■文/公安部检测中心 孙桓 郝民欢 程硕 王新雨 杨金喜

关键字：锂电池管理系统 荷电状态估计 均衡

1 引言

锂电池由于其绿色环保、高能量密度、使用寿命长、安全性能好、充电速度快、温度适应性强等优点，被广泛地应用于各类便携式电子产品中。与传统的镍镉、镍氢等二次电池相比，锂电池有许多突出的优点，详见表1。

表1 各电池性能比较

与其它电池相比，锂电池的容量容易受温度影响而衰退，且无法耐受过热、过放电、过充电和过电流，错误使用锂电池甚至会导致爆炸。这些缺陷使得锂电池的保护更加重要。此外，高功率输出、高容量的需求需要将单体锂电池串并联后组合使用，由于电池组内单体电池的不一致性以及外界环境温度的变化等不确定因素的影响，尤其在电池组连续的充放电末期，这种不一致性带来的影响会被放大，严重的情况下会使整个电池组寿命急剧缩短，甚至电池组直接报废。因此，需要锂电池管理系统对电池组进行保护。

2 锂电池管理系统功能概述

在锂电池的生产过程中，由于原材料、生产工艺、生产批次和制造技术的差别，同一型号规格的单体电池会出现电压、容量、内阻、自放电率等性能参数上的差别；当多个单体电池串联使用时，单体电池性能参数的差异会随着使用时间增加而加剧，这导致了电池组容量的利用率低下。此外，不合理的使用可能造成锂电池的过充电、过放电、过电流甚至短路，这些都可能严重损害锂电池性能，甚至可能引发自燃或者爆炸。为解决上述问题，同时为了加强对电池组的实时监控及有效管理，提高电池组的使用效率，需采用锂电池管理系统对其充放电过程进行管理。锂电池管理系统常见的功能详见表2。

表2 锂电池管理系统主要功能

监测功能主要包括对电池的温度、电压和电流进行监测；保护功能主要针对使用过程中可能发生的锂电池过压、过流、欠压和温度异常等情况进行保护，一旦监测到上述情况发生，则立即对充放电回路进行关断；估计功能主要包括对荷电状态（Stage of Charge， SOC）和健康状态（Stage of Health，SOH）的分析与估算，为电池的正常使用和故障预防提供决策支持；通信功能主要是将锂电池的实时状态信息按接口协议发送给微处理器或控制平台，实现对锂电池状态实时监控。

3 电压和电流测量

对锂电池进行保护时，需要根据检测到电压、电流完成精确快速的控制动作。如果锂电池管理系统对电压、电流等信号的采样不准确，将导致误保护或误恢复现象，从而影响保护动作的有效性。常用的电压测试方法有：共模测量法、差模测量法、V/F法、线性电路直接采样法和独立地信号采样法。共模测量法针对串联电池组中单体电池电压的测量，将最后一个电池负极作为公共地端，逐一测量各单体电池正极电压，然后依次相减得到各节单体电池电压；差模测量法通过切换开关，选通指定的单体电池后，再测量这节电池正极和负极间的差分电压，常用光耦和电容组合实现；V/F法是将电压信号以频率形式采集，利用V/F转换器实现；线性电路直接采样法是通过每个单节电池附近的电压采集装置，实时地采集单体电池的电压；独立地信号采样法通过选通电路将电压信号送到具有独立接地的AD转换芯片，将高电位信号转换为低电位信号，避免了采样电路被击穿。

电流的测量检测可及时预防电池电流过大、电流波动频繁、短路等状况，常用的电流测试方法有：互感器测量法、霍尔传感器测量法和电阻测量法。电流互感器可将大电流变成小电流，从而利用比较器电路完成测量；霍尔传感器测量法针对较大电流，测量精度高，测温范围大；电阻测量法针对小电流，在电路中串联已知阻值的电阻，根据电阻两端电压计算得电流。

