电动汽车电池管理系统的设计毕业设计.docx
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电动汽车电池管理系统的设计毕业设计
电动汽车电池管理系统的设计
1绪论
1.1研究背景
随着经济的发展,汽车的拥有量也在急剧增加。
目前,市场上以燃油汽车为主,燃油汽车的不断增加,不仅加剧了环境的污染,也严重的威胁到了能源安全,使用替代能源将成为汽车的重要发展方向。
电动汽车(EV,ElectricVehicle)[1],作为清洁、高效、智能的汽车,可有效的解决环境和能源问题,是燃油汽车理想的替代品。
目前,电动汽车尚不如燃油汽车技术完善,而制约电动汽车推广的最主要问题是动力电源的寿命短,使用成本高,电池储容量小。
因此电池组的有效管理对电动汽车的发展具有重要意义,而准确估算电动汽车电池SOC,可以提高动力电池的能量效率,延长电池的使用寿命。
而影响SOC准确计量的因素很多,其中开路电压、自恢复效应、温度、充放电电流、老化程度等都与SOC密切相关,本课题将对电动汽车电池SOC进行估算研究。
随着电动汽车的推广应用,将减少对石油资源的依赖以及减少环境污染。
1.2动力电池SOC的定义
电池荷电状态SOC(StateofCharge)[2]是一个相对量,表示电池目前的剩余电量与电池的额定电量的比值。
是描述电池状态的一个重要参数。
通常把一定温度下的电池充电到不能再吸收能量的状态,定义SOC为1;而将电池再不能放出能量的状态,定义SOC为0。
SOC的理想定义和实车环境下的SOC的计算方法是有差别的。
从能量的角度定义SOC:
(1-1)
其中,E1为已放出能量,E0为总的可用能量。
(1-2)
其中
、
、
分别为描述放电倍率、环境温度和循环工作次数的参数。
从电量的角度定义SOC:
(1-3)
日本本田公司电动汽车EVplus定义SOC:
(1-4)
剩余容量=额定容量-净放电量-自放电量-温度补偿容量(1-5)
由于SOC受很多因素的影响,所以不同的电动汽车对SOC的定义使用形式也不一样。
1.3动力电池的估算方法
目前SOC估算方法有:
放电实验法、Ah计量法、开路电压法、负载电压法、内阻法、线性模型法、神经网络法、卡尔曼滤波法[3]。
1.3.1放电实验法
放电实验法采用恒定电流进行连续放电,放电电流与时间的乘积为剩余电量。
该方法适用于所有电池,但是需要大量的时间,电池进行的工作也要被迫中断,所以放电实验法不适合行驶中的电动汽车,可用于电动汽车电池的检修。
1.3.2Ah计量法
如果充放电起始状态为SOCo,那么当前状态的SOC为:
(1-6)
Cn为额定容量;I为电池电流;
为充放电效率。
1.3.3开路电压法
开路电压法在数值上接近电池的电动势。
MH/NI电池和锂离子电池的开路电压与SOC关系的线性度不如铅酸电池好,但在充电初期和末期可根据对应关系估算SOC。
该方法需要电池长时间静置,而电池恢复稳定需要几个小时甚至十几个小时,测量不方便,所以只适用于电动汽车驻车状态。
1.3.4负载电压法
电池放电开始瞬间,电压迅速从开路电压状态进入负载电压状态,在负载电流保持不变时,负载电压随SOC变化的规律与开路电压随SOC的变化规律相似。
该方法能够实时估算SOC值,但实际应用时,剧烈波动的电池电压给负载电压应用带来了困难。
1.3.5内阻法
内阻是电池内部化学反应的表现,也是反映电池寿命的重要指标。
电池内阻有交流内阻和直流内阻之分,它们都与SOC有密切关系。
电池交流阻抗可用交流阻抗仪来测量,受温度影响很大。
实际测量中,将电池从开路状态开始恒流充电或放电,相同时间里负载电压和开路电压的差值除以电流值就是直流内阻。
准确测量电池单体内阻比较困难,这是内阻法的缺点。
1.3.6线性模型法
该方法是基于SOC变化量、电流、电压和上一个时间点SOC值,建立的线性方程:
