CN108808137B - 一种锂电池管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种锂电池管理系统，包括锂电池组模块、主控模块、电压采样模块、电流采样模块、温度采样模块、保护电路、供电电路、电池SOC估算模块、电池均衡模块、数据显示模块、通信隔离模块等。通过电流采样模块，将干路电流转化成电压信号并发送到电池SOC估算模块。根据预先设定的补偿系数及额定容量等，得到SOC的值，并对其进行卡尔曼滤波得到更加准确的SOC值，通过数据显示模块将SOC的值显示出来。本发明采用特定的SOC计算电路结构提高了对数据采样的准确性，同时本发明结构简单、成本低廉、易于大规模生产。

Description

一种锂电池管理系统

技术领域

本发明涉及锂电池管理系统领域，尤其涉及一种锂电池管理系统。

背景技术

锂电池管理系统BMS主要用于保证电池在充放电及存储过程中的安全性、增加电池的有效容量、提高电池利用率，并为用户直观的提供电池各种参数。 BMS主要管理对象为二次电池，不同的二次电池因电池结构特性不同都存在一些缺陷，如工作温度要求苛刻、使用寿命短、容量低等。锂电池作为当今的新型二次电池，相较于传统的铅酸电池、镍氢电池等，其容量、端电压、能量密度等都具有明显优势。但因为其体积较小，串并联成大容量电池包需要电池较多，造成其电池管理结构复杂、采样精度不足、成本较高，不易大规模推广。

故，针对现有技术存在的缺陷，实有必要提出一种技术方案以克服现有技术的缺陷。

发明内容

为了克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种锂电池管理系统，从而简化了电路结构同时测量精度高、成本低廉、易于批量生产。

要解决上述技术问题，本发明采用技术方案为：

一种锂电池管理系统，包含以下几部分：电池均衡模块1、电压采样模块 2、通信隔离模块3、锂电池组模块4、供电电路5、温度采样模块6、电池SOC 估算模块7、电流采样模块8、主控模块9，其中，所述供电电路5与锂电池组模块4相连接，用于为系统提供供电电压；

所述电压采样模块2用于采集锂电池组模块4内各单体锂电池电压，并通过通信隔离模块3将电压信息发送给所述主控模块9；

所述电池均衡模块1与电压采集模块2相连接，根据所述电压采集模块2 采样的电压信息启动以均衡各单体电池；

所述温度采样模块6用于采集锂电池组模块4表面的温度并将温度信息发送给所述主控模块9；

所述电流采样模块8用于采集锂电池组模块4的电流值，并将电流信息发送给所述主控模块9和电池SOC估算模块7；

所述电池SOC估算模块7用于根据电流信息计算电池一段时间内的电量变化量ΔQ和第n时刻的电流i_n并发送给所述主控模块9；

所述主控模块9与电压采样模块2、温度采样模块6、电池SOC估算模块 7相连接，通过执行针对三元锂电池的扩展卡尔曼滤波算法并以迭代思路求得锂电池SOC值；

该算法执行以下状态方程和量测方程：

状态方程：

量测方程：

y_n＝g(x_n,μ_n)+γ_n；

其中，x_n第n时刻的电池SOC值；ΔQ表示一段时间内的电量变化量；Q₀表示当前电池总容量，其值利用针对三元锂电池修正的Peukert方程求得：

K＝I^n-1*K₀＝I^-0.04203*e^0.75113＝1.0138*I^-0.04203*K₀，

上式中，K为利用三元锂电池修正的Peukert方程所求得的估计值，用于估计当前电池总容量Q₀；K₀为电池进行1C放电时的容量，其中，K₀＝I*t，I为放电电流，t为放电时间；

η_i表示锂电池充放电倍率补偿系数；η_T表示温度补偿系数；η₀表示老化补偿系数；i_n表示第n时刻的电流，其值由电池SOC估算模块测量得到；Δt为采样时间；ω_n为第n时刻系统过程激励噪声，是一个服从正态分布的随机函数； y_n表示测量得到的电池电压；γ_n为第n时刻观测噪声，是一个服从正态分布的随机函数；g(x_n,μ_n)是由电池模型建立的SOC与电池电压之间的关系，其中，电池模型公式为：

