含Buck電路的鋰電池低功耗電量均衡技3Buck了串聯鋰離子電池組剩余電量估計(SOCerofBatteriesLess-LossBuckWEIYewen1,LIYingzhi1,LIUGuote2,GUOXiangwei3,ZHU(1.HubeiCollaborativeCentreforMicrogridofNewEnergy,443002,2.CollegeofElectricalEngineeringand ,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo,454000,3.Donger含Buck電路的鋰電池低功耗電量均衡技3Buck了串聯鋰離子電池組剩余電量估計(SOCerofBatteriesLess-LossBuckWEIYewen1,LIYingzhi1,LIUGuote2,GUOXiangwei3,ZHU(1.HubeiCollaborativeCentreforMicrogridofNewEnergy,443002,2.CollegeofElectricalEngineeringand ,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo,454000,3.DongerSupplyBureauerGridDongguan,Dongguan,523000,Abstract:battery,benefitsfromitserdensityandlonglife-time,hasbeenwidelyhefieldofelectricaldeviceandhouseholdappliance.Butsalsometwithmuchskepticismduetoitsunsafetyoflong-time .Thereason,leadstothisproblem,isthoughttoer-unbalanceofeachbatterycellduringitscharginganddischarging s.It’sahotandhasbeenattractedoreinrecentdecades.Thisworkwantstosolvethisproblembyusingabuckchopper.Seof(SOC)forbatteriesstudied.circuitandcontrolstrategywereemphaticallydiscussedebeenbyandexperiment.Thee,comparesto almethod,alsoincludessimplifycircuitstructure,operatinglossandKeywords:keyword;ercircuit;battery;Buckchopper;series-connected材料電池的廣泛應用，針對其基于大量電池單體串并聯而成的陣列式結構，動態監測電池組的荷電狀引言態、充放電過參量，實現不池單體電量均近年來，以鋰離子電池為代表的新型儲能材料衡顯得尤為重要。鋰離子電池組電量均衡的關鍵在于剩余電量估計 eofCharge,SOC)和均衡電路的應用，極大地改善了電能設備的功率密度、目前，由于受工作溫度、材料特性、充放電過SOCProjectSupportedbyHubeiprovinceoutstandingyoungandtechnologicalteamproject文獻[1-4]分別積分法三種估算方法中，使用、充放電速度等特性，且在實現電氣設備積分過程累積誤差無法消除，累積誤差可能導致估計結果不可靠；神經網絡法[2]需要大量的數據進行的低耗節能、環境保護方面具有顯著意義。隨著新1電工技術學報20053濾波法[3,4]誤差糾正能力較強，但估計精度對電池模型的準確性依賴較高；而文獻[5]利用帶遺略，并完成仿真和實驗，結果證明了該方案在電池電量均衡和減小損耗方面實際效果。0鋰離子電池組電量均衡系統忘因子的最小二乘法和自適應無跡濾波法對動力電池SOC進行聯合估計，獲得比自適應無跡濾波法更高的精度和對初值誤差的收斂性。