基于路径规划的锂离子电池新型主动均衡方案研究

为解决锂离子电池组不一致性问题，研究人员提出了一种基于柔性可重构的新型均衡拓扑结构。该拓扑通过建立能量转移矩阵和采用均衡优化器(EO)算法规划最优能量传输路径，结合自适应电池分组算法，实现了多模式均衡。实验表明，该方案在均衡精度和速度上均优于链式结构开关电容均衡器(CSSCCE)、串并联开关电容均衡器(SPSCE)等传统方法，且具备温度变化鲁棒性和多电池适用性，为提升电池管理系统(BMS)可靠性提供了创新解决方案。

　　

随着全球碳中和目标的推进，锂离子电池因其高能量密度和长循环寿命，在电动汽车和储能系统中得到广泛应用。然而，电池单体间的不一致性会导致"木桶效应"，不仅降低整体性能，还可能引发安全隐患。传统被动均衡方案能量损耗大，而现有主动均衡方法存在路径单一、效率低下等问题，亟需创新解决方案。

国内某研究机构的研究人员提出了一种基于柔性可重构开关的主动均衡拓扑结构，通过将系统抽象为有向图并建立能量转移矩阵，结合均衡优化器(EO)算法和自适应分组策略，实现了高效均衡。相关成果发表在《Green Energy and Intelligent Transportation》上，为提升电池管理系统性能提供了新思路。

研究采用的主要技术方法包括：1)基于Thevenin模型的电池建模和状态估计(SOC)；2)图论方法建立系统可达性矩阵；3)EO算法优化能量传输路径；4)自适应分组算法加速均衡过程；5)多场景实验验证方案有效性。

研究结果显示：在拓扑结构方面，提出的柔性可重构设计支持C2C(单体对单体)、MC2MC(多体对多体)等四种均衡模式，开关数量(3k-2)和元件数显著优于传统方案。在算法性能上，EO算法规划的最优路径使均衡速度提升14.68%-41.88%，SOC标准差降低75.09%-87.28%。温度实验证实，方案在5°C-45°C范围内保持稳定性能。九电池验证表明，容量保持率达99.39%，较对比方案提升显著。

该研究的创新性体现在三个方面：首先，柔性拓扑设计通过实时监测快速隔离故障单体，提高了系统可靠性；其次，EO算法与自适应分组的结合，实现了能量传输路径的全局优化；最后，多模式均衡机制显著提升了均衡效率。这些突破为电池管理系统的智能化发展提供了重要技术支撑，对推动新能源汽车和储能技术进步具有积极意义。