作为优选的技术方案，所述电池SOC估算模块7采用芯片DS2780。

作为优选的技术方案，所述电压采样模块2采用芯片AD7280A。

作为优选的技术方案，所述主控模块采用控制芯片MSP430F149IPM。

作为优选的技术方案，所述供电电路5采用线性降压芯片LM2576HV。

作为优选的技术方案，所述温度采样模块6采用温度测量芯片DS18B20。

作为优选的技术方案，所述电流采样模块8采用电阻采样或直流霍尔器件采样。

作为优选的技术方案，所述电池均衡模块1采用主动均衡或被动均衡。

作为优选的技术方案，还包括数据显示模块11，所述数据显示模块11与主控模块9相连接，用于显示系统信息。

作为优选的技术方案，还包括保护模块10。

为现有技术相比，本发明采用电池SOC估算模块特定的电路结构及内部设置的补偿系数提高了测量的准确性，同时结合针对三元锂电池设计的扩展卡尔曼滤波算法，实验测得估算精度小于3％，并且本发明结构简单、成本低廉、易于大规模生产。

附图说明

图1为本发明的整体结构框图；

图2为本发明中锂电池拟合曲线与实际值曲线。

图3为修正后的拟合曲线。

图4为基于扩展卡尔曼滤波算法估算曲线。

图5为本发明中电池SOC估算模块与供电电路连接的电路原理图。

图6为本发明的电池SOC估算模块、供电电路与主控模块连接的电路原理图。

图中的附图标记含义如下：1—电池均衡模块、2—电压采样模块、3—通信隔离模块、4—锂电池组模块、5—供电电路、6—温度采样模块、7—电池 SOC估算模块、8—电流采样模块、9—主控模块、10—保护电路、11—数据显示模块。

具体实施方式

以下将结合附图对本发明提供的技术方案作进一步说明。

参见图1，所示为本发明一种锂电池管理系统的结构框图，包括电池均衡模块1、电压采样模块2、通信隔离模块3、锂电池组模块4、供电电路5、温度采样模块6、电池SOC估算模块7、电流采样模块8、主控模块9、保护模块 10、数据显示模块11；其中，所述电池均衡模块1用于接收电压采集模块2 信号对锂电池组模块4进行均衡处理，其信号输入端与电压采集模块2输出端相连；所述电压采样模块2用于采集锂电池组模块内部的每个单体电池电压，所述电压采样模块2信号输入端接锂电池组模块4信号输出端，电压采样模块 2与主控模块9之间通过通信隔离模块3进行双向通信；所述通信隔离模块3 用于隔离电压采样模块2与主控模块9，防止大电压或大电流流入到主控模块 9；所述锂电池组模块4其正极连接供电电路5输入端、电压采集模块2输入端，负极连接电流采样模块8输入端，表面接温度采样模块6，内部单体电池接电池均衡模块1输入端；所述供电电路5分别为主控模块9、温度采样模块 6、保护模块10、电池SOC估算模块7、数据显示模块11及通信隔离模块3 供电；所述温度采样模块6用于采集电池组模块4内部单体电池表面温度，并将温度信号转换成电压信号，其与主控模块9进行双向通信；所述电池SOC 估算模块7，其信号输入端与电流采样模块8输出端相连，通过设置内部参数计算当前锂电池组模块4的SOC值；所述电流采样模块8用于采集电池组模块 4上的电流，并将电流转换成电压信号，其信号输出端接电池SOC估算模块7；所述主控模块9用于数据处理及控制保护模块10，其信号输出端依次通过通信隔离模块3、温度采样模块6、数据显示模块11及保护模块10；所述保护模块10信号输入端与主控模块9输出端相连，受主控模块9控制断开或导通锂电池组模块工作电路；所述数据显示模块11，其信号输入端与主控模块9 信号输出端相连，用于显示主控模块9传来的数据。

