BMS算法开发与实验设计

BMS算法开发与实验设计动力电池的SOC估计、SOH估计、SOP预测、RUL预测、低温加热和优化充电策略等算法是BMS的核心关键。在研发和设计全气候、全寿命的BMS中，动力电池的综合测试是精确获取其相关特性数据的最佳手段。 静态容量测试是获取动力电池SOC基准值和SOH映射参数规律的基础，SOC定义为当前剩余容量与最大可用容量的比，SOH常被定义为最大可用容量与标称容量的比。通过最大可用容量的测试可以得到动力电池的静态容量，因此对SOC和SOH的估计意义重大；需要指出的是，在实际工况应用中，实时动态容量比静态容量更为重要，实时动态容量可以更好地反映动力电池工况中的SOC和SOH水平，但是动态容量精确在线估计具有较大挑战性。因此，定期进行静态容量标定成为一种可行途径。动力电池开路电压(Opencircuitvoltage，OCV)和SOC存在单调映射关系，并随着动力电池性能衰退而变化，测试研究OCV-SOC的映射规律对提高动力电池建模和SOC、SOH估计精度具有重要意义。动力电池的内阻是计算充放电过程中生热速率的关键参数。混合动力脉冲特性测试(HybridPulsePowerCharacteristic,HPPC)可用于离线辨识动力电池模型参数，便于进行动力电池的SOP估计、低温加热和快速充电等研究。 动态工况测试则可模拟动力电池在实车驾驶过程中真实的激励条件，对验证动力电池关键算法在实际工况中的应用性能具有重要作用。 电化学阻抗谱既能分析动力电池的性能衰退过程以及表征老化状态，也能为动力电池的分数阶建模和低温加热策略设计提供数据支撑。另外，受动力电池材料活性影响，不同温度和老化状态下的电池特性数据也不相同。为了完整获得动力电池的工作性能，各项测试均需在多个不同温度、不同老化状态下分别进行测试，以实现全气候动力电池的全寿命高效管理。基于现有的动力电池测试平台并结合BMS算法的需要，设计了综合的动力电池性能测试流程，如图2-10所示，主要包括动力电池常规电性能测试、动力电池交流阻抗测试和动力电池剩余寿命测试三大类。其中常规电性能测试由四个子测试组成：最大可用容量测试。开路电压测试、混合动力脉冲特性测试和动态工况测试。动力电池剩余寿命测试则由不同温度、不同倍率、不同截止电压和不同SOC区间的充放电测试组成。不同BMS算法所涉及的动力电池测试见表2-5（不同温I口（绘丸町用容蜀测试）:I（开路电压测试J:*丿动态工况测试）常规电性能测试不同范区间叙电交逾阻抗测试（不同温匿）./不同度电恒流恒诡恫压立电剩余舟命测试（100个循坏图2-10动力电池性能测试流程表2-5不同BMS算法所涉及的动力电池测试BMS算法J*大可用容.就测试M：V测试HPPC测试动态丁况测试交流川抗测试寿命测试SOC估计777V77SOH估计777V77SOP预測777VVRUL俊测7V77低涅加热7777优化充电7777