交通大學姜久春教授：動力電池重組優化技術降低電池成本15%

　　北京交通大學電氣工程學院從1997年開始在BMS方面開展工作，目前已開始按照整車要求開發車用BMS。目前日、美、韓三國都有關于BMS方面的研究。國內廠商如比亞迪、哈爾貫拓都有自己的BMS。電池的另一項關鍵技術稱為SOC，目前研究的機構很多，但真正進入實際的工業化應用還較少。開環方法主要包括安時積分法、開路電壓法、交流阻抗譜法、直流內阻法，采用閉環方法計算比較復雜，可靠性也比較差。建立模型后，需要基于SOC曲線進行誤差修正。通過系統測量噪聲對SOC估計精度仿真分析，估計誤差需保持5%以內。檢測芯片的精度不難達到，但實際使用中精度是否達標，還要通過精心設計才能保證。
　　簡單的電池模型RPCP模型，其模型參數包括內阻Ro和Rp、極化電容Cp、電池容量Q、電池OCV-SOC曲線等，內阻誤差對電池SOC估計精度影響最大，實際電池內阻誤差在20%左右，可造成SOC估計誤差達50%以上，大倍率放電條件下誤差更大。極化電容Cp只影響電池SOC暫態誤差，穩態誤差不受其影響。電池容量Q對SOC有一定有影響，但誤差很小可以忽略。電池衰退從100%Q衰退到80%Q，不用修正同樣可以保證SOC達到很高精度。鋰電池OCV-SOC曲線會受電池老化影響改變，這些誤差將導致5%以上的SOC估算誤差。因此及時修正OCV-SOC曲線，可以得到比較高的精度，不管電池怎樣衰退，仍然可以保證OCV-SOC曲線精度很高。而只要在這個范圍之內就可以保證SOC誤差在5%以內。
　　PI、Hoo、EKF三種觀測器中，PI是最好的，不僅計算簡單，噪音抑制能力也是最強的。全生命周期內高精度估計SOC工程化應用解決方案，通過Q和極化電容Cp對SOC估計，并通過實時控制，使SOC得到較高的精度。
　　北京交通大學電氣工程學院在充電技術方面也在不斷優化。設計充電用二級模型，并通過優化控制極化電壓，得到快速充電效果。錳系電池和三元系電池的極化電壓特性幾乎相同。通過極化電壓限制，可以得到充電電流的邊界曲線。綜合考慮SOC曲線特性和變化特性，可以找到長壽的充電電流曲線，并可得到邊界曲線。通過400次循環試驗，用0.5C的恒流恒壓充電，實際衰退率為2.14%，優化充電達1.4小時，從而延長電池壽命。
　　均衡控制跟衰退軌跡相關。我們所做的電池均衡是最大限度保持所有電池SOC在同一范圍內，這樣的電池利用率最高。如果電池容量存在差異，則不能通過均衡來解決，只能通過控制SOC解決。比如在不同衰退情況下，選擇不同的控制策略。通過比較均衡前和均衡后的充電曲線可以看出，均衡前容量為92.2%，均衡后為96.6%，均衡前標準差是2.3%，均衡后標準差大3.6%。雖然單次4%不算大，但是用兩千次后4%就是很大的容量。重組之前，單體電池容量從0到百分之百，重組之后，可以達到從5%到95%。如果均衡做得好，將永遠保持5%到95%。
　　北京交通大學電氣工程學院正在利用大數據技術，對電池運行狀態和安裝性進行評估，并通過對接歷史數據，對電池做出預測。因為實驗室得出的結論，比如電池從某一個時間點衰退等，受到擾動因素影響較大，包括溫度，突然電流或者漏電等情況，因此可以通過大數據可以解決這個問題。
　　北京交通大學電氣工程學院在動力電池重組優化技術方面，也取得一些進展。比如在北京冬天的環境中，如何依靠電池內部在低溫環境下下進行加熱，這一問題還有待解決。動力電池和電力電子深度融合的柔性成組技術，也有希望得到很好應用。此外，如何將電池進行二次利用，將電池用作儲能還是非常重要的問題之一。據測算這樣可以降低15%的車用電池成本。