在一种优选实施方式中，所述电压采样模块AD7280A，所述控制芯片型号为MSP430F149IPM，所述线性降压芯片为LM2576HV，所述温度测量芯片为DS18B20，所述通信隔离模块3的芯片型号为PC4D10S。电池SOC估算模块7 采用专用芯片DS2780，DS2780作为专业的SOC估算芯片，通过内部参数设置，可以对流经电阻上的电流与时间进行积分，并与电池工作前SOC、电池额定容量运算得到当前SOC值。DS2780自带高精度、高稳定性的内部时钟，可用于测量锂电池电压、温度和电流，同时计算电池当前剩余电量。采样到的电池特性参数和计算后的参数都存储在片上EEPROM中，用户可以调用对应指令，得到相关数据。并且DS2780可以设定电池温度系数、放电速率、老化系数等，结合安时法及开路电压法对电池电量变化量及电池额定容量进行计算，方便了后续对数值的处理。估算值包括以mAh为单位的剩余电量和百分比形式的SOC 值。DS2780采用1-Wire总线接口与单片机相连，减少了布线难度及电磁干扰。 1-Wire总线原理是通过一个公用的数据线实现主机与从机的半双工双向通信。

进一步，所述电压采样模块2用于采集锂电池组模块4内各单体锂电池电压，并通过通信隔离模块3将电压信息发送给所述主控模块9；

所述电池均衡模块1与电压采集模块2相连接，根据所述电压采集模块2 采样的电压信息启动以均衡各单体电池；

所述温度采样模块6用于采集锂电池组模块4表面的温度并将温度信息发送给所述主控模块9；

所述电流采样模块8用于采集锂电池组模块4的电流值，并将电流信息发送给所述主控模块9和电池SOC估算模块7；

所述电池SOC估算模块7用于根据电流信息计算电池一段时间内的电量变化量ΔQ和第n时刻的电流i_n并发送给所述主控模块9；

所述主控模块9与电压采样模块2、温度采样模块6、电池SOC估算模块7相连接，通过执行针对三元锂电池的扩展卡尔曼滤波算法并以迭代思路求得锂电池SOC值；

该算法执行以下状态方程和量测方程：

状态方程：

量测方程：

y_n＝g(x_n,μ_n)+γ_n (2)

其中，x_n第n时刻的电池SOC值；ΔQ表示一段时间内的电量变化量；Q₀表示当前电池总容量，其值利用针对三元锂电池修正的Peukert方程求得：

K＝I^n-1*K₀＝I^-0.04203*e^0.75113＝1.0138*I^-0.04203*K₀ (3)

上式(3)中，K为利用三元锂电池修正的Peukert方程所求得的估计值，用于估计当前电池总容量Q₀；K₀为电池进行1C放电时的容量，I为放电电流， t为放电时间。以下详述本发明如何得出公式(3)。

为了使其更好地描述三元锂电池容量与电流、时间之间的关系，本发明中，通过实验测量三元锂电池在满容量条件下进行0.25C、0.5C、1C、2C放电时间，具体参见表1所示。

表1不同放电电流的放电时间

令K0＝I*t，其中K0为电池进行1C放电时的容量，I为放电电流，t为放电时间。代入到标准Peukert方程中得到：

对上式两边取对数并化简得：

ln(K)＝(n-1)ln(I)+ln(K₀)

将表1中数据代入到上式，并以ln(I)为x轴，ln(K)为y轴作图，对其进行线性拟合得到斜率为-0.04203，则可以得到n为0.95797、ln(K₀)为0.75113，与测试值进行比较得到残差平方和为2.6682E-4。将n与ln(K₀)代入到公式(4) 后得到三元锂电池Peukert方程为：

K＝I^n-1*K₀＝I^-0.04203*e^0.75113＝1.0138*I^-0.04203*K₀

进一步的，公式(1)中，η_i表示锂电池充放电倍率补偿系数；η_T表示温度补偿系数；η₀表示老化补偿系数；i_n表示第n时刻的电流，其值由电池SOC 估算模块测量得到；Δt为采样时间；ω_n为第n时刻系统过程激励噪声，是一个服从正态分布的随机函数；y_n表示测量得到的电池电压；γ_n为第n时刻观测噪声，是一个服从正态分布的随机函数；g(x_n,μ_n)是由电池模型建立的SOC与电池电压之间的关系，其中，电池模型公式为：

