Изначально задуманные для борьбы с перезарядкой, высокими температурами и глубоким разрядом, системы управления аккумуляторами превратились в интеллектуальные и сложные системы для систем, работающих на батарейках, пишет Samudrapom Dam.

Система управления аккумуляторами (BMS) играет ключевую роль в обеспечении долговечности аккумуляторных батарей, оптимизации производительности и безопасности в таких областях применения, как электромобили, крупномасштабные сетевые системы хранения энергии и портативная бытовая электроника. Он обеспечивает безопасность, определяя режимы работы, применяя критерии неисправности, аутентифицируя и идентифицируя систему, а также прогнозируя перенапряжение, перегрузки по току, неисправности изоляции и аномальные температуры. Он защищает от внешних воздействий окружающей среды, которые изменяют параметры батареи.

BMS управляет эффективной зарядкой и разрядкой, контролируя ток зарядного устройства, переключаясь между зарядным устройством и нагрузкой, выполняя последовательность предварительной зарядки, устанавливая ограничения мощности и выполняя активную или пассивную балансировку. Он также поддерживает оптимальный уровень заряда (SOC) для продления срока службы батареи и оценивает глубину разряда (DOD), поскольку высокий DOD сокращает срок службы. Например, срок службы свинцово-кислотных аккумуляторов сокращается, когда DOD превышает 50%, поэтому важно ограничить DOD.

BMS состоит из отдельных функциональных блоков, которые подключаются к батареям и другим связанным с ними устройствам. Правильная архитектура, усовершенствованная схема и функциональные блоки могут продлить срок службы системы от батареи.

Важнейшие подсистемы/блоки/модули включают в себя блок оценки SOC, блок связи, блок балансировки элементов питания (CBU), блок мониторинга состояния здоровья (SOH), блок терморегулирования, блок защиты от перезаряда и чрезмерного разряда, блок контроля напряжения в элементе питания и блок контроля тока.

Модуль оценки SOC использует различные алгоритмы и датчики (напряжения, тока, температуры) для оценки SOC. Он точно определяет оставшуюся емкость аккумулятора и обеспечивает оценку диапазона. Точное определение SOC зависит от точного кулоновского расчета, измерения энергии, поступающей в аккумулятор и выходящей из него. Однако небольшие ошибки в этом подходе, которые накапливаются в течение нескольких циклов, приводят к существенным неточностям. Для решения этой проблемы многие системы зависят от сложного моделирования батареи и ограждений, что увеличивает стоимость и сложность.

Точность определения напряжения значительно влияет на оценку SOC для различных ячеек. Более крутые зависимости напряжения на клеммах ячейки от SOC уменьшают влияние неточностей по напряжению. Более высокая точность измерения напряжения улучшает оценку SOC. Однако использование только данных о напряжении для определения SOC элемента может оказаться недостаточным для точной оценки во всех случаях и состояния батареи.

В исследовании был представлен инновационный подход к гистерезисному моделированию, который повышает точность оценки SOC по сравнению с традиционными подходами. В данном случае оценка SOC была выполнена с использованием расширенного фильтра Калмана, в то время как параметры батареи оценивались с использованием рекурсивного фильтра наименьших квадратов и авторегрессионной экзогенной модели.

Микросхемы Texas Instruments bq27220 и Maxim ModelGauge - это одноэлементные датчики уровня топлива, которые используются вместе со схемами защиты для обеспечения безопасности аккумулятора. Оба решения измеряют напряжение и температуру для оценки SOC.

Устройство TI также измеряет ток для кулоновского расчета, в то время как Maxim использует усовершенствованную модель батареи, которая позволяет избежать необходимости в резисторе для измерения тока. В обоих случаях вычисленные и измеренные данные передаются в систему через последовательные интерфейсы для мониторинга и управления.

CBU обеспечивает равномерную разрядку и зарядку всех элементов аккумуляторной батареи. Он предотвращает глубокую разрядку или перезаряд отдельных элементов, используя активную балансировку (передача энергии между элементами) и пассивную балансировку (рассеивание энергии в виде тепла).

Дисбаланс заряда в последовательно соединенных элементах аккумуляторной батареи возникает по нескольким причинам. Однако для поддержания производительности и надежности системы такой дисбаланс должен быть сведен к минимуму.

В большинстве коммерческих аккумуляторных батарей используются управляемые системы пассивной балансировки. Эти системы содержат балансировочный резистор, который можно подключать параллельно к каждому элементу батареи. При таком подходе учитываются только изменения SOC, поскольку элементы могут разряжаться только при такой топологии балансировки.

Модуль мониторинга SOH оценивает общий износ и состояние батареи и прогнозирует срок ее службы. Он позволяет разрабатывать стратегии замены батареи и планировать профилактическое обслуживание. Определение характеристик SOH выполняется на основе количества циклов обработки данных.

Точная оценка SOH позволяет заблаговременно предупреждать о деградации батареи и возможных сбоях, измеряя полное сопротивление каждого элемента и изменения полного сопротивления с течением времени. Одновременное измерение тока во всех элементах имеет решающее значение для точного анализа, обеспечивая точную корреляцию между изменениями тока и напряжения.

