钜大LARGE | 点击量：1064次 | 2021年04月06日
电动汽车动力锂电池BMS的核心技术是什么？
新能源车与传统汽车最大的差别是用电池作为动力驱动，所以动力锂电池方面的技术是新能源车的核心。
什么是BMS的核心技术？
最近看到国内某公司的宣传牌，因为采用AUTOSAR的软件构架这样的底层软件而声称全面掌握BMS软硬件技术、达到世界先进水平、采用多重均衡控制能力。很能够吸引眼球。这些东西是BMS的核心技术吗？
通常BMS系统通常包括检测模块与运算控制模块。
检测是指测量电芯的电压、电流和温度以及电池组的电压，然后将这些信号传给运算模块进行处理发出指令。所以运算控制模块是BMS的大脑。控制模块一般包括硬件、基础软件、运行时环境（RTE）和应用软件。其中最核心的部分--应用软件。关于用Simulink开发的环境的一般分为两部分：电池状态的估算算法和故障诊断以及保护。状态估算包括SOC（StateOfCharge）、SOP（StateOfPower）、SOH（StateofHealth）以及均衡和热管理。
符合Exic IIB T4 Gc防爆标准
充电温度：0~45℃
-放电温度：-40~+55℃
-40℃最大放电倍率：1C
-40℃ 0.5放电容量保持率≥70%
电池状态估算通常是估算SOC、SOP和SOH。SOC（荷电状态）简单的说就是电池还剩下多少电；SOC是BMS中最重要的参数，因为其他一切都是以SOC为基础的，所以它的精度和鲁棒性（也叫纠错能力）极其重要。假如没有精确的SOC，加再多的保护功能也无法使BMS正常工作，因为电池会经常处于被保护状态，更无法延长电池的寿命。此外，SOC的估算精度也是十分重要的。精度越高，关于相同容量的电池，可以有更高的续航里程。所以，高精度的SOC估算可以有效地降低所要的电池成本。比如克莱斯勒的菲亚特500eBEV，可以一直放电SOC=5%。成为当时续航里程最长的电动汽车。
下图是一个算法鲁棒性的例子。电池是磷酸铁锂离子电池。它的SOCvsOCV曲线在SOC从70%到95%区间大约只变化2-3mV。而电压传感器的测量误差就有3-4mV。在这种情况下，我们有意让初始SOC有20%的误差，看看算法能不能够把这20%的误差纠正过来。假如没有纠错功能，SOC会按照SOCI的曲线走。算法输出的SOC是CombinedSOC也即是图中的蓝色实线。CalculatedSOC是根据最后的验证结果反推回去的真正SOC。
SOP的精确估算可以最大限度地提高电池的利用效率。比如在刹车时可以尽量多的吸收回馈的能量而不伤害电池。在加速时可以供应更大的功率获得更大的加速度而不伤害电池。同时也可以保证车在行驶过程中不会因为欠压或者过流保护而失去动力即使是在SOC很低的时候。这么一来，所谓的一级保护二级保护在精确的SOP面前都是过眼云烟。不是说保护不重要。保护永远都是要的。但是它不可能是BMS的核心技术。关于低温、旧电池以及很低的SOC来说，精确的SOP估算尤其重要。例如关于一组均衡很好的电池包，在比较高的SOC时，彼此间SOC可能相差很小，比如1-2%。但当SOC很低时，会出现某个电芯电压急速下降的情况。这个电芯的电压甚至比其他电池电压低1V多的情况。要保证每一个电芯电压始终不低于电池供应商给出的最低电压，SOP必须精确地估算出下一时刻这个电压急速下降的电芯的最大的输出功率以限制电池的使用从而保护电池。估算SOP的核心是实时在线估算电池的每一个等效阻抗。
SOH是指电池的健康状态。它包括两部分：安时容量和功率的变化。一般认为：当安时容量衰减20%或者输出功率衰减25%时，电池的寿命就到了。但是，这并不是说车就不能开了。关于纯电动汽车EV来说安时容量的估算更重要一些因为它与续航里程有直接关系而功率限制只是在低SOC的时候才重要。关于HEV或者PHEV来说，功率的变化更为重要这是因为电池的安时容量比较小，可以供应的功率有限尤其是在低温。关于SOH的要求也是既要高精度也要鲁棒性。而且没有鲁棒性的SOH是没有意义的。精度低于20%，就没有意义。SOH的估算也是基于SOC的估算。所以SOC的算法是算法的核心。电池状态估算算法是BMS的核心。其他的都是为这个算法服务的。所以当有人声称突破了或者掌握了BMS的核心技术，应该问问他到底做了BMS的什么？是算法还是主动均衡或者只做BMS的硬件和底层软件？或者只是提出一种BMS的结构方式？
有人说特斯拉之所以牛，是因为它的BMS可以管理7104节电池。这是它牛的地方吗？它真的是管理7104节电池吗？特斯拉modelS确实用了7104节电池，但是串联在一起的只有96节，并联的只能算一节电池不管你并联多少节。为何？因为其他公司的电池组也是只计算串联的个数而不是并联的个数。特斯拉凭什么要特殊呢？事实上，假如你了解特斯拉的算法，你就会了解特斯拉的算法不仅要大量的工况数据定标，而且还不能保证在任何情况下尤其是在电池老化以后的估算精度。当然，特斯拉的算法比几乎所有国内的BMS算法还是好很多。国内的BMS算法几乎都是电流积分加开路电压的方法用开路电压计算初始SOC，然后用电流积分计算SOC的变化。问题是假如启始点的电压错了，或者安时容量不准，岂不是要一错到底直到再次充满才能纠正？启始点的电压错会出错吗？相关经验告诉我们，会的，尽管概率很低。假如要保证万无一失，就不能只靠精确的启始点的电压来保证启始SOC的正确。
我国新能源汽车均衡问题出在哪里？
去年经过专家评选的某主动均衡技术荣获某锂电金球奖。其理由是它的核心技术--主动均衡技术能够延长电池寿命30%续航里程20%。这一看就不靠谱。因为根本无法定量。你和谁比能够延长寿命30%？和自己比有意义吗？和没有均衡比吗？那你的水平就差远了。和别人比，应该与最好的比才有意义。世界上不说最好的至少还可以的BMS都没有均衡问题。你怎么延长寿命30%呀？
延长续航里程也是相同的道理。比如克莱斯勒的Fiat500e，它的SOC容许一直放到5%。请问你还怎么延长20%的续航里程呀？再进一步说，主动均衡难吗？硬件2008年TI就向我当时所在的公司推销它的主动均衡IC了。算法不外乎是同模组到电池相互均衡和不同模组之间的电池相互均衡。通用汽车公司早在6-7年前就已经完成了仿真验证。连文章都有了。从算法角度讲完全没有难度可言。
