電池管理系統(tǒng)(BATTERY MANAGEMENT SYSTEM),電動汽車電池管理系統(tǒng)(BMS)是連接車載動力電池和電動汽車的重要紐帶,其主要功能包括:電池物理參數(shù)實時監(jiān)測;電池狀態(tài)估計;在線診斷與預(yù)警;充、放電與預(yù)充控制;均衡管理和熱管理等。
中文名稱 | 電池管理系統(tǒng) | 外文名稱 | BATTERY MANAGEMENT SYSTEM |
---|---|---|---|
縮寫 | BMS | 主要對象 | 二次電池 |
研發(fā)目的 | 提高電池的利用率 | 相應(yīng)產(chǎn)品 | BSB-1XX 電動車管理系統(tǒng) |
電池就是 儲能行業(yè),最主要的工具。
BMS電池管理系統(tǒng)檢測平臺那家做的好啊,主要能完成那些測試?謝謝
北京群菱的一直做的很不錯,主要完成測試1、電池管理系統(tǒng)測量精度的檢測及校正,主要包括電壓測量精度、電流測量精度、溫度檢測精度、單體電壓測量精度 。2、BMS管理系統(tǒng)安全保護(hù)功能測試,目的是校驗BMS保...
房屋綜合業(yè)務(wù)管理信息系統(tǒng)項目背景----1995年初起,川大軟件與成都市房管局產(chǎn)權(quán)監(jiān)理處展開全面合作,從事房屋產(chǎn)權(quán)產(chǎn)籍計算機管理系統(tǒng)的研發(fā)工作。早期的系統(tǒng)是基于Foxpro數(shù)據(jù)庫和Novell網(wǎng)絡(luò)平臺...
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產(chǎn)品名稱: 子系統(tǒng): 關(guān)鍵日期: 主要參加人: 單體欠壓 保護(hù)失效 電池過放, 容量降低, 電池脹氣 5 3 3 45 單體過壓 保護(hù)失效 電池過充, 電池安全性 出現(xiàn)隱患 5 3 3 45 電池組低 溫保護(hù)失 效 電池組使用 環(huán)境溫度過 低,影響充 放電容量 6 3 3 電池組高 溫保護(hù)失 效 電池組環(huán)境 溫度過高, 電池壽命降 低 6 3 3 電池組過流保 護(hù) 電池組過 流保護(hù)失 效 電池組通過 電流過大, 電池發(fā)熱 大,電池壽 5 3 3 48 電池組一致性 檢測 電池組單 體壓差過 大 電池組一致 性差,影響 電池組正常 使用效率, 降低電池健 康狀態(tài) 5 3 3 48 電池組 SOC檢 測 電池組 SOC檢測 不準(zhǔn) 電池組容量 顯示不準(zhǔn), 影響行駛 5 3 3 45 電池管理系統(tǒng) 硬件 /硬件系統(tǒng) 過程責(zé)任部門: XXXX XXXX FMEA日期: XXXX XXX/XXX/XX
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www.hirain.com 電池管理系統(tǒng)( BMS)開發(fā)咨詢服務(wù) 背景 背景背景電池管理系統(tǒng) (Battery Management System,BMS) ,通常被業(yè)內(nèi)稱為新能源汽 車電池的“大腦” ,與動力電池組、整車控制系統(tǒng)共同構(gòu)成新能源汽車的三大核心技術(shù)。 動力鋰離子電池的高能量密度特性使其成為新能源車輛的主要動力源,但由于生產(chǎn)工 藝、使用環(huán)境的差異導(dǎo)致電池組的不一致性在使用過程中逐漸擴大, 可能出現(xiàn)過充、 過放和 局部過熱的危險,嚴(yán)重影響電池組的使用壽命和安全。 BMS作為保護(hù)動力鋰離子電池使用安 全的控制系統(tǒng), 時刻監(jiān)控電池的使用狀態(tài), 通過必要措施緩解電池組的不一致性, 為新能源 車輛的使用安全提供保障。 服務(wù)內(nèi)容 電池管理系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如下圖所示: 電池管理系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu) ? BMU:BMS 總控制器 , 電池組狀態(tài)計算、充放電控制等 ? BCU:BMS
