电池管理系统算法综述
摘要：锂离子电池作为新一代化学电源，具有比能量高、充放电特性好、正常使用无析氢析酸、循环寿命长、使用维护简便等优势。随着锂电池安全技术的进展，近年来已广泛应用于智能汽车领域领域。虽然集众多优点于一身，但是锂离子电池的能量密度一直制约着电动汽车以及其他产业的发展。以目前应用范围较广的锂离子电池为研究对象，围绕锂离子电池的主要特性以及其管理系统展开研究。阐述锂离子电池的概述，锂离子电池管理系统的主要功能。从系统设计的角度，分析锂离子电池管理系统的构建要点，从而促进锂离子电池的应用。
关键词：电池；管理系统；算法
引言
早期的锂离子电池由于价格昂贵，因此仅限于高价值通讯电子产品生产领域的应用，如今随着技术的更新，锂电子电池价格降幅达86%，这标志着我国的锂电子电池技术在研究领域已经取得了巨大的进步，为锂电子电池在社会各领域的广泛应用提供了条件。尤其我国作为电动交通工具生产、销售大国，更是形成了以锂离子电池为动力主导的产业生产模式。
1锂离子电池工作原理及优势
锂离子电池是指以两种不同的能够可逆的嵌入及脱出锂离子的嵌锂化合物分别作为电池正极和负极的二次电池电池体系。充电时，锂离子从正极脱嵌，通过电解质和隔膜，嵌入到负极中；放电时则相反，锂离子从负极脱嵌，通过电解质和隔膜，嵌入到正极中。因此，锂离子电池也被成为“摇椅式电池”。锂离子电池一般是使用锂合金金属氧化物为正极材料，石墨、钛酸锂以及硅等可与锂形成化合物的物质为负极材料，使用非水、非质子性有机溶剂为电解质的电池。锂离子电池能量密度高、倍率性能好、循环寿命长、免维护，是较为理想的电动汽车动力电池之一，作为电动汽车电池可满足减重、免维护等需求。同时，随着电动汽车推进方向发展，高能电磁武器对高功率电源技术需求迫切，锂离子电池的高功率特性可满足高能电磁武器发展需求，具有巨大的应用前景。
2锂离子电池管理系统主要功能
（1）准确估测荷电状态（SOC），即电池剩余电量。对电池组各时段SOC予以准确估测，确保在充放电状态下电池SOC均处于合理数值范围内，由此来降低过放电、过充电损害电池情况的发生率。SOC估测作为锂离子电池管理系统中的核心功能存在，是其他保护功能实现
的基础，有助于确保电池的使用安全、延长使用寿命。（2）动态监控。即对锂离子电池整个充放电过程予以全称、全方位监控，实时采集电池组中每块电池的温度、电压、电流以及整个电池包产生的总电压等数值。通过对这些数值的观测，来监控电池的充放电状态，并以此作为判断电池运行稳定性、安全性的重要依据，有效防治电池过放电、过充电等现象的发生。此外，这些大量的监控数据还可以以历史档案的角存在，为不同型号、不同类型锂离子电池未来性能的优化、功能拓展、技术创新等提供重要参考资料。（3）均衡技术。该技术作为目前世界范围内一项电池管理系统研究关键技术存在。希望能够在充放电过程中，通过一定管理、干预措施的实施来确保电池组中各单体电池能够达到一种均衡、一致的充电状态。其中涉及的管理、干预措施，主要分为被动与主动两种。被动均衡，即通过电阻放热的办法来释放电池中多余的电量；主动均衡，即在电池实施充放电时分别将多余电量转移到高容量电芯、低容量电芯。
3锂离子电池管理系统构建要点
（1）硬件方面：锂离子电池管理系统主要由电流采集模块、通信接口模块、温度与电压采集模块、管理主机CPU组成。其中，信息采集模块主要任务为对锂离子电池充放电状态下产
