BMS专家林健：国内外电池管理系统核心技术发展现状

图为：国家"千人计划"特聘专家、BMS专家 林健

    大家下午好，我演讲的题目是国内外电池管理系统核心技术发展现状。电池管理系统范围较大，所以我们拿重点来讲，我讲的和大家平时在网上看的有点不一样，网上经常排名，中国BMS头十名、头二十名，他们是根据市场的客户排名，我主要是根据技术来讲差异。我大概讲这样一些，讲我们自己做的BMS系统，讲国产的BMS问题在哪里，讲核心技术，以及国内外BMS算法的评估。

    这是我曾经做过的一些系统，第一辆车是福特的翼虎，这是美国的第一辆混合动力车，基本上是丰田的技术。后来我去了通用，主持了雪佛兰沃兰达的BMS系统。我们把这个磷酸铁锂电池算法难关攻克了，用在了Spark上。还有就是凯迪拉克，跟沃兰达差不多。为什么让我主持通用的BMS系统，因为我们在算法上有很大的突破，实现了对电池参数的实时在线估算，也就是说我们能够实时在线估算电池的SOC、SOP和SOH。为什么要实施在线估算，实施在线估算的好处在哪里。第一个，就是能够精确地估算出电池的动态特性。第二个，它有强大的纠错能力。第三个，因为是实时在线估算，所以它的估算精度与老化没有关系。因为我们知道电池老化之后，估算精度一般都有问题，我们实时在线估算，实时估算电池的参数，跟老化没有什么关系。

    这个东西对于中国的电池来说还有另外的好处，就是极大地简化了定标工作，因为中国的电池一致性略差一点，所以你搞列表就有点不靠谱，参数列表都没有什么大的意思，因为你不可能把所有的参数都记住。我又去了美国的三大公司之一克莱斯勒，上面的两辆PHEV不算我做的，但是我去了以后，这两辆车出了很大的问题，我把它的算法改了。下面这一辆是克莱斯勒的第一辆量产的纯电动车，菲亚特500e。下面这是中国正在做的一辆车，汉腾。

    中国的BMS我们经常看到有些什么事故，五洲龙电动大巴起火，原因BMS失效。上海电动公交自燃，通风不够，电池过热。说明什么问题，BMS存在很大的问题， BMS失效，相当于一个人脑死亡，它能不出事故吗，热管理也是，实际上热管理并不是很难，电池过热，这个是不应该发生的事情，不能没有保护。我看到网上写，有的网友说，一过收费站，一加速SOC急剧下降，。有一些南方车主也发现，SOC突然从80%跳到98%，或者100%，充电充不满。还有行驶三个月，EV里程从70公里一下掉到40公里，说明什么问题，第一个，它的电池的状态估算肯定有问题。第二个，均衡肯定出问题了，如果电池没有问题，里程为什么会突然下降，肯定是这一点出问题了。

    所以我们说一个完整的BMS，需要有精确的SOC、SOP和SOH的估算，要有有效的动态均衡控制策略，还需要有容错、纠错机制。BMS的核心技术是电池状态的估算策略。对于估算策略，从控制的角度来说有一个标准，这个标准就是高精度和纠错能力。这就是我总结的一些国内外BMS算法的现状，要看国外的供应商，它的SOC的误差一般在5%到8%左右，我们现在可以做到多少，对于三元锂电池，可以做到小于3%，这是完全可以做到的。并且实际上当年我们在做沃兰达的时候，专门收集了一些工况，原来使得我们的算法有可能出问题，或者是SOC也有可能偏大，我们把工况拿来仿真，确认我们的估算SOC确实在3%以下。