文獻[6-9][6,7]一致性較差時，可能有較多的能量流失，且容易對電池組的熱平衡造成破壞，進而影響整組電池的可靠性；單磁芯型變壓器均衡電路[8]，變壓器線圈之間容易相互干擾，且在電池組結構或單體數量發生變化時其擴展性受到限制；開關電容型均衡電路[9]可實現較大的均衡電流，開關元器件較多時均衡效率下降明顯且對控制精度要求較高。鋰離子電池組電量均衡系統結構如圖1所示，包括電池陣列、動態、數據處理、SOC計、均衡策略及均衡電路等。電池陣列的每條串聯支路包含nVcell，額定輸出電壓Uout=n×Vcell，圖條串聯支路，若每條支路的額定電流為Ibranch，輸出額定功率Pout=n×m×Pcell，Pcell為Ibranch×Vcell。若任意電池單體定義為Bi,j(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)，陣列負極電勢為V0，正極為V1，其它電池正端點電勢定義為Vi,j(i,j取值分別與Bi,j對應)Bi,jUi,jUi,j為Vi,j–Vi-1,j)本為保障估算精度，文中采用自適應無跡曼濾波算法實現了鋰離子電池組的SOC了一種基于Buck電路的低功耗均衡電路及控制策j=V1V0,j=V0，電池電壓模型如下：電工技術學報20053濾波法[3,4]誤差糾正能力較強，但估計精度對電池模型的準確性依賴較高；而文獻[5]利用帶遺略，并完成仿真和實驗，結果證明了該方案在電池電量均衡和減小損耗方面實際效果。0鋰離子電池組電量均衡系統忘因子的最小二乘法和自適應無跡濾波法對動力電池SOC進行聯合估計，獲得比自適應無跡濾波法更高的精度和對初值誤差的收斂性。文獻[6-9][6,7]一致性較差時，可能有較多的能量流失，且容易對電池組的熱平衡造成破壞，進而影響整組電池的可靠性；單磁芯型變壓器均衡電路[8]，變壓器線圈之間容易相互干擾，且在電池組結構或單體數量發生變化時其擴展性受到限制；開關電容型均衡電路[9]可實現較大的均衡電流，開關元器件較多時均衡效率下降明顯且對控制精度要求較高。鋰離子電池組電量均衡系統結構如圖1所示，包括電池陣列、動態、數據處理、SOC計、均衡策略及均衡電路等。電池陣列的每條串聯支路包含nVcell，額定輸出電壓Uout=n×Vcell，圖條串聯支路，若每條支路的額定電流為Ibranch，輸出額定功率Pout=n×m×Pcell，Pcell為Ibranch×Vcell。若任意電池單體定義為Bi,j(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)，陣列負極電勢為V0，正極為V1，其它電池正端點電勢定義為Vi,j(i,j取值分別與Bi,j對應)Bi,jUi,jUi,j為Vi,j–Vi-1,j)本為保障估算精度，文中采用自適應無跡曼濾波算法實現了鋰離子電池組的SOC了一種基于Buck電路的低功耗均衡電路及控制策j=V1V0,j=V0，電池電壓模型如下：-010011,m-0UUVVV=0式Un-Un-1,mUU動Vn-Vn-Vn-均衡電Bn-Bn-n×m電池1鋰離子電池組電量均衡系統結構2均衡策SOC估數據處進行優化，以獲得更精確的當前狀態估計值。鋰電池工作時表現出非常復雜的非線性，需避免對非線1自適應無跡SOC算法首先建立如圖2所示的單體鋰電池等效模型，采用開路電壓法測得電池t時刻的輸出電壓為U(t)，測試支路等效電阻包括R、Rp、Rs及等效電容Cp性方程進行近似，采用非線性無跡變換技術，可確保非線性狀態的均值和方差按非線性傳播，另外，為實現噪聲實時更新，將測量的輸出值和模型估計值的殘差及各狀態sigma點估算值的殘Cs，定義估算電量E(t為實際開路電壓SOC(t)值F，則可建立如下方程Voc(t)差和，估計當前時刻的噪聲協方差，使之實時更新反饋，即為自適應無跡濾波算法(Self-AdaptiveUnscentedKarlmanFilter，S-AUKF)首先根據式(4)作如下定義：x Tkk X[xT,T,uTkkT k2單體鋰電池等效模型ksp[y,y,...yFig.2Equivalentofbattery 1 u[uk],yU,u進行優化，以獲得更精確的當前狀態估計值。