摘 要：随着新能源汽车市场的快速壮大，其核心部分——动力电池组成了新能源产业发展的关键。在动力电池自身性能日渐提升的同时，与之相匹配的电池管理系统也在不断优化。电池管理系统很大程度上填补了动力电池单体电芯不一致的缺陷，对电池组的过充过放能及时监测并修正，同时也降低了电池热失控和内短路的的风险。本文介绍了电池管理系统的必要性和工作原理，从理论层面阐述了电池管理系统对电池组在工作时的监管和维护。同时指出了各项检测和管理的难点所在，以及改进优化的方向。
关键词：动力电池；电池管理系统；状态估算；均衡技术
电池管理系统（BMS），英文全称Battery Management System。是一套保护动力电池使用安全的控制系统，时刻对电池组进行监测、管控、保障电池组安全稳定。并以最好状况转换驱动力的任务，为新能源车辆的使用安全提供保障。
使用BMS来监管动力电池主要考虑到两方面原因。
电池电芯不一致时，导致锂电池性能和续航里程下降，这种容量的下降属于可逆衰减，可通过外部干预来恢复。BMS作为新能源汽车的核心部件，是动力电池组的大脑，能尽可能地提高锂电池组的利用效率，延长电池组的使用寿命。
电池一次过放电便会造成电池的永久性受损，并且在极端状况下，锂电池温度过高或是过充电会造成热脱控，电池会裂开甚至于发生爆炸。因而需用BMS来严控充电及放电的全过程，来防止损坏电池组的情况发生。
此外，电池内短路是电池安全领域全球性的难题，也是目前最麻烦、最难明确的热失控原因，加之还不能从源头上去避免。而利用BMS能够迅速鉴别电池内短路，以达到对电池的短路保护。
1 工作原理简介
通常BMS主要由单体监控单元（CMU?）和电池管理单元（BMU）组成。
CMU负责测量出电芯的电压、电流和温度以及电池组的电压，同时还有带有均衡等功能。测量后将这些信号通过电池的“神经网络”传送给BMU，由BMU评估数据。如果数据异常，则对电池进行保护，以避免电池超出设定许可的使用条件。同时对电池的电量、温度进行管理，根据设计时的控制策略，判断需要警示的参数和状态，并且将警示信号传达给驾驶人员。
2 电池状态估算
各种检测信号汇总后可以估算出电池组的三个状态：荷电状态（SOC）、允许功率（SOP）和健康状态（SOH）。对这三种状态的估算精度和鲁棒性（Robustness，即纠错能力）的不断提升和优化，背后依靠着BMS的核心算法，也是提升电动汽车续航里程和使用寿命的必要条件。
2.1 SOC估算
SOC是BMS中最重要的参数，其他一切参数都是在SOC基础上再评估，所以对其估算精度有非常高的要求。下表列举了目前主流的几种估算电池SOC的方法。
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目前几种主要的锂电池SOC估算方法都有它们各自的优缺点，其中安时积分法仍然是应用最多的荷电状态估算方法。但由于安时积分法也存在自身的局限性，所以实际使用中往往还需要结合开路电压法等其他方法共同完成对锂电池初始SOC的检测。
对电池SOC的准确估算，既是电动汽车估算续航里程最基本的要求，又是提升电池利用效率和安全性能的基本保证。假如没有精确的SOC，其余的保护功能也无法使BMS正常工作，电池会经常处于被保护状态。
随着BMS研发的深入，锂电池的SOC估算考虑的因素越来越全面，所采用的估算方法往往是前述好几种方法的综合应用，使得估算结果更加准确。而且随着锂电池的等效电路模型不断发展、深入细节、更加接近实际，使得荷电状态估算精度将进一步得到提升。
2.2 SOP估算
SOP是在电动汽车行驶过程中某一个即将到来的时刻（例如2秒、10秒、30秒）以及在持续的大电流之下，电池组能够提供出最大的放电和被充电的功率。在动力电池的使用中分为最大允许的瞬时充放电功率和最大允许的恒定充放电功率。
其估算原理在于建立电池内部的锂离子扩散模型，解出各种情况下的扩散方程，得出电池还能提供的最大功率。但精确的模型过于复杂，BMS的运算能力不够，目前只能根据温度与SOC建立大致的对应关系，且主要由电芯厂商给出对应表。再由汽车厂商将对应关系结合电池组的使用情况整合入BMS中。
即使是一组均衡很好的电池包，在SOC较高时，彼此间SOC可能相差很小（约1-2%）。但当SOC很低时，会出现某个电芯电压急速下降的情况。要保证每一个电芯电压始终不低于电池供应商给出的最低电压，SOP必须精确地估算出下一时刻该电压急速下降的电芯还能提供的最大输出功率，以限制电池的使用从而保护电池。
SOP的精确估算可以最大限度地提高电池的利用效率。比如在加速时可以供应更大的功率获得更大的加速度而不至伤害电池，又或者刹车时可以在确保不伤害电池的前提下尽量多的吸收回馈的能量。另外即使是在SOC很低的时候，也可以保证行驶过程中不会因为欠压或者过流保护而失去动力。对于低温、旧电池以及很低的SOC来说，精确的SOP估算尤其重要。
2.3 SOH估算
