文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.01.031
中文引用格式: 林小峰,王志浩,宋紹劍. 基于雙層結(jié)構(gòu)的鋰電池主動均衡控制系統(tǒng)[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2016,42(1):119-122.
英文引用格式: Lin Xiaofeng,Wang Zhihao,Song Shaojian. Lithium-ion power battery active equalization control system based on double-level structure[J].Application of Electronic Technique,2016,42(1):119-122.
0 引言
目前用于儲能系統(tǒng)中的動力性電池主要有:鉛酸電池、鎳氫電池和鋰離子電池。由于鋰動力電池具有無污染能量密度高、自放電率低、循環(huán)壽命長等優(yōu)點,已被廣泛應(yīng)用于儲能領(lǐng)域[1]。電池成組的方式有串聯(lián)、并聯(lián)和混聯(lián)三種,其中串聯(lián)方式是目前大多數(shù)電動車采用的成組方法[2]。電池組的不一致性會造成電池組容量、輸出功率、電池利用率的衰減,從而降低純電動汽車的續(xù)駛里程,增加使用成本[3]。
均衡電路可以分為能量消耗型和能量非消耗型。能量消耗型給電池組中每節(jié)單體電池并聯(lián)一個分流電阻,將過充的電池中多余能量消耗掉,達到均衡目的;能量非消耗型,即采用電感、電容作為儲能元件,利用常見電源變換電路將多余能量在電池間進行重新分配,達到電池間能量轉(zhuǎn)移[4]。例如,高速開關(guān)電容技術(shù)利用一組電容器在串聯(lián)儲能電源組相鄰儲能單體之間傳遞能量,效率高,控制簡單[5]。
對于電動汽車車載蓄電池組這種電池數(shù)量較多的應(yīng)用場合,不同拓撲結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化組合、構(gòu)建分層式的均衡結(jié)構(gòu)可以更好地實現(xiàn)能量的跨越式傳遞,具有均衡路徑短、均衡效率高、擴展能力強等優(yōu)點[6]。
按照均衡變量的不同,均衡方法可以分為容量均衡法、化學均衡法[7]、電壓均衡法、SOC均衡法[8]。目前很多均衡研究以電壓作為均衡變量,但由于磷酸鐵鋰電池的自身特點,電壓并不能真實反映電池組容量狀態(tài)的一致性,均衡效果不穩(wěn)定。
SOC表征當前電池剩余容量占最大可用容量的比例,以SOC作為均衡變量時,可以忽略電池組內(nèi)單體電池間最大可用容量的差異,使所有單體電池同時達到充放電截止電壓[9]。同時,當電池的SOC保持一致時,意味著所有單體均工作于相同的放電深度,避免由于放電深度不同導(dǎo)致的電池老化速度的差異。
本文結(jié)合上述多種方法的的優(yōu)點,提出以雙層主動均衡系統(tǒng)為基礎(chǔ)、以SOC作為均衡變量的控制系統(tǒng),簡要闡述了電池SOC的估算方法,并在仿真環(huán)境中實現(xiàn)了磷酸鐵鋰電池組在充電過程中的均衡控制,驗證了此方法的高效性。
1 雙層主動均衡系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析
本文設(shè)計了一套雙層主動均衡系統(tǒng),提出了相應(yīng)的控制策略,利用開關(guān)脈寬調(diào)制(Pulse-Width Modulation,PWM)信號,分別控制頂層和底層電路中的開關(guān)管,可以實現(xiàn)電池組內(nèi)能量的雙向傳遞,快速、高效地實現(xiàn)電池組的均衡控制。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。
頂層結(jié)構(gòu)中的電池單體數(shù)量較多,因此要求底層拓撲易于控制,并且擴展性較強。可以采用基于反激變壓器的隔離拓撲結(jié)構(gòu),該拓撲結(jié)構(gòu)既可實現(xiàn)將電壓過高的單體電池的能量反饋到整個電池組,也可實現(xiàn)電池組的能量反饋到某個或某兩個過放的單體上。反激式變換器電路均衡速度快、成本低、結(jié)構(gòu)簡單,同時電路采用隔離式拓撲結(jié)構(gòu),可以有效實現(xiàn)電池組之間電氣隔離,減小電池兼容影響[10]。
考慮到底層結(jié)構(gòu)中電池單體數(shù)量較少,Buck-Boost變換器均衡結(jié)構(gòu)是一種非隔離式DC/DC變換器的分布式均衡技術(shù),這種拓撲電流轉(zhuǎn)移路徑是雙向的,可以實現(xiàn)自上而下或者自下而上的在相鄰的兩個儲能電源單體之間實現(xiàn)能量的雙向傳遞。電路拓撲易于實現(xiàn),能耗少,且均衡效率高,在電池組單體個數(shù)發(fā)生變化時電路無須較大改動,比較適合應(yīng)用于動力電池組的均衡拓撲。
