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解开电池管理系统的无解“死循环”

发布时间:2023-11-05 16:33:14   来源:米乐m6官网首页vip

  2020年上半年,由于政府补贴退坡以及新型冠状病毒肺炎疫情影响了市场需求,中国这一全球最大的新能源汽车市场增长有所放缓。但IHS Markit的最新多个方面数据显示,2021年,中国新能源汽车市场预计将恢复两位数增长,到2025年,纯电动汽车市场的上市车型将从2020年的237款增长至超过320款,产量将达到480万辆,市场占有率为17%;插电式混动汽车产量预计将达到160万辆左右,市场占有率为6%。

  从全球角度来看,全球纯电动汽车产量将从2019年的197万辆,增长至2027年的1,447万辆,约占轻型汽车总产量的15%。中国、欧洲和北美将占据全球85%以上的纯电动汽车产量,仅中国的产量就超过了40%。

  尽管电动汽车慢慢的变成了当前汽车行业最重要的发展的新趋势之一,但花了钱的人其续航能力、安全性,乃至后期电池回收利用状况的顾虑,一直是阻碍电动汽车取得更快发展的原因所在。

  ADI资深战略与业务发展经理陈晟认为当前制约电动汽车市场发展主要有两大因素:首先,对电动车续航里程和电池安全性仍有顾虑;其次,因关键大件电池残值难以评估而导致二手车交易不畅,电池回收梯次利用也面临瓶颈。

  “如果我们也可以搭建一个可以实时监测的数据收集分析平台,以及支持数据实时收集的无线电池管理系统(WBMS),通过实时监测并分析电池运行的温度、电压和电流等关键数据的变化特性,对自燃风险进行提前预警,或是对二手车电池进行残值评估,上述两大问题将有望得到解决。”陈晟说。

  德州仪器(TI)中国区嵌入式与数字光处理应用首席技术官师英同样谈到了电动汽车电池管理系统(BMS)从有线走向无线的变化趋势。众所周知,当前主流电动汽车所采用的BMS架构主要以有线方式为主,即通过基于菊花链配置的线束来连接电池组。然而,这几磅重的电缆会对续航里程、可靠性、价格和安全性等方面产生不可忽视的负面影响。对电动汽车而言,BMS的安全性是一个关键参考因素,要求非常严格。

  在他看来,传统有线BMS方案的最大弊端,在于每节电池都一定要通过电缆连接到一个调节电量表现的监控器上,这使得线束和连接器成为导致电缆故障的常见原因。通常情况下,因为电缆故障而进行的保修费用高,更换电池也很昂贵。于是,为了使电缆连接更可靠,制造商往往采用重型铜线,由于典型的电动汽车串联了近100节电池,几英尺/米和几磅/公斤的重型铜线会形成迷宫般庞大的电池管理布线,占用了许多宝贵的空间。

  传统有线BMS方案是不是正在陷入一个无解的“死循环”之中?ADI和TI两大模拟芯片巨头力挺的WBMS方案又有何神奇之处?

  按照陈晟的说法,传统电动汽车的电池连接很复杂,电池模组之间需要相应的线束连接,如果无线BMS能够将电源、电池管理、射频通信和系统功能等所有集成电路、硬件和软件整合在单个系统级产品内,随之而来的优势将包括:

  在ADI和中国电动汽车百人会共同发起的一项名为“基于无线传输与云服务的汽车锂电池寿命及健康状态监测”的项目中,我们正真看到了双方为此做出的有益尝试。这是一项基于ADI无线电池管理系统的技术和平台方案,通过全程无线实时的电池数据监测,能做到全生命周期的电池安全和性能监测。目前,ADI为该项目提供了独立开发的电池全生命周期端云结合管理平台演示系统,能轻松实现电池从制作的完整过程(分容化成)、仓储、电池运输、车辆生产、道路行驶、维护,到二手车交易及电池梯次利用在内的完整生命周期的监测和管理。

  而基于云平台的电芯级别全程无线监控,无疑将无线电池管理系统的优势进一步外延,不仅在汽车制造上实现减少相关成本,灵活性更好的电池布局让电动车工业设计灵活性更好,同时能在电池生产、仓储、运输整一个流程中全程实现数据实时采集和基于云平台的监测分析。

  TI的无线BMS解决方案则基于CC2662R无线电池监控器和平衡器,功能安全概念采用专为无线BMS使用案例开发的新无线协议。根据师英的介绍,该无线BMS方案已经通过了符合汽车安全完整性等级ASIL D认证,以及更高水准的国际标准化组织(ISO)26262认证,可实现超过99.999%的网络可用性和300ms的网络重启更大可用性,多个电池单元能够以±2mV的精度向主MCU发送电压和温度数据,且网络数据包错误率小于10-7。

  考虑到汽车制造商的长期设计需求,TI无线BMS创新技术还能够在多平台上进行可靠扩展和系统级设计。例如汽车制造商能够在不同的电池配置下(如具有32、48和60个电池单元的系统等),将采用单个无线片上系统的电池模块与多个BQ79616-Q1电池监控器相连。此外,该系统设计可支持多达100个节点,每个节点都达到业界更低的延迟(低于2ms),并且每个节点的测量均可实现时间同步。