鋰電池工作時表現出非常復雜的非線性，需避免對非線1自適應無跡SOC算法首先建立如圖2所示的單體鋰電池等效模型，采用開路電壓法測得電池t時刻的輸出電壓為U(t)，測試支路等效電阻包括R、Rp、Rs及等效電容Cp性方程進行近似，采用非線性無跡變換技術，可確保非線性狀態的均值和方差按非線性傳播，另外，為實現噪聲實時更新，將測量的輸出值和模型估計值的殘差及各狀態sigma點估算值的殘Cs，定義估算電量E(t為實際開路電壓SOC(t)值F，則可建立如下方程Voc(t)差和，估計當前時刻的噪聲協方差，使之實時更新反饋，即為自適應無跡濾波算法(Self-AdaptiveUnscentedKarlmanFilter，S-AUKF)首先根據式(4)作如下定義：x Tkk X[xT,T,uTkkT k2單體鋰電池等效模型ksp[y,y,...yFig.2Equivalentofbattery 1 u[uk],yU,uTk iusC根據以上定義進行系統初始化、狀態擴維，并選取采樣點，得到狀態估計及均方誤差方程分別如下：spR spEtiRuuUtF)sp(tm若電池t’為開始工作時刻，按 積分法SOCt的估算模型，如下：(m) xxk|k Xk|kk1k k1k kx,k|k TtSOCtSOCt' it kxk|k k|k 式中ki指充放電倍率補償系數，kt為溫度補償系數，kc為循環次數補償系數，CN為電池實際可用容量。聯立式(2)和式(3)，并作非線性離散化變換，建立狀態方程和觀測方程，下式：式中L是狀態方程擴展的維數，zi(m)zi(c)分別是粒子點均值和方差的值，Ak-1和Bk-1為常數，Xxk-1,i和 為粒子點擴維的狀態矩陣。系ωk-輸出的先驗估計值為：T?k hkk yk|k xuSOC100SOCk|kCNki kk1bsIk1sk00us,kbk ukup p,kp Xuk-1,i為粒子點擴維的狀態矩陣，yk|k-為測量輸出殘差，h對應式(4)觀測方程中的觀測函FSOCIRUk 數。最后到系統的狀態最優估計和均方誤差估T為離散周期，ωsoc(k)ωs(k)ωp(k)分別為各狀態量與觀測量的噪聲因子，as、apbs、bp定義如下：計方程如下，式中Lk是濾波增益矩陣，yk出的實際值。yk?k?k|kTCx9xpsae LTLx x,k|k 濾波器是應用前一狀態的觀測值對當前狀態做出估計，再根據當前狀態的觀測值對值3Vi-1,Vi,Bi-1,LVi,Bi,LVi+1,Bi,Vi+1,Bi+1,Vi+2,Bi+1,Vi+2,(a)3BuckFig.3Twotypesofequivalentcircuitstructurebasedonlesslossbuck2Buck型電路及均衡策略均衡電路結1Nk1|2Nk1/Vi-1,Vi,Bi-1,LVi,Bi,LVi+1,Bi,Vi+1,Bi+1,Vi+2,Bi+1,Vi+2,(a)3BuckFig.3Twotypesofequivalentcircuitstructurebasedonlesslossbuck2Buck型電路及均衡策略均衡電路結1Nk1|2Nk1/(N |2 kk型均衡電路的結構圖，它由一只電感和兩只半導體開關按丁字型連接，對照圖1中的電勢點，低功耗Buck型均衡電路的兩種結構如圖3，包括兩電池模塊和三電池模塊均衡電路。 電路均衡原理以兩電池模塊均衡電路為例，其工作過程如圖4所示，電量均衡分別發生在充電、放電和閑置三種狀態，圖中分別顯示了三種狀態下開關的狀態、電流路徑及電壓電流波形，BH和BL均為電池或均衡模塊，IBHIBL為流過它們的電流；IS為充電電流源，ILoad為負載電流，IL為電感電流。(1)充電均衡過程如圖4(a)所示，當電量QBH>QBL時，采取脈寬SH開通時僅BL和電抗器充電，SH關斷時BHBL同時充電且電抗器給BL充電，則在同一個周期內，后者比前者充電量大，且通過改變占空比即可加快均衡速度；同理，當電量QBH<QBL時，圖3(a)中，均衡電路的兩只開關及其反并聯二極管為SH和DH、SL和DL，電路中的電抗器為均衡電路的三個端點M、PL分別按圖中所示的方式與各電勢點相連，另外，圖3(a)與圖3(b)中的電池模塊，也可為電池均衡單元(圖3(a)與圖3(b)即為兩種電池單元)。