基于SOC的串联连接锂电池能量均衡控制研究

所属分类：电子论文阅读次时间：2022-02-17 10:25

本文摘要：摘要：串联锂电池的SOC均衡控制对提高电池寿命具有重要意义。针对锂电池单体SOC表现出离散性的不同情况，本文研究了一种主动均衡与被动均衡相结合的混合均衡方案，其中主动均衡器拓扑由多绕组反激变换器实现，被动均衡器由电阻与开关组成并联在单体电池两端，详细分析

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　　摘要：串联锂电池的SOC均衡控制对提高电池寿命具有重要意义。针对锂电池单体SOC表现出离散性的不同情况，本文研究了一种主动均衡与被动均衡相结合的混合均衡方案，其中主动均衡器拓扑由多绕组反激变换器实现，被动均衡器由电阻与开关组成并联在单体电池两端，详细分析了混合均衡器的工作原理。在控制策略上讨论了锂电池SOC的离散性对均衡速度的影响，引入表征SOC离散度的标准差和表征离散原因的系数以实现SOC不同离散情况下的快速均衡。所提出的混合均衡器拓扑和控制方案能够使耗能与均衡速度获得优化，实验结果验证了文中理论的可行性。

　　关键词：锂电池;能量均衡;SOC离散性;主动均衡

锂电池储能论文

　　0引言

　　目前，在储能系统中使用的储能介质主要是锂电池，其被广泛地应用于电力储能、新能源发电等领域。以锂离子电池为主的储能系统应用于新能源发电中能够有效地解决波动性问题，改善电能质量。

　　电池管理技术是一项关键技术，稳定性高、循环寿命长的电池模块直接关系到储能系统的寿命。在实际应用中为了获得满足一定要求的电压等级，通常锂电池的单体标称电压等级为.23.6V，需要将多个单体锂电池进行串联以获得高电压和大容量。

　　如何快速、准确均衡各节电池的OC一直是专家学者关注和解决的课题。锂电池荷电状态SOC(StateofCharge)是锂电池的一项重要参数[4]，可以精准地描述电池的可用容量。受到制造工艺、衰减速度等差异因素的影响，经过长时间的运行电池模块在充放电过程中单体锂电池SOC会表现出离散性，会降低储能模块的可用容量。

　　因此，锂电池组各单体间的容量均衡是延长储能模块循环使用寿命、确保安全可靠的一项关键技术之一。锂电池能量均衡主要分为主动均衡和被动均衡，较早出现的是被动均衡也称为能耗型，每个单体电池两端并联一个由开关和电阻串联的支路，当某节电池的SOC高于电池串平均值时使相应开关导通，通过电阻消耗该节电池的多余能量。

　　此种被动能量均衡方法拓扑结构简单，易于实现且拓展性强，但最大的缺点是能量损耗大。为了提高效率专家学者研究了主动均衡拓扑及控制，其中一类是利用开关和电容构成能量均衡拓扑8,9，每节电池有一个与之对应的选择开关和电容，利用单体间电压差对电池串进行能量均衡，通过电容传递能量，此种拓扑结构和控制方法简单且拓展性好，但由于电池间电压差通常较小，故均衡效率很低，另外电容数量多导致体积大。另一类是利用开关和电感进行能量传递，采用Cuk、buckboost和准谐振变换器作为有源均衡器，两个相邻的电池将能量从较高SOC转移到SOC较低的电池，由于变换器的对称结构使能量双向传递。

　　本文研究了主被动相结合思维混合型均衡器，所提出的均衡器拓扑和控制方案能够使耗能与均衡速度获得优化。主动均衡器的拓扑由具有多副边绕组的反激电路构成，每个副边绕组经过双向开关与一个电池单体相连，通过反激变换器实现锂电池串的能量向低OC锂电池单体传递。被动均衡器是在每节锂电池正负极两端并联一个由小功率MOS管与电阻串联的支路，通过电阻放电，从而使SOC最高的单节电池向平均SOC值趋近。在控制策略上，讨论了锂电池SOC表现出不同离散性时不同控制策略对均衡速度的影响，引入表征SOC离散度的标准差和表征离散原因的系数以达到SOC离散情况不同下实现快速均衡控制。

　　1锂电池SOC离散情况与均衡策略分析

　　1.1锂电池SOC离散情况分析

　　由大量的单节锂电池通过串并联的形式组成大规模的大容量锂电池串，造成了长时间的均衡控制才能消除单体电池SOC之间的微小差距。由于制造材料、制造工艺、衰减速度不同等因素的影响，单体锂电池SOC会表现出离散性，通常可将这种离散性由某单节电池SOC低于或高于电池串SOC均值归为两种典型情况。因此导致了整体SOC具有离散性，为了减小其离散性并达到整体SOC的统一，需要对单体进行放电。而其中电池串的离散性则相反，需要通过对单体进行充电，达到因其能量过低引起的电池串均值差距，从而实现整体SOC的统一。

　　当电池串出现情况时，若采用给能量低的单体充电的方案，需要给到充电至电池串平均值，将使均衡速度减慢，即均衡速率降低。当电池串SOC出现相应情况时，若采用给能量高的单体放电的方案，需要给到五个单体电池通过电阻放电至电池串平均值，能量损耗显著增加导致电池串可用容量浪费。

　　1.2主被动均衡方法对均衡速度的影响

　　假设个单体锂电池串联，每节电池的荷电状态值。第一节锂电池的SOC为m+Δ，其余节锂电池的SOC均为，当所有单体锂电池的SOC均为平均值时认为锂电池串能量达到均衡状态。

