为什么电池管理系统很重要？

电池管理系统直接影响电池的安全性、效率和寿命，进而影响系统的整体性能和可靠性。电池管理系统的主要影响包括：

• 安全性：
  • 过充和过放预防：电池管理系统可确保电池包中的每个电芯都保持在其安全电压限值范围内，从而防止可能导致热失控或电芯过早老化的情况。
  • 电压和温度监控：BMS 用于持续监控电芯的电压和温度，可对潜在的安全问题进行早期预警。
• 电池寿命延长：
  • 预防压力条件：通过使电池处于最佳工况，电池管理系统可以防止可能导致过早老化的压力。
• 性能优化：
  • 工况优化：通过监控和调整温度与负载管理等参数，电池管理系统可确保电池高效运行，并提供最佳性能。
  • 荷电状态 (SOC) 和健康状态 (SOH) 估计：BMS 可计算并报告电池的 SOC 和 SOH，这二者对于分别了解电池的可用能量和整体健康状态至关重要。
  • 电芯平衡：随着时间的推移，电池包中的电芯可能会变得不平衡，其中一些电芯的电荷水平高于或低于其他电芯。通过确保每个电芯均匀充放电，BMS 可以使电芯保持平衡，这有助于最大限度地延长电池运行时间。
• 成本削减：
  • 维护成本削减：电池管理系统通过持续监控和管理来延长电池寿命和防止损坏，从而降低维护成本和更换成本。
  • 能源利用率最大化：BMS 通过高效的电芯平衡来最大化可用储能，从而提高系统的成本效率。
• 合规和集成：
  • 与可再生能源系统集成：电池管理系统可用于管理能量储存和释放，对于将电池与可再生能源系统（如太阳能电池板或风力发电机）集成至关重要。
  • 遵循法规：在许多情况下，拥有 BMS 是合乎安全和效率标准的一项法规要求，尤其是对于电动汽车和大规模储能系统更是如此。

电池管理系统是如何工作的？

电池管理系统的主要功能是监控、状态估计、电芯平衡、功率管理、热管理、保护和通信。

监控

电池管理系统用于监控电压、电流和温度，以确保电池在其安全工况范围内运行。

状态估计

电池管理系统的一项主要功能是状态估计，包括荷电状态 (SOC)、健康状态 (SOH)、能量状态 (SOE) 和功率状态 (SOP) 估计。SOC 是归一化的量，表示电池的剩余电量，定义为在特定时间点从电芯中提取的最大电荷量与总容量之比。估计 SOC 的方法有多种，既有简单的电流积分（库仑计数）和电压监测，也有复杂的基于模型和数据驱动的方法，如卡尔曼滤波器和神经网络。

SOH 指电池相对于其寿命初期 (BOL) 时的性能的整体健康状态（内部电阻和容量）。SOH 的定义比 SOC 的定义更主观；对于如何定义 SOH，目前尚无共识。由于 SOH 可以根据容量或内部电阻来定义，因此每个组织可能都有自己的特定方法来量化电池管理系统中的 SOH 估计值，这样就不太需要构建一个通用的现成解决方案。使用 Simscape Battery™，您可以根据贵组织对电池健康状态的具体解释，在您的电池管理系统实现中开发和仿真自定义 SOH 估计算法。

电芯平衡

随着时间的推移，由于制造、使用或温度条件的变化，电池包内的各个电芯可能呈现不同的电荷水平。电池管理系统可以平衡各个电芯的电荷，以确保它们都具有相同的电荷水平，从而最大限度地增加电池的容量和寿命。两种常见的电芯平衡方法是被动平衡和主动平衡。

被动平衡

电池管理系统使用泄放电阻来消耗高 SOC 电芯的电荷。在这种情况下，能量以热量的形式消散。借助 Simscape Battery，您可以在电池包中内置被动平衡电路，同时在电池管理系统中采用外部平衡策略。

您可以使用被动平衡算法对两个串联电芯的最终 SOC 进行绘图。

借助 Simscape Battery，您能够使用 Passive Balancing Interface 模块在电池模拟硬件在环 (HIL) 系统上测试电池管理系统中的被动电芯平衡算法。

