BMS專家林?。簢aBMS問題、技術、國內外BMS算法2021-06-12 08:09
大家下午好，我演講的題目是國內外電池管理系統(tǒng)核心技術發(fā)展現(xiàn)狀。電池管理系統(tǒng)范圍較大，所以我們拿重點來講，我講的和大家平時在網上看的有點不相同，網上經常排名，我國BMS頭十名、頭二十名，他們是根據市場的客戶排名，我重要是根據技術來講差異。我大概講這樣一些，講我們自己做的BMS系統(tǒng)，講國產的BMS問題在哪里，講核心技術，以及國內外BMS算法的評估。
這是我曾經做過的一些系統(tǒng)，第一輛車是福特的翼虎，這是美國的第一輛混合動力車，基本上是豐田的技術。后來我去了通用，主持了雪佛蘭沃蘭達的BMS系統(tǒng)。我們把這個磷酸鐵鋰離子電池算法難關攻克了，用在了Spark上。還有就是凱迪拉克，跟沃蘭達差不多。為何讓我主持通用的BMS系統(tǒng)，因為我們在算法上有很大的突破，實現(xiàn)了對電池參數的實時在線估算，也就是說我們能夠實時在線估算電池的SOC、SOP和SOH。為何要執(zhí)行在線估算，執(zhí)行在線估算的好處在哪里。第一個，就是能夠精確地估算出電池的動態(tài)特性。第二個，它有強大的糾錯能力。第三個，因為是實時在線估算，所以它的估算精度與老化沒有關系。因為我們了解電池老化之后，估算精度一般都有問題，我們實時在線估算，實時估算電池的參數，跟老化沒有什么關系。
這個東西關于我國的電池來說還有另外的好處，就是極大地簡化了定標工作，因為我國的電池一致性略差一點，所以你搞列表就有點不靠譜，參數列表都沒有什么大的意思，因為你不可能把所有的參數都記住。我又去了美國的三大公司之一克萊斯勒，上面的兩輛PHEV不算我做的，但是我去了以后，這兩輛車出了很大的問題，我把它的算法改了。下面這一輛是克萊斯勒的第一輛量產的純電動汽車，菲亞特500e。下面這是我國正在做的一輛車，漢騰。
我國的BMS我們經常看到有些什么事故，五洲龍電動大巴起火，原因BMS失效。上海電動公交自燃，通風不夠，電池過熱。說明什么問題，BMS存在很大的問題，BMS失效，相當于一個人腦死亡，它能不出事故嗎，熱管理也是，實際上熱管理并不是很難，電池過熱，這個是不應該發(fā)生的事情，不能沒有保護。我看到網上寫，有的網友說，一過收費站，一加速SOC急劇下降，。有一些南方車主也發(fā)現(xiàn)，SOC突然從80%跳到98%，或者100%，充電充不滿。還有行駛三個月，EV里程從70公里一下掉到40公里，說明什么問題，第一個，它的電池的狀態(tài)估算肯定有問題。第二個，均衡肯定出問題了，假如電池沒有問題，里程為何會突然下降，肯定是這一點出問題了。
所以我們說一個完整的BMS，要有精確的SOC、SOP和SOH的估算，要有有效的動態(tài)均衡控制策略，還要有容錯、糾錯機制。BMS的核心技術是電池狀態(tài)的估算策略。關于估算策略，從控制的角度來說有一個標準，這個標準就是高精度和糾錯能力。這就是我總結的一些國內外BMS算法的現(xiàn)狀，要看國外的供應商，它的SOC的誤差一般在5%到8%左右，我們現(xiàn)在可以做到多少，關于三元鋰離子電池，可以做到小于3%，這是完全可以做到的。并且實際上當年我們在做沃蘭達的時候，專門收集了一些工況，原來使得我們的算法有可能出問題，或者是SOC也有可能偏大，我們把工況拿來仿真，確認我們的估算SOC確實在3%以下。