上述电池模型公式(5)中，本发明利用复合电池模型拟合出电池实际电压与SOC关系式，其中复合电池模型的输出方程为公式为：

式(6)中，y(t)表示电池测量电压，R表示电池的等效内阻，i(t)表示电池充放电电流，Δt为充放电时间，Q₀表示电池额定容量，K₀、K₁、K₂、K₃、K₄均为模型系数，可通过计算得到。

虽然上述模型(6)可以描述电池某些参数，但是由于锂电池结构、电解液等原因，电池模型(6)不足以完整描述电池工作状态，这成为卡尔曼滤波的致命的缺点。

因此，为了提高测量精度，需要对复合电池模型进行拟合，由此，本发明提出适用于锂电池充放电系统的扩展卡尔曼滤波。

式(6)中，有多个未知参数K₀、K₁、K₂、K₃、K₄，它们的值借助绘图工具OriginPro 8.5对锂电池测量电压与SOC关系图进行拟合求得，求得的最优拟合值如表2所示：

表2拟合参数值

K<sub>0</sub>	K<sub>1</sub>	K<sub>2</sub>	K<sub>3</sub>	K<sub>4</sub>
					3.72258	-2.80417*10<sup>-4</sup>	0.0605	0.14269	-0.12195

拟合曲线与实际值曲线如图2所示，从图2可以看出，拟合曲线在中期拟合较好，在前期与后期的一小段时间内拟合较差，拟合曲线与实际值之间的残差平方和为0.0762。去掉5％之前与90％之后的数据后得到图3所示曲线，K₀、K₁、 K₂、K₃、K₄值如表3所示。

表3修改后的拟合参数值

K<sub>0</sub>	K<sub>1</sub>	K<sub>2</sub>	K<sub>3</sub>	K<sub>4</sub>
					3.49107	0.01273	-0.05534	-0.03117	-0.19297

此时，拟合曲线与实际值之间的残差平方和为3.05919E-5，明显精度提高了许多。同理对0～5％与90％～100％之间采用拟合。综上得到电池模型公式为：

以下再详述采用迭代思路求解公式(1)和(2)获得锂电池SOC值的过程。其中，Q₀可由公式(3)求得，g(x_n,μ_n)是由电池模型(公式5)建立的SOC 与电池电压之间的关系，前一部分等式是扩展卡尔曼滤波的标准方程式，后面一部分是基于实际锂电池模型建立的。首先对滤波状态进行初始化：

其中，上标中的“+”表示最优估算值，“-”表示预测值。扩展卡尔曼滤波的迭代方程式为公式(8)所示：

其中，D_ω和D_γ分别表示ω_n和γ_n的方差，其值大小与系统采集精度相关。当系统通过测量获得y_n’时，通过公式(8)运算对预测值x_n ^-和P_n ^-进行修正，获得最优估算值x_n ⁺和P_n ⁺。整体SOC估算思路为：首先通过测量电池端电压，利用电池模型提供一个初始值x₀，再根据Peukert修正方程和安时积分法求出扩展卡尔曼滤波法的状态方程，然后利用扩展卡尔曼滤波算法对状态方程进行误差分析与补偿，从而实现SOC在线估算。图4所示为依据上述方法利用 MATLAB画出的估算曲线图。其中，模拟电池以恒流放电至截止电压得到真实值，图中线为“---”，“—”是利用上述方案得到最优预测值，对两条曲线求协方差为0.0059，精度有很大的提高，这使得该方法对锂电池进行SOC估算更加精确。

采用上述技术方案，本发明结合硬件设计与软件设计，通过对三元锂电池充放电进行实验验证得到电池SOC估算精度可到达3％左右；本发明可以同时管理多节锂电池，可用于电动汽车、后备电源等，实用性高，可靠性强。