    国产的基本上大于20%，下面我要讲为什么肯定大于20%。国外的算法都是希望能够实时估算SOC，希望能够实时纠错。但是希望是希望，有些可以做出来，有些情况下做不出来。比如说国外的许多供应商，他们都是通过大量的工况实验，把电池的参数列一个表，比方说电阻电容列出来，根据基尔霍夫定律算出来VOC应该等于多少。这个算法问题出在哪里，其实我在克莱斯勒的时候，有一个供应商跟我们说，所有的欧洲工况标准都通过了，我说你这个算法有问题，问题在哪里，当电流一大的时候，你的算法就不工作了。我给了他一个工况，他果然发现不工作了。那个表对于小电流来说工作比较好，对于大电流来说表是有问题的。

    对于旧电池，国外供应商怎么做，因为阻抗变了，所以他们需要做实时在线的评估，这样相当于阻抗，可是总的阻抗变了，你不等于知道了是不是内组变了，也有可能是别的变了。它有一定的纠错能力，可是误差比较大，而且标定的工作量很大，尤其我见过几个供应商的BMS，在零下20度的时候，误差甚至达到了100%，前两年的时候，2014年初北美天气非常寒冷，零下20多度，我们车厂，他们把车子一启动，车子就进入龟速的状态，一查功率，电池是崭新的电池，跟新电池相比小了一半，我们找供应商，你的误差太大了，根本不可容忍。SOH误差也是比较大，一般在10%左右。

    我们现在可以做到什么程度，对于不管是新电池还是旧电池，没有表可以查，都是在线估算算出来的，第二，纠错能力很强，因为是在线的，所以有很强的纠错能力，可以直接计算出Voc来，标定也特别简单，特别适合于一致性不太好的电池。控制策略必须很精确，这是我们做在线实时估算的优势，我们可以把它的内阻、双电层电容、电荷转移电阻、扩散电压、迟滞电压等算出来。这就是我前面讲的，简化了标定工作，标定非常少。老化以后精度不受影响。下面来证明这个事情，这是一个磷酸铁锂的例子。红色是我们估算出来的SOC，绿色是算出来的SOC，蓝线是真正的SOC曲线。我们有意让真正的起点错掉，真正的90%，我们让起点在70%，为什么要这样选法，因为磷酸铁锂这个电池在70%到95%的区间，它的电压只变化两到三个毫伏，可是这是我们2008年做的，那个时候的精度大概有3到4个毫伏的误差。所以要做这个东西，实际上是比较困难的，我们检测精度都不够，我们故意把起点搞错掉，看能不能纠正过来。所以我们看红线，它迅速的能够跳到正确的位置。

    大家看这个地方，变开了一点，SOC误差变大了，大概将近4%的误差。为什么这个地方SOC会变大了，因为磷酸铁锂的电子还有一个特点，在SOC从40%到50%的时候，它的电压只变化一个毫伏，所以我们这个地方误差就开始变大了一点。这是我们一个很好的例子，证明我们纠错能力很强的一个例子。

    为什么我们需要纠错呢，因为我们知道磷酸铁锂有一个电压叫做滞回电压。怎么回事儿呢？一般我们在国内做安时积分的时候，前面需要一个OCV，确定起始的SOC。磷酸铁锂电池有点奇怪，奇怪在哪里，刚才科力远也讲了，他们用的镍氢电池，镍氢电池跟磷酸铁锂电池有一个相似的地方，就是下行的OCV和SOC的曲线，和上行的OCV、SOC曲线两个不重合，中间有一个差值，这个差多少，30毫伏。如果从中间线来看，中间线上面到下面，差15个毫伏。这对于电池来说没有关系，大概差3个百分点。但是对于磷酸铁锂，对于镍氢电池来说，这个是致命的，因为我们刚刚说，SOC在40%到50%的区间，电压只变化一个毫伏，你变化了15个毫伏，误差就大了。而且SOC70%到95%也有这个问题，只变化两三个毫伏，但是你可以变化15个毫伏，这就完全错了。