國產的基本上大于20%，下面我要講為何肯定大于20%。國外的算法都是希望能夠實時估算SOC，希望能夠實時糾錯。但是希望是希望，有些可以做出來，有些情況下做不出來。比如說國外的許多供應商，他們都是通過大量的工況實驗，把電池的參數列一個表，比方說電阻電容列出來，根據基爾霍夫定律算出來VOC應該等于多少。這個算法問題出在哪里，其實我在克萊斯勒的時候，有一個供應商跟我們說，所有的歐洲工況標準都通過了，我說你這個算法有問題，問題在哪里，當電流一大的時候，你的算法就不工作了。我給了他一個工況，他果然發(fā)現(xiàn)不工作了。那個表關于小電流來說工作比較好，關于大電流來說表是有問題的。
關于舊電池，國外供應商怎么做，因為阻抗變了，所以他們要做實時在線的評估，這樣相當于阻抗，可是總的阻抗變了，你不等于了解了是不是內組變了，也有可能是別的變了。它有一定的糾錯能力，可是誤差比較大，而且標定的工作量很大，尤其我見過幾個供應商的BMS，在零下20度的時候，誤差甚至達到了100%，前兩年的時候，2014年初北美天氣非常寒冷，零下20多度，我們車廠，他們把車子一啟動，車子就進入龜速的狀態(tài)，一查功率，電池是嶄新的電池，跟新電池相比小了一半，我們找供應商，你的誤差太大了，根本不可容忍。SOH誤差也是比較大，一般在10%左右。
我們現(xiàn)在可以做到什么程度，關于不管是新電池還是舊電池，沒有表可以查，都是在線估算算出來的，第二，糾錯能力很強，因為是在線的，所以有很強的糾錯能力，可以直接計算出Voc來，標定也特別簡單，特別適合于一致性不太好的電池。控制策略必須很精確，這是我們做在線實時估算的優(yōu)勢，我們可以把它的內阻、雙電層電容、電荷轉移電阻、擴散電壓、遲滯電壓等算出來。這就是我前面講的，簡化了標定工作，標定非常少。老化以后精度不受影響。下面來證明這個事情，這是一個磷酸鐵鋰的例子。紅色是我們估算出來的SOC，綠色是算出來的SOC，藍線是真正的SOC曲線。我們有意讓真正的起點錯掉，真正的90%，我們讓起點在70%，為何要這樣選法，因為磷酸鐵鋰這個電池在70%到95%的區(qū)間，它的電壓只變化兩到三個毫伏，可是這是我們2008年做的，那個時候的精度大概有3到4個毫伏的誤差。所以要做這個東西，實際上是比較困難的，我們檢測精度都不夠，我們故意把起點搞錯掉，看能不能糾正過來。所以我們看紅線，它迅速的能夠跳到正確的位置。
這是我曾經做過的一些系統(tǒng)，第一輛車是福特的翼虎，這是美國的第一輛混合動力車，基本上是豐田的技術。后來我去了通用，主持了雪佛蘭沃蘭達的BMS系統(tǒng)。我們把這個磷酸鐵鋰離子電池算法難關攻克了，用在了Spark上。還有就是凱迪拉克，跟沃蘭達差不多。為何讓我主持通用的BMS系統(tǒng)，因為我們在算法上有很大的突破，實現(xiàn)了對電池參數的實時在線估算，也就是說我們能夠實時在線估算電池的SOC、SOP和SOH。為何要執(zhí)行在線估算，執(zhí)行在線估算的好處在哪里。第一個，就是能夠精確地估算出電池的動態(tài)特性。第二個，它有強大的糾錯能力。第三個，因為是實時在線估算，所以它的估算精度與老化沒有關系。因為我們了解電池老化之后，估算精度一般都有問題，我們實時在線估算，實時估算電池的參數，跟老化沒有什么關系。
這個東西關于我國的電池來說還有另外的好處，就是極大地簡化了定標工作，因為我國的電池一致性略差一點，所以你搞列表就有點不靠譜，參數列表都沒有什么大的意思，因為你不可能把所有的參數都記住。我又去了美國的三大公司之一克萊斯勒，上面的兩輛PHEV不算我做的，但是我去了以后，這兩輛車出了很大的問題，我把它的算法改了。下面這一輛是克萊斯勒的第一輛量產的純電動汽車，菲亞特500e。下面這是我國正在做的一輛車，漢騰。