在一种优选实施方式中，主控模块对电压采样芯片及电池SOC估算芯片进行参数设置，电压采样芯片对锂电池组模块内的每节单体电池的电压进行采样并判断是否开启均衡模块，温度传感器模块对锂电池组模块内的每节单体电池表面的温度进行采样，上述采集到的数据全部送至主控模块；电流采样芯片对锂电池组模块工作电流进行采样，然后将采集到的信息传送给电池SOC估算模块，通过与预先设定的参数进行运算处理得到当前电池组模块的SOC值，同时主控模块读取电池SOC模块内部所有数据，主控模块得到上述全部数据后判断锂电池组模块是否处于异常状态、是否需要开启保护电路等，最后，主控模块将上述所得的全部数据显示在数据显示模块11中。

参见图5和图6，所示为本发明中电池SOC估算模块与供电电路连接的电路原理图以及电池SOC估算模块、供电电路与主控模块连接的电路原理图，包括第一芯片U1、第二芯片U2、第三芯片P1、第一电阻R1、第二电阻R2、第三电阻R3、第四电阻R4、第五电阻R5、第六电阻R6、第七电阻R7、第八电阻R8、第九电阻R9、第十电阻R10、第一电容C1、第二电容C2、第三电容C3、第四电容C4、第五电容C5、第六电容C6、第七电容C7、第八电容C8、第九电容C9、第一电感L1、第一二极管D1、第二二极管D2、第一开关S1、第一晶振X1以及电流采样模块8，所述第一芯片的引脚1空置，不需要外接电路，所述第一芯片引脚2连接第一芯片引脚6、第一电容C1一端、第二电容C2一端、第三电容C3一端、第四电容C4一端、第五电容C5一端、第五电阻R5 一端、第十电阻R10一端、电流采集模块8一端、第二芯片引脚3、第二芯片引脚5以及第一二极管D1负极，所述第一芯片引脚3连接第四电阻R4一端、第五电阻R5另一端，所述第一芯片引脚4连接第三电阻R3一端、第三电容 C3另一端，所述第一芯片引脚5连接第一电阻R1一端以及第三芯片引脚12，所述第一芯片引脚7连接电流采集模块8另一端以及充放电负极，所述第一芯片引脚8连接第二电阻R2一端以及第三芯片引脚13，所述第二芯片引脚1连接第四电阻R4另一端、锂电池组模块4正极、第一电容C1另一端以及第四电容C4另一端，所述第二芯片引脚2连接第一二极管D1正极、第一电感L1一端，所述第二芯片引脚4连接第一电阻R1另一端、第二电阻R2另一端、第一电感L1另一端、第五电容C5另一端、第二电容C2另一端、第三电阻R3另一端、第八电阻R8一端、第六电容C6一端、第九电阻R9一端、第二二极管D2 正极以及第三芯片引脚1，所述第三芯片引脚2、引脚3、引脚4、引脚5、引脚6、引脚7、引脚8、引脚9、引脚14、引脚15、引脚16、引脚17、引脚 18、引脚19、引脚20、引脚21、引脚22、引脚23、引脚24、引脚25、引脚 26、引脚27、引脚28、引脚29、引脚30、引脚31、引脚32、引脚33、引脚34、引脚35、引脚36、引脚37、引脚38、引脚39、引脚40、引脚41、引脚 42、引脚43、引脚44、引脚45、引脚46、引脚47、引脚48、引脚49、引脚 50、引脚51、引脚52、引脚55、引脚56、引脚57、引脚58、引脚59、引脚 60、引脚61空置，所述第三芯片引脚10连接第六电阻R6一端，所述第三芯片引脚11连接第七电阻R7一端，所述第三芯片引脚53连接第一晶振X1一端以及第九电容C9一端，所述第三芯片引脚54连接第一晶振X1另一端以及第八电容C8一端，所述第三芯片引脚58连接第二二极管D2负极、第九电阻R9 另一端、第一开关S1一端以及第七电容C7一端，所述第三芯片引脚62连接第三芯片引脚63、电阻R10另一端、第六电阻R6另一端、第七电阻R7另一端、第六电容C6另一端、第七电容另一端、第一开关S1另一端、第八电容 C8另一端以及第九电容C9另一端，所述第三芯片引脚64连接第八电阻R8一端。

