吴锐

（重庆交通大学 机电与车辆工程学院，重庆400074）

主题词：动力电池 不一致性 均衡控制 均衡变量

0 引言

随着电动汽车迅速发展，作为电动汽车中使用最广泛的动力电池—锂离子电池成为汽车领域的研究热点，得到越来越多的关注[1]。在实际应用中，电池外电压的不同、极化电压变化不一致、直流内阻的大小和荷电状态SOC（Stateof charge）不相等给电池组工作造成了很大的影响，是制约电动汽车未来发展的关键因素[2]。均衡控制就是将电池组的不一致程度降到最小，避免各单体电池过充过放，使电池工作更高效。在电池均衡控制研究中，研究人员对均衡控制变量的选择各不相同，均衡变量是通过控制电路均衡后能够达到一致的电池参数，选取的原则为可表征电池不一致性、测量方便、且具有较高的精度[3]。不同的电池参数作为均衡变量对应的均衡控制方法有所不同，最终的均衡效果也存在很大的差异[4]。在对电池的不一致性分析和各变量的讨论后，提出更加合理的均衡控制策略，提高均衡效率、减小均衡系统的设计容量，为电池组的高效均衡提供理论依据和数据支持，使纯电动汽车大容量电池的在线均衡成为可能。

1 不一致性分析

动力电池组的不一致性主要由初始状态和性能衰退速度2个方面造成的[5]。在电池的生产过程中，有很多工艺流程，每一环节的微小变化累积起来都会对电池初始性能带来很大的影响。

在使用过程中各电池的环境温度，通风条件的不同会影响电池的散热性能，在同一电池组中不同的温度采集点得到的温度差最高可达10℃，这会导致电池性能以不同的速度衰退，长期如此，电池之间不一致性将会越来越大。

电池生产、使用和储存的不同会导致其内阻存在差异性，出现不同程度的自放电现象，从而影响放电深度，使不一致性加剧。

在电池组中，初始容量不同时，小容量并且内阻大的单体就会出现过度充放电的现象，在相同的充放电参数下，该电池的衰减将会远远超过组内其它单体，经过多次充放电循环，整体电池组的性能将加速衰退。

电池的初始性能和后期使用环境的不同将导致电池的充放电倍率、工作电压、内部化学反应速度和状态都存在差异性[6]。

电池之间的不一致性参数在实际的工作中并不是相互独立的，各因素之间的相互耦合性，最终导致了不一致扩大的正反馈效应。

2 不一致性影响

2.1 电池容量

电池B1和B2初始容量均为100 A·h，测得B1充电效率为99.9%，B1充电效率为99.8%，两者相差0.1%，经循环试验后得到结果如下：

经过100次循环后：

经过200次循环后：

仅0.1%的差距，经过多次充电循环后，容量就出现了巨大的变化。在充电时，小容量电池最先充满，从而限制了电池组的充电容量，放电时此电池电量最先放完，而电池组中其他电池的电量还未被充分利用。

2.2 输入输出功率

在充电过程中，电池组中SOC偏高会使充电电流下降，这使得充电时间增加，导致其他电池未充满现象出现；放电过程中，为了防止过放电，SOC较低的电池首先放完电，这就限制了整组电池的输出功率，明显降低了车辆的动力性和电池组的使用效率。

2.3 电池组状态估算

车辆在运行过程中，呈现给驾驶者的是电池组的剩余荷电状态SOC，如果每个单体之间存在较大的容量和SOC差异时，电池组的SOC和SOE估算非常复杂，并且难以保障估算准确性，这会传递错误信息，降低驾驶安全性和体验感。

电池的不一致性对其性能造成了很大的影响，所以需要对均衡参数分析对比并据此进行均衡，使电池组内容量、能量充分利用。

3 电池均衡

电池的均衡就是在电池组运行过程中通过传感器采集均衡变量的信息，判断电池状态参数的不一致性，通过系统中的均衡策略对各单体电池进行能量均衡，对能量较高的电池进行耗能，对能量较低的电池补充能量，或者通过控制电路将高出的能量转至能量低的电池中，使电池组整体状态参数保持较高的一致性[7]，均衡过程如图1所示[8]。

