isverified through comprehensiveperformance testingand evaluation，offering theoreticalandpractical supportforthedesignanddevelopmentofEVbatterymanagement systems.

【Key words】 electric vehicle； battery management system; design；optimization; performance verification

0 引言

電動汽車的可靠性和性能極大依賴于其動力電池的狀態和管理，而電池管理系統（BatteryManagementSystem，BMS）則是確保電池安全、高效運行的關鍵。隨著電動汽車市場的迅速發展，對BMS的性能要求也日益提高，包括精確的狀態監測、長期的穩定運行以及快速的故障診斷等。因此，設計高效、可靠的BMS對于提高電動汽車的市場競爭力具有重要意義。

1電動汽車電池管理系統概述

電動汽車電池管理系統BMS負責監控和控制電池組的充電和放電過程，確保電池組在安全、高效的工作狀態下運行。電池管理系統的核心功能包括電池狀態監測（如電壓、電流、溫度等）狀態評估（如荷電狀態SOC、健康狀態SOH）、電池保護（防止過充、過放和過溫）能量管理和電池均衡，這些功能的實現依賴于精準的數據采集、高效的數據處理算法和可靠的硬件平臺。在電池狀態監測方面，BMS通過采集電池單體的電壓、電流和溫度數據，實時評估電池的工作狀態。狀態評估技術則涉及復雜的算法，通過對采集到的數據進行分析，預測電池的剩余壽命和性能退化趨勢，為維護和更換提供依據。

2電池管理系統的設計要素

2.1 硬件設計

在電池管理系統BMS的硬件設計領域，核心目標是確保對電池組的狀態進行精準、實時監控和控制。硬件設計不僅需要處理電池的基本參數如電壓、電流和溫度，還需考慮到系統的整體穩定性和響應速度。硬件架構通常由幾個關鍵部分組成：中央處理單元CPU、模擬至數字轉換器ADC、電池單體監測芯片、通信模塊以及保護電路。中央處理單元作為BMS的大腦，需要具備高速的數據處理能力和足夠的存儲空間以實現復雜的控制算法。例如，采用ARMCortex系列的微處理器，因其高效的處理能力和低功耗特性，被廣泛應用于BMS硬件設計中。模擬至數字轉換器ADC負責將電池電壓、電流和溫度等模擬信號轉換為數字信號以便CPU處理。例如采用一種常見的ADC，規格為24位分辨率，能提供高達 ±0.1% 的精度，保證了測量數據的準確性。表1提供了一個保護電路的典型參數設定示例。在硬件設計中，還需考慮到電磁兼容EMC問題，確保BMS在強電磁干擾EMI環境下，也能穩定運行。

表1BMS保護電路典型參數

2.2軟件控制策略

軟件控制策略在提高電池性能及安全性方面發揮關鍵作用，特別是荷電狀態SOC和健康狀態SOH的精準估算，對于電動汽車的能量效率和維護至關重要。以卡爾曼濾波算法為例，該算法通過處理實時數據及噪聲，能夠精確估計SOC，實際應用顯示，估計誤差可控制在 2% 以內，顯著提高了能量管理系統的準確度]。

2.3安全保護措施

在安全保護措施方面，關鍵在于通過一系列預防措施確保電池組在任何情況下都能安全運行。安全保護機制涉及多個層面，包括硬件和軟件的相互作用，以防止過充、過放、過熱和短路等狀況的發生。電池過充保護通常通過監測每個電池單體的電壓并與預設的最大安全電壓值比較來實現。一旦電池電壓超過安全閾值，BMS立即切斷充電電路，防止電池損壞。過放保護，則通過設置最小電壓閾值來實現保護電池不被過度放電，從而避免深度放電造成的電池容量永久損失。過熱保護機制涉及溫度傳感器的廣泛應用，它們實時監測電池溫度，一旦電池溫度超過設定值BMS，將采取冷卻措施或切斷充放電過程，以保護電池不受高溫傷害。

2.4性能優化策略

性能優化策略，關鍵在于通過先進的算法和數據分析提升電池組的運行效率和使用壽命。優化策略覆蓋了電池的實時監測、狀態評估、充放電管理以及均衡控制等方面。通過精確的數據分析和算法應用，BMS能夠實現對電池狀態的準確評估，如SOC和SOH的估算，從而優化充放電策略和預測維護時間。性能優化還包括通過均衡技術延長電池組整體壽命。均衡控制可以是被動的或主動的。表2展示了使用不同均衡策略對電池組壽命的影響評估。與無均衡策略相比，被動均衡和主動均衡技術能夠顯著延長電池組的使用壽命。被動均衡雖然簡單、成本較低，但效果有限，而主動均衡雖然復雜、成本較高，卻能提供更好的性能優化效果[2]。

表2不同均衡策略對電池組壽命的影響評估

3電池管理系統的優化方法

3.1 硬件優化

BMS硬件優化是提升電動汽車性能和安全性的關鍵。在硬件優化方面，關注點主要集中在提高數據采集的精度、增強系統的可靠性和穩定性，以及提升能源效率上。高精度的數據采集對于準確監測電池狀態至關重要，它直接影響到BMS對電池荷電狀態SOC、健康狀態SOH的評估質量，為此選用高精度的模擬至數字轉換器ADC和電池單體監測芯片，可以顯著提高電壓和電流測量的準確度，從而優化電池的充放電策略，延長電池使用壽命。