上述电路中，第一芯片U1为SOC芯片DS2780，第二芯片U2为线性降压芯片LM2576HV，芯片P1为控制芯片MSP430F149IPM。

以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种锂电池管理系统，其特征在于，包含以下几部分：电池均衡模块(1)、电压采样模块(2)、通信隔离模块(3)、锂电池组模块(4)、供电电路(5)、温度采样模块(6)、电池SOC估算模块(7)、电流采样模块(8)和主控模块(9)，其中，所述供电电路(5)与锂电池组模块(4)相连接，用于为系统提供供电电压；

所述电压采样模块(2)用于采集锂电池组模块(4)内各单体锂电池电压，并通过通信隔离模块(3)将电压信息发送给所述主控模块(9)；

所述电池均衡模块(1)与电压采集模块(2)相连接，根据所述电压采集模块(2)采样的电压信息启动以均衡各单体电池；

所述温度采样模块(6)用于采集锂电池组模块(4)表面的温度并将温度信息发送给所述主控模块(9)；

所述电流采样模块(8)用于采集锂电池组模块(4)的电流值，并将电流信息发送给所述主控模块(9)和电池SOC估算模块(7)；

所述电池SOC估算模块(7)用于根据电流信息计算电池一段时间内的电量变化量ΔQ和第n时刻的电流i_n并发送给所述主控模块(9)；

所述主控模块(9)与电压采样模块(2)、温度采样模块(6)、电池SOC估算模块(7)相连接，通过执行针对三元锂电池的扩展卡尔曼滤波算法并以迭代思路求得锂电池SOC值；

该算法执行以下状态方程和量测方程：

状态方程：

量测方程：

y_n＝g(x_n,μ_n)+γ_n；

其中，x_n表示第n时刻的电池SOC值；ΔQ表示一段时间内的电量变化量；Q₀表示当前电池总容量，其值利用针对三元锂电池修正的Peukert方程求得：

K＝I^n-1*K₀＝I^-0.04203*e^0.75113＝1.0138*I^-0.04203*K₀，

上式中，K为利用三元锂电池修正的Peukert方程所求得的估计值，用于估计当前电池总容量Q₀；K₀为电池进行1C放电时的容量，其中，K₀＝I*t，I为放电电流，t为放电时间；

η_i表示锂电池充放电倍率补偿系数；η_T表示温度补偿系数；η₀表示老化补偿系数；i_n表示第n时刻的电流，其值由电池SOC估算模块测量得到；Δt为采样时间；ω_n为第n时刻系统过程激励噪声，是一个服从正态分布的随机函数；y_n表示测量得到的电池电压；γ_n为第n时刻观测噪声，是一个服从正态分布的随机函数；g(x_n,μ_n)是由电池模型建立的SOC与电池电压之间的关系，其中，电池模型公式为：

2.根据权利要求1所述的锂电池管理系统，其特征在于，所述电池SOC估算模块(7)采用芯片DS2780。

3.根据权利要求1或2所述的锂电池管理系统，其特征在于，所述电压采样模块(2)采用芯片AD7280A。

4.根据权利要求1或2所述的锂电池管理系统，其特征在于，所述主控模块采用控制芯片MSP430F149IPM。

5.根据权利要求1或2所述的锂电池管理系统，其特征在于，所述供电电路(5)采用线性降压芯片LM2576HV。

6.根据权利要求1或2所述的锂电池管理系统，其特征在于，所述温度采样模块(6)采用温度测量芯片DS18B20。

7.根据权利要求1或2所述的锂电池管理系统，其特征在于，所述电流采样模块(8)采用电阻采样或直流霍尔器件采样。

8.根据权利要求1或2所述的锂电池管理系统，其特征在于，所述电池均衡模块(1)采用主动均衡或被动均衡。

9.根据权利要求1或2所述的锂电池管理系统，其特征在于，还包括数据显示模块(11)，所述数据显示模块(11)与主控模块(9)相连接，用于显示系统信息。

10.根据权利要求1或2所述的锂电池管理系统，其特征在于，还包括保护模块(10)。