电池SOH反映当前电池相对于新电池存储电能的能力，以百分比的形式表示电池从寿命开始到寿命结束期间所处的状态，用来定量描述当前电池的性能状态。电池的性能指标较多，国内外对SOH有多种定义，概念上缺乏统一，目前SOH的定义主要体现在容量、电量、内阻、循环次数和峰值功率等几个方面。下表列举了几种常见的SOH定义。
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以上4种都属于在文献中常见SOH定义。其中使用容量和电量定义的可操作性强，但仅仅为电池的外在表现，而内阻和剩余次数定义的可操作性不强。且由于内阻与SOC、温度有关，不易测量，剩余循环次数和总循环次数也只有大致范围而无法准确预测。
目前国内外有很多文献研究锂电池老化机理和规律，普遍认为锂离子沉积、SEI膜增厚和活性物质损失等是造成电池老化和容量衰减的主要原因。这表现在锂电池的滥用会影响电池健康状态，加速电池老化。
在各因素对电池SOH的影响中，温度的影响最大。温度对电池的性能有双重影响，一方面高温会加快电池内部的化学反应速度，提升电池的容量和性能，同时高温也会加速一些不可逆的化学反应进行，造成电池的活性物质减少，引起电池的老化和容量衰减。除温度这主要影响因素外，充放电倍率、放电深度、循环区间以及充放电截止电压均会对电池SOH产生不同程度的影响。
一般认为安时容量衰减20%或者输出功率衰减25%时，电池的寿命就到了，但并不表示电动汽车就不能开了。相比于混动汽车来说纯电动汽车对于安时容量的估算更重要，因为它与续航里程有直接关系，而功率限制也只在低SOC的时候才重要。SOH的估算也是基于SOC的估算。所以SOC的算法是所有算法的核心。估算电池状态的算法又是BMS的核心。
目前，对于电池健康状态的影响因素研究尚处于定性研究阶段，这些影响因素对电池老化的定量分析以及各因素相互耦合关系是研究的难点，也是未来电池健康和寿命研究的热点。
3 均衡技术
电芯外部能够实时测量的变量有三个：电压，电流与温度。将变量信息引入算法即可得到每节电芯的SOC值及此时电芯的可用容量，并以此综合判断电芯间的不一致状态来决定电池组是否需要进入均衡状态。电池均衡技术主要分为两种：被动均衡与主动均衡。
3.1 被动均衡
被动均衡又称为能量耗散式均衡，工作原理是在每节电芯上并联一个电阻，当某个电芯已经提前充满，而还需要继续给其它电芯充电时，接上电阻对其进行放电，把充入的多余能量耗散掉，从而达到均衡的目的。放电过程与充电过程类似，当某个电芯的电量已经提前用尽，则需要让其余电芯接上电阻统一放电。
被动均衡的优点是结构简单可靠，布局成本低硬件实现简单等，在电动汽车上广泛应用。缺点是多余的能量直接转化为热量散发，能量使用效率低（被动均衡电流通常在1A以下），对电路稳定性有影响。因此，对被动均衡电路来说，一个优秀可靠的均衡控制策略就显得尤为重要。
3.2 主动均衡
主动均衡又称非能量耗散式均衡，其原理为将容量高的电芯内的电量转移到容量低的电芯中去。其优势在于可提高电池组中电量的使用效率，能量损耗较小，但是相应的构建其回路成本高。为实现其复杂功能而附加的一系列元器件会导致空间需求大，且可靠性也相应降低。
目前各BMS研发团队的研究重点之一就是如何攻破主动均衡在结构硬件上的难题。随着未来制造的技术提升，电芯的一致性提高，对被动均衡的需求可能会降低。但不论是主动均衡还是被动均衡，均衡策略设计的最终目标都是让每节电池都尽量充满，同时也可以将所有电池的电量都尽量用尽。
4 结语
目前的特斯拉BMS可以管理7104节电池。虽然其中串联在一起的只有96节，且其算法即使已使用了大量的工况数据标定，但仍无法保证在各种复杂工况下。尤其是在电池老化以后的估算精度，不过相比之下依然要领先其他厂商很多。而国内的BMS算法几乎都是电流积分加开路电压的方法：用开路电压计算初始SOC，然后用电流积分计算SOC的变化。这样带来的问题是一旦启始点电压有误，或者安时容量有偏差，则只能等到再次充满重新校正。启始点的电压尽管概率很低，但依然有可能出错。若要保证万无一失，就不能只靠精确的启始点的电压来保证启始SOC的正确，还需要辅以能够在线实时估算开路电压的技术。
当前世界上最先进的BMS不光可以在线实时估算电池组的电池参数，从而精确估算出电池组的SOC、SOP、SOH，并且能够在短时间内纠正初始SOC超过10%的误差，以及超过20%的安时容量误差或者百分之几的电流测量误差。不仅算法要有强大的纠错能力，而且要求在电池的整个生命周期中始终保持估算精度不变。只有能够保证高精度、高鲁棒的算法才是核心技术，靠着这样的技术才能实现弯道超车。
另外保证高一致性电芯才是主要目标，均衡技术只是实现单体电池性能趋于一致的过程。不能为了均衡而均衡，这也掩盖了国内一些低质电池的事实。国内电芯品质提升依然是迫在眉睫的事情，不仅需要前端一致性做好，关键是后段一致性也需要过硬。再辅于高效的均衡，这才是合理的和正确的发展思路。
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