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电动汽车锂离子电池新型主动均衡方法研究
1. 作者与发表信息
本研究由Shreasth、Chia Ai Ooi（通讯作者）、Neha Khan、Mohd Khairunaz Bin Mat Desa（马来西亚理科大学电气与电子工程学院）以及Mohamad Khairi Ishak（通讯作者）、Khalid Ammar（阿吉曼大学电气与计算机工程系）合作完成，发表于Scientific Reports期刊（2025年，卷15，文章编号15764）。
2. 学术背景
研究领域：电动汽车（EVs）能源存储系统中的锂离子（Li-ion）电池管理技术。
研究动机：
- 锂离子电池组在串联或并联配置中，因单体电池的容量、内阻等参数差异导致“木桶效应”，即整体性能受最弱单体限制。传统基于电压或荷电状态（State of Charge, SOC）的均衡算法存在局限性：
- 电压均衡法：在SOC 20%-80%区间内，锂离子电池电压平台平坦（变化<0.1V），难以精准判断失衡。
- SOC均衡法：SOC百分比相同但实际容量不同的电池仍存在能量差异，且未考虑电池健康状态（State of Health, SOH）的影响。
研究目标：提出一种基于充放电功率状态（State of Power, SOP）的主动均衡算法，通过动态估计SOC/SOH，优化电池组功率分配，提升可用容量并减少均衡损耗。
3. 研究流程与方法
（1）电池建模与参数识别
- 模型选择：采用1-RC等效电路模型（ECM）模拟锂离子电池动态行为，包含欧姆内阻（R₀）、极化电阻（R₁）和电容（C₁）。
- 参数获取：通过离线脉冲测试法（充放电脉冲间隔4% SOC，静置30分钟）提取模型参数，结合开路电压（OCV）-SOC曲线拟合确定多项式系数。
- 验证：在MATLAB/Simulink中构建电池模型，对比UDDS和US06驾驶循环下的仿真与实验数据，电压误差±0.5%，SOC估计误差<0.15%。
（2）SOC与SOP联合估计
- 算法设计：采用无迹卡尔曼滤波（UKF）联合估计SOC和SOP，避免传统扩展卡尔曼滤波（EKF）的线性化误差。
- SOC估计：基于安时积分法，结合UKF修正测量噪声。
- SOP估计：考虑SOC、电压、电流三大约束条件（表1），计算峰值充放电功率（CSOP/DSOP）。
- 创新点：SOP整合了SOC与容量信息，可更准确反映电池实际能量状态。
（3）主动均衡算法实现
- 拓扑结构：采用模块间（CTP/PTC）与模块内（单体间）混合均衡架构，通过DC-DC转换器转移能量。
- 充电模式：最高SOP单体向电池组放电（CTP）。
- 放电模式：最低SOP单体从电池组充电（PTC）。
- 控制策略：
- 读取电压/电流，筛选超出安全阈值的单体。
- 按SOP排序，识别最弱（CSOPbmin）与最强单体（CSOPbmax）。
- 动态调整均衡电流（实验设定±1.5A），直至模块间SOP差异<0.5%。
（4）仿真与实验验证
- 仿真平台：96串锂离子电池组（350V，1.212kWh），模拟新欧洲驾驶循环（NEDC）负载。
- 硬件实验：4节Panasonic NCR18650B电池（3.6V，3.2Ah），通过微控制器（C2000 LaunchXL-F28379D）控制SPST继电器与DC-DC转换器。
4. 主要结果
- 容量提升：
- 相比无均衡，SOP算法使电池组可用容量提升16%（放电容量从2.86Ah增至3.002Ah）。
- 相比SOC均衡法，充电容量提高1%（2.75Ah vs. 2.71Ah）。
- 均衡效率：SOP算法减少均衡电流脉冲次数，损耗降低（图18）。
- 实验验证：4节电池初始SOC差异（80.5%-82%），经SOP均衡后SOC收敛，DSOP一致性显著改善（图20）。
5. 结论与价值
- 科学价值：
- 提出SOP作为均衡判据，解决了传统方法在老化电池中的局限性。
- UKF-SOP联合估计框架为电池状态预测提供新思路。
- 应用价值：
- 延长电动汽车续航里程，降低电池组维护成本。
- 适用于梯次利用电池（如容量衰减不一致的场景）。
6. 研究亮点
- 创新算法：首次将SOP动态估计引入主动均衡，兼顾SOC与容量差异。
- 混合均衡架构：CTP/PTC拓扑减少能量转移层级，提升效率。
- 实验可扩展性：仿真与硬件平台验证了算法在规模化电池组中的适用性。
7. 其他价值
- 开源潜力：模型参数识别工具与MATLAB代码可为后续研究提供基准。
- 工业适配性：算法可集成至现有BMS（电池管理系统），无需额外硬件成本。
（报告字数：约1500字）