(1-7)
(1-8)
为当前时刻SOC值,
为SOC变化量,U和I为当前时刻的电压和电流值,
为系数。
1.3.7神经网络法
神经网络具有非线性的基本特性,具有并行结构和学习能力,对于外部激励,能给出相应的输出,它可以模拟电池的动态特性,估算其SOC值。
神经网络法适用于各种电池,但是需要大量参考数据进行训练,估计误差受训练数据和训练方法的影响很大。
1.3.8卡尔曼滤波法
卡尔曼滤波法的核心思想,是对动力系统的状态做出最小方差意义上的最优估算,应用于电池SOC估算,电池被看成动力系统,SOC是系统的内部状态。
卡尔曼滤波法是近年才开始的,该方法适用于各种电池,尤其适用于电流波动比较剧烈的混合动力汽车电池SOC估算。
电动汽车电池SOC估算的方法很多,由上述介绍可知,不同的方法有各自的优缺点。
Ah计量法适用于所有的电动汽车电池,是目前最常用的办法之一。
开路电压法在充电初期和末期估算效果比较好,常和Ah计量法结合使用。
负载电压法很少应用到实车上,但常用来作为电池充放电截止的判据。
内阻法存在争议,在实车上应用较少。
线性模型法、神经网络法和卡尔曼滤波法是近来发展起来的新方法,这些方法常被结合起来提高SOC估算的结果准确度。
1.4本文研究的基本内容及意义
本文第一章介绍了课题的研究背景,主要估算方法和意义,并对SOC给出了不同的定义;
第二章对电动汽车的发展史进行概述,主要阐述了发展电动汽车的意义和目前电动汽车在国内外发展的现状;
第三章介绍了锂离子电池的原理,以及影响电池SOC的不同因素;
第四章分析了神经网络的特点,学习算法,以及我们对神经网络结构的设计;
第五章具体给出运用神经网络法对电池SOC进行估算的过程。
准确估算电动汽车电池SOC,可以帮助我们及时了解到电池所处的状态,准确预测电动汽车的续驶里程,以及防止电池的过充电或过放电,延长电动汽车电池的寿命。
所以准确估算电动汽车电池SOC对于电动汽车的发展有着非常重要的意义。
2电动汽车发展史概述
2.1电动汽车发展史概述
19世纪30年代到20世纪——电动汽车的崛起。
电动汽车的历史并不比内燃机汽车短,它也是最古老的汽车之一。
电动车由美国人托马斯-达文波特和苏格兰人罗伯特-戴维森在1842年研制,他们首次使用了不可充电电池。
20世纪初,安东尼电气、贝克、底特律电气、爱迪生、Studebaker和其它公司相继推出电动汽车,电动车的销量全面超越汽油动力汽车。
电动车在19世纪20年代大获成功,销量在1912年达到了顶峰。
20世纪20年代到80年代——汽柴油机成为主流。
电动车在20世纪初迎来成功之后,很快又失去了成长的势头。
电动汽车数年都没能取得技术上的突破,而内燃机汽车却得到迅猛发展。
从20世纪20年代开始,电动汽车逐渐被内燃机汽车替代。
20世纪90年代到现在——电动汽车的复苏。
20世纪70年代和80年代的能源危机令电动车再次得到业界的重视。
在1990年的洛杉矶车展,通用汽车首席执行官罗杰-史密斯(RogerSmith)发布了Impact纯电动概念车,并宣布通用汽车电动车将实现量产,并上市销售。
上世纪90年代,汽车制造商们对于节省燃油和减少排放的环保车型的兴趣有所下降。
在美国市场,SUV越来越受到欢迎。
进入21世纪之后,面对全球范围日益严峻的能源形势和环保压力,电动汽车(EV,ElectricVehicle)作为新能源汽车的主体,面临着新的机遇和挑战[4]。
2.2电动汽车国内外发展现状
2.2.1目前我国电动汽车发展情况
经过10多年的努力,我国电动汽车自主创新取得了重要突破,自主开发的产品开始批量化进入市场,发展环境逐步改善,产业发展具备了较好基础,具有了加快发展的有利条件和比较优势。
电动汽车的核心是动力系统电气化。
我国电动汽车开发高起点起步,围绕重点目标和核心技术,建立起了纯电动、混合动力和燃料电池三类汽车动力系统技术平台和产学研合作研发体系,取得了一系列突破性成果,为整车开发奠定了坚实的基础。