图1 均衡电路结构[8]

4 均衡变量的选取

均衡变量即判断电池组状态是否一致的特征参数，主要有开路电压、工作电压、SOC和剩余可用容量、最大可用能量。通过均衡系统使变量参数不一致程度达到最小，甚至消除。

4.1 开路电压作为均衡变量

图2 电池电压分布

在最开始对均衡控制的研究中，大多数都是采用基于单体电池开路电压的均衡。吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室，Zhang[9]等人利用电池之间的开路电压的差异来衡量电池组的一致性，在分析各单体电池开路电压范围和分布情况后制定均衡策略。通常情况下，电池组中开路电压呈现正态分布[10-11]，如图2所示。

在充放电过程中以开路电压作为均衡变量，首先计算出平均电压，如式（1）：

再计算电压极差，电压极差可以反映电池组一致性情况，如式（2）。

根据电压极差的大小确定均衡控制区间△U，如图3所示，其中0＜△U＜r，进行高放低充，使电池组电压趋于一致，避免了对单体电池频繁均衡。根据计算电压方差，如式（3）：

图3 确定均衡控制带

可以检测均衡效果。电压方差越小说明电压分布的分散度越小，均匀度越好，均衡效果越明显。基于开路电压的均衡判断过程如图4所示。

以开路电压作为变量的均衡控制实施起来简单，只需要测量电池的开路电压，确立均衡控制区间，通过判断测得电压与控制带之间的关系就能完成均衡过程。电池的开路电压易于测量，而且与电池SOC之间存在良好的对应关系[12]。当开路电压通过均衡达到一致时，SOC也会基本保持一致，通过定义可知SOC是最能表现电池容量的参数，这就使得电池容量能够被充分利用，避免了过充过放。当电池处于静置状态时，选择开路电压作为均衡变量能够达到高精度的均衡结果。

图4 均衡判断流程

但是基于开路电压的均衡控制存在一定的缺陷，容易受到电池本身参数和其他外部因素的影响。如B1，B2内阻不同，充电时u1＞u2，需对B2充电；放电时u1＜u2，需对B2放电。均衡对象在不断的变化，但并没有调整各电池状态，没有效果且增加了均衡系统负担。开路电压只能在非运行状态下获取，所以不能实时在线均衡，降低了均衡效率。电池开路电压具有非常小的变化区间，通常只有几毫伏，故对均衡采集精度要求很高。开路电压与SOC对应的函数关系会因为电池型号和厂商的不同有所区别，如果电池组中所有单体电池不是同一类型，同一型号，则需要OCV-SOC关系重新标定，带来的误差将会更大。

4.2 工作电压作为均衡变量

工作电压即电池输出电流时正负极的电位差。东京理科大学的Daiki Satou和Nobukazu Hosh[13]将工作电压作为均衡变量，获取工作电压可以直接测量，相比较开路电压，工作电压具有更大的变化区间，这样采集电路的精度要求就没那么高，设计简单。在电池组充放电过程中，通常是将工作电压作为充放电截止电压，这样通过均衡控制，就能很好的保证不会过度充放电，并且能够最大程度利用电池组容量。当组中电池老化程度不一致时，对于那些老化程度较大，且内阻较大的单体，用工作电压进行均衡，可以在未完全放电的时候使电池SOC变化比其他单体小，这样防止电池滥用，延长了使用寿命。开路电压可以实时采集，这样就能实现在线均衡，提高均衡效率。

工作电压作为均衡变量的缺陷也很明显。由于车辆运行过程中工况很复杂，所以可能瞬时高倍率放电，也有可能瞬时停止供电，这样在电路中电流出现较大的波动，从而引起工作电压变化起伏很大，此时均衡系统会因为电压的波动而频繁的开启关闭，损耗巨大[14]。这就要求均衡系统设计更加合理化，智能化，具有较强的均衡能力。工作电压与SOC不具备较好的一致性，当电池的SOC处于较高或者较低时，工作电压变化很大，需要较高的均衡能力和效率；电池SOC处于中间阶段时，工作电压变化较小，需要高精度的采集系统，给均衡系统的设计带来很大的困难。

