下一代電池管理：阻抗數據與主動均衡技術解析

隨著電動汽車、機器人、無人機和飛行器的普及，電池的重要性日益凸顯。消費者對安全性和續航里程的關注不斷提升，推動制造商考慮從鎳基鋰離子電池轉向磷酸鐵鋰（LFP）電池。LFP電池不僅成本更低、壽命更長，相關礦產資源的獲取也更為便利。

隨著電池化學技術的進步，電池管理系統（BMS）的技術也在同步演進。現代BMS電子系統正在引入電化學阻抗譜（EIS）、數字孿生和嵌入式AI技術，以實現更深入的阻抗分析，從而更準確地預測電池的荷電狀態（SOC）和健康狀態（SOH）。

從查表到AI驅動

過去，許多BMS算法依賴查找表（LUT）運行。"這種方式效果不錯，但存在一定局限性，"西門子EDA電池行業全球負責人Puneet Sinha表示，"我們現在看到了擺脫基于LUT的僵化系統的可能性。客戶在問：'能否以更在線的方式進行阻抗和電化學阻抗測量？能否實現更高級的診斷？'要做到這些，需要正確的算法，這些算法需要在BMS板上或云端運行，并與BMS進行交互。目前已有在BMS上運行AI模型的討論，使其不再依賴查找表，而是在設備上運行可執行的數字孿生，從而對某些參數給出更好、更準確的估算。"

搭載AI能力的芯片（通常是MCU）可以在BMS上運行神經網絡模型進行診斷。"這不僅能提高狀態估算的準確性，還能增強預測能力，尤其是對于電動汽車，"Sinha說，"'某些問題即將發生，能否提前送修或保修？'這一直是行業期望實現的目標，但過去受到AI能力不足等諸多限制。"

LFP電池的特殊挑戰

準確估算荷電狀態和健康狀態對LFP電池尤為關鍵，因為其單體電壓呈現相對平坦的荷電曲線，導致可用能量的計算非常困難。"LFP電芯的電壓非常平坦，即使是極小的誤差也可能隨時間累積，造成5%至10%的能量損失，"Sinha說，"企業正在尋求投資新型先進診斷方法來解決這一問題，EIS就是途徑之一。"

Synopsys首席咨詢工程師Masoud Rostami-Angas指出："該領域正從緩慢的實驗室阻抗測量，向能與現有被動和主動電池均衡及BMS技術協同工作的快速嵌入式測量邁進。全頻譜EIS仍是最精確的阻抗測量方法，但根據頻率范圍不同，測試時間可能需要15分鐘至2小時。"

他還提到了其他實用的高保真替代方案，包括定向頻率掃描、多正弦激勵、偽隨機二進制序列/寬帶擾動，以及高分辨率電流中斷方法。這些方法能夠在正常充放電循環中以可接受的精度、更快速地估算阻抗。

Synopsys首席工程師Bryan Kelly強調，準確測量電池單體阻抗對于評估電池組當前健康狀態、預測剩余使用壽命（RUL）及降低保修成本至關重要。"單次阻抗測量并不能可靠反映電池健康狀態，真正有意義的是阻抗的變化量，它與電池內部體電阻的變化相關聯，能揭示電池組整體SOH的重要信息。"

True Balancing聯合創始人Clint O'Conner將阻抗測量比作給電池每顆電芯做心電圖。他解釋道，阻抗是電阻的多維擴展，EIS通常在1千赫到低于1赫茲的多個頻率下獲取阻抗數據。"每個電池制造商的夢想就是能實時獲取來自現場的阻抗數據。"

然而，將阻抗測量成本降低到可嵌入電動汽車的水平仍面臨挑戰。"產生精確正弦波的成本較高，這是主要難點之一，"O'Conner說。

BMS建模、驗證與仿真

數字孿生在BMS優化中扮演著越來越重要的角色。西門子的Sinha表示，許多企業正在采用基于模型的系統工程，數字孿生是優化各組件協同工作的核心手段。

Synopsys的Kelly指出，實物測試臺評估面臨諸多挑戰，許多關鍵場景無法在測試臺上窮盡驗證。"只有通過高精度的虛擬原型，才能全面探索BMS的各項特性。底層模型的精度和仿真器的魯棒性至關重要。"