《動力電池管理系統(tǒng)核心算法》結(jié)合作者十多年來的研究實踐,闡述了動力電池管理系統(tǒng)的特點與技術(shù)難題,針對新能源汽車應(yīng)用,詳細(xì)闡述了動力電池系統(tǒng)實驗設(shè)計、動態(tài)建模、荷電狀態(tài)估計、健康狀態(tài)估計、峰值功率預(yù)測、剩余壽命預(yù)測、低溫快速加熱與優(yōu)化充電以及相應(yīng)核心算法的工程應(yīng)用和實踐問題,并配有詳細(xì)的算法實踐步驟和開發(fā)流程,可作為相關(guān)領(lǐng)域技術(shù)人員的參考用書,也可以作為汽車專業(yè)的高年級本科生和研究生的專業(yè)課教科書。
【搜狐汽車E電園】(文:高超)大家好!新的一期搜狐汽車新能源大講堂又和大家見面了。眾所周知,純電動汽車的動力輸出依靠電池,而電池管理系統(tǒng)BMS(Battery Management System)則是其中的核心,負(fù)責(zé)控制電池的充電和放電以及實現(xiàn)電池狀態(tài)估算等功能。如果說,把一臺電動車比作人體的話,那么電池系統(tǒng)就是他的心臟,而BMS電池管理系統(tǒng)就是支配其身體運作的大腦。今天的搜狐汽車新能源大講堂,我們就來認(rèn)識一下電動汽車的智慧大腦——BMS電池管理系統(tǒng)。作為國內(nèi)電池企業(yè)的龍頭,寧德時代在技術(shù)方面可以說是比較權(quán)威和令人信服的,本篇文章當(dāng)中的數(shù)據(jù)和圖表等與寧德時代合作完成。
為什么要有BMS?
既然叫做電池管理系統(tǒng),BMS的主要工作就是處理和車載電池有關(guān)的任務(wù)。盡管當(dāng)前的電池制造工藝已經(jīng)讓各個電芯之間的差異化縮小,但是單節(jié)鋰電池之間仍然存在者內(nèi)阻、容量、電壓等差異,所以在實際應(yīng)用中,電池組內(nèi)部各單體電池容易出現(xiàn)散熱不均或過度充放電等現(xiàn)象。時間一長,這些處于不良工作狀態(tài)下的電池就很可能提前損壞,電池組的整體壽命也就大大縮短。
不僅如此,電池處于嚴(yán)重過充電狀態(tài)下還存在爆炸的危險,造成電池組損壞的同時還對使用者的人生安全造成威脅。因此,必須為電動汽車上的動力電池組配備一套具有針對性的電池管理系統(tǒng)(Battery Management System,BMS),從而對電池組進(jìn)行有效的監(jiān)控、保護(hù)、能量均衡和故障警報,進(jìn)而提高整個動力電池組的工作效率和使用壽命。
BMS的主要作用是什么?
一臺電動車有上百塊電芯,BMS是如何管理的?如果我們見到過,電池包的剖析圖我們會看到內(nèi)部具有上百塊的電芯,如何管理這些密密麻麻的電芯系統(tǒng)呢?BMS系統(tǒng)的主要工作分成兩大任務(wù)——對電池的檢測和保證電池安全。
其中電池檢測實現(xiàn)相對簡單一些,主要是通過傳感器收集電池在使用過程中的參數(shù)信息比如:溫度、每一個電池單體的電壓、電流,電池組的電壓、電流等。這些數(shù)據(jù)在之后的電池組管理中起到至關(guān)重要的作用,可以說如果沒有這些電池狀態(tài)的數(shù)據(jù)作為支撐,電池的系統(tǒng)管理就無從談起。
如果我們把對電池的檢測流程,看成對電池“體檢”的話,那么這種“體檢”是在線的、持續(xù)的、不間斷的。過程中當(dāng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常時,可及時查詢對應(yīng)電池狀況,并挑選出有問題的電池,從而保持整組電池運行的可靠性和高效性。當(dāng)電池的“體檢”結(jié)束之后,會進(jìn)入分析、診斷、計算的階段,之后生成“體檢報告”,這個過程可以理解為電池的狀態(tài)評估。
什么是SOC?