自2002~2008年,我国在电动汽车领域已获得专利1796项,其中发明专利达940项。
我国自主研制出容量为6Ah-100Ah的镍氢和锂离子动力电池系列产品,能量密度和功率密度接近国际水平,同时突破了安全技术瓶颈,在世界上首次规模应用于城市公交大客车;自主开发的200kW以下永磁无刷电机、交流异步电机和开关磁阻电机,电机重量比功率超过1300w/kg,电机系统最高效率达到93%;自主开发的燃料电池发动机技术先进,效率超过50%,成为世界上少数几个掌握车用百千瓦级燃料电池发动机研发、制造以及测试技术的国家之一。
混合动力汽车在系统集成、可靠性、节油性能等方面进步显著,不同技术方案可实现节油10%-40%;纯电动汽车技术在国际上处于先进水平,大容量锂离子动力电池纯电动客车实现了规模应用,小型纯电动轿车批量出口欧美;燃料电池汽车可靠性明显提高,无故障间隔里程与国外同步达到3000公里,燃料经济性国际领先。
2.2.2国外主要国家电动汽车发展情况
目前世界各国著名的汽车厂商都在加紧研制各类电动汽车,并且取得了一定程度的进展和突破。
从目前世界范围内的整个形势来看,日本是电动汽车技术发展速度最快的少数几个国家之一,特别是在混合动力汽车的产品发展方面,日本居世界领先地位。
1997年12月,丰田汽车公司首先在日本市场上推出了世界上第一款批量生产的混合动力轿车PRIUS。
继PRIUS混合动力轿车之后,丰田汽车公司还推出了ESTIMA混合动力汽车和搭载软混合动力系统的CROWN轿车。
此外,本田汽车公司开发的Insight混合动力电动汽车也已投放市场,供不应求。
美国的汽车公司在电动汽车产业化方面比来自日本的同行逊色不少,三大汽车公司仅仅小批量生产、销售过纯电动汽车。
现已推出三款混合动力概念车GM Precept、Ford Prodigy、Daimler chrysler Dodge ESX3。
2.3电动汽车的电池管理系统
电池是电动汽车的动力源,在电动汽车中占有重要的地位。
如何有效管理和监控电池一直是电动汽车的关键技术之一,因此电动汽车的电池管理系统是电动汽车必不可少的重要组成部分。
电池管理系统主要有三个功能:
(1)精确监测电池电压、电流和温度参数,这是电池管理系统有效运行的基础和关键;
(2)在监控正确参数的前提下,应用一定的算法准确预测出电池电量状态;(3)建立起一个四通八达的数据传递通道,实现电动汽车内部部件间,内部与外部计算机的数据通讯和处理。
在电池管理系统中,电池电压的精确测量和剩余电量的准确预测是管理系统亟待突破的两个技术关键。
在电池的充、放电过程中,电池的端电压变化只有数十毫伏,因此电池电压检测需要很高的精度,否则就无法正确判断电池的工作状态。
而且电池在线充、放电时电压、电流都会产生波动,汽车内温度变化及电磁干扰对电压检测产生较大的影响,要使电压测量达到要求的精度比较困难。
而目前应用在剩余电量预测方面有许多种算法,由于对电池内部运行机理的复杂性以及状态的不可确定性,一般建立在实验数据上的算法更为准确,对不同类型和安时数的电池而言算法可能不同,因此专用性较强。
2.3.1电动汽车电池管理系统的研究现状
电动汽车的发展不断成熟,但也还有很多问题没有解决,例如如何提高电动汽车的续驶里程和舒适性,电池的剩余电量的指示,电池如何在变化的气候条件下工作,如何对电池快速充电。
电池的数量有限,充放电并不均衡。
如何有效地利用电池的能量,延长电池的寿命。
电动车还有能量回收的问题。
这些问题都涉及到电池的能量管理和整车的能量管理。
与电机、电机控制技术、电池技术相比,电池管理技术还不是很成熟。
电池自身的性能参数影响电池的寿命,但电池本身的问题不在电池管理的范围之内。
