yulzhu

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电池管理之单体均衡2

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接上文所言,接下来我们考虑均衡系统和控制手段。

均衡系统的目的,是在比较良好的电池质量条件下,保证电池系统在苛刻的条件下长寿命运行。

这里引用一些输入数据,从参考文章2中导入典型的HEV和EV的情况。

HEV:

  • 10 Ah (0.4 mA delta leakage)
  • 100 cells in series
  • Charged 1/2 the time while driving
  • SOC kept at 50 % +/- 20 % 此处根据参考文章1,修正为40%~65%
  • Balanced once a week for 10 minutes, by going to 100 % SOC

PHEV(参考文献4):
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Charged daily, plugged in the wall 12 hours a day, 8 hours charge / 4 hours balancing

EV(参考文献5):
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Charged daily, plugged in the wall 12 hours a day, 8 hours charge / 4 hours balancing

以上的重点,在于在一开始,就需要考量电池的容量大小以及其差异,和所需求的均衡的速度,是否能满足实际驾驶者的情况。至少根据一定的概率来说,需要确认大部分来满足。

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此图介绍充电开始和结束的SOC的状况统计概率,并整理了充电之间的驾驶情况,对于我们而言,基本可以整理出一张充电、放电、闲置、放电的时间分布图标,因此我们从中也就确认,我们将均衡算法开始确定当时的电池组的模态。

充电:这个算是最为常用的一种模态选择,特别是在家结合时间信息来操作的时候。

放电:在放电的时候,做均衡是必须要考虑一种模式,否则一旦充电的时候没有办法去做完整导致较大的单体差异,那么很有可能多次情况发生,导致车辆性能下降严重。

闲置:在车辆闲置的时候,启动均衡,会带来较大的问题,因为此时需要耗费整体高压电池包能量,也会耗费一部分12V电池包的能量。

因此这里需要确定的一个是,最大的均衡时间Tallow,这个时间是需要根据统计的概率来决定的数值。同时,这个数值又会对电池包的均衡电流提出了要求。

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在这个表格里面就谈到了基于几种模式的另一个维度,是基于电池电压、历史SOC还是充电结束前的电压。

这里需要注意的是,本质而言,均衡的内容是电池所放出的Ah,因此单纯的通过电压和SOC都是无意的。

假定60Ah的电池,其起始容量差异为+/-2%,也就是说会有4%*60Ah=2.4Ah的差异,那么即使是同等SOC的情况下。

容量误差 2%
Min Nom Max 差异
容量 58.8 60 61.2
SOC窗口 20 90
可用容量 41.16 42 42.84 1.68

即使是同等SOC的情况之下,也会造成较多的容量无法使用,如果考虑SOC的差异性,特别是较小的容量的电池,在同等的Ah充放下,会形成大的SOC变化,同样直接显示在了电池电压变化(非磷酸铁锂)上面。

所以这里考虑均衡算法的话,需要计入以下的原则:

1.单纯依靠电压、SOC考虑均衡会造成较小容量的电池产生问题。

2.均衡电流(速度)是一个折衷的选择,是在硬件发热条件容许下,通过在各个模式中调配开始的情况,来确定合理的均衡。

3.均衡能进行下去的条件,是电池的容量差异(初始/衰减一致性)较小。

参考

1.Modeling the Performance and Cost of Lithium-Ion Batteries for Electric-Drive Vehicles

2.White Paper - Dissipative vs. nondissipative balancing

3.SAE 2012-01-0199 Battery Electric Vehicle Driving and Charging Behavior Observed Early in The EV Project

4.Roland MattheVOLTEC Battery System Development

5.Development of High Capacity Lithium- Ion Battery for NISSAN LEAF

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