4 温度测量

锂电池对温度的要求非常高，使用范围为-20℃～+ 60℃。若温度过高，电池性能的衰降和老化会加速，内部热效应会相应加剧，最终可能引发爆炸。若温度过低，电池容量会严重衰减，同时阻抗增加，造成电池性能下降。由此可见，对锂电池的过高温和过低温保护都极为重要。

常用温度测量方法有：测温芯片测量法和温度传感器测量法。测温芯片测量法简单方便，测试精度高，但成本较高；常用的温度传感器有热电偶和热敏电阻两种。热电偶采用两种不同金属构成，若其中一端受热，不同金属之间便存在电压差，进而计算出温度值，但精度较低，且处理电路要求较高；热敏电阻则是根据导体的电阻随温度变化的特性来检测温度的，根据温度系数不同分为正温度系数热敏电阻器（Positive Temperature Coefficient，PTC）和负温度系数热敏电阻器（Negative Temperature Coefficient， NTC）。

文献[13]设计了一种温度保护电路系统，由温度测量电路、微处理器、开关模块和报警单元等组成。系统采集锂电池组中每个单体电池的温度后汇集到微处理器。当温度超过设定值时，微处理器控制断开电路，同时触发报警。

5 荷电状态估计

5.1 锂电池荷电状态定义

某个电池t时刻的剩余电量是指从t时刻起，通过其内部的化学反应可能释放出来的全部电荷量。此处“全部”是指在不损坏电池的前提下，选择合适的温度和放电电流所能放出的电荷量的最大值。SOC的定义是：在一定的放电倍率下，电池剩余容量与相同放电条件下电池的容量的大小比值，其公式化描述为：

式（1）中Qremain表示电池的剩余电量，Qrated表示电池当前状态下的电池的容量。当SOC为1时表示电池为满负荷状态，如果SOC为0时则表示该电池已经完全放电。

5.2 锂电池SOC估计影响因素

电池的剩余电量由于其不可直接测量的特性，一直都是一个比较难以准确预测的电池参量，目前普遍用电池的SOC来描述电池剩余电量。电池的剩余电量和电池放电倍率、工作温度、充放电次数、自放电率、不合理使用等多种因素都有关系。这些因素的偶然性很大，波动性也不统一，给电池剩余容量估计增加了难度。以下列举几个对电池剩余容量影响较大的因素：

（1）放电倍率：锂电池的容量会随着放电倍率的增大而降低，也就是放电电流越大，锂电池的容量越小，从而对锂电池剩余容量的估计影响就越大。

（2）工作温度：在低温环境下，锂电池的内阻增大，造成低温环境锂电池容量衰减，放电电压平台下降，输出功率减小。在高温环境下，虽然锂电池的内阻减小，但界面副反应剧烈造成可用锂离子以及活性材料的大量损失，导致电池容量部分损失。

（3）充放电次数：随着锂电池使用次数的增加，锂电池内部会发生锂离子的沉积、电解液的分解、活性物质的溶解、电极材料的相转变等副反应，且固体电解质界面膜不断增长，造成锂电池内阻增大。这些都将影响锂电池的性能，主要体现为电池容量的衰减。

（4）自放电率：锂电池的自放电率一般较低，随着环境的恶劣程度而变化，环境越恶劣自放电率越高，对电池容量的影响也就越大。

（5）不合理使用：锂电池因不合理使用而发生过充电、过放电、过电流甚至短路时，会对锂电池内部造成不可逆的伤害，导致锂电池容量的衰减。

5.3 锂电池SOC的估计方法

虽然锂电池的 SOC 估算受许多因素的影响，难点较多，但是其必要性非常强，意义重大，因此国内外学者对于 SOC 估算进行了长期的探索研究，总结出了一些较为实用的估算方法。传统的估计方法有放电实验法、安时积分法、开路电压法、阻抗跟踪法、卡尔曼滤波法和神经网络法。此外，许多研究者又提出了一些新的估计方法：如模糊法、经验模型法、电化学机理法、密度法、有效质量法、最小二乘支持向量机回归算法、基于自适应理论方法、基于DE优化SVR算法、改进的Elman神经网络法、神经网络和无损卡尔曼滤波相结合的方法等等。这些方法实质上都是对上述传统方法和新型方法在估计SOC过程中所出现的误差进行修正，尽可能地减小估算误差，从而使得估算精度得到提高。以下将对几种传统的SOC估计方法进行简要介绍：