电池外部因素也影响电池的寿命,如电池的充电参数,包括充电方式、充电电流、充电结束电压;电池的放电参数,包括电池的放电电流、放电深度、脉冲电流等;电池的温度;对电池维护的方式和频率。
从电动汽车的使用过程中发现,单个电池的寿命远比电动汽车中的电池长,借助电池管理系统(BMS),还可以优化电池的外部参数,大大增加电池的寿命。
要实现这些功能就应建立一个电池监测和控制系统,其功用是通过监测和控制单个电池的性能,最大化电池的充放电效果。
它是一个基于微处理器的适时监测系统,每个不良电池的情况都应及时显示在驾驶员仪表板上。
预测电池每个循环可提供的电量及回收制动的能量所产生的电量,并控制放电深度和充电时和制动回收能量时的过充电。
电池监测和控制系统是一个随车系统,因此电池的状况是一个动态的过程。
本文主要运用神经网络法估算电动汽车电池SOC,通过实验不断优化参数使得剩余电量预测更为准确。
2.4发展电动汽车的重要意义
随着能源危机的不断加深,石油资源的日趋枯竭以及大气污染、全球气温上升的危害加剧,作为有效缓解环境污染和能源衰竭的电动汽车将成为经济舞台上的主角。
电动汽车的发展对经济以及环境的影响意义重大:
(1)节约能源,优化能源结构。
目前我国的石油对外依存太高,燃油车耗油占全国总油耗比例也日益增加。
而电动汽车能量来源可以是多样化的,推广电动汽车能够优化能源供应结构,保证经济发展中的能源安全。
(2)保护环境,减少碳排放量。
电动汽车排放污染大气的有害气体是有限的,推广电动企业的发展,可以减少温室气体排放量,有效缓解大气污染。
(3)优化资源配置。
我国锂资源、稀土资源储藏量丰富,发展电动汽车可充分利用我国现有的资源。
但是目前电动汽车行业还存在着一些问题亟待解决,燃料电池发动机的寿命短与传统的内燃机相比相差很远。
燃料电池发动机的制造成本居高不下,这将制约着电动汽车的发展。
准确估算电动汽车电池SOC,将有效的解决电池的使用寿命等问题。
3电动汽车动力电池
3.1动力电池的分类
动力电池是为电动汽车动力系统提供能量的蓄电池,主要包括锂离子电池、镍氢电池和铅酸电池等[5][6]。
3.1.1铅酸电池
铅酸蓄电池的正极活性物质是PbO2,负极活性物质是海绵状的金属铅,电解液是稀硫酸。
其反应原理如下:
阳极反应
阴极反应
总反应
铅酸蓄电池是最早发明的二次电池,其开路电压高,价格便宜,放电电压平稳,生产技术成熟,使用可靠,因此一直被范围广的应用。
但铅酸蓄电池作为动力蓄电池主要存在循环寿命短、电池自放电较强、比能量低等缺点。
由于电极与电解液稀硫酸直接接触,使极板栅很容易被腐蚀,且在电极上会生成紧密的白色硫酸盐外皮,导致电池不能再充电,并且在放电过程中正极活性物质容易脱落,因此循环寿命一般仅为150-300次。
铅酸电池安全性好、成本低,在微混和城市型纯电动汽车上具有一定优势。
但能量密度低,所以无法在其它类型电动汽车上应用。
3.1.2镍氢电池
MH/Ni电池正极的活性物质为氢氧化镍,负极板的活性物质为储氢合金,其反应原理如下:
阴极反应
阳极反应
总反应
镍氢蓄电池的电解液多采用KOH溶液,有时加入少量的LiOH。
隔膜采用尼龙无纺布、多孔维尼纶无纺布等。
为了防止过充生成气态氢气引起爆炸,电池中设有防爆装置。
在充电时,负极析出的氢贮存在储氢合金中,正极由氢氧化亚镍变成氢氧化镍NiOOH和H2O,放电时氧在负极被还原,正极由氢氧化镍变成氢氧化亚镍。
镍氢动力蓄电池具有良好的可逆性、高比能量、高功率、适合大电流放电、可循环充放电、无污染等特点,已经被广泛的应用。
镍氢电池技术成熟、安全性好,在混合动力的电动汽车领域占据主流地位。
但能量密度低,成本高,技术发展较慢,性能也难以进一步提高。
3.1.3锂离子电池
由于金属锂位于元素周期表的第一主族第二位,在金属中具有最负的标准电极电位(-3.045V),以及最小的电化当量(0.259g/Ah),因而与适当的正极材料匹配构成的锂电池,具有比能量高、电压高的特点。