根據上述均衡電路搭建方法，若第j條支路含n只電池單體，則第一級的均衡電池模塊量N1可表示為：n/n|2N1(n1)/2,n|2取脈寬調制，當S開通時僅B和電抗器充電，LHH關斷時BH和BL同時充電且電抗器給BH充電，則在同一個周期內，前者比后者充電量大，且通過改變占空比即可加快均衡速度，從而實現充電過程均衡。(2)放電均衡過程如圖4(b)所示，當電量QBH>QBL時，采取脈寬SH開通時，BHBL同時給負載放電，而BH還需給電抗器充電；SH關斷時BH、BL和電抗同理，第二級的均衡電池模塊量N2可表示為：N1|2N1/N(N1)/2,N|22 1以此類推，第k級的均衡電池模塊量Nk可表示為：4203等含Buck電路的鋰電池低功耗電量均衡技術5BLBL比BH放電量小，且通過改變占空比即可加快放電均衡速度；同理，當電量QBH<QBL時，通過控制SL也可實現發電電量均衡。(3)閑置均衡過程如圖4(b)所示，當電量QBH>QBL時，采取脈寬調制，當SH開通時，BH給電抗器充電，而當SH斷時，電抗器中的電量轉移到了BL中，通過改變占QBH<QBL時，控制SL可實現電量均衡。ItⅠoo oⅠLoLILtLoⅢILoBDLLⅡooooILttBHtoooILoadoⅡoILLLLⅢoⅠtⅠtILto(a)充電均衡過程(b)放電均衡過程4電池均衡電路的電量均衡過程(c)閑置時均衡過程Fig.4s203等含Buck電路的鋰電池低功耗電量均衡技術5BLBL比BH放電量小，且通過改變占空比即可加快放電均衡速度；同理，當電量QBH<QBL時，通過控制SL也可實現發電電量均衡。(3)閑置均衡過程如圖4(b)所示，當電量QBH>QBL時，采取脈寬調制，當SH開通時，BH給電抗器充電，而當SH斷時，電抗器中的電量轉移到了BL中，通過改變占QBH<QBL時，控制SL可實現電量均衡。ItⅠoo oⅠLoLILtLoⅢILoBDLLⅡooooILttBHtoooILoadoⅡoILLLLⅢoⅠtⅠtILto(a)充電均衡過程(b)放電均衡過程4電池均衡電路的電量均衡過程(c)閑置時均衡過程Fig.4serforbatteriesequivalent2.3均衡控制策略電池電量均衡是實現電池綜合管理的重要組成，其目的一方面在于確保電池可靠供電；另一方面是保障電池模塊的安全、可靠和長期穩定運行。電池過充電和過放電是威脅電池安全的兩個重要因數，因此，該控制方法以此為目標，首先確定不同工況下的運行狀態，如表1所示。表中的充電狀態SOC達到最大允許值時要立刻停止充電，避免過充電；放電狀態下，SOC低于放SOC達到最小允許值時要立刻停止放電，避免過放電；閑置狀態下，高于充示值或低于放示值時，僅可分別按下，SOC高于充放電均衡和充電均衡工作，其它可1Tab.1 esofeachcellin5當Q<Q當Q>Q工作狀態SOC范圍充電運行放電運行電池閑置 電工技術學報20053注：SOCm、SOCwc、SOCdwc和SOCs分別表示SOC最大允許值、2Tab.2sesofeachcellin電電池陣SOC矩5ersystemstrategyfor6N2級BH和開關模式-表自適應無跡SOC估電池陣N1級BH和開關模式-表電工技術學報20053注：SOCm、SOCwc、SOCdwc和SOCs分別表示SOC最大允許值、2Tab.2sesofeachcellin電電池陣SOC矩5ersystemstrategyfor6N2級BH和開關模式-表自適應無跡SOC估電池陣N1級BH和開關模式-表SOC>C1：停止充電D1：放電W1：放電均衡SOCwc<SOC<C2：均衡充電D1：放電 均衡SOCs<SOC<C3：充電D2：均衡放電 均衡SOC<C3：充電D3：停止放電W3：充電均衡3(a)BHBLSOC取值，在不同工況下開關SH和SL的狀態用0(常閉)1(常開2(脈寬調制)2所示。