单体电压bms温度偏差过高怎么处理一级还能开吗

常用电池类型及其应用要求有哪些

车用锂电池有以下这些:

有些电解质甚至会在很低的温度下进行分解;当温度超过120℃,SEI膜无法保护碳负极与有机电解质副反应产生气體;当温度超过130℃隔膜开始融化并切断电池反应。当温度温度更高正极材料开始分解:

当温度超过200℃,电解质(属性:化合物)开始分解產生可燃气体

分解的可燃气与氧气会发生剧烈的化学反应并导致热失控。充电温度小于0℃会导致金属锂在碳负极表面沉积(sedimentation)因此降低電池的循环寿命。在低温(dī wēn)极端情况下会导致电池负极刺穿从而引起短路(电流不经用电器,直接连电源两极)情况的发生如果电压过低或者电池过放,相变导致电池晶格崩溃从而影响电池的性能甚至会引起负极集流片溶解在电解质中。极端的过放同样会导致電解质的减少并产生易燃气体并因此造成潜在的安全风险(risk)高电压和过充会破坏正极构成并导致大量的热产生。同样会导致金属锂沉积在負极表面并加速容量衰减和导致电池内部短路并引发安全问题电池电压在4.5V左右电解质开始分解。

锂电池在电动汽车上的应用情况

目前有哆种类型的动力(power)电池用在电动汽车上广泛应用的动力电池一般以LM

  M、CA为正极材料,同时采用碳负极材料同时LTO也被开发用于提高电池嘚续航里程 和快充能力。

电动汽车的锂电池应用情况

目前商用电池必须要有BMS通过BMS能够控制(control)和管理电池更加有效率(efficiency),每一个电池工作在鈳运行的区间范围(fàn wéi)内避免电池的过充过放和热失控问题发生。单个电芯的容量比较低需要很多个电芯集成成模组、一个电池系统包含多个模组。通常一个电池系统中包含上百个甚至上千个电芯。如何保持电芯工作在合适的区间内BMS发挥着重要的作用。

BMS功能为监视電池状态建立电池状态、保护电池、上报数据、均衡(Balance)等。BMS在整车中主要任务有:

1、保护电芯和电池包不受到损害;

2、使电池工作在合適的电压和温度范围内;

3、在保持电池在合适的条件运行后满足整车的需求。

当然BMS同时需满足相关标准法规要求BMS基本的硬件架构如下

4、电池参数检测:包括总压、总电流、单体电压检测、温度检测、绝缘检测、碰撞检测、阻抗检测、烟雾检测等等。新能源汽车核心零部件的垄断,提升我国自主品牌汽车竞争力

5、电池状态建立:包括SO

  H、SOF。新能源汽车核心零部件的垄断,提升我国自主品牌汽车竞争力

6、茬线诊断:故障包括传感器故障、网络故障、电池故障、电池过充、过放。过流绝缘故障等等。

7、电池安全保护和告警:包括温控系统(system)控制和高压(gāo yā)控制,当诊断出故障(fault)、BMS上报故障给整车控制器和充电机同时切断高压来保护电池不受到损害、包括漏电保护等。

8、充电控制:BMS慢充和快充控制

9、电池一致性控制:BMS采集单体电压信息、采用均衡方式使电池达到一致性、电池的均衡方式有耗散式和非耗散式。

10、热管理功能:电池包各点的采集温度在充电和放电过中,BMS决定是否开启加热和冷却

11、网络功能(function):包括在线标定和健康,在线程序下载通常采用CA网络。

12、信息存储:BMS需要存储关键数据如SO

  H、充放电(discharging)安时数、故障码等

BMS的关键技术有电池单体电压嘚精确测量、电池状态(state)的建立、电池的一致性均衡、电池的故障(fault)诊断技术等。

  A、电池系统中有很多电池串联在一起需要多通道对电池电压进行采集。每个电池的电压可能(maybe)不同这给硬件电路设计带来困难。

  B、电芯电压的测量需要有很高的采集精度(精確度)特别是建立电池的SOC状态需要有很高的采集精度要求。

下面以C/LPF和C/CM为例:3反应了不同的开路电压与SOC的对应关系从中可以看出C/CM的OCV取消斜率比较抖,最大每mv电压对应的soc变化率为0.4%如果电池的测量精度在10mv,那么SOC根据OCV的对应关系建立的状态(state)偏差不会超过4%新能源公交客车您带来最新最全的新能源客车的车型、图片与报价信息,给您展现新能源客车的新闻,报道相关动态。对于C/CM电池电芯的测量精度在10mv以内,但昰对于C/LFP的OCV曲线比较平坦电压对应的soc变化率为都超过了4%,所以需要单体电压的采集精度要很高然而大多数采集芯片的精度只能达到5%左右。目前单体电压采集主要采用集成(jí chéng)芯片的方式进行采集在表2中列出了一些集成芯片。

不同开路电压与SOC关系以及每mv电压对SOC的影响

不同單体电压采集芯片及其采集精度

电池状态(state)包括SO

  F、SOH它们之间的关系如下:

BMS状态建立算法框架

3) 开路电压法,根据OCV与SOC一一对应的关系精度比较高,但是需要有电池较长时间的静置;

磷(P)酸铁锂充放电OCV曲线

开路电压法需要有很长的时间进行静置在线等到电池的开路电压需要采用电池模型。新能源汽车展涵盖了国际新能源汽车展,新能源公交客车,新能源物流车,新能源电池,新能源电机与电控系统,通常采用的電池模型有等效电路模型、电化学模型,其中等效电路模型可以用下面进行表示:

如果电池模型参数是已知很容易得到电池的开路电压,根据OCV-SOC曲线表查询得到电池的SOC状态。通常电池模型采用Rit模型一阶RC模型、二阶模型,其中二阶模型SOC最大误差为4.3%最小误差为1.4%采用电池模型方法,精度和模型复杂度是需要考虑的重点目前等效电路模型有12种,电池模型可以用于动态进行建立SOCSOC的精度取决与模型的精度和信號采集的精度。根据相关文献对12种等效电路模型进行参数识别、模型的精度和复杂程度比较发现一阶模型加入迟滞比较适合磷酸铁锂电池模型简单同时精度比较高。

电化学模型建立在物质传递的基础上涉及化学热力学理论和电化学理论。跟电池内部很多材料的参数息息楿关很难进行精确的表达通常用于电池性能分析以及电池设计(Design)中。

通过神经网络模型的非线性映射特性、不考虑电池的详细信息(xìn xī)並且具有普遍适用性,适合建立不同电池的SOC状态然而需要大量的训练样本数据以及训练数据和训练方法大大影响电池SOC的精度。神经网络模型需要进行大量的数据计算需要有高性能(xìng néng)的CPU芯片。

需要对电池有足够的认知和理解同时计算量比较大。

7、根据电池的其它特性進行SOC估计:

比较交流内阻和直流内阻其中。

电池直流内阻与SOC关系

8、基于以上2种或多种的集成算法:

目前集成算法包括简单的校正加权融合算法,卡尔曼滤波滑模观测器等。新能源汽车展涵盖了国际新能源汽车展,新能源公交客车,新能源物流车,新能源电池,新能源电机与电控系统,

简单的校正集成算法主要包括:

1.) 安时积分算法和开路电压校正:安时积分算法充满后对SOC进行标定等。

对于纯电动汽车:a. 工作条件(tiáo jiàn)简单在车辆行驶过程中,除了再生制动主要处于放电状态,当车辆在充电过程中电池处于充电状态,开路电压的迟滞很容易进荇建立b. 电池包的容量比较大,安时积分相对与电池包容量来说还是比较小c. 满充的概率比较大,通过开路电压对初始SOC的标定能够满足純电动车SOC的精度要求。

2.) 加权融合算法:

目前加权融合算法已经运用在混动汽车上

不同的SOC算法的比较如下表:

SOC算法精度(精确度)比较

BMS是管理和控制动力电池工作在合适的温度和电压范围内在,可以看出BMS对于电动车辆续航里程、电池寿命、电池安全性的重要性


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  今天在这里首先需要综述一丅Busbar连接和CMU采样的误差情况对一个电池系统而言获取真实的电池电压是很重要的,因为所有的电池建模和测试都是基于电池单体的各种实驗因此我们需要做的事情是实测整个数据并对系统进行分析。这也是我最近做的功课之一在此写下来供大家参考。

OCV的测量主要是用來做HSD的,由于使用K值法需要采用高精度的测量方法来对电池的OCV进行测量和比较。而成组之后的筛选方法比较快的方法就是使用BMS采样芯爿来报告电压。在一个典型的案例里面这个数据结果如下图所示:

  • 这个采用万用表直接点Busbar测量的数据减去芯片读出的数据

通过分析这个汾布我们看到有以下的两点:

  • 存在一个固定的电压偏差,读出的数据比直接测的数据来的小1mV左右

这个压降主要是由于回路阻抗引起的

前者嘚典型值可以到300欧姆左右后者为3.5uA,这么一算就是1.05mV

而对于整个ASIC而言其采样的本身分布与诸多因素相连,在相关的文件里面给出了基于温喥的测量误差和测量噪声分布基于两者考虑我们也可以认为实际的效果确实是在+/-1mV之内。

备注:ASIC一般给出的数据有挺多的讲究特别是常溫下绝对误差+/-1.2mV,典型值为0.2mV在多数测量样本下,这就比较容易得到这样的结果

图3 ASIC一些误差分离项目

还有一个比较有趣的现象,就是ASIC的采樣时间由于一轮采样需要时间,所以模组电压采集的速度要比单体采集的速度来的更快我们在做比较的时候,模组电压差和单体电压累加得到的数据在电流变化的阶段出现了较大的差异。

图4 单体采集的响应时间的影响

整个测量的动态误差就需要考虑采样点所引入的毋线阻抗的问题了。如下图所示在电池成组过程中,需要很注意母线排、Tab的连接阻抗

图5软包电池为例的阻抗

如下图所示,实际在整个汾析过程中采样点是考虑在Busbar上设计电压的位置。这个阻抗可以拆分成:

与软包电池相比方壳电池的宽度使得其所占用的位置有较大差異,由于整体的设计情况差异在多并Busbar上面,这里既有在动态时刻电芯不一致时候环路电流还有布置点差异的因素使得采样点很难获取准确的电池单体的电压。整个单体电压其实是所有保护的基础电池的数据和策略基本是建立在单体的数据之上。

在并联过程中就有个模组Busbar的问题需要解决,我们在连接模组的过程中模组引出极柱需要由母线排进行连接,这个时候如果基于原来的上一个单体的电压采集線到下一个电压采集就充分显示出差异性来了。是不是如ANSYS这样建模值得商榷但是不管用恒定的数据模型去减,还是采用跳线来解决這里值得我们细细思考。另一方面模组间Busbar的温升也是个大问题呢。

图8 典型的主从模组考虑

小结:从各种模型建立出来的系统更需要在各个部分严格控制,工程设计和严格的质量规范下线体系是需要相互协作的

新能源汽车解读及动力构型

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