3.2 軟件算法優化

BMS軟件算法優化的關鍵在于提高電池性能和延長其壽命，通過精確的荷電狀態SOC估計和健康狀態SOH評估來實現。算法優化的核心包括對電池充放電行為的準確預測和有效的電池均衡管理。卡爾曼濾波算法是一種廣泛采用的SOC估算方法，其通過考慮系統的不確定性來提高估算的準確性。卡爾曼濾波的基本公式為：

x_k|k=x_k|k-1+K_k（yk-Hx_k|k-1）

式中： x_k|k ——當前狀態的最優估計； x_k|k-1| 一上一時刻的估計; K_i —卡爾曼增益； yk —當前觀測值； H —觀測矩陣。

通過動態調整卡爾曼增益，能夠有效適應電池性能的變化，從而提高SOC估算的準確度。在SOH評估方面，基于循環次數和深度放電的模型是一種常用的方法。該模型基于電池的使用歷史和充放電循環評估電池的健康狀況。模型可以表示為：

式中： ΔC 2 電池容量損失； C_c 一。 初始容量。

通過實時監測電池的充放電循環和容量變化可以準確評估電池的SOH，從而預測電池的剩余使用壽命。電池均衡策略的優化旨在提高電池組中每個單體電池的使用效率和延長整體壽命。通過動態調整單體電池間的能量分配，確保所有電池單體均能以最佳狀態運行。均衡控制不僅涉及電池電壓和電流的測量，也需要復雜的算法來判斷何時以及如何進行均衡。通過這些優化策略，BMS能夠更精確地管理電池充放電過程，提高電池使用效率，延長電池壽命，從而為電動汽車的持續發展提供支持[3]

3.3 熱管理優化

BMS熱管理優化是確保電動汽車電池性能和安全的關鍵。由于在充放電過程中，電池會產生熱量，不當的熱管理會導致電池性能下降，甚至可能引起安全事故。熱管理優化需要綜合考慮電池的熱特性、環境條件以及電池組的配置，采用合適的冷卻策略來維持電池在最佳工作溫度范圍內。高效的熱管理系統可以采用空氣冷卻、液體冷卻或相變材料冷卻等技術，例如液體冷卻系統通過循環冷卻液體，直接吸走電池產生的熱量，提供較高的冷卻效率，適用于高功率密度的電池組。

3.4 系統集成優化

系統集成優化涉及將BMS有效融入電動汽車的整體電力系統中，確保與車輛的其他電子系統之間能夠無縫交互。這一過程不僅要求BMS硬件的物理集成，包括電池模塊、控制單元以及通信接口的高效配合，而且還依賴于軟件層面的深度集成，確保數據的實時傳輸和處理、控制指令的精準下達。例如在系統集成的優化過程中，通過采用統一的通信協議，如CAN總線可以實現BMS與車輛控制單元、動力總成以及外部充電設備之間的高效通信。同時，軟件算法的優化和更新，如SOC、SOH估算算法的改進，能夠提高系統的整體性能和預測準確性。

4性能測試與驗證

本較高、周期較長。模擬測試則通過軟硬件模擬技術重現電池操作環境，能夠在較短時間內高效地評估BMS的性能。例如使用硬件在環HIL系統模擬電池充放電過程，可以準確地測試BMS對不同狀態下電池的管理能力。

4.2 分析與評估

性能分析與評估是在性能測試基礎上對BMS性能數據進行深入分析，以評價系統設計的優勢和不足，指導后續的優化工作。性能分析通常包括數據統計分析、性能指標比較、故障模式和影響分析（FailureModeandEffectsAnalysis，FMEA）以及壽命預測等方面。通過分析測試過程中收集的大量數據，可以得到BMS各項功能的實際表現。FMEA分析幫助識別和評估BMS可能存在的潛在故障模式及其對系統性能的影響，從而采取針對性改進措施。壽命預測分析，則基于電池老化模型和實測數據，評估電池在BMS管理下的預期使用壽命，為電池維護和更換提供參考。性能分析與評估的目標是全面理解BMS的性能特點，準確識別系統設計中存在的問題，通過科學分析為系統的持續改進和優化提供支撐。

5結論

電池管理系統BMS在電動汽車的性能和安全性提升中扮演著關鍵角色。通過對BMS的設計要素、性能優化策略，以及安全保護措施的深入分析，明確了精確的荷電狀態估算、健康狀態評估、有效的電池均衡以及高效的熱管理系統對于提高電動汽車電池組性能的重要性。性能測試和評估案例進一步證實了通過先進的算法和系統集成優化，可以顯著提升BMS的準確性和可靠性。因此，持續對BMS進行創新和優化，對于推動電動汽車技術的發展和應用具有重要意義。

4.1 測試方法

性能測試是電池管理系統BMS開發過程中的關鍵步驟，旨在驗證系統設計的有效性、可靠性和安全性。性能測試涵蓋了廣泛的測試項目，包括但不限于SOC和SOH的估算準確性、電池均衡功能、熱管理效果、通信協議的穩定性以及安全保護機制的響應能力等。在進行性能測試時，通常采用實車測試和模擬測試兩種方法。實車測試提供了真實的使用環境，但成

參考文獻

[1]曾建，楊冬.電動汽車電池管理系統設計與優化[J].農機使用與維修，2024（2）：28-31.

[2]閻明瀚.增程式電動汽車電池熱管理系統優化設計策略[J].汽車測試報告，2023（4）：13-15.

[3]申明，高青，王炎，等.電動汽車電池熱管理系統設計與分析[J].浙江大學學報（工學版），2019，53（7）：1398-1406，1430.

（編輯楊凱麟）