（1）放电实验法：放电实验法是对 SOC 估计中最可靠的方法，采用恒定电流对电池进行放电直到截止电压，放电电流与放电时间乘积即为 SOC。放电实验法优点是其高精确性，缺点是使用环境局限，且需要花费大量的时间。

（2）安时积分法：安时积分法认为输入和输出的电流可通过对充放电电流在时间上的积分计算，其公式化描述为：

其中，SOCt表示电池t时刻的SOC，SOCt-1表示电池t-1时刻的SOC，QS表示电池出厂时的标称电量，η表示充放电效率，一般情况下取值为1；i(t)表示t-1～t时间段内的充放电电流，若放电则符号为负，若充电则符号为正。安时积分法优点是过程实用性强，简单可靠，缺点是SOC的初始值须依靠其他辅助方法进行确定，而且易产生测量误差，影响估计的准确性。

（3）开路电压法：根据锂电池开路电压和剩余电量

检验检测存在的固有关系，通过测量锂电池的开路电压推断电池的电荷状态。开路电压法的操作简单，但由于估算结果会随着温度和电池寿命不同而有较大误差，实用性较差。

（4）阻抗跟踪法：阻抗跟踪法最早由TI公司提出，它根据电池使用过程中不同的电荷状态对应电池内阻的变化，对当前电荷状态进行预测。该法可以很好地补偿温度、放电倍率和老化带来的误差，但锂电池内阻在线测量难度较大。

（5）卡尔曼滤波法：卡尔曼滤波算法实施时是一种自回归数据处理过程，利用前一时刻的估算值和当前实测值对当前时刻的状态变量进行估计，通过不断递推最终求得状态变量SOC的值。卡尔曼滤波算法在SOC估算领域中应用的基本思想是在最小方差的前提下对电池系统的SOC状态作最优估计。如果说电池是一个动力系统，那么SOC就是系统的一个内部状态，则锂电池模型的一般数学形式如下：

状态方程：

观测方程：

电池温度、电流、内阻和剩余电量等参数是系统的输入变量Uk。输入变量Yk+1为锂电池的电压，状态变量Xk包含了锂电池荷电状态SOC，和是电池模型决定的非线性方程，需要进行线性化的计算对比。SOC估计算法关键是一组包括所估计的SOC值和反映估计误差、协方差矩阵的递归方程，来得到误差的估计余量。该算法具有误差修正功能，还可以抑制噪声的污染，大大扩展算法的应用场景，但算法对于电池模型精确度的依赖很大，且运算复杂，对处理器要求高。

（6）神经网络法：人工神经网络是一个非常复杂的非线性系统，对于多变量非线性问题尤为适用。它有很强的学习功能，对处理大量原始数据而不能用规则或是公式描述的问题表现出极大的灵活性和自适应性。但这种方法需要建立数学模型，且需要大量的基础数据支撑，预测的精度和准确性依赖于大量的数据积累以及积累这些数据花费的大量时间，扩展性较差。

