电池管理之单体均衡2 电池, 电池

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  接上文所言，接下来我们考虑均衡系统和控制手段。
   均衡系统的目的，是在比较良好的电池质量条件下，保证电池系统在苛刻的条件下长寿命运行。
这里引用一些输入数据，从参考文章2中导入典型的HEV和EV的情况。
HEV:

• 10 Ah (0.4 mA delta leakage)
• 100 cells in series
• Charged 1/2 the time while driving
• SOC kept at 50 % +/- 20 % 此处根据参考文章1，修正为40%~65%
• Balanced once a week for 10 minutes, by going to 100 % SOC

PHEV（参考文献4）:

   Charged daily, plugged in the wall 12 hours a day, 8 hours charge / 4 hours balancing
EV（参考文献5）:

   Charged daily, plugged in the wall 12 hours a day, 8 hours charge / 4 hours balancing

   以上的重点，在于在一开始，就需要考量电池的容量大小以及其差异，和所需求的均衡的速度，是否能满足实际驾驶者的情况。至少根据一定的概率来说，需要确认大部分来满足。

   此图介绍充电开始和结束的SOC的状况统计概率，并整理了充电之间的驾驶情况，对于我们而言，基本可以整理出一张充电、放电、闲置、放电的时间分布图标，因此我们从中也就确认，我们将均衡算法开始确定当时的电池组的模态。
充电：这个算是最为常用的一种模态选择，特别是在家结合时间信息来操作的时候。
放电：在放电的时候，做均衡是必须要考虑一种模式，否则一旦充电的时候没有办法去做完整导致较大的单体差异，那么很有可能多次情况发生，导致车辆性能下降严重。
闲置：在车辆闲置的时候，启动均衡，会带来较大的问题，因为此时需要耗费整体高压电池包能量，也会耗费一部分12V电池包的能量。
因此这里需要确定的一个是，最大的均衡时间Tallow，这个时间是需要根据统计的概率来决定的数值。同时，这个数值又会对电池包的均衡电流提出了要求。


  在这个表格里面就谈到了基于几种模式的另一个维度，是基于电池电压、历史SOC还是充电结束前的电压。
这里需要注意的是，本质而言，均衡的内容是电池所放出的Ah，因此单纯的通过电压和SOC都是无意的。
  假定60Ah的电池，其起始容量差异为+/-2%，也就是说会有4%*60Ah=2.4Ah的差异,那么即使是同等SOC的情况下。

	容量误差	2%
	Min	Nom	Max	差异
容量	58.8	60	61.2
SOC窗口	20		90
可用容量	41.16	42	42.84	1.68

   即使是同等SOC的情况之下，也会造成较多的容量无法使用，如果考虑SOC的差异性，特别是较小的容量的电池，在同等的Ah充放下，会形成大的SOC变化，同样直接显示在了电池电压变化（非磷酸铁锂）上面。

  所以这里考虑均衡算法的话，需要计入以下的原则：
1.单纯依靠电压、SOC考虑均衡会造成较小容量的电池产生问题。
2.均衡电流（速度）是一个折衷的选择，是在硬件发热条件容许下，通过在各个模式中调配开始的情况，来确定合理的均衡。
3.均衡能进行下去的条件，是电池的容量差异（初始/衰减一致性）较小。
参考
1.Modeling the Performance and Cost of Lithium-Ion Batteries for Electric-Drive Vehicles
2.White Paper - Dissipative vs. nondissipative balancing
3.SAE 2012-01-0199 Battery Electric Vehicle Driving and Charging Behavior Observed Early in The EV Project
4.Roland Matthe VOLTEC Battery System Development
5.Development of High Capacity Lithium- Ion Battery for NISSAN LEAF