锂电池计量、库仑计数和电流感应

锂电池荷电状态 (SOC) 的估计在技术上是困难的，尤其是在电池没有完全充电或完全放电的应用中。这种应用是混合动力电动汽车 (HEV)。挑战源于锂电池具有非常平坦的电压放电特性。从 70% SOC 到 20% SOC，电压几乎没有变化。事实上，温度变化引起的电压变化类似于放电引起的电压变化，因此如果要从电压导出SOC，就必须对电池温度进行补偿。

图 1：锂电池计量

另一个挑战是电池容量由最低容量电池的容量决定，因此不应根据电池端电压来判断 SOC，而应根据最弱电池的端电压来判断。这一切听起来有点太难了。那么为什么我们不简单地保持流入电池的电流总量并平衡它与流出的电流呢？这被称为库仑计数，听起来很简单，但这种方法也存在许多困难。

困难在于：

电池不是完美的蓄电池。他们从不退还你投入的东西。充电过程中存在漏电流，漏电流随温度、充电速率、充电状态和老化而变化。       

电池的容量也随放电速率呈非线性变化。放电越快，容量越低。从 0.5C 放电到 5C 放电，降低可能高达 15%。

电池具有在较高温度下显着增加的泄漏电流。电池中的内部电池可能比外部电池运行得更热，因此通过电池的电池泄漏将是不平等的。

容量也是温度的函数。某些锂化学物质比其他锂化学物质受到的影响更大。        

为了弥补这种不平等，在电池内采用了电池单元平衡。这种额外的漏电流在电池外部是无法测量的。

电池容量会随着电池的使用寿命和时间的推移而稳步降低。

电流测量中的任何小偏移都会被积分，随着时间的推移可能会变成一个很大的数字，严重影响 SOC 的准确性。

除非进行定期校正，否则上述所有情况都会导致精度随时间发生漂移，但只有在电池几乎放电或接近充满时才有可能进行校正。在 HEV 应用中，最好将电池保持在约 50% 的电量，因此可靠校正计量精度的一种可能方法是定期对电池充满电。纯电动汽车会定期充电至充满或接近充满，因此基于库仑计数的计量可以非常准确，尤其是在其他电池问题得到补偿的情况下。

库仑计数获得良好精度的关键是在宽动态范围内进行良好的电流检测。

测量电流的传统方法对我们来说是一个分流器，但是当涉及更高的 (250A+) 电流时，这些方法会下降。由于功耗问题，分流器需要低电阻。低电阻分流器不适用于测量低 (50mA) 电流。这立即带来了最重要的问题：需要测量的最小和最大电流是多少？这称为动态范围。

假设电池容量为 100Ahr，粗略估计可接受的积分误差。

4 安培的错误将在一天内产生 100% 的错误，或者 0.4A 的错误将在一天内产生 10% 的错误。

4/7A 错误会在一周内产生 100% 的错误，或者 60mA 错误会在一周内产生 10% 的错误。

4/28A 错误会在一个月内产生 100% 的错误，或者 15mA 错误会在一个月内产生 10% 的错误，这可能是可以预期的最佳测量，不会因充电或接近完全放电而重新校准.

现在让我们看看测量电流的分流器。对于 250A，一个 1m 欧姆的分流器将在高侧并产生 62.5W。然而，在 15mA 时，它只会产生 15 微伏，这会在本底噪声中丢失。动态范围为 250A/15mA = 17,000:1。如果 14 位 A/D 转换器能够真正“看到”噪声、偏移和漂移中的信号，则需要一个 14 位 A/D 转换器。一个重要的偏移原因是热电偶产生的电压和接地回路偏移。

从根本上说，没有一个传感器可以在这种动态范围内测量电流。需要高电流传感器来测量来自牵引和充电示例的较高电流，而需要低电流传感器来测量来自例如附件和任何零电流状态的电流。由于低电流传感器也会“看到”高电流，因此除了饱和之外，它不能被这些损坏或损坏。这立即计算出分流。

一个解法

一个非常合适的传感器系列是开环霍尔效应电流传感器。这些设备不会被高电流损坏，而且 Raztec 开发了一个传感器范围，它实际上可以通过单次导体测量毫安范围内的电流。100mV/AT 的传递函数是实用的，因此 15mA 电流将产生可用的 1.5mV。通过使用最好的可用磁芯材料，还可以实现单毫安范围内的极低剩磁。在 100mV/AT 时，饱和将发生在 25 安培以上。较低的编程增益当然允许较高的电流。

图 2：SOC 算法示意图

使用传统的高电流传感器测量高电流。从一个传感器切换到另一个传感器需要简单的逻辑。

Raztec 新推出的无芯传感器系列是高电流传感器的绝佳选择。这些器件具有出色的线性度、稳定性和零滞后。它们很容易适应多种机械配置和电流范围。这些设备通过采用具有卓越性能的新一代磁场传感器而变得实用。

两种传感器类型仍然有利于管理具有要求的非常高的电流动态范围的信噪比。

然而，极端精确将是多余的，因为电池本身不是精确的库仑计数器。充放电之间 5% 的误差对于存在进一步不一致的电池来说是典型的。考虑到这一点，可以使用使用基本电池模型的相对简单的技术。该模型可以包括空载端电压与容量、充电电压与容量、放电和充电电阻，这些电阻可以随容量和充电/放电循环进行修改。需要建立合适的测量电压时间常数以适应耗尽和恢复电压时间常数。

优质锂电池的一个显着优势是它们在高放电率下的容量损失很小。这一事实简化了计算。它们还具有非常低的漏电流。系统泄漏可能更高。

这种技术在建立合适的参数后，可以在实际剩余容量的几个百分点内实现充电状态估计，而无需进行库仑计数。电池成为库仑计数器。

电流传感器内的误差源

如上所述，偏移误差对于库仑计数至关重要。SOC 监控器内应提供在零电流条件下将传感器偏移校准为零的规定。通常，只有在工厂安装期间才可行。但是，可能存在确定零电流的系统，因此可以自动重新校准偏移。这是一种理想的情况，因为可以适应漂移。

不幸的是，所有传感器技术都会产生热偏移漂移，电流传感器也不例外。我们现在可以看到这是一个关键的品质。通过在 Raztec 使用优质组件和精心设计，我们开发了一系列热稳定电流传感器，其漂移范围为 <0.25mA/K。对于 20K 的温度变化，这可能会产生 5mA 的最大误差。

包含磁路的电流传感器的另一个常见误差来源是剩磁引起的磁滞误差。这通常高达 400mA，这使得此类传感器无法用于电池监控。通过选择最好的磁性材料，Raztec 已将这种质量降低到 20mA。这个错误实际上也随着时间的推移而减少。如果需要更少的误差，消磁是可能的，但会增加相当多的复杂性。

较小的误差是传递函数校准随温度的漂移，但对于质量传感器，这种影响远小于电池性能随温度的漂移。

最好的 SOC 估计方法是结合使用稳定的空载电压、由 IXR 补偿的电池电压、库仑计数和参数的温度补偿等技术的组合。例如，通过估计电池空载或低载电压的 SOC 可以忽略长期积分误差。

　审核编辑：汤梓红