本文提出的雙層均衡結(jié)構(gòu)的電池分布如圖2所示。此結(jié)構(gòu)有助于解決傳統(tǒng)均衡方法由于電池數(shù)量過多造成的均衡路經(jīng)長、損耗較大、均衡效率不高的問題。
2 雙層均衡系統(tǒng)控制策略分析
2.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SOC估算方法
由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有逼近多輸入輸出參數(shù)函數(shù)、高度的非線性、魯棒性和容錯性等特點,可以準確地對結(jié)構(gòu)復(fù)雜的電池的SOC進行估算。因此本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對電池進行建模。
極限學習機(Extreme Learning Machine,ELM)的方法與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,具有結(jié)構(gòu)簡單、學習速度快、參數(shù)容易調(diào)整且不易陷入局部最小等優(yōu)點,具有逼近多輸入輸出參數(shù)函數(shù)、高度的非線性、魯棒性和容錯性等特點[11]。
由于在對電池進行充放電過程中,電池的溫度變化很小,因此以磷酸鐵鋰電池的電壓、電流作為模型的輸入,以SOC作為模型的輸出。
本文選用新威BTS-5 V/200 A電池監(jiān)控系統(tǒng),對容量為10 Ah、額定電壓為3.5 V的磷酸鐵鋰電池進行不同電流的放電實驗。在室溫(25 ℃)環(huán)境中,將電池從滿充狀態(tài)下分別以1 A~10 A的恒定電流放電,直到電池電壓下降到電池截止電壓(2.5 V)為止。上位機通過CAN總線每1 s讀取一次電池電壓、電流的數(shù)據(jù),SOC可以通過電流積分法計算獲得。例如,4 A和8 A的電流放電所得的部分數(shù)據(jù)如表1所示。
以電池在不同放電倍率下的電壓、電流值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練集,在MATLAB\R2010a環(huán)境下,將訓練數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)模型中對模型進行訓練。取放電電流為4 A的實驗數(shù)據(jù)作為測試樣本,檢驗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能。建立的SOC估算模型的訓練速度和泛化性能如表2所示。其中RMSE為均方根誤差。
2.2 以SOC為均衡變量的判定方法
均衡算法模塊通過均衡策略分析各電池的荷電狀態(tài),并為均衡電路提供實時有效的PWM信號。PWM信號周期T與占空比D的定義如下所示:
其中t1、t2分別是一個均衡周期內(nèi)電感存儲能量的時間和釋放能量的時間。
其中,均方差ε可以代表電池組荷電狀態(tài)的不一致性。本文將均衡開啟的條件設(shè)定為:均方差ε≥γ。當系統(tǒng)判定電池組滿足均衡開啟的條件,頂層均衡控制器將會對相鄰差值ΔSOC≥η的電池模塊進行均衡操作,其中γ、η是均衡控制策略中設(shè)定的閾值。
2.3 底層均衡模塊控制方法
底層雙向Buck-Boost均衡拓撲如圖3所示。其中,B1、B2…Bn是底層電池單體。
假設(shè)檢測到當前狀態(tài)下電池組的不一致性ε滿足均衡開啟條件,并且底層電池單體B1和B2之間的ΔSOC超過設(shè)定的閾值(SOC1>SOC2),則需要開啟均衡電路。整個均衡過程分為B1放電和B2充電兩個階段。
同理可知,當SOC1<SOC2時,B2也可以將過充的能量轉(zhuǎn)移給B1,實現(xiàn)能量的雙向傳遞。
2.4 頂層均衡模塊控制方法
頂層均衡控制電路拓撲結(jié)構(gòu)如圖4所示。其中B1、B2、B3、B4是由若干個電池單體組成的頂層電池模塊。
假設(shè)當前狀態(tài)下電池組的不一致性ε滿足均衡開啟條件,需要開啟均衡電路,并且電池管理系統(tǒng)監(jiān)測到B1電池模塊的SOC值最高,則對B1電池模塊進行均衡操作。整個底層均衡周期分為B1放電和整個電池組充電兩個階段。
B1放電過程:當t=0時,通過控制PWM信號使開關(guān)管Q1、Q2閉合,將B1中過充的能量存儲在變壓器的原邊繞組中。當t=t1時,變壓器原邊電流iL到達最大值imax。
整個電池組充電過程:當t=t1時,控制開關(guān)管Q1、Q2斷開,Q9閉合,原邊繞組中的勵磁能量通過副邊繞組轉(zhuǎn)移到電池組,直到副邊電流減小到0為止。