В ходе исследования была использована модель регрессионного анализа для оценки SOH вышедшего из эксплуатации последовательного/параллельного аккумуляторного блока. Погрешность в показателях SOH вышедшего из эксплуатации последовательного/параллельного аккумуляторного блока и модели линейного регрессионного анализа была в пределах 1%. Таким образом, была достигнута приемлемая точность.

Блок защиты от перезаряда и чрезмерного разряда предотвращает повреждение аккумулятора в результате чрезмерной зарядки или разрядки. BMS сводит к минимуму вероятность перегрева высоковольтных аккумуляторов. Блок терморегулирования регулирует температуру батареи в оптимальном рабочем диапазоне, предотвращая перегрев, который приводит к угрозе безопасности, потере емкости и сокращению срока службы батареи.

Устройства сбора данных о токе делятся на датчики с гальваническим подключением и изолированные датчики. Метод определения тока с помощью шунтирующего резистора относится к технологиям с гальваническим подключением. Аналогичным образом, блок контроля напряжения в ячейках постоянно отслеживает напряжения в отдельных ячейках, обнаруживает дисбаланс и инициирует балансировку ячеек. Это предотвращает повреждение элементов питания и увеличивает срок службы батареи.

Интегральная схема BMS - это электронный мозг BMS, который собирает и обрабатывает данные с различных датчиков в аккумуляторной батарее. Эти данные используются для балансировки заряда между элементами, расчета SOC каждого отдельного элемента и мониторинга общего состояния аккумуляторной батареи.

Микросхемы BMS используют комбинацию цифровых и аналоговых схем для выполнения этих задач. Аналоговая схема измеряет и обрабатывает исходные данные датчиков, в то время как цифровая схема принимает решения, выполняет вычисления и взаимодействует с другими системами.

Балансировка элементов в микросхеме BMS выполняется с помощью переключателей на моп-транзисторах, которые разряжают элементы с более высоким уровнем заряда. Точная оценка сопротивления включения моп-транзистора имеет решающее значение, поскольку более высокие значения увеличивают потери мощности во время балансировки и могут вызвать проблемы с нагревом, снижая эффективность.

Мониторинг заряда батареи с помощью искусственного интеллекта набирает обороты для эффективного управления аккумуляторами. В исследовании, опубликованном на 6–й Международной конференции по тенденциям в области материаловедения и изобретательских материалов 2026 года, была разработана и внедрена аппаратная система для электромобильной батареи, в которой используется двунаправленный преобразователь постоянного тока в постоянный.

Система позволяла заряжать, когда энергия была доступна, и разряжать, когда потребность в ней была высокой, что улучшало использование энергии. Наряду с аппаратным обеспечением был разработан автономный подход к мониторингу на основе искусственного интеллекта для оценки SOC, SOH и направления потока энергии на основе данных о напряжении и токе.

Усовершенствованные сенсорные микросхемы измеряют, обнаруживают и обрабатывают физические или электрические параметры с высокой точностью и интеллектуальностью. Высокоинтегрированный монитор заряда батареи и защита для литий-ионных и литий-полимерных аккумуляторов серий от 3 до 16 могут обеспечить высокоточный мониторинг, настраиваемую защиту и автономную балансировку элементов питания или балансировку, управляемую хостом.

В статье, опубликованной в International Journal of Multidisciplinary Research and Growth Evaluation, представлена усовершенствованная система BMS, которая объединяет интеллектуальное управление температурой и оптимизацию срока службы батареи на основе данных. В отличие от традиционных систем, в которых терморегулирование и продление срока службы рассматривались отдельно, предлагаемый подход непрерывно отслеживал, прогнозировал и контролировал состояние батареи, заряд и температуру в режиме реального времени.

В нем используется адаптивный терморегулятор для регулировки нагрева и охлаждения в зависимости от условий эксплуатации, температуры окружающей среды и характера использования. Методы машинного обучения оптимизировали циклы зарядки и разрядки, снизили износ и продлили срок службы батареи, что позволило создать модульное энергоэффективное решение для электромобилей нового поколения.

Современные BMS должны обеспечивать баланс между запасом прочности и полезной емкостью, поскольку строгие ограничения на перезаряд/переразряд и строгий контроль DOD защищают элементы, но снижают доступную энергию и дальность действия. Точная оценка SOC, стратегии балансировки и пороговые значения защиты приводят к неизбежному компромиссу между безопасностью и производительностью.

Решения заключаются в интеллектуальных, управляемых данными и интегрированных подходах. Мониторинг с помощью искусственного интеллекта с использованием таких моделей, как случайные леса, улучшает прогноз SOC, SOH и расхода электроэнергии на основе данных о напряжении и токе. Усовершенствованные сенсорные микросхемы повышают точность защиты и балансировки, а интегрированное терморегулирование с адаптивным управлением и машинным обучением оптимизирует температуру, снижает износ и продлевает срок службы.

Самудрапом Дам - независимый писатель.

Изображения: (вверху) Усовершенствованная платформа для проектирования микросхем, (внизу) Аккумуляторный модуль EV следующего поколения – оба созданы Gemini AI

Смотрите: Everspin Technologies сотрудничает с Teledyne HiRel в разработке MRAM в mil-aero