基于电压与SOC时变特性的锂电池模块自适应均衡方法研究

本文提出一种融合粒子群优化(PSO)算法的模糊控制均衡方案，通过优化荷电状态(SOC)和电压隶属函数，采用分层均衡策略提升锂离子电池系统均衡性能。该方案采用buck-boost底层均衡电路，结合PSO优化的模糊控制器动态调节均衡电流约束，使静态工况均衡速度提升33.7%，充放电状态分别提速30.1%和22.3%，为电池组安全稳定运行提供新思路。

　　

Highlight

本研究创新性地将粒子群优化算法与模糊控制相结合，通过动态调节电压和SOC的权重配比，实现了锂电池组"智能感知-精准调节-快速响应"的三级均衡机制。

Equalization circuit analysis

通过对比现有主动均衡拓扑结构，本研究选择具有多层电感结构的buck-boost电路作为均衡拓扑。该电路通过MOS管的导通与截止调控能量传输，在保证工程成本可控的前提下，显著提升相邻电池间的能量转移效率。独特的电感分层设计使均衡速度较传统方案提升近40%，同时具备良好的电路扩展性。

Framework design

为确保均衡策略精度，研究团队对实验样本锂电池进行OCV测试，建立SOC-OCV精确映射关系。测试数据显示，样本电池在SOC<20%和>80%区间呈现显著的开路电压变化率（斜率>0.8V/10%SOC），这为后续模糊控制器的阈值设定提供了关键参数依据。基于此构建的三维输入模糊规则矩阵，实现了均衡电流的毫秒级动态调节。

Robustness test

与传统PID控制相比，本方案的模糊PID控制展现出卓越的鲁棒性。在相同受控对象（传递函数G=6060/(s³+110s²+6060s)）和噪声干扰条件下，PSO优化的模糊控制器将系统响应超调量降低至2.3%，较传统方法提升67%。特别值得注意的是，在突加20%额定电流扰动时，系统恢复稳态时间仅需0.8秒。

Summary

针对电池均衡系统的可扩展性需求，本研究构建了基于buck-boost的均衡拓扑，创新性地提出采用自适应模糊控制算法结合PSO优化的隶属函数策略。通过MATLAB/Simulink平台验证，该方案在10-100节电池组规模下均保持90%以上的能量转移效率，且计算负载降低42%，为大规模电池阵列管理提供了切实可行的解决方案。