主动平衡

电池管理系统使用电容和电感等设备将电荷从高 SOC 电芯转移到低 SOC 电芯。在这种情况下，能量在电池包内的不同电芯之间流动。

功率管理

电池管理系统用于监测和控制流入和流出电池包的功率。充电期间，BMS 可防止过流和过压。恒流恒压 (CC-CV) 算法是一种在电池管理系统中常用的电池充电方法。在恒流充电阶段，充电电流保持恒定，电池电压逐渐增大。在恒压充电阶段，充电电压保持恒定，电池电流逐渐衰减。

热管理

控制温度在电池中至关重要，因为高温会显著缩短电池寿命，而低温会减少可用容量和能量并影响电池的充电速度。因此，电池管理系统必须激活加热器或冷却器，以使温度保持在安全限值范围内。使用 Simscape Battery，您可以对电池模组组件的充电和放电循环进行建模，同时监控电芯温度并实现冷却。

电芯在不同温度下启动，Battery Coolant Control 模块会监控电芯温度，如果电芯超出极限温度，则开始冷却模组组件。当电芯温度低于阈值时，Battery Coolant Control 模块停止冷却剂流动。

使用 Simscape Battery，您可以通过内置的模块来构建电池热管理控制算法，例如电池冷却剂控制和电池加热器控制。

保护

电池管理系统有助于防范可能损害电池的情况，例如过充、过放、过流和过热。避免这些情况对于防止电芯损坏和确保用户安全至关重要。

Simscape Battery 为电池管理系统设计提供了多种内置电池保护算法：

• 电芯接触监控：电芯接触监控器
• 电池电流监控：电池电流监控器
• 电池温度监控：电池温度监控器
• 电池电压监控：电池电压监控器
• 故障鉴定：故障鉴定算法

您可以使用电池管理系统中的 Battery Cell Contact Monitoring 模块，根据并联组件电压检测断开连接的电芯。

您可以使用电池管理系统中的内置保护模块来监控电池的电流和温度，以发现温度过低/高错误和过流错误（请参阅 Simscape Battery 示例）。

通信

电池管理系统可与外部设备或系统通信，提供关于电池状态的实时信息并接收能量管理指令。

通过执行上述主要功能，设计良好的电池管理系统可确保在各种充放电和环境条件下实现最佳性能、安全运行和最长使用寿命。

使用 Simulink 和 Simscape Battery 设计电池管理系统

借助 Simulink^® 和 Simscape Battery，工程师可以通过以下方式设计和仿真电池管理系统：

• 使用 Simscape Battery 中的电池构建器或 MATLAB^® API 对电池包建模
• 使用测试数据表征电芯等效电路模型元素以准确表示电芯化学特性
• 使用 Simscape Battery 中内置的 BMS 控制模块开发电池管理系统控制算法
• 使用闭环桌面仿真、软件在环 (SIL) 仿真、处理器在环 (PIL) 仿真和硬件在环 (HIL) 仿真测试 BMS 算法
• 电池系统故障的建模与仿真
• 设计连接电池包和控制系统的电力电子设备电路
• 开发用于监控和故障检测逻辑的闭环控制算法
• 管理需求并创建系统架构和功能

使用 Simulink 和 Simscape Battery，在进行硬件测试之前，您可以在一系列工况和故障条件下测试 BMS。您可以从 Simulink 模型生成 C 代码来部署您的控制算法，以快速构建系统或微控制器的原型。

Simulink 从电池和电子组件模型生成代码，使您能够执行 HIL 测试的实时仿真，以在硬件实现之前验证您的 BMS。

使用 Simscape Battery 进行 SOC 估计

对于开发电池管理系统中基于模型的 SOC 估计的算法，精确的电池模型至关重要。电池管理系统中 SOC 估计的传统方法，例如开路电压 (OCV) 测量和电流积分（库仑计数），在某些情况下易于实现且相对准确。然而，基于 OCV 的方法要求进行 OCV 测量，这需要在测量前经过长时间的静置期。而库仑计数存在初始化不良和电流测量噪声累积的问题。事实证明，扩展卡尔曼滤波器 (EKF) 和无迹卡尔曼滤波器 (UKF) 方法能以合理的计算工作量在真实的 BMS 实现中提供准确的结果。