  “这就像在一块空白的画布上进行设计,”TI专攻连接解决方案的汽车产品营销工程师Daniel Torres说,“当你不用担心导线问题时,就能够找到充分的利用空间的新方法,还可以搭配使用不相同尺寸和类型的电池。”

  用于实现这一目标的无线BMS解决方案设计需要高度协作,需要将电池管理、连接性和汽车系统方面拥有专业相关知识的工程师集中在一起进行攻关,各种要求令人望而生畏。“许多需求相互矛盾,”TI负责2.4GHz连接领域的业务线经理Ram Vedantham说,“在整个设计过程中,我们花了很多时间进行头脑风暴和白板展示,而且时间紧迫。”

  例如,WBMS解决方案需要具有高吞吐量,以便在恶劣、嘈杂的环境中于几毫秒内从近100块电池中收集数据,实现2毫伏的精度,并且错误率为千万分之一。此外,芯片需要以较低的功耗运行,以免在停放汽车中监测热量管理情况时耗尽电池。

  为了解决这些设计难题,TI连接解决方案团队开发了一种可靠的专有无线GHz无线网络实时可用性的环境中进行通信。网络必须随时可用,以便驾驶员在启动电动汽车后,系统能实时监测和管理电池并进行通信。

  “我们的设计思路是每次通过按一下按钮启动汽车后,网络能连接所有必要的元件。”Ram说,“这里体现了TI全新的专有无线协议的可靠性和性能。我们的团队必突破无线连接的极限,以便在不降低可靠性的情况下提高电池的性能水平。”

  2017年3月,已经被ADI收购的凌力尔特(Linear)公司在慕尼黑上海电子展上演示了业界首款无线电池管理系统(WBMS)概念车。这款无线 BMS 概念车由凌力尔特的设计合作伙伴LION Smart开发,它把凌力尔特高度准确的电池组监视器及SmartMesh无线车型上进行了整合,取代了电池组和电池管理系统之间的传统有线连接。

  按照当时的新闻报道,SmartMesh采用128位加密的专用网络,可实现大于99.999%的可靠性,每辆典型车辆可节省10m导线kg的连接器与变压器,每生产50,000辆车将节省500km导线kg的连接器与变压器,有助于改善续航能力和使用寿命。

  美信在2020年初的CES上对其WBMS方案进行了展示。其网关和次级节点之间通过星型拓扑结构加密通信,次级节点通过串行外围接口与符合ASIL D标准的电池监测器IC MAX17853连接。以此来实现对混合动力、电动汽车及任何拥有多节串联可充电电池组系统的快速、高精度测量。

  通用汽车已经将ADI 无线BMS技术应用于自己的Ultium电池平台中,并计划扩展到不同子品牌和更多车型细致划分领域(从卡车到性能车等)。

  苏格兰BMS公司Dukosi在2020年3月宣布融资200万英镑用于无线BMS技术的产品研究开发。该公司着眼于直接从电芯采集、处理和存储数据,向电池包(PACK)层面实时传递数据,以降低PACK的复杂度,改善测量精度。

  2019年3月,蜂巢能源与Sensata Technology签署无线通信BMS合作预研备忘录,加速WBMS产业化进程,双方预计将在2021年推出首款量产的无线通信BMS产品。

  不过,尽管前景看好,但TI电池管理系统工程经理吴万邦认为,从有线BMS方案迁移到无线BMS方案并非一蹴而就,设计工程师需要一些时间将新的方案融入其设计开发中。而在这一过程中,还需要对电源系统安全性、网络系统可靠性进行持续性验证,以确保电池系统能够在最大效率下安全运作,这对无线BMS的商用化至关重要。因此,为了进一步助力无线BMS方案的落地,TI也提供了从软硬件到参考设计全流程解决方案,以加速有关产品的上市时间。

  陈晟认为,从有线到无线BMS的转换并不是一件轻松的工作,面临着大量潜在的工程挑战,尤其在可靠性与安全性方面。所有的性能指标以及参数,都必须经过从理论到实验室,再到各种复杂工况下的大量实车验证。

  同时,实现无线BMS,还需要半导体厂商、tier1、车厂调整从生产到管理再到运营的诸多细节,将系统效益最大化。ADI方面的做法,是将这套无线电池管理与云平台有机整合在一起的端云结合系统平台,作为ADI与中国电动汽车百人会联合打造的成果共享给包括锂电池制造商、整车厂、充换电基础设施以及电池回收在内的全产业链公司进行利用开发,以便于有效整合产业链上下游的资源与需求,实现产业的长期良性互动合作。

  “整车厂掌握大量最终用户电池运行数据,电池企业对电池特性很熟悉能提供有效的数据分析能力,电池梯次应用商家和二手车买主需要中立权威的电池性能监测数据……”陈晟说,这一些信息能够最终靠平台实时传递到云端,汽车厂商能够最终靠这些数据延长电池以及整个电动汽车的生命周期;产业链合作伙伴可以利用这一些数据评估电池的健康状态和残值,促进电动汽车二手车市场的健康可持续发展,让我们消费者愿意去购买电动汽车;甚至在电池不能继续服役于电动汽车时,仍然能结合实际存在的准确容量评估有效的服役于储能等梯次利用场景中。

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