每個均衡周期結(jié)束之后,若監(jiān)測當前狀態(tài)下電池組的不一致性ε不滿足均衡開啟條件,則停止均衡;反之,則繼續(xù)對當前能量值最高的電池單元進行均衡操作,直到電池組的不一致性ε小于均衡策略中設(shè)定的閾值γ,停止均衡。
3 仿真實驗結(jié)果分析
本文在MATLAB/SimPowerSystem仿真環(huán)境中進行均衡仿真實驗。對給定初始SOC的電池組進行均衡充電,通過監(jiān)控電池狀態(tài)的改變,測試均衡系統(tǒng)的性能。將雙層均衡系統(tǒng)與傳統(tǒng)單層Buck-Boost均衡系統(tǒng)進行對比,驗證了本文提出的均衡控制系統(tǒng)的高效性。
均衡實驗選定額定電壓為3.5 V、額定容量為10 Ah、額定電流為5 A的磷酸鐵鋰電池單體作為實驗對象。本文設(shè)計了一個含有6個電池單體的雙層均衡電池組,分為兩個底層均衡模塊,分別含有三個電池單體。第一個底層電池組包含的電池單體編號依次為1、2、3,第二個底層電池組包含的電池單體編號依次4、5、6,給定其初始的電池荷電狀態(tài)為SOC1=95%、SOC2=90%、SOC3=88%和SOC4=85%、SOC5=82%、SOC6=80%。經(jīng)過分析,設(shè)定PWM控制信號的頻率為100 kHz,D=30%,η=0.1%,γ=0.001。
對電池組進行均衡充電實驗,充電方式為電流為5 A的恒流充電。雙層均衡系統(tǒng)的電池單體SOC變化如圖5所示。
由以上實驗結(jié)果分析可知,本文提出的雙層均衡系統(tǒng)精確地完成了均衡目標,電池組內(nèi)6個電池單體的荷電狀態(tài)在t=600 s的時刻達到了一致狀態(tài),快速高效地消除了組內(nèi)電池單體的不一致性,實現(xiàn)了電池模塊內(nèi)以及電池模塊之間的均衡。
4 結(jié)論
針對由于電池單體的不一致性導(dǎo)致的電池組容量和使用壽命衰減的問題,本文通過分析雙層主動均衡結(jié)構(gòu)的原理以及電池SOC的估算方法,設(shè)計了一種基于雙層結(jié)構(gòu)的主動雙向均衡系統(tǒng),提出了一種以SOC作為判據(jù)的均衡策略。仿真實驗結(jié)果表明,本文設(shè)計的雙層主動均衡控制系統(tǒng)可以精確地實現(xiàn)均衡目標,有效防止了由于電池組內(nèi)的不一致性造成的部分單體過充現(xiàn)象的發(fā)生,并且改善了單層均衡結(jié)構(gòu)由于均衡路徑長而引起的均衡時間過久的缺陷,在很大程度上提高了均衡效率,有助于提高電動汽車的性能。
參考文獻
[1] 戴永年,楊斌,姚耀春,等.鋰離子電池的發(fā)展狀況[J].電池,2005,35(3):193-195.
[2] 宋永華,胡澤春.電動汽車電池的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢[J].電網(wǎng)技術(shù),2011,35(4):1-7.
[3] 安志勝,孫志毅,何秋生.車用鋰離子電池管理系統(tǒng)綜述[J].電源技術(shù),2013,37(6):1069-1071.
[4] FEDERICO B,ROBERTO R,ROBERTO S.Performance comparison of active balancing techniques for lithium-ion batteries[J].Journal of Power Sources,2014,267(6):603-609.
[5] 逯仁貴,王鐵成,朱春波.基于飛渡電容的超級電容組動態(tài)均衡控制算法[J].哈爾濱工業(yè)大學學報,2008,140(19):1421-1425.
[6] 馮冬青,范玉超,鄭向歌.動力電池組的二級式均衡控制策略研究[J].電源技術(shù),2013,37(12):2176-2178.
[7] ABRAHAM K M,BRUMMER S B.Lithium batteries[M].NewYork:Academic Press,1993.
[8] MOHAMED D,NOSHIN O,PETER V D B,et al.Passive and active battery balancing comparison based on MATLAB simulation[C].Vehicle Power and Propulsion Conference(VPPC),2011.
[9] 熊永華,楊艷.基于SOC的鋰動力電池多層雙向自均衡方法[J].電子學報,2014,42(4):766-773.
[10] 徐順剛.動力電池均衡充電控制策略研究[J].電機與控制學報,2012,16(2):62-65.
[11] GUANG B H,QIN Y Z,SIEW C K.Extreme learning machine:theory and applications[J].Neurocomputing,2006,70(1):489-501.