用于高压电池组的新型电量计解决方案
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简介
锂离子电池的普及正在推动电动汽车、医疗和机器人市场的蓬勃发展。不仅如此，当前的应用需求不断驱动大型电池组的应用，以实现更大的范围、更长的寿命和更卓越的功率能力。
在基于电池的应用中，估计电池的内部状态对保证其性能至关重要。这项任务一般由电量计完成。电量计可以准确估算电池内部状态，同时提供有关电池的关键信息，例如充电状态 (SoC)、健康状况 (SoH) 和功率限制。不过，开发如此复杂的算法需要深入了解锂离子电池的化学特性、非线性状态估算技术和控制理论方面的专业知识，同时花费大量的资源和时间。
本文将介绍一种用于高压电池组的新型、高适应性电量计，它能够在保持高估算精度的同时大幅缩短上市时间。本文将重点关注四个关键方面：高级算法设计、简单系统集成、轻松配置和快速虚拟验证。
高级电量计算法设计
电量计利用可测量参数（例如电流、电压和温度）来推断电池的内部状态。电流估算法（例如库仑计数）监测进出电池的电荷，而电压估算法则依赖于电压查找表。但这些方法如果单独使用，其结果都不尽如人意。
还有一种方法是基于模型的状态估算法，它结合了电流法和电压法。但模型法依赖单个电池的数学模型来捕获电池最重要的动态参数，如开路电压和扩散电压。而这些动态参数受内部和环境因素的严重影响，因此对这些参数的提取取决于整个电池工作范围内定义的表征测试。
我们以MPS 的MPF4279x系列产品为例进行说明。MPF4279x是MPS提供的新型电量计系列，它采用基于模型的高级状态估算法来提供高精度的电池信息，例如电池组充电状态、剩余充电时间、运行时间 、健康状况和功率限制。
表 1 列举了在不同工作条件下，应用 MPF42790的电池组充电状态性能指标。表中的指标对应充电状态均方根误差（和最大充电状态误差）。
表1: MPF42790充电状态性能
|
测试用例 |
15ºC |
25ºC |
35ºC |
|
0.5C 充电 |
0.80% (1.79%) |
0.87% (1.78%) |
0.98% (1.60%) |
|
1C 充电 |
0.50% (1.22%) |
0.74% (1.72%) |
0.60% (1.31%) |
|
0.5C 放电 |
0.41% (0.88%) |
0.39% (1.12%) |
0.35% (1.39%) |
|
1C 放电 |
0.68% (1.38%) |
0.66% (1.26%) |
0.40% (1.05%) |
|
2C 放电 |
0.75% (1.99%) |
0.99% (1.61%) |
0.52% (1.71%) |
|
电动自行车配置 |
1.02% (2.49%) |
1.25% (2.58%) |
0.80% (2.07%) |
表 1 列举了应用MPF42790的电池组充电状态估算性能，它实现了0.64% 的充电状态均方根误差和 1.46% 的最大充电状态误差。 测试包括一个完整的 1C 恒流充电和恒压充电，当充电电流降至 0.1C 时终止充电，然后在 15°C环境温度下在多电池组上进行 1C 恒流放电。
图1: MPF42790在一个完整1C充/放电循环中的性能
MPS 的电量计算法依赖于高保真电池模型，该模型通过专有表征序列、专有分析和先进的工具生成。系统允许用户轻松地将任一种模型加载到电量计中（见图 2）。
图2: 电池数学模型的生成
简单的电量计系统集成
电量计必须实时提供准确的电池状态估计。但电量计依赖于周期性的单个电池参数测量（例如电压、电流和温度），所以电量计的准确性和可靠性取决于测量的准确性和可靠性。
例如，电池组内单个电池的分布会导致由于散热不均而产生温度梯度（见图3）。因此，电量计必须能够读取多个温度传感器，以获得高精度的单电池级温度读数。否则，无论电池模型精度多高，也不可能准确估算电池状态。
这种新颖的架构通过模拟前端 (AFE) 接收高分辨率、已校准的测量数据。它兼容市场上的任意一种AFE，并且很容易集成到新的或现有的电子设计中（见图3）。而且，用户可以从这种前所未有的电池组内部电压可见性中受益，洞察每个单电池各自的运行状态及其对电池组动态的影响。
图3: 电池管理系统(BMS)电量计架构
随着电池组中每个单电池的电量变得不均衡或在不同温度下运行，每个单电池的化学阻抗开始产生偏差，这缩短了电池组的运行时间和范围。 电池组的可用充电状态受最弱电池的限制，因此监控单个电池的电压可以使电量计实时提供更精确的电池组充电状态估算。
电量计可以准确估算电池组中每个电池（或并联电池组）的实际状态，同时估算电池的满电和空电状态（即电池组的100%充电状态或0%充电状态）。这些电量计解决方案提供的满点和空点，反映出电池组电压的特定应用限制，以及强制的安全工作电压行业标准，例如 IEC62133。
轻松进行电量计配置
电量计的运行取决于锂离子电池的数学模型。由于电池系统与生俱来的复杂性，必须调整多个参数以优化电量计。
即使提供了电池模型，由于参数数量较多，基于电池的系统仍然需要漫长的验证过程。较长的验证过程可能会导致测试计划严重受挫，增加成本且延迟上市时间。为了解决这个问题，我们通过图形用户界面 (GUI) 来简化电量计操作，实现用户的手动微调。
例如，MPS 的电量计 GUI 建立了两种特定的配置模式：基本配置模式和高级配置模式。基本模式允许用户配置使电量计运行的主要参数（见图4），而高级（也称为专家）模式允许用户为其设计添加附加设置。而且，MPS 电量计可以自动调整参数，这对电池组的实时充电状态估算有很大的意义。
图4: MPS的电量计GUI
快速虚拟验证
电量计必须经过多项测试以验证其操作。这些测试旨在模拟电池在最终应用中的典型使用、电池的老化以及在特定条件（例如极端温度或大电流）下的行为。
但是，如果电量计设置发生变化，许多验证测试都必须重做以确保其最佳性能，这会花费更多资源和时间。理想情况下，一组测试即确定最佳电量计配置，同时还可以降低安全风险和上市时间。
MPF42790 具有的新功能能够在不同的配置参数下快速重新模拟任意电池组的测试（见图 5）。首先，GUI记录测试数据并将其导出为通用的文件格式；然后，导出的测试数据被加载到 GUI 中，通过更新后的电量计设置重新模拟测试。
该功能还可实现更快速的定制支持，因为记录下来的测试数据和电量计配置文件可以随时与 MPS分享，以用于复制和结果分析。
图5: 包含虚拟模拟的电量计验证流程图（虚线）
结论
基于电池的解决方案越来越受欢迎，我们需要应对与之相关的一系列挑战，以确保安全操作和用户满意度。其中之一即如何准确估算堆叠式锂电池组的电池内部状态，因为单电池可以提供整个电池组运行的关键信息。
电量计（如MPS 的 MPF42790）除了提供适应性设计、简单的图形用户界面和虚拟测试功能之外，还必须实现更佳性能。这种高适应性的设备可以使设计人员重新模拟之前记录的测试，从而极大地加快配置、测试和验证速度。
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