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　　动力电池重组优化技术降低电池成本15%

　　简单看一下动力电池管理系统的作用，参与整车调度，直接决定整组电池的使用寿命，这一点来说，电动汽车非常重要的一个部分，是核心技术电池管理系统，并且公布了14项专利，跟这个问题相关的。手机都是有电池管理系统，只不过是单只电池，如果几百只串联、并联起来，问题变得更加复杂了。基本上简单看一下需要哪些方面的东西，总体方案的设计，电池筛选和优化重组，电话仿真、状态预测、热场分析、安全检测、全生命周期分析，系统设计越复杂，寿命越变长，但是价格能不能接受，这是折中要考虑的问题。

　　通过动力电池管理系统方案设计、电池模块化成组方法、电池在线状态评估，实现动力电池系统的安全、高效、可靠运行，延长电池使命寿命，提高电池使用效率。

　　我们正在做的关键技术，前面提到九个方面都有设计，主要讲尖脐的一些进展。常用电池连接方式，包括串联，先并后串，先串后并，混合串并联结构。大量在用的先并后串方式。先串后并方式储能里也是大量在用，还有混合串联结构。到底哪种方式好，后面会给出结论。

　　电池模块化设计，北京电动环卫车，50Ah单体4并30串电池组，Leaf纯电动车33Ah单体2并96串电池组，Volt增程式电动车15Ah单体3并96串电池组，车辆需要多少装多少，便于满足用户续航里程需求，做成模块化，便于分布式管理控制，为了分布化维护。电池从车上淘汰之后，怎么二次利用，如果模块化再次利用会有更好的效果。现在宝马在做这个事情，I3电池，淘汰之后，拿下来之后，能不能再用作储能。如果按照整体当成一个Pad来做，基本上没有实现，做成模块，拆了之后，可以重新利用。

　　这是关于串并联结构的一些优化方法。混合动力串并联模块化，我们认为好一些。另外，混合串并联情况下，串联环节的并联成份，采用先串后并方法，便于电流预测。通过组合模块电流重组方式、电池热膜散热条件，可以分辨出每个电池衰退路径什么样，可以精确知道每个电池什么状态。串联形态下，影响衰退轨迹最大的因素，在于它的温度场不一致，并联不是这样，并联温度场基本上一样。但是并联在高低两端电流差异，会导致衰退路径不一样。电池表面特性完全不一样。可能原来区间，大家都可以从5%到95%，衰退路径不一样，被迫把区间变小。

　　如果考虑到电池衰退比例控制因素，我们觉得这种混合结构更好一些。第三个考虑的因素是均衡效果，先串后并连接方式，可以知道每个单体功能状态，可以最好发挥效果。发挥电池组最大可用容量，电池利用饱满，可以通过电池维护，保持模块功能。无论控制还是均衡来说都是最好方式，最好做成模块化，都是标准的，模块之间可以通过混联方式进行。我们在BMS方面开展一些工作，97年开始做，现在基本上已经成熟了。

　　现在按照整车要求开发车用。国外基本上日本、美国、韩国都有一些研究，并且有一些东西做得也非常不错。这是国内的一些主要电池厂，还有电源厂家，大概主要是比亚迪自己本身有，还有哈尔贯拓。电池另外一个关键技术SOC，十年前开始研究，现在为止入门有很多，真正进入工业化实际应用，大部分还是原来那种情况。最近有一些进展，乐观估计，完全工业化应用，可以很高的精度，看一下一些总结，实际上前面的开环方法主要是一些安时积分法、开路电压法、交流阻抗谱法、直流内阻法，采用闭环方法计算比较复杂，可靠性比较差。

