电动汽车动力电池管理系统核心算法.pdf

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第十二届（深圳）新能源汽车核心电源技术研讨会电动汽车动力电池管理系统核心算法报告人：姜久春欣旺达电子股份有限公司 2019年6月19日

目录 1 电池管理系统基本功能 2 电池荷电状态（SOC）估计 3 电池峰值功率（SOP）估计 4 电池健康状态（SOH）估计 2

电池管理系统基本功能 BMS 核心算法信息采集状态监测安全保护充电控制均衡管理热管理信息管理 • 电压、电流、温度 • SOC、SOP、SOH • 在线故障诊断及安全控制 • 充电电流与充电电压控制 • 主动均衡、被动均衡 • 温度控制、散热/加热功率控制 • 关键数据存储、与整车控制器通讯、与云平台通讯 3

SOC估计 p常用SOC估计方法 4

SOC估计 pSOC估算方法优缺点对比方法优点缺点 Ah积分简单，准确，易嵌入实现依赖准确SOC初值，存在累计误差基于OCV 准确，易嵌入实现需要大量静置时间，对某些电池具局限性基于电池模型不需静置及SOC初值对测量噪声十分敏感，对某些电池的适用性差卡尔曼滤波准确灵活，对噪声SOC初始误差具鲁棒性复杂，计算量大，依赖模型参数，增益选取不当会造成不稳定滑模观测器准确灵活，对噪声，模型误差及SOC初始误差具鲁棒性非线性，不易实现模糊逻辑人工的模糊思维不准确神经网络适合于所有种类电池需要大量训练数据实车上常用的是 Ah积分+OCV校正 5

SOC估计 pSOC估计影响因素分析参数扰动初始误差温度依赖电池老化测量噪声误差源电流测量值电压测量值输入量功率约束条件等效电路模型电池状态空间方程模型结构模型参数最大可用容量 OCV-SOC 曲线 x   k 1 y  k f x u  ( k h x u  ( k ) k )  , k ,  k k IC曲线特征值提取 SOP SOC SOH 输出量 6

SOC估计 p常用观测器基于状态空间方程的SOC观测器的通用结构 EKF观测器 H∞观测器 PI观测器             T T  A P C X P F ( P 0  2 m in(  X C T P A  X G )   T 对于高斯白噪声，有较高的估计精度考虑有色噪声影响时，估计精度效果好 )  I P F    X G 2     0 兼顾超调幅度和收敛速度 7

SOC估计 p不同SOC估计方法性能对比-SOC估计精度 SOC初始误差为20% SOC初始误差为50% SOC初始误差为100% 8

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