如果你開過電動車,那么肯定會在儀表盤上見到SOC的標(biāo)識,這又是什么意思呢?SOC即State of Charge,是電池組的荷電狀態(tài)簡稱,我們更習(xí)慣叫它電池剩余電量。SOC是判斷電池過充及過放等一系列故障的基礎(chǔ),精確的估算SOC,可防止電池過充和過放,延長電池的使用壽命,從而提高電池的利用率。
其實,除了SOC估算,還有SOH(State of Health),SOP(State of Power),用戶可通過車上儀表顯示,看到這些數(shù)據(jù),從而確認(rèn)電池的工作、功能狀態(tài)。據(jù)此,在保護(hù)電池的基礎(chǔ)上,將潛力發(fā)揮最大化,大大提升駕乘體驗。
對于續(xù)航來說,SOC的精度很重要
SOC的算法一直是電池管理系統(tǒng)(BMS)開發(fā)應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一,它計算的準(zhǔn)確與否直接影響到了,表顯續(xù)航與實際續(xù)航的差值,如果計算不夠精確的話,甚至?xí)?dǎo)致電池用盡車輛拋錨的情況出現(xiàn)。
關(guān)于電池狀態(tài)的估算,需要經(jīng)過一系列復(fù)雜的計算。即準(zhǔn)確估計電池剩余電量,保證SOC維持在合理的范圍內(nèi),防止由于過充電或過放電對電池的損傷,從而隨時預(yù)報混合動力汽車儲能電池還剩余多少能量或者儲能電池的荷電狀態(tài)。SOC的估算精度高,對于相同量的電池,可以有更高的續(xù)航里程。所以,高精度的SOC估算可以有效地降低所需要的電池成本。
如今,像寧德時代這樣的國內(nèi)電池的生產(chǎn)企業(yè),已經(jīng)掌握了精確的核心算法,通過基于電池參數(shù)的估算方法,有效消除累積誤差的影響,估算更精確。NCM估算(NCM即鋰電池正極材料的縮寫,即鎳鈷錳三元材料)精確度在3%,LFP(另一種鋰離子電池的正極材料,稱為鋰鐵磷)在5%左右。從數(shù)據(jù)方面看,國內(nèi)的電池企業(yè)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)達(dá)到國際領(lǐng)先水平。
電池與人員安全的守護(hù)神
BMS還有另一大核心功能,就是為電池組和人員提供安全保障。
眾所周知,電池過充、過放會帶來局部過熱,影響電池壽命不說,嚴(yán)重時會威脅到電池組的安全,進(jìn)而引發(fā)人身安全隱患。這時,BMS的“充放電管理”模塊就開啟了保護(hù)職能,一方面與整車、充電機實現(xiàn)通訊,另一方面實時提供電池狀態(tài),便于及時發(fā)出指令控制,有效防止高充、低放的發(fā)生。
圖中工程師在-30℃的極寒環(huán)境進(jìn)行樣車冬季測試
在保護(hù)電池的模塊,均衡也是很重要的一環(huán),是保護(hù)并提升電池壽命的必要手段。另外,電池的保護(hù)還包括過壓、欠壓、過溫、過流等的保護(hù)。簡單來說,當(dāng)實際參數(shù)高于或低于某約定值時,系統(tǒng)將自動做出判斷,并采取斷開、預(yù)充等方式保護(hù)電池安全。
工程師在采集數(shù)據(jù),觀測車輛在充電狀態(tài)下的電流、電壓、SOC的變化
在人身安全方面,BMS通過高壓控制的手段來保護(hù)。電池高壓可達(dá)300-500V,遠(yuǎn)超人體安全電壓36V,風(fēng)險隱患極大,必須做好高壓控制,最常見的就是繼電器、高壓互鎖、絕緣防護(hù)。周全的高壓防護(hù)控制,可有效保護(hù)司機、乘客和維護(hù)人員的人身安全。
如何理解電池的安全等級
我們從寧德時代技術(shù)人員那里了解到,國內(nèi)的很多電池企業(yè)采用的是國際通用的ISO 26262評估標(biāo)準(zhǔn)。而ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)又根據(jù)安全風(fēng)險程度,劃分由A到D的安全需求等級(Automotive Safety Integrity Level ,ASIL),其中D級為最高等級,需要最苛刻的安全需求。等級越高,對系統(tǒng)的安全性要求越高,為實現(xiàn)安全付出的代價越高,意味著硬件的診斷覆蓋率越高,開發(fā)流程越嚴(yán)格,相應(yīng)的開發(fā)成本增加、開發(fā)周期延長,技術(shù)要求越嚴(yán)格。
