基于SOC的AGV车载蓄电池荷电状态实时平衡方法研究*

尚丽平，王顺利，李占锋，马有良，夏承成

(1.西南科技大学信息工程学院特殊环境机器人技术四川省重点实验室，四川绵阳621010；2.西南科技大学制造科学与工程学院，四川绵阳621010）

无人搬运车AGV（Automated Guided Vehicle）因其自动化程度高、自动充电、使用方便等优点得到广泛应用。锂离子蓄电池组相对铅酸、镍镉类型的蓄电池具有体积较小、容量大、可级联等优点，是AGV供能的一个较好的选择。但是，由于AGV工况条件恶劣且工作状态变化频繁，锂离子蓄电池多节单体级联模式工作过程中，容易出现电量不平衡现象甚至引起燃烧、炸裂等安全问题，已经引起了人们的关注[1-4]。

针对该工况应用核心问题的解决，很多研究人员展开了相关研究，如戴海峰等研制的电动汽车用锂离子动力电池电感主动平衡系统[5]，SAEED D等人研制了一种新型的单级多输入的DC/DC升压转换电路可用于单体到蓄电池组的反激充电[6]，还有其他研究人员针对平衡问题展开探索性研究[7-11]。同时，电池的荷电状态SOC(State Of Charge)作为其重要平衡依据[12]得到了较为广泛的应用研究和方法探索[13-16]。但是，AGV恶劣工况及频繁充放电条件下的基于SOC估计实时主动平衡仍缺乏相应的深入理论和应用研究，仍存在不及时、不准确的问题。为了解决这一问题，本文以安时积分法估计结合开路电压法修正的SOC估计为基础，基于反激式DC/DC能量转移的思想进行恶劣工况的主动平衡方法研究，并在研制的电池管理系统BMS(Battery Management System)中得到模拟实验验证。

1 荷电状态实时估算

荷电状态SOC估算是锂离子蓄电池组主动平衡的基础和技术难点，其准确性对平衡的最终效果有直接影响。SOC与很多因素相关，如电流、电压、温度等参量的测量精度，负载工作状态，操作的环境温度以及电池的自放电和老化等，并且具有很强的非线性。基本估算方法有电流积分(安时积分)、开路电压法(OCV)、内阻法、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹粒子滤波(UPF)、模糊推理、偏微分方程(PDE)、神经网络等。其中以电流积分为主，本研究采用安时积分方法结合电池的开路电压(OCV)误差矫正方法进行实现。

1.1 基于OCV的状态初值估计与矫正

测得电池的初始开路电压OCV0，并在BMS自检阶段使用开路电压法对其进行修正，得到自检结束t1时刻的修正锂电池开路电压OCV0′。由于锂电池的开路电压与SOC关系的线性度在电池使用初期比较明显，因此可以通过OCV0′得到相对精确的电池荷电状态估计SOC0′，然后采用安时计量法计算后续时刻的电池SOC。

通过HPPC实验获得某型号蓄电池开路电压OCV与SOC之间的关系曲线，如图1所示，计算SOC的初值OCV0以及SOC的矫正值SOC0′。

图1 开路电压和SOC对应曲线

1.2 电量安时积分SOC估计

安时积分因其使用方便、稳定性好等特点成为目前实际应用中使用最多的蓄电池SOC估计方法，主要通过蓄电池在充电和放电时的电量变化来估计电池的SOC。

电量积分计算过程中，放电过程中荷电状态变化的基本计算过程如式(1)所示：

式中，CN为额定电量，i(t)为电池电流，η(t)为充放电效率。

充电过程如式(2)所示：

通过能量积分得到锂蓄电池单体荷电状态，然后基于温度影响的经验公式进行温度校正以提高其估算准确性，如式(3)和式(4)所示：

在不同的温度(-20℃、-10℃、0℃、+10℃、+20℃、+60℃)下，以不同的放电倍率进行恒流放电，得到该型电池从满电状态到达放电终止电压总共放出的电荷量以进行电量状态矫正。实验结果如图2所示。