    第二点，对于磷酸铁锂来说，OCV的起点很难确定，比如SOC是45%的时候，用OCV找起始的SOC，有可能找错了，变化只有一个毫伏，但是检测的精度3到4个毫伏。还有一个更重要的，不仅对于磷酸铁锂电池，对于别的电池也是一样的，安时积分误差大。我们再看这个表，我刚才说了，对于安时积分来说，它的误差可以高达20%，很多人不相信，你要是问国内生产这个BMS的前20名，他们都说我们的误差小于5%，他们用的都是安时积分，下面我们举一个例子来看。

    这是我们在实际测量的一个工况，这个工况我们采样的频率100赫兹，绿颜色的是电流变换，蓝颜色的是安时积分，红颜色的是我们估算出来的SOC。我们通过静置了一个小时，把真正的开路电压找出来，通过找出真正的开路电压，可以找出真正的SOC，这个SOC是多少，52.5%，我们估算的是52.19%，就是我们的误差大概在0.3%的样子。如果是利用安时积分算出来的SOC是34%，两个误差则达到了18%。所以这个例子说明，安时积分的误差可以高达18%，这个是在什么条件下知道的，第一，我们准确知道起点。第二，我们非常精确的知道它的安时容量，当电流比较小的时候，红线和蓝线几乎是重合的，只有当电流突然一下子加大，加大到250多安培的时候，安时积分就偏差了。

    有人就说了，你这个东西只是一个特例，不严谨。实际上只有一个特例就行了，证明你误差可以有这么大，实际上如果安时容量再稍微有一点误差，你的整个的SOC误差就超过20%了。还有人说，我没有见过这么大的SOC误差，也可能是没有见到过，为什么，你如果用安时积分，永远都见不到，因为即使有了误差，你也见不到，因为没有一个参考值。我为什么说没有参考值，当你开车的时候，如果发现了SOC等于34%，你如果按照国标，把电池给我放光，把电全部放光，你就知道真正的SOC等于多少。但是你不能在半路上把电放光，所以它显示什么值，你就必须得相信，所以你永远看不到SOC到底应该是多少。

    对于刚才的工况。我们再改一下如果起点不是90%，把它改成80%，同时我把安时容量缩减20%，目的是什么呢，因为我们知道如果安时容量衰减20%，电池就到寿命了。如果精度仍然保持不变，我们就可以说，我们的精度终身保持不变。大家看这个图，我们估算红线的SOC是51.9%，误差大概是0.6%，和0.3%几乎是一样的，所以用我们的算法SOC精度保持不变，和安时容量基本上没有关系。可是如果用安时积分，那就差的很远了。所以说我们的控制策略有这样几个优势，第一，高精度。第二，很强的纠错能力，与起始的SOC无关，与安时容量无关，在整个电池周期内，精度保持不变。

    为什么我们用这个例子？国标上面写了SOC误差小于10%就可以了，这是行业的标准。这个标准有一个很大的问题，我们看它是怎么给工况的。这是国标给的时间最长的两个工况，一个是80秒，一个是90秒。国标说，你任意选一个工况，连续循环10次，来检查你的SOC，连续循环10次有什么问题，首先我们看曲线全部是笔直的曲线，就是手画的，根本不是实际的工况。第二个最长的90秒，你循环10次是多少秒，900秒，多长时间，15分钟。15分钟SOC变化多少，不到10%，这说明什么问题，假设你电流传感器完全弄错了，测量永远都是零，你的BMS都可以过国标。SOC不变，但是整个变化小于10%，只要你不是太烂，完全不靠谱，你的BMS精度肯定可以通过国标。所以我们说国标给的工况来验证SOC精度，完全没有意义。

    再一个精度验证方法，国标要求要把电量全部放光来验证，这当然是一个方法，但是这个方法没有任何实际意义，因为你在路上不可能把电放光。另外，国标还有一个问题，我们做安时积分，需要用到一个表，这个表就是开路电压和SOC关系的表，可是国标从头到尾没有提到这个关系。我在想，靠这样的国标，怎么样才能提高我们的BMS水平，没有办法提高。生产的车再多，国家给的补贴再多，那也只是低水平的重复。大家现在做BMS做都做不赢，做一个卖一个，根本不需要提高水平，所以我说弯道超车永远都只是一个梦。

