基于优化单开关电容的电动汽车电池管理系统多电芯动态均衡策略研究

为解决电动汽车电池组中单体电芯间荷电状态(SOC)不均衡导致的性能衰减问题，印度理工学院研究人员创新性地提出两种开关电容动态均衡算法(Algo 1/Algo 2)。通过构建包含热力学特性的1-RC等效电路模型，验证了组合算法可将4串联锂离子电芯均衡时间缩短3倍，SOC差异控制在2%以内，为BMS设计提供了兼顾效率与安全的解决方案。

　　

随着全球能源转型加速，电动汽车(EV)已成为交通领域减碳的关键载体。然而，其核心部件锂离子电池组在实际使用中常因制造差异、温度梯度等因素导致单体电芯间荷电状态(State of Charge, SOC)失衡——就像马拉松队伍中队员体力不均会拖累整体速度，这种失衡会引发电池容量骤降、循环寿命缩短甚至热失控风险。传统被动均衡通过电阻耗散多余能量，虽简单但效率低下；而现有主动均衡技术又面临拓扑复杂、成本高昂或仅依赖电压参数(非真实SOC)等瓶颈。

针对这些挑战，印度理工学院的研究团队在《Results in Engineering》发表创新成果。他们聚焦电容式主动均衡这一平衡效率与复杂度的技术路线，突破性地将热力学参数整合至电池模型，并开发出可动态切换的双算法控制系统。这项研究不仅揭示了多电芯交互均衡的隐藏规律，更提供了可直接产业化的解决方案。

研究采用三大关键技术：1) 基于实验数据的1-RC等效电路模型，建立包含SOC-温度双变量的21维参数矩阵；2) 四串联电芯拓扑结构，集成非理想元件(开关管导通电阻10mΩ、电容ESR 65mΩ)；3) MATLAB仿真平台实现两种算法对比测试，其中Algo 1采用"多电芯轮转"策略，Algo 2采用"锁定式双电芯"策略。

在电池建模部分，研究团队创新性地将NMC三元锂电芯的极化电阻(R₁)、极化电容(C₁)等参数与SOC、温度(278-313K)建立映射关系。例如在293K时，SOC从0升至1，R₁从2.9mΩ降至1.7mΩ，这种精细化建模为后续分析奠定基础。

电路配置方面，设计的8开关(M1-M8)单电容(22mF)拓扑极具工程价值。通过0.66μs死区时间设置，巧妙规避了开关管直通风险。特别值得注意的是，研究首次在仿真中重现了实际热传导场景——设置323K热源接触首节电芯，通过5W/(K·m²)对流系数实现四电芯梯度传热。

算法对比结果令人振奋：在Case 1测试中(两电芯SOC高于/低于平均值)，Algo 2仅用5116秒即完成均衡，耗时仅为Algo 1的1/3；但在Case 2/3(单电芯异常)场景下，Algo 1反而快20%。这种"此消彼长"现象促使团队开发出智能切换系统——当高/低SOC电芯数量对称时启用Algo 2，非对称时切换Algo 1，最终实现全局最优。

热力学分析揭示重要发现：尽管算法差异导致电芯温升存在0.05-0.1K细微差别，但整体温度场仍由外部热源主导。这验证了在主动均衡设计中，热管理优先级可适当后置，为系统简化提供依据。

该研究的突破性体现在三方面：首先，首次证实SOC均衡算法存在"细胞数量敏感性"，推翻"双电芯策略可简单扩展"的行业认知；其次，建立的包含RC参数温度系数、开关损耗等非理想因素的模型，使仿真结果与实车误差小于5%；最后，提出的组合算法可推广至任意数量串联电芯，仅需软件升级无需硬件改动。

正如作者Anjan N. Padmasali强调的，这项研究为电动汽车电池管理提供了"量体裁衣"的解决方案。相较于文献报道的机器学习方案需要200+训练周期，该策略仅需比较SOC分布即可触发最优算法，在车载MCU上即可实现。未来，结合电芯老化模型的动态参数调整，或将进一步释放锂离子电池的潜能，为全球电动化转型注入新动能。