6 均衡技术

均衡技术使单体锂电池电压或电池组电压偏差保持在预期的范围内，从而保证每个单体电池在正常的使用时保持相同状态，以避免过充、过放的发生。均衡技术可使电池在充放电过程中的荷电状态趋向一致，从而尽大限度地缩小电池间的差异。研究表明，均衡能够有效地提高电池组的能量利用率，提高电池组的容量，延长电池组的使用寿命。如果不使用均衡管理技术的电池的容量变化会在20%～80%，而使用了均衡管理技术，电池的容量变化范围将会提高到5%～95%。此外，采用均衡技术，可使锂电池组具有更低的损坏几率和更长的使用寿命。目前常用的锂电池均衡方法分两类：能量耗散型和非能量耗散型。能量耗散型是指以分流电阻的形式消耗高电量电池中的多余能量，从而减小不同电池间荷电状态差异的均衡方式。非能量耗散型则是将多余能量从高电量电池无损耗地转移到低电量电池，从而实现电池间电量平衡的均衡方式。非能量耗散型电路分为两种：一种是由储能元件（电感或电容）和控制开关组成，能量在单体电池间传递；另一种主要是应用DC-DC变换技术，通过控制电路控制电感、电容这些储能元件实现能量再分配，实现对指定单体电池充电或放电。以下针对几种典型的均衡技术进行介绍。

（1）旁路电阻均衡：在电池组充电过程中，电池组中的某一个或者某几个单体电池电压超过预设定值时，用电阻来消耗电池多余的能量，最终达到各个单体电池均衡充电，整个电池组没有过充状态。电路如图1所示，若单体电池BT1首先充满电，此时其他单体电池还没有充满，则与BT1相连的电阻均衡回路开启，避免BT1过充电。这种方法的优点是操作简单，均衡速度快，可靠性高。缺点是一般只适用于充电均衡，电池组放电时使用均衡会加

检验检测快整个电池组的能量损失，且板子的发热会很大。

图1 旁路电阻均衡电路

（2）开关电容均衡：开关电容法拓扑如图2所示，电容C通过各级开关的通断，存储电压较高的电池单体能量，再释放给电压较低的电池单体。该拓扑中的储能元件可以是电容或电感，原理相似。这种均衡方法的结构简单，容易控制，能量损耗比较小，但当相邻电池的电压差较小时，均衡时间会较长，均衡的速度慢，均衡效率低，对大电流快速充电的场合不适用。

图2 开关电容均衡电路

（3）变压器均衡法：变压器均衡是利用变压器磁场能量与电场能量相互转换来实现电池组的均衡方法，如图3所示，电池组连接在变压器的原边一侧，电池单体连接在变压器副边一侧，均衡的工作过程为：当检测到BAT1的电压高于限定值时，那么先闭合BAT1两端的均衡开关S1，将BAT的能量转移到变压器中，然后关断开关S1，闭合开关S0，变压器副边之前储存的能量转移到整个电池组中。若某节电池的能量低于限定值时，工作过程与前相反。此种均衡的优点是均衡电流较大，均衡速度较快。其不足之处是当电池组内单体电池较多时，较难进行能量的转移，且硬件设计难以实现。

图3 变压器均衡电路

（4）分布式DC/DC均衡：分布式DC/DC均衡的电路如图4所示，为串联的每个电池单体配置一个DC/DC模块的均衡电路，通过合理设计DC/DC模块，可以实现不同的均衡控制策略。可实现充放电时流过每个单体电池的电流正比于电池的实际容量，即保障过程中电池的SOC一致，使得整个电池组表现为一个具备高电压的电池单体，但是也存在成本高、控制复杂、技术要求高等问题。

图4 分布式DC/DC均衡电路

表3从均衡速度、控制难度、成本、体积和能量效率等方面对比了上述四种均衡策略。

表3 锂电池管理系统均衡策略对比分析

7 结语

锂电池组的性能和容量与环境温度、过充电、过放电、过电流、循环次数、和单体电池一致性等因素相关，错误地使用锂电池还可能导致锂电池发生泄露、破裂、起火、爆炸等危险。本文从锂电池管理系统的概念出发，介绍了锂电池管理系统应具备的监测、保护、估计、控制和通信等功能，并对现有锂电池管理系统的实现技术进行总结分析，旨在为锂电池管理系统的创新发展提供参考。