Xia Lei：基于行業建模方法的電池管理系統
5月24日，CIBF2018 第十三屆中國國際電池技術交流會展覽會在深圳會展中心開幕。美國Siatron公司Xia Lei博士在技術交流會上發表主題演講。以下是演講正文：
電池管理系統有什么功能？第一，要把你放進去的能量最大化限度的用出來，可能充了100度電，但是不是能用出來100度電，這些電用到哪里去了，能用到70-80度電就非常不錯了。第二，能不能滿足功率的要求，乘務車百公里加速是多快的概念，商務車爬坡的時候能不能爬上去，軍事上的車逃跑的時候能不能跑的快，這些都是非常重要的問題。
下面一個非常實際的問題，車里面還剩下多少度電，還能走多遠，這也是電池管理系統需要告知的問題。這個電池的健康狀態是不是還能繼續工作，還是說已經衰減的很厲害了，而且還能給這個電池做什么工作，如果這個電池衰減或不匹配還能做什么工作，均衡也是屬于這個范疇。
還有一個非常重要的方面就是充電，能充的多快，能不能安全的充電。電池千萬不要著火爆炸，做電池管理系統的人比較尷尬，事情做好了是電池的功勞，是電池有本事，干不好是電池管理系統沒管好，經理沒管好，所以責任都在我們身上。
看看這些電池管理系統應用在哪些地方，這些地方也是二三十年工作經驗的地方，在航空系統里面，做論文的時候跟美國國家宇航局做低空飛行的電池系統，這里面要求白天是太陽能充電，晚上是電池放電，周期要放幾萬次，3-5萬次。白天和晚上很快，90分鐘、一個半小時轉一天，45分鐘白天，45分鐘黑夜，這個過程非?？臁?/p>
另外，在飛機公司工作了一段時間，有幸參與到最先進的飛機，也是最電氣的飛機的工作，本來一個好的電池，結果飛上去以后一兩個電池換了以后傳到別的地方去了，因為這個問題，飛機公司最好的一架公司損失了上百億美金，就因為一個小小的電池問題，別人的成效和工作都浪費在這么一件事情上。
參與過兆瓦級、幾十兆瓦級的能量存儲，最多的時間還是在汽車公司工作，在一家很大的汽車公司，從很古老的幾十年前做的電動汽車到新一代的電動汽車，EV1是電動汽車的鼻祖，在近十年電動汽車的發展，也親自參與和看到了整個電池系統的進化，從使用上的進化過程。
這是20年前我們在汽車公司做的這個工作，當時為什么要做這個工作？我雖然是念了博士，但不是化學的博士，完全是電子工程系的博士，要使用這個電池就很沮喪，不知道怎么去用，也不知道怎么描述這個電池。但是在實際的工作里面，我們需要把這個電池的特性最優的發揮出來，要知道電池的狀態，要保證電池的安全，還要良好的控制這個電池。當然，這個電池的化學特性和結構非常重要，這兩天半所聽到的這些事情。
同時，電池的使用和管理也是同樣重要的，作為一個電池工程師，作為一個應用工程師，出了這么一個電池的符號，還要知道電池其他方面的東西。為了更好的了解電器的特性，需要給它建一個模型。在我們工作之前有兩種建模的方法，一種是FEA或FDA的方法來建模，好處是能反映實際應用的材料和電池的結構，也是基于化學和物理的。不好的地方，能建模的人都是化學系的博士，碩士可能都干不了，化學系以外的人更沒法干這個事。
第二，得了解電池的結構和用化學的物質，用電池的人怎么有這個知識呢？根本就沒有這個知識。這個方法所用到的分析方法跟電子工程所用到的方法是完全不一樣的，最后就算做出這個模型，都要用主機來計算，根本無法通過單片機實現運算。
對于大多數人，都是用經驗公式的方法，進去多少電，出來多少電，做很多方面的修整。優點是能實施，大家可以抓住一根稻草做這件事情。缺陷是需要把各種各樣的情況都考慮進去，不是件很容易的事情，知其然而不知其所以然，知道這種現象，但是不知道為什么會出現這種現象。
于是用一種新的方法，新的期望是希望模型是準確的，而且是有效的，就遵循第一原則，特斯拉經常提的遵循第一原則，建模的方法很早就使用這種方法。這個模型一定要對電池工程是有用的。