　　但工程实践中，锂电池串的各节电池SOC会随主动均衡控制能量转移而不断变化，导致整个主动均衡器会在控制过程中不断变化对SOC不一致性的判据，这对均衡速度会造成较大影响。以反激均衡器为例，若对节电池中能量最低的某节充电时，第一节电池同时在放电，即低能量电池SOC增大与第一节电池SOC减小同时发生，这种变化导致主动均衡器的实际均衡时间要短于估算值。考虑被动均衡器中电阻散热性和开关管通断等因素的影响，目前被动均衡电流多为0.1A，并且在上述SOC离散情况下，随着值的增大，被动均衡控制时间也会增加。

　　2主被动混合型均衡器

　　2.1主被动混合型均衡器及工作原理

　　本文以节串联连接锂电池进行能量均衡为例给出了主被动混合型均衡器拓扑。主动均衡器的主拓扑采用具有多副边绕组的双向反激电路来实现电能与磁能之间的转化，锂电池串通过电磁转换实现由高能量向低能量的单节电池传递，从而实现电池整体能量的均衡控制。被动均衡器是通过在每块锂电池正负极上并联电阻放电，并且电阻与一个小功率MOS管连接，通过电阻放电使SOC高于平均值的锂电池单体释放多余能量，OC最高的单节电池向平均OC值趋近。采用专用芯片LTC6803完成锂电池电压信号采集、小功率MOSFET驱动。

　　主动均衡器为反激变换器，变压器共有七个绕组，绕组为变压器原边，为副边绕组，为主控开关管，与全部锂电池串串联在一起，主要作用是将电池中的电能转换为磁能储存在变压器中。其中变压器副边的个绕组匝数相同，各自通过和单节电池相连。通过控制目标锂电池的开关管的开通，使其对应回路闭合，向目标电池进行恒流充电，变压器中存储的磁能被转化成电能输送到目标电池中。

　　当串联锂电池串的SOC表现出离散性时，均衡器开启，直到其表现出一致性时，均衡控制认为完成，开关管不再被触发，均衡器也停止工作。反激均衡器仅适用于电池串由高向低的能量单体传输。若令锂电池为目标单体，均衡器采用同步整流技术，在反激变换器的变压器原副边回路分别控制MOS管通断，利用互补信号控制各自开关管的通断来完成能量传递。

　　2.2主被动混合型均衡器控制策略

　　在均衡器工作过程中，为了反映锂电池SOC的离散性，通常需要引入一个参数来判断锂电池均衡器的工作状态。因此如何确定目标电池和判断其均衡条件也是影响均衡高效性的研究要点。标准差在概率统计中是最常使用作为统计分布程度上的测量依据，能反映一个数据集的离散程度。在正太分布中，标准差能反映组内个体间的偏离均值程度。当标准差过大时，数据偏离程度较大，正态分布曲线的峰值低且范围广;当标准差较小时，数据集中分布在均值周围，正态分布曲线的峰值高且范围窄;因此可用单节电池SOC的标准差来反映锂电池SOC的离散性。

　　3仿真分析与实验验证

　　3.1仿真分析

　　仿真时若想在秒级时间内观测出锂电池SOC的变化趋势，电池容量不宜过大，因此本文将锂电池的额定容量设为10As，物理意义是使用10A的电流对锂电池充电需要1s能够将锂电池充满。为了验证混合均衡器中被动均衡部分，设置电池模型的初始SOC为0.8，其余五节锂电池模型的初始SOC均设置为0.7。锂电池SOC表现出离散性并满足被动均衡启动条件，使用30Ω放电电阻为目标锂电池放电，经过3.8s后，锂电池SOC的标准差小于0.02，认为完成了对锂电池串的能量均衡。

　　4结语

　　本文研究了一种主动与被动均衡相结合的锂电池能量混合均衡器，给出了混合均衡器的拓扑并阐述了工作原理，主动均衡器实现锂电池串能量向低能量锂电池单体传递，被动均衡器根据OC离散状况实现放电，从而达到锂电池能量均衡的效果。针对锂电池SOC表现出离散性的不同情况进行了讨论，引入了能够表征锂电池SOC离散性的标准差和SOC离散性引起原因的系数，设计出一种能够考虑锂电池SOC不同离散情况的均衡控制策略。针对节锂电池储能模块进行了能量均衡，被动放电电流为.1A，主动充电电流为，以标准差ε达到.02时均衡结束。仿真和实验验证了主动均衡与被动均衡相结合的控制能够使耗能与均衡速度获得优化并且达到快速能量均衡。

　　参考文献：

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　　[2]MirHA,WangZhifang.Impactsofwindpoweruncertaintyongridvulnerabilitytocascadingoverloadfailures[J].IEEEransactionsonSustainableEnergy,2018,9(1):128137

　　[3]阚志忠,柴秀慧,靳本豪,等.基于蓄电池超级电容混合储能的风力发电功率平滑控制[J].燕山大学学报,2018,42(6):501509.anZhizhong,ChaiXiuhui,JinBenhao,etal.Windpowersmoothingcontrolbasedonbatteryandsupercapacitorhybridenergystoragesystem[J].JournalofYanshanUniversity,2018,9(1):128137(inChinese)

　　【4】张立佳,徐国宁,赵向阳,等基于神经网络的老化锂电池SOC估算方法的研究J].电源学报2020,18(1):5460.

　　作者：马春艳1，王庆龙1，张迪2，张纯江2