我國的BMS我們經常看到有些什么事故，五洲龍電動大巴起火，原因BMS失效。上海電動公交自燃，通風不夠，電池過熱。說明什么問題，BMS存在很大的問題，BMS失效，相當于一個人腦死亡，它能不出事故嗎，熱管理也是，實際上熱管理并不是很難，電池過熱，這個是不應該發(fā)生的事情，不能沒有保護。我看到網上寫，有的網友說，一過收費站，一加速SOC急劇下降，。有一些南方車主也發(fā)現(xiàn)，SOC突然從80%跳到98%，或者100%，充電充不滿。還有行駛三個月，EV里程從70公里一下掉到40公里，說明什么問題，第一個，它的電池的狀態(tài)估算肯定有問題。第二個，均衡肯定出問題了，假如電池沒有問題，里程為何會突然下降，肯定是這一點出問題了。
所以我們說一個完整的BMS，要有精確的SOC、SOP和SOH的估算，要有有效的動態(tài)均衡控制策略，還要有容錯、糾錯機制。BMS的核心技術是電池狀態(tài)的估算策略。關于估算策略，從控制的角度來說有一個標準，這個標準就是高精度和糾錯能力。這就是我總結的一些國內外BMS算法的現(xiàn)狀，要看國外的供應商，它的SOC的誤差一般在5%到8%左右，我們現(xiàn)在可以做到多少，關于三元鋰離子電池，可以做到小于3%，這是完全可以做到的。并且實際上當年我們在做沃蘭達的時候，專門收集了一些工況，原來使得我們的算法有可能出問題，或者是SOC也有可能偏大，我們把工況拿來仿真，確認我們的估算SOC確實在3%以下。
國產的基本上大于20%，下面我要講為何肯定大于20%。國外的算法都是希望能夠實時估算SOC，希望能夠實時糾錯。但是希望是希望，有些可以做出來，有些情況下做不出來。比如說國外的許多供應商，他們都是通過大量的工況實驗，把電池的參數列一個表，比方說電阻電容列出來，根據基爾霍夫定律算出來VOC應該等于多少。這個算法問題出在哪里，其實我在克萊斯勒的時候，有一個供應商跟我們說，所有的歐洲工況標準都通過了，我說你這個算法有問題，問題在哪里，當電流一大的時候，你的算法就不工作了。我給了他一個工況，他果然發(fā)現(xiàn)不工作了。那個表關于小電流來說工作比較好，關于大電流來說表是有問題的。
關于舊電池，國外供應商怎么做，因為阻抗變了，所以他們要做實時在線的評估，這樣相當于阻抗，可是總的阻抗變了，你不等于了解了是不是內組變了，也有可能是別的變了。它有一定的糾錯能力，可是誤差比較大，而且標定的工作量很大，尤其我見過幾個供應商的BMS，在零下20度的時候，誤差甚至達到了100%，前兩年的時候，2014年初北美天氣非常寒冷，零下20多度，我們車廠，他們把車子一啟動，車子就進入龜速的狀態(tài)，一查功率，電池是嶄新的電池，跟新電池相比小了一半，我們找供應商，你的誤差太大了，根本不可容忍。SOH誤差也是比較大，一般在10%左右。
我們現(xiàn)在可以做到什么程度，關于不管是新電池還是舊電池，沒有表可以查，都是在線估算算出來的，第二，糾錯能力很強，因為是在線的，所以有很強的糾錯能力，可以直接計算出Voc來，標定也特別簡單，特別適合于一致性不太好的電池。控制策略必須很精確，這是我們做在線實時估算的優(yōu)勢，我們可以把它的內阻、雙電層電容、電荷轉移電阻、擴散電壓、遲滯電壓等算出來。這就是我前面講的，簡化了標定工作，標定非常少。老化以后精度不受影響。下面來證明這個事情，這是一個磷酸鐵鋰的例子。紅色是我們估算出來的SOC，綠色是算出來的SOC，藍線是真正的SOC曲線。我們有意讓真正的起點錯掉，真正的90%，我們讓起點在70%，為何要這樣選法，因為磷酸鐵鋰這個電池在70%到95%的區(qū)間，它的電壓只變化兩到三個毫伏，可是這是我們2008年做的，那個時候的精度大概有3到4個毫伏的誤差。所以要做這個東西，實際上是比較困難的，我們檢測精度都不夠，我們故意把起點搞錯掉，看能不能糾正過來。所以我們看紅線，它迅速的能夠跳到正確的位置。
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