以石墨/锂钴氧电池为例,反应原理如下:
负极:
正极:
电池总反应:
与其它二次电池相比,锂离子电池具有更良好的综合性能,电池的平均电压为3.6V;与相同瓦时数的镍氢电池相比,重量和体积比镍氢电池小约20%~30%,真正达到了高比能量。
锂离子电池特点是质量轻、能量大、使用寿命长、工作电压高、低自放电,能够连续、平稳的放电,是目前世界上比能量最高、循环寿命最长的可充电电池之一。
因为锂离子电池有以上优势,锂离子动力电池的研究也逐渐受到人们的重视。
锂离子电池性能较好,适用范围也比较广,具有良好的应用前景,在未来将逐步占据电动汽车电池市场的主流地位。
3.2影响电池SOC的因素
准确估算电池SOC,可以提高动力电池的能量效率,延长电池的使用寿命。
而影响SOC准确计量的因素很多,其中自放电因素、温度因素、放电倍率因素、电池寿命因素等都与SOC密切相关。
3.2.1自放电因素
电池在贮存的过程中容量会下降,这是由电池的自放电引起的。
引起自放电的原因是多方面的,包括电极的腐蚀,活性物质的溶解,电极上的歧化反应等,其中最主要的主要原因是负极的腐蚀和正极的自放电。
电池的负极一般是比较活泼的金属,其标准电极电位比氢的电极负,当有正电性的金属杂质存在时,就容易与负极形成有腐蚀作用的微电池。
贮存过程中,在电池的正极上会发生副反应消耗正极的活性物质,从而使电池的容量下降。
如果正极物质从电极上溶解,到达负极后就会发生氧化还原反应,引起自放电。
自放电速率可以用单位时间内容量降低的百分数来表示。
为了计算电池的自放电,一般为电池管理系统配置一个实时时钟,系统记录下电池组上次掉电时和本次上电时的系统时间,得到电池组的静置时间,然后根据事先通过离线实验测得的自放电率来计算静置时电池组的自放电,完成自放电补偿。
3.2.2温度因素
由于电池中电极材料的活性和电解液的电迁移率等都与温度有密切关系,所以环境温度对电池性能的影响非常关键。
其影响主要体现在以下几个方面:
对电池容量的影响,对电池电动势的影响以及对电池自放电率的影响。
一般来说,电池的中高温放电容量明显比低温时放电容量大,这是因为高温有利于电极材料中离子的扩散,提高了材料的动力学性能,同时电解液中电解质的电导率也随着温度的升高而增加,使得迁移内阻减小。
但是如果温度过高,电解液会发生副反应而产生大量的气体,使电极材料变质,从而加速电池的老化,使电池的容量迅速衰减。
对于铅酸蓄电池,可以根据如下经验公式来针对温度对电池容量的影响进行补偿:
(3-1)
式中:
--温度为T℃时的容量;
--温度为30℃时的容量;
--温度系数,一般取0.006~0.008的常数;
该式是把30℃时的容量作为标准容量,得出在温度T时的电池容量。
当然也可以选择其他温度(如25℃)下的容量作为标准。
对于锂离子电池,工程中一般采用温度系数的方法来对容量进行修正。
假定在理想状态下,用电流积分法(安时法)计算电量的公式如下:
(3-2)
式中:
--t时刻的电池电量;
--t时刻的电池电量,这里假设t0时刻的电量为满电量;
若考虑温度对容量的影响,在温度T时电池的初始容量变为
,总容量变为
(
是与温度有关的温度系数,
是标准温度下的总容量)。
得到下式:
(3-3)
考虑到t的荷电状态
则有:
(3-4)
式中:
。
可以通过实验的方法得到在不同温度下的
,建立表格,计算时通过查表和线性插值的方法进行计算来实现对温度的补偿。
电池的电动势也受到温度的影响。
在不同温度下,同一个电池在相同SOC的情况下电动势是不同的。
以SONY公司的US18650锂离子电池为例,以23℃为标准的温度条件,不同温度下电池电动势的相对变化量ΔE(T)如图3-1所示:
图3-1
与电池温度关系曲线
可以看出,对于锂离子电池,温度越高,电池的电动势越高。