ASILD等級,失效率為10^-8/h,意味著1輛車假定每天運行4小時, 需要運行7萬年才出現(xiàn)1次由BMS導(dǎo)致的功能性故障。而如此低概率的失效率,可媲美飛機運行時的要求。通常來說,汽車行業(yè)對零部件的要求是B或C等級。
目前國內(nèi)的很多電池企業(yè)早已走出國門,為更多國際品牌提供產(chǎn)品和技術(shù)支持。例如寧德時代已先后為寶馬、大眾、標(biāo)致雪鐵龍及長城等多家國內(nèi)外客戶,提供或合作開發(fā)了滿足功能安全要求的BMS產(chǎn)品,獲得了客戶及第三方評審機構(gòu)的一致認(rèn)可。這說明,國內(nèi)的電池與BMS技術(shù)并不落后于日本和歐美,甚至在一些領(lǐng)域達(dá)到了世界先進(jìn)水平。
推薦幾款SOC表顯續(xù)航里程與實測續(xù)航比較接近的電動車
我們的推薦標(biāo)準(zhǔn)是依托充滿電后的表現(xiàn)續(xù)航里程作為基準(zhǔn),與實際續(xù)航里程之間的差值大小作為評判標(biāo)準(zhǔn)??纯茨囊豢钴囆偷恼`差值最小。
編輯總結(jié):
好了!在今天的新能源大講堂當(dāng)中我們一起了解了BMS電池管理系統(tǒng)和SCO的相關(guān)知識,還為大家推薦了幾款SOC續(xù)航較為準(zhǔn)確的車型。我想說的是,一款電動車的優(yōu)與劣除了機械部件的性能以外,BMS電池管理系統(tǒng)在其中承擔(dān)著重要的責(zé)任。BMS系統(tǒng)的好壞甚至?xí)姵叵到y(tǒng)與人員的安全造成影響。若搭載不成熟的BMS,無法實時精準(zhǔn)地監(jiān)控電池充放電狀況,極易造成電池芯局部功耗過大,產(chǎn)生局部熱量,且信息無法傳遞至駕駛員,極易導(dǎo)致電池自燃發(fā)生。安裝優(yōu)秀的電池管理系統(tǒng)BMS能夠有效提高電池的利用率,防止電池出現(xiàn)過充電和過放電,并且延長電池的使用壽命,監(jiān)控電池組及各電池單芯的運行狀態(tài),有效預(yù)防電池組自燃,如遇緊急情況提前對司機作出突發(fā)事件預(yù)警,為保障安全贏得時間。(特別鳴謝:技術(shù)支持及部分圖片來自合作伙伴寧德時代)
叢書序
前言
第1章 動力電池及其管理概述1
1.1 我國新能源汽車的發(fā)展規(guī)劃1
1.2 動力電池及管理系統(tǒng)的應(yīng)用要求3
1.2.1 純電動汽車4
1.2.2 混合動力汽車4
1.2.3 插電式混合動力汽車5
1.2.4 相關(guān)研發(fā)指標(biāo)6
1.3 動力電池6
1.3.1 動力電池的發(fā)展背景6
1.3.2 鋰離子動力電池的原理與分類8
1.3.3 磷酸鐵鋰鋰離子動力電池10
1.3.4 三元鋰離子動力電池12
1.4 動力電池管理系統(tǒng)14
1.4.1 BMS的基本功能15
1.4.2 BMS的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)16
1.4.3 BMS的開發(fā)流程18
1.5 本章小結(jié)19
第2章 動力電池測試20
2.1 動力電池系統(tǒng)測試平臺20
2.1.1 充放電性能測試設(shè)備20
2.1.2 頻域-阻抗特性測試設(shè)備22
2.1.3 環(huán)境模擬設(shè)備23
2.1.4 動力電池測試平臺24
2.2 動力電池測試流程26
2.2.1 國內(nèi)外測試標(biāo)準(zhǔn)介紹26
2.2.2 BMS算法開發(fā)與實驗設(shè)計26
2.2.3 動力電池常規(guī)電性能測試28
2.2.4 交流阻抗測試32
2.2.5 剩余壽命測試35
2.3 動力電池測試數(shù)據(jù)37
2.4 動力電池實驗特性分析38
2.4.1 動力電池的溫度特性38
2.4.2 動力電池的性能衰退特性41
2.4.3 動力電池的壽命特性43
2.5 本章小結(jié)48
第3章 動力電池建模理論49