O'Conner補充道："如果能為每顆電芯提供阻抗數據，將大幅提升所有模型的精度，同時降低運算量。這正是阻抗數據被視為'圣杯'的原因之一。"

電池均衡技術

BMS通常使用低成本MOSFET執行被動均衡，但主動均衡正在逐漸崛起。Infineon Technologies應用工程總監Jim Pawloski表示，BMS在充電階段非常活躍，持續監控電芯電壓和溫度，并進行均衡以確保電芯正常充電。

O'Conner解釋了串聯電芯均衡的必要性：電動汽車電池可能有100至400顆電芯串聯，且數量還在增加。如果不進行均衡，當最先充滿的電芯達到滿電時就必須停止充電，其余電芯則無法充滿；放電時，當最弱的電芯率先耗盡時也必須停止，其他電芯中的剩余能量無法被利用。

被動均衡通過消耗多余能量將所有電芯拉平至最低水平，而主動均衡則將能量在電芯間轉移，保留電池中的能量，效率更高但成本也更高。隨著LFP電池在大型儲能系統和商用車輛中的廣泛應用，對低成本、高效主動均衡技術的需求日益迫切。

可靠性、安全性與信息安全

硬件和軟件的創新有助于提升狀態估算和預測精度，進而改善整體可靠性。西門子的Sinha表示，這對電動汽車和電池儲能系統（ESS）均具有重要價值，尤其是需要在野外運行20年的公用事業級或AI數據中心儲能系統。

Rambus芯片產品營銷高級總監Piero Bianco指出，在數據中心，即使短暫斷電也可能中斷持續數天乃至數周的大規模AI訓練任務。不間斷電源（UPS）是保護數據完整性的第一道防線。

在電池安全方面，Synopsys產品管理高級總監Dana Neustadter建議，應通過硬件級安全機制以加密方式強制執行生命周期限制檢查，并結合傳感器監控溫度和熱狀態，同時利用簽名驗證確保服務工具的合法性。"解決方案必須向硬件層面遷移，不能僅依賴軟件控制，必須以硬件驅動的訪問控制為核心。"

未來展望

有效的電池管理與均衡正日益成為重要的商業驅動力，BMS正從嵌入式查找表演進為軟件定義電池。Synaptics物聯網與邊緣AI處理器業務副總裁John Weil以筆記本電腦為喻："你永遠不會得到24小時的續航，但功能會不斷增強。"

在當今軟件定義和自動駕駛車輛中，GPU或XPU的AI處理帶來了越來越多的信息娛樂和輔助駕駛功能，但如果芯片優化不足，可能會影響電池續航。Imagination Technologies產品管理高級總監Rob Fisher強調，功耗是關鍵指標，性能密度和性能功耗比對于大規模計算至關重要。

Q&A

Q1：電化學阻抗譜（EIS）在電池管理中有什么作用？

A：EIS通過在多個頻率下測量電池阻抗，能夠提供比傳統內阻測試更全面的電池狀態信息。它可以幫助準確評估電池健康狀態、預測剩余使用壽命，并對熱失控等潛在故障提供早期預警。對于電壓曲線平坦的LFP電池而言，EIS尤為重要，能有效彌補單純依靠電壓估算荷電狀態的不足。

Q2：主動均衡和被動均衡有什么區別？

A：被動均衡通過低成本MOSFET將多余能量以熱量形式耗散，將所有電芯拉至最低水平，方法簡單、成本低，但會浪費能量。主動均衡則將能量從電量高的電芯轉移到電量低的電芯，保留了電池中的大部分能量，效率更高，但電路更復雜、成本更高。隨著LFP電池在儲能和商用車輛中的廣泛應用，低成本主動均衡技術的需求正在快速增長。

Q3：數字孿生如何提升電池管理系統的性能？

A：數字孿生通過建立與真實電池行為高度吻合的數學模型，實現對電池狀態的精準模擬和預測。將實時采集的電池數據輸入數字孿生模型，可以更準確地評估電池健康狀態。如果還能為每顆電芯提供阻抗數據，將進一步大幅提升模型精度，同時降低所需的計算量，為BMS的優化提供更可靠的依據。