在工程实际中,可以将电池在不同的温度下静置,获得不同温度下的ΔE(T),建立数据表格,通过查表和线性插值的方法来使用。
另外,温度对电池的自放电率也有很大的影响。
化学电源在存储过程中容量会下降,这主要就是由两个电极的自放电引起的。
引起电池自放电的原因是多方面的,如电极的腐蚀,活性物质的溶解等。
温度越高,电池的容量保持能力就越低,自放电率越大。
3.2.3放电倍率因素
电池在不同放电倍率(即放电电流)下放电时,放出的电量是不一样的。
也就是说,在初始条件相同的情况下,用不同电流放电至截止电压,电池所能放出的电量是不同的。
一般来说,电流越大,能放出的电量越少。
早在1898年,Peukert就总结出了放电容量和放电电流关系的经验公式,目前已经广泛应用于蓄电池在变电流工作时的容量修正。
Peukert经验公式如下:
(3-5)
式中:
I--放电电流,A;
t--放电时间,h;
n--与电池类型有关的常数;
K--与活性物质有关的常数;
将Peukert方程两边都乘以
,方程变为了
,,方程左边是放电电流与时间乘积,在恒流放电的情况下实际上就是电池的放电容量Q,所以方程又可以写成:
(3-6)
由该方程可以看出,电池的放电容量Q是放电电流和常数n,K的常数。
为了确定常数n,K的值,需要用两种放电率
,
进行放电实验,记录两种放电电流的放电时间
和
,于是根据式(3-6)得到如下两式:
(3-7)
分别取对数得到:
(3-8)
联立两式求解可得到n的值:
(3-9)
将n带入Peukert方程即可得到K的值。
确定n和K的值以后就可以根据方程求出在不同放电电流下的放电容量,实现不同放电倍率下的容量补偿。
假设
为标准放电电流,放出的电量
为标准容量;以电流
放出的电量为
。
则由式(3-9)得到:
(3-10)
两式相除得:
(3-11)
令
,则有:
将上式带入理想状态下的容量公式(3-6)得到:
(3-12)
方程两边除以电流
下的总容量
可得:
(3-13)
式中
。
根据n和K的值确定不同电流下的
,建立表格,通过查表和插值的方法来对放电倍率进行修正,可以避免在工程实际中进行繁琐的数学运算,同时又满足精度的要求。
结合式(3-7)和(3-9),可以得到同时对温度和放电倍率补偿的SOC计算公式:
(3-14)
3.2.4电池寿命因素
蓄电池经历一次充放电称为一个充放电周期,在一定的放电制度下,电池容量降至某一规定值之前,电池所经历的循环次数,称为二次电池的循环寿命。
当电池的放电容量衰减到初始容量的70%左右时(不同电池有不同的规定),电池的循环次数就是电池的循环寿命。
锂离子电池的循环寿命一般在500~1000次。
影响电池寿命的主要因素有:
在充放电过程中电极活性物质表面积减少,极化增大;电极活性物质脱落,腐蚀或晶型改变导致活性降低;电池内部短路;隔膜损坏等。
如果不考虑电池老化因素,随着电池组容量的下降,SOC计算会变得越来越不准确。
随着电池循环次数的增加,会出现充放电容量下降和电池内阻增加的现象,它们的变化趋势与电池的健康状态(StateofHealth,SOH)有相对稳定的函数关系,因此可以根据电池的容量和内阻来确定电池的SOH。
由于电池内阻的在线测量是很困难的,所以常常采用离线的方法得到电池容量与SOH的对应数据表格,汽车运行中对充放电循环次数累积计数,然后根据表格来对总容量进行修正。
考虑容量的修正系数
,得到如下同时考虑温度、放电倍率和SOH补偿的SOC计算公式:
(3-15)
4人工神经网络理论
人工神经网络(简称神经网络,NeuralNetwork)[13][14]是模拟人脑思维方式的数学模型。
神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的,用了模拟人类大脑神经网络的结构和行为,它从微观结构和功能上对人脑进行抽象和简化,是模拟人类智能的一条重要途径,反映了人脑功能的