生的温度、电流、电压等信息进行采集。对于电流的采集还可以细分为霍尔电流分流器、传感器两类，其中推荐使用可靠性更高、成本更低的霍尔电流传感器。通信接口模块。由于需要满足信息采集过程大量电池运行信息的网络传输需求，因此在硬件配置上可以采用SPI总线与信息采集板进行连接，并将SPI总线中的输出、输入、时钟作为信息采集模块与主控制器进行信息通信的主要线路。（2）软件方面：锂离子电池管理系统可采用模块化程序设计的办法，将软件驱动层分为内存驱动文件、信息读写以及CAD驱动文件三个部分。将应用程序层分为均衡控制以及信息采集、显示、状态估算几个主要模块。在运行锂电子电池管理软件系统时，需先提前配置好硬件接口，之后对CAN总线驱动进行初始化设置，由此对系统执行关闭操作前的电池运行状态各个参数进行读取操作，达到信息采集任务要求，并以此为参考依据科学估算锂电子电池健康状态、荷电状态，最后将这些信息显示在屏幕上。最后在通讯模块的作用下，针对电池故障进行报警，为用户对锂电子电池的安全使用提供辅助作用。
4电池管理系统算法
4.1 SOC研究概述
SOC表示在相同情况下剩余电池容量占总容量的百分比。准确的SOC估计对于监控现有容量
状态，进一步保证电池的安全健康运行至关重要。目前对于SOC的分类主要是：基于表征参数的方法、安时积分法、基于模型的方法、基于数据驱动的方法。数据驱动的SOC估计方法不考虑电化学原理，通过处理器分析大量数据来建立的在更短的开发时间、有限的电池材料特性和复杂的化学反应知识下估算SOC。近年来，深度学习等先进数据驱动算法的发展，在提高SOC估计精度方面取得了很大进展，具有更好的泛化性能、更好的学习能力、更高的精度和更快的收敛速度。然而，数据驱动方法的准确性取决于数据的质量和数量，若数据量不足则会产生过拟合问题。
4.2 SOH研究概述
SOH也是BMS的核心功能，其功能是评价电池健康状况老化程度的量化指标，大致可分为四类，基于物理的模型、经验模型、数据驱动法和基于容量增量(ICA)分析法。与SOC估计类似，数据驱动法由于其无需依靠模型受到广泛关注，而对训练数据质量和数量有较高要求。ICA近年来也是估计SOH的有效工具，在恒流充电条件下，通过区分充电容量与其电压之间的关系，电压曲线上的电压值可以转化为IC曲线上容易识别的峰值。不同周期下IC曲线的峰值位置、振幅和包络面积可用于预测电池SOH。在线的数据驱动SOH估计方法如支持向量机
、神经网络法、卡尔曼滤波法等。离线估计方法主要包括:容量法、内阻法、电化学阻抗法和双脉冲放电负载法。由于离线估计存在可操作性不理想和估算误差较大等缺陷，在线估计算法得到了迅速发展。在线估计主要包括卡尔曼滤波法、神经网络法、支持向量机法和模糊逻辑推理法等。
4.3动力电池系统寿命预测研究概述
动力电池系统寿命预测也是动力电池控制系统的一个重要部分，RUL预测是指在一定的充放电制度下，动力电池的最大可用容量衰减到某一规定的实效阈值时所需要经历的循环周期数。目前，数据驱动是动力电池RUL预测的主要手段，其核心在于对容量衰减轨迹和历史数据的挖掘、提炼和推广,其主要方法分为经验预测法、滤波预测法、时间序列预测法。模块化管理
结束语
建立电池管理系统(BMS)的难点在于电池的原理包含相对复杂的电化学现象，其参数随时间的推移而降低，并随制造商的不同而变化。电池管理系统需要先进的识别、估计和控制算法。本文概述了动力电池管理系统建模、SOC、SOH、RUL预测等主流算法，随着目前进行
数据处理和运算的芯片性能加强，由于数据驱动法无需深究其内部电化学原理，开发难度较低，在未来的一段时间仍将成为研究的热点方向。
参考文献
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