4.3 SOC作为均衡变量

SOC即电池荷电状态。SOC作为最接近电池容量的参数，使得均衡电路具有更高的效率。

对电池组内每一个单体进行SOC识别，计算平均SOC，以平均SOC为目标，同时确立均衡控制区间ΔSOC，在区间内不均衡，高于或低于区间的需放、充电，这样可以提高均衡效率，充分发挥了充放电均衡优势。

Yuang-Shung[15]和韩国全北国立大学的Novie Ayub Windarko[16]选择SOC作为均衡变量，这样只需识别电池的SOC，无需识别最大可用容量和所需均衡电池的位置。在充放电过程中，同时让单体电池达到截止电压，容量利用率高，且避免了不一致对电池组状态识别的影响。所有的单体电池均衡过后SOC保持一致，故单体SOC就可看作整个电池组的SOC。通过均衡保持SOC保持一致，就是保证了所有电池放电状态时相同的，放电深度一致，这样就能避免各单体的老化速度存在差异。

基于SOC的均衡控制策略最大的问题就是如何做到高精度、高效率的实时估算[17]。精度高的估算方法效率低，需要大量的数据计算，如神经网络法，模糊控制法等，计算量小的精度达不到要求，带来较大的估算误差，如安时法，开路电压法。在开始进行充电时，SOC值比较接近，差异性较小，此时应准确识别，并进行均衡。如果到了充放电中期，SOC差异性较大，对均衡能力要求就会更高。

此外，电池老化情况不同时，SOC经过均衡达到一致后，继续充放电，SOC的变化又会出现快慢的情况，需要再次启动均衡系统，开启频繁，损耗大。

4.4 剩余可用容量作为均衡变量

电池组的剩余可用容量始终小于或者等于组内最小容量电池的剩余可用容量[18]，所以均衡目标就是使电池组的可用容量等于组内最小容量电池的剩余可用容量[19]。

与SOC作为均衡变量不同的是，SOC经过均衡后，在面对老化程度不一致的电池时，继续充放电，又会出现不一致现象。而剩余可用容量作为均衡变量后，所有电池的容量都保持一致，不会再出现容量差异的现象，而且不会对某一电池进行过度放电，容量小的电池也不会成为电池组中的“短板”。

剩余可用容量受到各单体容量不同和容量衰减问题的影响在线估算存在较大的难度，无法做到实时在线均衡。且目前的估算方法达不到较高的精度，估算误差会使均衡效果不好。

4.5 最大可用能量作为均衡变量

为了实现电池组存储的能量最大化，均衡的作用就不仅仅是将容量最小的电池满充满放，将电池容量充分利用，而且还要将组内全部电池充满电，将存储的能量达到最大化[20]，如下电池容量所示[21]。

电池组最大充电容量85 A·h，充电结束，电池1刚好充满，电池2和电池3则需要均衡充电，电池1均衡容量为5 A·h，电池2均衡容量为10 A·h。利用电池组最大可用能量为均衡变量时，电池组最大可用容量也实现最大化，达到90 A·h，且所有电池都充满电，电池组的能量实现了最大化。利用最大可用能量均衡具有较好的稳定性，其评价结论并不随电池荷电状态和工作电流的变化而变化，可有效地防止均衡对象发生变化。

电池组的最大可用能量和电池的最大可用容量和SOC相关，所以存在相同的问题，即难以准确估算和实时在线测定。对常见的5种均衡变量进行分析对比，得到结果如表1。

表1 均衡变量对比

5 结束语

均衡变量的选取对均衡效果有很大的影响，通过对5种变量的分析对比发现，单一的变量都存在很明显的缺陷，所以基于一个变量的均衡策略无法达到令人满意的均衡效果。在后续对均衡控制的研究中：

（1）应该对现在的均衡策略进行优化；

（2）更重要的是将均衡变量结合，进行多变量混合均衡控制,这样可以避免单变量不稳定带来的影响；

（3）也可以对其进行分时段均衡，利用不同均衡策略适用的工况分为静置、充电和放电。充分发挥各种策略的优势，使得均衡效果达到最好。