    下面我们来看，我们国家做BMS的算法和国外大概差距有多大，从研发方面来讲，GM在2008年有了磷酸铁锂的算法。国内我查了一下资料，大概2009年开始，有很多文章，就开始谈论磷酸铁锂的SOC估算，但是到现在为止没有一个能够实际应用，为什么？第一个，它缺了一项，就是我前面讲的滞回电压，所以它的模型是不够准的，差了一项，差了一个物理量，物理模型有问题。第二个，所有的有关于SOC的文章，都没有讲到一个很重要的东西-纠错，都只是讲精度，没有讲如果我的起点错了，如果我的容量有点误差，如果我的安时容量有点误差，我能不能保持这个精度，没有人谈这个事情。可是这个在我们做汽车方行业，这些都是真实存在的，电流不可能100%准，容量不可能100%准，起点也不可能永远保持准的。遇到这种情况我们怎么办？如果查我们国家大专院校写的文章，就没有人谈这个事情。完全不考虑出错，怎么能上车？

    2009年，GM在沃兰达上面实现了对安时容量实时在线估算，今年我参加了几个活动，有一些很著名的学校和著名的单位提到，我们现在在线估算有困难，要等两年，用大数据估算。其实大数据估算也是一个统计的，对于某一个车来说，对于某一个电池组来说，大数据还是算不出来的。

    我们在2011年的时候，已经成功地将这个算法的运算量减少了10倍，用很便宜的CPU就可以实现整个算法的估算。国内现在看一些文章，说运算量太大，我们现在用不了。2012年的时候，我们成功实现了对整个电池包状态的估算，国内我看了一篇文章，很著名的高校在2013年就提出来了，用开路电压来比较SOC，估算SOC，但是整个磷酸铁锂电池，我们只要看Voc差几个毫伏就可以了，但是我们知道，差一个毫伏可能差10%，差两个可能差20%。所以你光比较Voc不比较SOC，这个里面问题很大，文章里面从头到尾没有一个SOC的图。所以从这里我们可以看出来，实际上国内国外起点都差不了一两年，可是经过了四五年、五六年之后，我们可以发现差距越来越大。

    国内外对于测试的要求，差距也是很大的，像国标，他说我们只要测两个点，一个点选在SOC，高于80%。另外一个点选在SOC小于30%，如果在这两个点SOC的误差小于10%，就算是通过了，在美国我们怎么做的，是找工况，工况一直从100%一直放，放到什么时候，放到电压接触到了你的最低的允许的电压。像一般美国电池最低电压定义在2.7伏，我们一直放，放到2.7伏停下来。那个时候SOC只有1%左右。

    就工况来说，刚才给你们看了两个例子，用手画的线，这个东西实际上根本找不着。可是在美国，美国把所有的工况，有可能出问题的工况全部搜集起来，建立一个数据库，然后对算法进行仿真。像当时沃兰达收集了四五十个工况，这是有可能导致问题的工况，一l有可能使SOC发生偏差的工况，我们全收集起来，大概四五十个。我们都是下午下班之前，让计算机自己连夜进行运算，第二天早上，我们工作的时候，大家都坐在一起来看SOC的误差是多少，都是这样确定的，所以跟国内手画的直线差别很大。