Simscape Battery 提供了多个用于 BMS 开发的 SOC 估计器：

• SOC 估计器（自适应卡尔曼滤波器）：具有自适应卡尔曼滤波器的荷电状态和终端电阻估计器
• SOC 估计器（自适应卡尔曼滤波器，可变容量）：具有自适应卡尔曼滤波器和可变容量的荷电状态和终端电阻估计器
• SOC 估计器（库仑计数）：具有库仑计数的荷电状态估计器
• SOC 估计器（库仑计数，可变容量）：具有库仑计数和可变容量的荷电状态估计器
• SOC 估计器（卡尔曼滤波器）：具有卡尔曼滤波器的荷电状态估计器
• SOC 估计器（卡尔曼滤波器，可变容量）：具有卡尔曼滤波器和可变容量的荷电状态估计器

与卡尔曼滤波器 SOC 估计器相比，自适应卡尔曼滤波器 SOC 估计器将终端电阻作为一个额外的状态。自适应卡尔曼滤波器 SOC 估计器和卡尔曼滤波器 SOC 估计器都可以选择使用 EKF 或 UKF 来开发 SOC 估计观测器。在电池管理系统中，此类观测器通常包括一个非线性系统（电池）的模型和一个递归算法。该模型使用 BMS 从电芯测得的电流和电压作为输入，该算法根据一个两步式预测/纠正过程来计算系统（其中包括 SOC）的内部状态。

使用深度学习网络进行 SOC 估计

电池管理系统也可以使用神经网络等数据驱动方法来估计 SOC，而不必使用卡尔曼滤波器。此方法不需要关于电池或其非线性行为的大量信息，而是使用电流、电压和温度数据来训练网络并将 SOC 作为响应。您可以使用投影压缩神经网络，这样，在 CPU 上运行或利用无库的 C 或 C++ 代码生成部署到 BMS 嵌入式硬件时，可以实现更快的前向传播。

使用 Simscape Battery 进行 SOH 估计

对于电池管理系统来说，估计电池的健康状态至关重要。所有电池，包括在出厂时符合性能规格的电池，都会随着时间的推移发生日历老化和循环老化所致的性能下降的情况，表现为容量逐渐减少，内部电阻增加。虽然电池管理系统可以通过短时间的测量很容易地估计后者（内部电阻增加），但准确地计算前者（容量减少）需要进行完整的充电或放电过程，而这在实际应用中未必可行。

此项挑战使得电池管理系统中的 SOH 估计越来越受关注，并推动了增强型自适应卡尔曼滤波器公式的发展，这些公式不只包括状态，还包括电池参数。准确估计瞬时内部电阻有助于电池管理系统更好地确定功率限制。

Simscape Battery 提供了内置 SOH 估计器，用来在电池管理系统中估计电池容量：

• 电池容量估计器（卡尔曼滤波器）：具有卡尔曼滤波器的电池容量估计器
• 电池容量估计器（最小二乘法）：使用最小二乘算法的电池容量估计器
• 电池容量估计器（最小二乘法，变量权重）：使用最小二乘算法和变量权重的电池容量估计器
• SOH 估计器：健康状态估计器
• SOH 估计器（基于容量）：基于容量衰减的健康状态估计器

电池快速充电

现代技术用户期望快速高效地为他们的设备充电。电池快速充电能够最大限度地减少连接电源插座的时间，使用户能够快速恢复活动而不会经历长时间中断，这对电动汽车尤为重要。

通过 Simulink 和 Simscape Battery，您能够开发电池管理系统中的电池快速充电算法，方法是修改内置模块（例如 Battery CC-CV 模块），以纳入多级恒流恒压快速充电协议。Battery Single Particle 模块可对电池内部的电化学过程进行明确的建模。该模块提供了一个平台，用于在约束条件下优化快速充电电流，从而最大限度地减少锂电镀和电池退化。