3.1實搭建立含有8節鋰離子電池的實驗，以雙電池或雙均衡模塊配置3級均衡電路及對應的控制模塊，具體器件名稱及主要參數如圖6(a)所示，3級均衡共包含7個均衡電路單元，8節鋰離子電池額定電壓為3.2V3000mAh，均衡控制的頻結合上述電池模型和SOC估算方法，制策略，如圖5所示。圖中，首先電池陣列的電勢狀態，由式各單體電池的電壓值，再通S-AUKF算法獲取電池的SOC值，通過表1和2N1N2Nk級依次完成均衡。10kHz，誤差參考電壓用于觀測電壓變化，充、放電截止電壓用于防止過充電或過放電。3(a)BHBLSOC取值，在不同工況下開關SH和SL的狀態用0(常閉)1(常開2(脈寬調制)2所示。3.1實搭建立含有8節鋰離子電池的實驗，以雙電池或雙均衡模塊配置3級均衡電路及對應的控制模塊，具體器件名稱及主要參數如圖6(a)所示，3級均衡共包含7個均衡電路單元，8節鋰離子電池額定電壓為3.2V3000mAh，均衡控制的頻結合上述電池模型和SOC估算方法，制策略，如圖5所示。圖中，首先電池陣列的電勢狀態，由式各單體電池的電壓值，再通S-AUKF算法獲取電池的SOC值，通過表1和2N1N2Nk級依次完成均衡。10kHz，誤差參考電壓用于觀測電壓變化，充、放電截止電壓用于防止過充電或過放電。6(b)為第1級均衡電路單元的控制流程圖，且與第2、3級相同，在同一個控制周期內，根據SOC狀態和電壓特點選取均衡目標及均衡量，Vav.為電壓均衡目標的近似值，電壓達到該值表示電量均衡近似完成，目標量與實際量的誤差值必須小于誤差參考電壓。3實驗驗證為了分別對上述SOC略進行驗證，本節首先搭建了軟件仿真模型，包括S-AUKF算法模型和包含8節鋰離子電池的實驗系統，前者重點采用仿真進行了驗證，后者采用仿真和實驗進行了對比驗證。開電池均衡系統實的主要參系統初始電量狀態分(表1和表V1~V8&電壓檢S-ASOC估N2級電路均電池均衡子模N3級電路均主控制程電池均衡子模對比觀察濾波法和S-AUKF效果，3.2實搭后者曲線更趨近于理論值；為進一步探究其優化效果，圖7(b)顯示了二者的誤差特性曲線，采用文中所述估算算法，產生的誤差值明顯小于傳統2.5%1.3%首先通過軟件S-AUKF7為靜態特性曲線，當SOC17V1~V8andNo N1級電路均SOCresultsbyusingS-A7Fig.7基于上述的8，采用同樣采用和圖8(b)分別為仿真結果和實驗的實際效果。通過對比觀察發現，實驗結果中的電流變化波形與仿真過程中的波形基本保持一致。進行仿真，以某個電池均衡單元為例，對比其動態均衡效果，圖810-0----00-21100--0-10-00-0100TimeTime(a8Fig.8Transientcharacteristicofers在上述動態特性分析的基礎上，以電壓變化為電池充電較慢，經過一段時間后，所有電池可同時充滿電，且電壓保持定值；放電狀態下，電量高的電池放電速度明顯比電量低的放電快，經過一段時間后，所有電池電量被均衡，放電完成后均保持最低允許電壓；閑置狀態下，電量高的電池與電量低的電池實現了電量均衡分配，各節電池的電壓狀態驗證的均衡電路的實際效果。近似目標，進一步了電池均衡的靜態特性，均衡過程中電池電壓的狀態如表3所示。表中分別考慮了充電狀態、放電狀態和閑置狀態三種情況，以10ms為時間間隔，8狀態下，B8的初始電量最高而B2最低，觀察電壓變化情況發現，電量低的電池充電較快，而電量高的8VoltageCurrentVoltageCurrentVoltageCurrent 閑置等待狀放電運行狀充電運行狀 (pu.) CurrentCurrentVoltageCurrentCurrentVoltage(pu.) (pu.) SOCresultsbyusingS-A7Fig.7基于上述的8，采用同樣采用和圖8(b)分別為仿真結果和實驗的實際效果。通過對比觀察發現，實驗結果中的電流變化波形與仿真過程中的波形基本保持一致。進行仿真，以某個電池均衡單元為例，對比其動態均衡效果，圖810-0----00-21100--0-10-00-0100TimeTime(a8Fig.8Transientcharacteristicofers在上述動態特性分析的基礎上，以電壓變化為電池充電較慢，經過一段時間后，所有電池可同時充滿電，且電壓保持定值；放電狀態下，電量高的電池放電速度明顯比電量低的放電快，經過一段時間后，所有電池電量被均衡，放電完成后均保持最低允許電壓；閑置狀態下，電量高的電池與電量低的電池實現了電量均衡分配，各節電池的電壓狀態驗證的均衡電路的實際效果。