第三，電池的使用者自己去建模，最后也容易實施。我們采用混合的建模方面，基于化學物理的行為建模，把這個模型全部用等效的電子線路的方法表現出來，有參數識別的方法，可以驗證這個模型的有效性，把這個模型應用到實際的過程中去。為了建模，我們看一下電池，在還沒有通負載的時候，我們首先要知道電壓是怎么建立起來的，正極是3.7伏，負極是3.7伏，有的是4.9伏，這個電壓是怎么建立起來的，作為工程的人來說很難理解，里面用到的概念也叫熱力學，但這種熱力學跟我們搞發動機的熱力學是不同的概念。追蹤到最根本的問題上，最后還是一個概念，要知道這個電壓怎么建立起來的，在極性上的電壓。這個電壓建立起來以后是以什么形成存在的，電壓完全分布在幾個原子級的截面上，中間基本上是平的，沒有壓差的，所有的壓差都在這兩個之間，超級電容都是這種概念做起來的，這是一個非常重要的概念，需要理解的。
當有電流通過負載的時候，我們作為用戶，作為電子工程師需要了解什么東西。當有電流通過以后就會有一個壓降，這個壓降實際上是化學反應所付出的代價，在電化學的領域，叫極化，對于工程學的來說就是壓降，電流和電壓的關系。大家知道電子是從負極到正極，這里頭的離子是通過擴散的過程，并不是一個電子無限快的過程，相對來說是一個比較慢的過程。在這個過程里面，一個是它的速度不是無限快；第二它也產生很大的壓降，在里面加擴散極化的概念。
各個節點上的歐姆電阻，我們認為這個現象在電池里面是最主要的現象，只能把這些現象建立到我們的模型里面去，所以我們建立了這樣一個模型。如果是搞電子工程系的人看了肯定是高興的，這個東西就是一個電池，這個東西怎么成為一個電池了？起碼特性上是完全代表一個電池。首先，因為電化學是從化學轉換成電能的裝置，所以我們需要兩端口轉換的機制，在轉換機制的左邊是化學的部分，這個部分的公式是代表擴散的過程，怎么去表示一個擴散的過程。
有了電流以后，電流極化。由于在極板上的濃度所表現的電壓降，這是一般的電阻（PPT），電容就是兩個極板之間能存在的所有的電容，化學的邊和電的這一邊。每一個主要的關系，在電化學的科學家里面都定義出來一個非常準確，非常適用的到底，跟歐姆定理一樣，只是學電子工程的不太了解。從化學這一端到電這一端用內斯特，上面是太傅，上面有小孔、細微孔，可以用等效模型表現出來。
把這些元件放到模型里面，下一步的工作是要把里面的參數識別出來。對于一個電池的使用者來說，唯一有的數據就是在不同的放電的倍率，其他的都沒有，這些信息一般可以從電池廠要到。把這些信息參數識別出來，把仿真的結果和實際的結果進行比較，我們當時比較了很多電池，這是20年以前的工作，堿性電池，鎳格電池，按照這樣的模型建出來仿真的結果非常好。大家可能會問，因為就用這個數據，所以跟建模型產生的預測數據一樣。對于新的情況，在不同的應用情況下能不能預估出同樣的。所以，我們做了很多模型的驗證，看這個模型在不同的情況下能不能預估出來反映的結果。我們做了單體的驗證，做了非常多的驗證。
我們當時以為能建立起來這個模型，基礎的試了兩下看來還是可以用。下面看看這些模型怎么在實際中進行應用，第一個應用，把電池里面存儲的能量，多大的能量能用得出來，能趨勢汽車輪子走路。如果是橫流的輸出，假如說能放出來50瓦電，爭取最大化的把電池的能量使用出來，實際上這個工作是控制電源和負載之間的阻抗，把最大的能量放出來。
有了電子線路以后，學控制的人都知道，就可以做很多分析，做小信號分析，大信號分析，當我們做大信號分析的時候，主要是看直流的，這個時候我們可以分析在什么條件下可以得到最大的功率輸出。我們當時在做燃料電池的時候，因為我們不是用純氫氣，把天然氣轉換成氫氣，氫氣再去驅動燃油電池，氫氣的濃度和流量都不確定的，在不同的流量和不同的濃度情況下要得到最大的能量輸出，怎么辦到就跟太陽一樣，早上和晚上的位置不一樣，這就可以通過模型來做。
有了模型就可以做很多事情，突然加速，突然減速，抖動多快，可以進行頻率分析。非常重要的是估算SOC里面到底有東西，如果用函數含對的方法來做，狀態觀測器?；旧嫌幸粋€實際的電池在工作，還有一個模型也同時在工作，輸入是一樣的，根據輸出比較，再反饋回來不斷校正這個模型，最后得到真實的電池里面還有多少能量存在里面。剛開始估算是不正確的，但實際上很快估的數跟真實的概念是一樣的。