3.1 電化學(xué)模型49
3.1.1 模型介紹49
3.1.2 模型構(gòu)建50
3.1.3 參數(shù)辨識61
3.1.4 算例分析62
3.2 等效電路模型64
3.2.1 模型介紹64
3.2.2 模型構(gòu)建67
3.2.3 參數(shù)辨識68
3.2.4 算例分析73
3.3 分?jǐn)?shù)階模型77
3.3.1 模型介紹77
3.3.2 模型構(gòu)建79
3.3.3 參數(shù)辨識80
3.3.4 算例分析80
3.4 本章小結(jié)83
第4章 動力電池SOC和SOH估計84
4.1 SOC估計84
4.1.1 SOC估計分類84
4.1.2 基于模型的SOC估計方法89
4.1.3 基于AEKF算法的動力電池SOC估計91
4.1.4 基于HIF算法的動力電池SOC估計97
4.2 動力電池SOH估計100
4.2.1 動力電池SOH方法分類100
4.2.2 基于SOC估計值的動力電池可用容量估計方法105
4.2.3 基于響應(yīng)面的動力電池可用容量估計方法110
4.2.4 基于ICA/DVA的SOH估計方法114
4.3 基于多時間尺度的動力電池SOC-SOH協(xié)同估計119
4.3.1 問題描述119
4.3.2 基于MAEKF的協(xié)同估計方法120
4.3.3 基于MHIF的協(xié)同估計方法129
4.4 本章小結(jié)133
第5章 動力電池系統(tǒng)狀態(tài)估計134
5.1 動力電池系統(tǒng)成組分析134
5.1.1 動力電池組的“掃帚”現(xiàn)象134
5.1.2 串聯(lián)與并聯(lián)動力電池組135
5.1.3 典型混聯(lián)電池組的性能分析136
5.2 動力電池組狀態(tài)估計141
5.2.1 電池組的不一致性分析141
5.2.2 動力電池篩選方法142
5.2.3 不一致性的量化方法148
5.2.4 動力電池組系統(tǒng)建模151
5.2.5 基于特征單體的動力電池組狀態(tài)估計153
5.3 動力電池SOP預(yù)測157
5.3.1 典型瞬時SOP預(yù)測方法157
5.3.2 持續(xù)SOP預(yù)測方法165
5.3.3 動力電池SOC與SOP聯(lián)合估計167
5.3.4 SOP評價方法介紹173
5.4 本章小結(jié)176
第6章 動力電池剩余壽命預(yù)測177
6.1 剩余壽命預(yù)測的概述177
6.1.1 問題描述177
6.1.2 方法分類178
6.1.3 概率分布183
6.2 基于Box-Cox變換的剩余壽命預(yù)測185
6.2.1 Box-Cox變換技術(shù)185
6.2.2 應(yīng)用流程186
6.2.3 算例分析188
6.3 基于長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的剩余壽命預(yù)測191
6.3.1 長短時記憶循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)192
6.3.2 應(yīng)用流程193
6.3.3 算例分析196
6.4 本章小結(jié)198
第7章 動力電池低溫加熱和優(yōu)化充電199
7.1 動力電池低溫加熱方法分類199
7.1.1 空氣加熱法200
7.1.2 寬線金屬膜加熱法200
7.1.3 動力電池內(nèi)部交流電加熱法200
7.1.4 動力電池內(nèi)部自加熱法201
7.1.5 其他加熱法202
7.2 交流加熱原理202
7.2.1 鋰離子動力電池的生熱機理202
7.2.2 交流加熱機理203
7.3 自適應(yīng)梯度加熱方法205
7.3.1 問題描述205
7.3.2 自適應(yīng)梯度加熱方法207
7.3.3 自適應(yīng)梯度加熱流程209
7.3.4 算例分析210
7.4 動力電池優(yōu)化充電213
7.4.1 恒流恒壓充電213
7.4.2 多階恒流充電213
7.4.3 脈沖充電214
7.4.4 基于模型的充電方法215
7.4.5 應(yīng)用算例217
7.5 本章小結(jié)219
第8章 算法開發(fā)、2100433B