近似目標，進一步了電池均衡的靜態特性，均衡過程中電池電壓的狀態如表3所示。表中分別考慮了充電狀態、放電狀態和閑置狀態三種情況，以10ms為時間間隔，8狀態下，B8的初始電量最高而B2最低，觀察電壓變化情況發現，電量低的電池充電較快，而電量高的8VoltageCurrentVoltageCurrentVoltageCurrent 閑置等待狀放電運行狀充電運行狀 (pu.) CurrentCurrentVoltageCurrentCurrentVoltage(pu.) (pu.) (pu.) 3Tab.3Steadycharacteristicofers3.3結果分基于上述仿真與實驗結果對比，初步驗證了文中所述均衡電路、SOC算法及控制運行策略的可行性，同時，以并聯電阻均衡法作為對比，分析均衡中對比了兩種方率損耗的主要類型及各自所占的(均以并聯電阻均衡總損耗為對比標準)，圖9(b)中展示了均衡損耗隨均衡電能變化的趨勢。Buck衡損耗方面具有十分明顯的效果。9電阻放電均衡電Buck低功耗均衡電電阻均衡Buck電路均衡884522OO二極電損耗比均衡電能(a)(b)erlossduringthe sofer4結語基礎上進一步擴展，隨著對象數量的增加，控制策略也需做出相應的改進才能實現高效率均衡。綜上所述，文中對動力鋰離子電池陣列的電量均衡問題展開了深入，提出采用自適應無跡卡濾波SOC算法實現對電池的余電狀態進行估算，仿真結果驗證了該方法的良好效果；基于準確的SOC出采用一種Buck電路達到降低電量均衡過程中能量損耗的目的，仿真和實驗結果對電路的運行過程進行了驗證，同時，其穩態特性也證實了該電路在降低損耗方面的顯著效果。,,高.積分法估算電池精度的方法比較學報自然科學版LiZ,LuLG,M.Improvementofaccuracybyusing method[J].ofTsinghuauniversity:naturalscience,3Tab.3Steadycharacteristicofers3.3結果分基于上述仿真與實驗結果對比，初步驗證了文中所述均衡電路、SOC算法及控制運行策略的可行性，同時，以并聯電阻均衡法作為對比，分析均衡中對比了兩種方率損耗的主要類型及各自所占的(均以并聯電阻均衡總損耗為對比標準)，圖9(b)中展示了均衡損耗隨均衡電能變化的趨勢。Buck衡損耗方面具有十分明顯的效果。9電阻放電均衡電Buck低功耗均衡電電阻均衡Buck電路均衡884522OO二極電損耗比均衡電能(a)(b)erlossduringthe sofer4結語基礎上進一步擴展，隨著對象數量的增加，控制策略也需做出相應的改進才能實現高效率均衡。綜上所述，文中對動力鋰離子電池陣列的電量均衡問題展開了深入，提出采用自適應無跡卡濾波SOC算法實現對電池的余電狀態進行估算，仿真結果驗證了該方法的良好效果；基于準確的SOC出采用一種Buck電路達到降低電量均衡過程中能量損耗的目的，仿真和實驗結果對電路的運行過程進行了驗證，同時，其穩態特性也證實了該電路在降低損耗方面的顯著效果。,,高.積分法估算電池精度的方法比較學報自然科學版LiZ,LuLG,M.Improvementofaccuracybyusing method[J].ofTsinghuauniversity:naturalscience,2010(8):1293-該課題所的鋰離子電池組均衡管理系統，(in)已完成了初步驗證，但實驗對象還需在8節電池的9電工技術學報20053CharkhgardM,FarrokhiM.Se-of-Charge BatteriesUsingNeuralNetworksandsHan,Jaehyun,Kim,。al.e-of- lead-acidbatteriesusinganadaptiveextendedKalman。Journaler ,2009,18