想起以前到農村勞動秤肥豬的重量，這是很難稱的，農民就很有辦法，拿一個尺子把腰圍一量，腰圍的直徑，基本上就知道豬的重量，拿可以看到的信號，如果這個信號理論上跟里面看不到的信號有一定的關聯度，一定可以把里面看不見的數值估算出來。就是這么一個概念。
Charging Operation，充電什么時候結束，以前充錢在這個模型就一直上去了，但是在鎳格，充到一定程度又掉下來了，這到底是怎么回事？把這個模型加進去也可以估算，在鋰電池上也有作用，尤其是在快充方面起到很大的作用。
還有一個就是Small Signal Model，一個電池一般不說交流阻抗，但實際上電池有一個交流阻抗，初始有交流阻抗，使用一段時間以后有新的交流阻抗，這兩個變化代表電池的衰減，以這種方法做電池的健康狀態評估估算。
用大的可以最大限度的把能量和功率使用出來，小信號分析可以使用它的動態和控制，（PPT）這些都可以通過模型來解決這個問題。還有一些模型解決不了的問題，還有均衡的問題，這不是用一種分析的方法，用工程的方法，強迫它均衡就可以了，就不是一種分析的方法來解決的。另外，電池的熱能的管理，這也是用一種工程的方法，而不是用分析的方法。電池壞了以后，電壓往下降，趕緊關掉。在這里面做了很多分析，中間軟包電池連接線怎么被燒斷了，像保險絲一樣，所以我們采用工程的方法來解決這個問題。
在硬件上實現比較直接，軟件上，因為管理的東西太多了，所以我們推薦考慮使用商業化的開發時間快一些。我們認為BMS的趨勢，可以把溫度產生多少熱建立在這個模型里面去，根據我說的所有那些統治的各個元素的關系，數學的關系，都有溫度的特性在里面?，F在我們這個模型還是基于電池制造廠商給我們的數據建的模型，而且做了不少的嘗試，在電池的實際使用過程中對電池理解的更多，更好，使用人工智能的方法。
如果要把自己的算法固化在一個芯片里面去也是一個趨勢。電池管理系統做成一個標準的電池管理系統，模塊化的，任何一個人使用電池都可以用這個系統，像window系統一樣受益于整個用戶群。管理爭取還是要做到單個電芯的管理，不要管一串，一串16個或24個，都無法區分，要換的話全部要換，每一個都很貴，所以還是要單個管理。最后，每一個單獨的電芯都不一樣，不能強迫它一樣，不能強迫電壓和放電能力都一樣，而是要想一種方法，盡管它有自己的缺陷，有自己的不足或不一樣地方，還是要把它最大的能力發揮出來。16匹馬拉一個車，不能把小馬都殺了，只要把它的勁兒發揮出來就行了。
今天要跟大家分享的報告就這些。謝謝大家！
提問：我想請教一下你剛才提出來的模型適用于哪種電池？
Xia Lei：不論用什么樣的電池，電池的化學特性，LTO、三元，磷酸鐵鋰，任何一個電池都不會超過模型里面包括的這幾個最重要的電化學的現象，對電化學沒有要求，無論是做成圓的還是方的，還是軟包的，也不會受使用這個模型的限制?，F在跟國內很大也很著名的電池廠合作，做出這個模式，跟他們的客戶去談，他們認為電池是我們做的，實際上不是我們做的，我們只是拿這個電池建模，我們對電池的預估比現有的方法更好一些，就這個模型等于是沒有任何限制，沒有應用的限制。
提問：目前這種模型的方式有沒有用在SOC的預估上？實際應用。
Xia Lei：1995年開始的工作，最早的應用是國家宇航局，那個時候國家宇航局低空的衛星和航天飛機的估算基本上都是用這個方法。之后到飛機公司去，飛機公司的電池管理系統實際上簡單，但還是用了一些方法，最長的時間是在汽車里面，在汽車公司里面，包括現在的特斯拉和通用汽車體系的電池管理系統都是以這個模型為基礎的。所以說使用實際應用的案例和情況，我們還是比較有信心的。
（根據速記整理，未經嘉賓審閱）
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