图2 不同温度放电倍率放电电荷量变化规律

从实验中可以看出，不同放电倍率恒流放电对电池最终放出的电量大小有不同程度影响，在低温下表现得相对明显。在0℃以上，锂电池电量几乎不随放电倍率大小变化；而在温度小于0℃时，该型锂电池的电量随着放电倍率的升高而降低，即在低温下锂电池放电倍率越大，放出的电量越少。根据本规律曲线进行SOC估计温度矫正。

2 主动平衡方法研究

2.1 平衡策略

在原有SOC估计值的基础之上采用蓄电池组对单体一对多以及单体对蓄电池组多对一的能量转移主动平衡策略进行单体间能量的平衡决策，针对构建的平衡模型，基于实时检测的单体电压、蓄电池组电压、温度等参数，对n=9个单体蓄电池组，基于放电、充电、空置三态决策(3×n)以及反激式boost升压进行AGV工况下实时单体荷电状态的平衡调节，基本过程如下:

(1)工作状态判定

通过比较各个单体求和后的总电压和直接测量的端电压进行状态判定，蓄电池组端电压记为VT，各个单体求和后总电压记为VS，计算过程如式(5)所示：蓄电池内阻电压降的消耗将会产生单体电压之和与蓄电池组端电压不相等的现象。比较VS和VT值的大小，根据比较的不同逻辑结果判定AGV机载蓄电池工况状态，根据判定确定蓄电池组处于充电、放电或搁置状态以计入SOC估计过程，判决规则如式(6)所示：

计算端电压VT与单体总电压VS的相对偏差值，如式(7)所示：

相对偏差值δ表征了内阻上的能量消耗。在充电和放电工况状态下，对蓄电池组相对偏差值进行判决以确定蓄电池组是否处于正常工作状态，进而对蓄电池工作状态进行安全保护。判决规则如式(8)所示：

(2)单体SOC不平衡度计算

荷电状态SOC不平衡度的计算是判断平衡单体以及能量转移方向的主要依据。通过计算值与设定阈值的比较确定是否对该单体进行平衡以及需要平衡的速度和方向，荷电状态平均值E(SOC)计算过程如式(9)所示：

进而计算蓄电池组SOC值的样本方差值作为判断需实时平衡的单体的数量、能量转移方向和平衡程度，计算方法如式(10)所示：

接着计算所有单体SOC的相对标准偏差qi，如式(11)所示，通过标准偏差值的计算确定达到的不平衡度。

2.2 实验分析

根据SOC估计分析与平衡策略实现过程中所需参量并遵从车载电池行业标准，设计了AGV车载蓄电池配备的电池管理系统。研制的融入SOC计算以及平衡策略的AGV车载BMS系统功能模块用于AGV工作过程中的蓄电池组电量调度调节。

(3)平衡调节与决策

设定各个单体SOC需进行平衡的阈值为Q，在|qi|＞Q的情况下，第i个单体需平衡调节，根据qi值大小确定能量转移的速度，根据值的正负确定能量转移方向，如式(12)所示：

在AGV工况下蓄电池组实时主动平衡时，BMS实时采集蓄电池的各项参数值，通过所需参数状态值实时完成周期检测并在进行A/D转换后输入MCU进行SOC估计计算以及实时主动平衡处理，以达到SOC估计以及实时主动平衡的目标。主要参数指标的检测指标如表1所示。

表1 检测参数表

通过方法的提出和研究，以及基于本SOC估计值作为参考依据的主动平衡策略的设计与实现，实现了AGV工况下BMS的核电状态实时主动平衡调节。通过进行实验规划，对主动平衡系统进行工况下充电、放电、大电流放电、搁置、循环充放电等工况模拟测试，长时间多次运行结果表明，该方法实现了AGV恶劣工况下的实时主动平衡目标，在不同种工况环境下，不同工况下的平衡均在300 s以内，达到了单体间的电量不平衡度≤5%的AGV工作时实时电池组主动平衡目标。

本文采用SOC估计值作为平衡基准值，基于单体不平衡度的计算，提出了一种AGV工况下的车载蓄电池组实时主动平衡方法。基于该方法和平衡策略研制了车载蓄电池管理系统，用于AGV工作时的蓄电池组SOC主动平衡调节。通过实际模拟运行试验验证，该方法能够取得较好的平衡效果，能够实现AGV车载蓄电池的主动电量平衡调节，保证其工作状态下的安全性。

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