    前面讲的SOC，现在讲SOP和SOH，SOH国内一般都是用查表，比如电压低于3.3伏3.2伏，把电流限制一下，低于多少伏再限制一下，低于3.0伏就断了。老化有两个方法，一个方法就是我前面提到的，想用大数据估算或者安时用量。还有一个方法，建立一个数学模型，这个模型可以说是一个计算公式，当有很多的老化数据的时候，根据这个数据找出老化的系数。这个东西有一个问题，因为这个老化，得到的公式实际上是一个统计数据，不代表一个电池老化过程，就比方说我们说我们中国人的平均寿命，假如说是80岁，但是具体到某一个人，你能活多少岁，正好80岁就没了吗？也不一定，有可能70岁就没了。所以通过大数据得到了一个模型，只是一个统计模型，它不代表某一个个例的实际情况。所以我们说对于某一个电池包来说，这个安时容量如果用模型来估算它的寿命，有很大的问题。我曾经看过一个国外的很著名的厂家他做的4季工况实验，一个人开车上下班，买东西一个实验，连续模拟春夏秋冬四季，大概做了半年多，把电池包做老化了。他做一段时间，把它的参数测验，做一段时间，把参数测一遍，我们做完之后，他把它的电阻给我们看，有的随着电池老化，电阻是往上走的，有的是平的，不变，有的先往下，后往上，还有的是先往上，后往下，什么情况都有，根本没有统计规律。所以如果拿一个统计规律的东西，来确定某一个电池它的特性，这个东西就不靠谱了。

    我们现在可以做到什么程度，这是我们动态估算的例子。最上面的是电流的变化，中间是电压的变化，下面的图就是车子开开停停，停的时间，任意的一个工况，看我们在线估算的能力。这是一个40安时的电池，可以看到开始是40安时，在估算过程中安时容量有一定的抖动，但是最大的是多少，是0.7个安时，最后我们算出来误差是2%。光有这个还不够，因为它只能证明知道安时容量可以估得很准，另外一个实验，假设起始容量我们不知道，可能不是40安时，而是30安时，它慢慢的接近40安时了。为什么没有一步跳到40安时，因为我们限制了它的步长，每次只能跳5%，就是两个安时，跳了几步才可以跳上去，要不然是一步跳上去。从这个实验可以看出来，我们说在线估算是有纠错能力的。

    另外一个，刚才从30安时开始，假设容量还是不知道，它的起始是50安时，我们看它跳几步之后，也跳到40安时了，说明我们从两个方向都具有很强的纠错能力。最后我们要讲一下为什么要估算SOP，我上个月参加一个会议，很多人就在讲，我们需要一级防护、二级防护，要保护电池。但是有可能使车在高速公路上就挂了。很危险。后来我实在有点忍不住，我跟他们说，这些保护都是需要的，但是保护是备而不用的。如果你用了保护，说明你的东西出问题了。我们为什么需要用SOP，有两个作用，第一个限制功率，保护电池。第二个，充分发挥电池的潜力，比方说很多国产的车，BMS为了保护电池，明明电池可以输出50千瓦，你只让它输出40千瓦，是保护了电池，可是牺牲了10千瓦，这10千瓦对于你的动力性能来说就是很重要的。充电也是一样，假如说当你刹车的时候，能量回收的时候，它可以吸收50千瓦的功率，你只让吸收40千瓦的功率，你的效率就要降低，所以精确的SOP也是很重要的。这是一个实例，我们稍微看一下，当时估算的SOC是10%，我们测了三个电压，一个是最大的电压，一个是平均电压，一个是最低电压。车在路上熄火了，我们最低电压是2.7伏。它低于这个电压，我们车立刻就停车了。保护电路工作了。下面看静置之后，均衡性有没有问题，我们看最高和最低电压，对应的SOC误差1.5%，我们说这个电池是均衡的，只不过到了最后它承受不了，有一个电池突然电压掉下去了。这个就是我们计算出来的SOP，我们在这个地方可以看出来，突然加速，它超过了我们设定的线（SOP），所以车停住了。

    下面我们再讲一个修复均衡的例子，这个就是前面我讲的两辆车，一开始不是我做的，我是过去修正它的算法的。因为这两辆车，SOC误差很大，我把算法一改，最后开了一段时间以后，SOC不均衡从45%下降到3%，说明我们的均衡非常有效。由于时间关系，就讲到这里，谢谢大家。