　　建立模型，按照误差修正，基于SOC曲线修正。仔细分析了一下影响。BMS电压和电流采样精度，通过系统测量噪声对SOC估计精度仿真分析，估计误差保持5%以内，BMS电压检测误差控制5mV以内，检测芯片来说不难达到，实际上现场车辆应用，5mV能不能达到，要精心设计保证。关于电池模型参数的误差，简单的电池模型RPCP模型，结论是这样的，这些模型参数包括内阻Ro和Rp，极化电容Cp、电池容量Q、电池OCV-SOC曲线等，内阻误差对电池SOC估计精度影响最大，实际电池内阻误差可达到20%左右，由于造成COS估计误差达5%以上，大倍率放电条件下误差更大。极化电容Cp只影响电池SOC暂态误差，稳态误差不受其影响。电池容量Q，电池衰退Q一定有影响，误差仍然很小可以忽略，电池衰退从百分之百Q衰退到80%Q，不用修正，可以保证SOC达到很高精度。锂电池OCV-SOC曲线也会受老化影响改变，这些误差将导致5%以上的SOC估算误差，及时修正OCV-SOC曲线，可以得到比较高精度。最后做测试情况，不管电池怎么衰退情况下，仍然可以保证OCV-SOC曲线精度很高，无论这个范围之内怎么衰退，无论怎么变，可以保证SOC误差5%以内。正在做功能化测试。如果80%Q以下，解决了SOC问题。

　　我们用三种观测器：PI、Hoo、EKF，PI最好的，不仅计算简单，噪音抑制能力也是最强的。全生命周期内高精度估计SOC工程化应用解决方案。容易Q和极化电容Cp对SOC估计，通过实时控制，得到SOC比较高的精度。我们也在加快做优化充电技术。充电用二级模型，不是一级，得到一个方法，通过优化控制极化电压，得到快速充电效果。电池极化电压特性，锰系电池和三元系，差不多都是一样，我们主要在做这个，可以得出类似曲线。通过极化电压限制，可以得到充电电流的边界曲线。综合考虑SOC曲线特性和变化特性，可以找到长寿的充电电流曲线，这样可以把每个点，跟前面相关的，联系在一起，得到边界曲线。最后验证结果，33.6分钟，当然可以更快，现在没有做那么大，30分钟内，可以从2%到80%。0.5C72分钟，1C126分钟。我们做了400次循环，0.5C恒流恒压充电，衰退率2.14%，我们设计2.02%，同样方法，优化充电1.4小时，可以比较快充电，延长坚持寿命。均衡控制跟衰退轨迹是相关的，我们电池的唯一能够均衡的是最大限度永远所有电池SOC保持同样范围，这样电池利用率最高。如果电池容量有差异的话，不可能通过均衡来解决，所以只能控制SOC。不同衰退情况下，控制策略不太一样。看一下结论，均衡前和均衡后的充电曲线，可以看出来，均衡后明显看出来好的多，充电后的SOC看出来，均衡前92.2%，均衡后96.6%，均衡前标准差2.3%，均衡后标准差3.6%。单次4%不算大，但是用两千次4%是很大的容量。单体电池0到百分之百，重组之后，从5%到95%，均衡做得好，永远保持5%到95%，90%左右，做的不好的话，保持10%到90%，可能是80%。简单介绍一下，我们正在做的一些工作，利用大数据的技术，电池运行状态和安装性评估，电池容量越来越大，所以可以接历史数据，对电池做预测，现在所有在实验室做的电池，剩余预测完之后电池寿命怎么样，都是不可靠。实验室做的结论，电池衰退某一个时间点，如果受到一个扰动因素影响，包括温度，突然电流或者漏电，电流控制完全不受控制，通过大数据解决这个问题。动力电池重组优化技术，有一些进展，还没有完全做完。低温快速加热和保温技术，北京这种地方冬天还是有一些问题，怎么样低温下用加热方法，不是外部加空调来吹，效率太低，通过内部加一些东西，控制电流，使得热起来。动力电池和电力电子深度融合的柔性成组技术，希望得到很好应用，中有柔性中流输电，这是最划算的一种方法。

　　最后简单过一些应用的一些结论。这是给出一种电池，奥运、世博会我们都在做，也做了测试。根据结论，按照当时价格，可以降低车用电池成本15%，通过储能应用，有一些新方法，安全性都不是问题，最大问题，拆了之后怎么重新组装起来，撤了15%不够，进行重组。怎么样把电池拿过来做储能这是很大问题。其他的都不是问题。结论是降低车用电池成本15%，按照现有电能价格。