基于動(dòng)態(tài)模糊閾值的電池組均衡策略優(yōu)化

劉征宇 馬亞?wèn)| 孫 慶 湯 偉

1.合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院,合肥,2300092 安全關(guān)鍵工業(yè)測(cè)控技術(shù)教育部工程研究中心,合肥,230009

基于動(dòng)態(tài)模糊閾值的電池組均衡策略優(yōu)化

劉征宇1，2馬亞?wèn)|1孫 慶1湯 偉1

1.合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院,合肥,2300092 安全關(guān)鍵工業(yè)測(cè)控技術(shù)教育部工程研究中心,合肥,230009

簡(jiǎn)單地以固定的端電壓閾值作為動(dòng)力電池組均衡控制指標(biāo)，可能會(huì)導(dǎo)致均衡判斷失誤和均衡電路頻繁啟動(dòng)等問(wèn)題，針對(duì)此，在分析鋰電池極化電壓、歐姆內(nèi)阻、充放電電流對(duì)端電壓影響特性的基礎(chǔ)上，提出基于動(dòng)態(tài)模糊閾值的均衡方法，首先基于模糊算法對(duì)端電壓閾值進(jìn)行動(dòng)態(tài)設(shè)置，然后據(jù)此進(jìn)行均衡控制操作。實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)端電壓閾值均衡策略相比，該方法能夠有效縮小單體電池之間端電壓差異，明顯縮短均衡時(shí)間。

電池均衡；端電壓；動(dòng)態(tài)閾值；模糊算法

0 引言

為了滿足新能源汽車大容量、高功率需求，一般將數(shù)百節(jié)單體電池串并聯(lián)成組使用。電池均衡控制技術(shù)是緩解電池組不一致性的一種有效方法[1]。現(xiàn)有的均衡方法大多將端電壓作為均衡控制指標(biāo)。文獻(xiàn)[2]將電壓作為均衡標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷單體電池的不一致性程度，并在擱置和充放電的不同情況下驗(yàn)證了均衡的效果。文獻(xiàn)[3]提出了基于能量轉(zhuǎn)移型均衡電路的模糊 PI 控制方法，用電流和電壓作為輸入，均衡拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)開(kāi)關(guān)頻率作為輸出來(lái)控制和提高單體電池電壓控制精度。文獻(xiàn)[4]提出了一種能量轉(zhuǎn)移型均衡方法，采用固定閾值判別單體電池不均衡度，將充放電過(guò)程中電壓完全一致作為控制目標(biāo)。文獻(xiàn)[5]提出了動(dòng)態(tài)閾值電壓均衡策略，其閾值為一次線性關(guān)系式，該方法較傳統(tǒng)固定閾值均衡策略有效提高了均衡效率，但閾值設(shè)置時(shí)未充分考慮充放電過(guò)程中影響端電壓變化的各種因素，其閾值線性關(guān)系式的設(shè)計(jì)合理性還需要商榷。

本文從端電壓均衡策略出發(fā),分析充放電過(guò)程中電池內(nèi)阻和充放電流對(duì)端電壓變化的影響，在此基礎(chǔ)上提出了基于模糊動(dòng)態(tài)閾值的均衡方法，運(yùn)用模糊算法對(duì)各種影響因素進(jìn)行定量分析，對(duì)閾值進(jìn)行模糊運(yùn)算，并據(jù)此進(jìn)行不一致性判別和均衡操作。實(shí)驗(yàn)表明，與傳統(tǒng)固定閾值方法相比，本方法有效規(guī)避了判別錯(cuò)誤性和操作振蕩性，提升了均衡系統(tǒng)的效率和效果。

1 端電壓與開(kāi)路電壓的動(dòng)態(tài)關(guān)系模型分析

1.1 鋰電池的等效電路模型(Thevenin模型)[6]

Thevenin電池模型如圖1所示，本文為了便于分析，以單體電池放電階段的各參數(shù)變化過(guò)程為例進(jìn)行討論。如圖1所示，UOCV表示開(kāi)路電壓，R0表示歐姆內(nèi)阻，RP表示極化內(nèi)阻，UP表示極化電壓，在工作電流為ic的情況下，電池的端電壓UC可由下式求得

UOCV=UC+icR0+UP

(1)

由式(1)可以看出，開(kāi)路電壓和端電壓的關(guān)系受到電池充放電時(shí)電流、電池內(nèi)阻的影響。為了準(zhǔn)確地估算開(kāi)路電壓和端電壓的關(guān)系，需要考慮電流和電池內(nèi)阻在電池充放電過(guò)程中對(duì)電壓的影響。

圖1 Thevenin電池模型(放電階段)Fig.1 Thevenin battery model (discharge stage)

1.2 極化電壓和歐姆內(nèi)阻的過(guò)程分析

采用充分靜置法來(lái)檢測(cè)極化電壓的變化狀況。以下數(shù)據(jù)均為恒流階段的數(shù)據(jù)[7]。圖2中dis代表電池組放電階段，ch代表電池組充電階段。

圖2 充放電極化電壓變化曲線Fig.2 Polarization voltage variation curve during charge discharge

在電池充放電過(guò)程中，當(dāng)20%≤SSOC≤80%時(shí)，極化電壓比較小，變化不大；當(dāng)充放電時(shí)SSOC>80%和放電時(shí)SSOC<20%，極化電壓在短時(shí)間內(nèi)急劇地增大。表明電池在較寬的區(qū)域內(nèi)，內(nèi)部極化現(xiàn)象不太明顯。所以對(duì)于電池充放電末期，電池均衡時(shí)，不得不考慮極化電壓對(duì)端電壓和開(kāi)路電壓之間關(guān)系的影響。

在充放電整個(gè)過(guò)程中極化電壓UP表示如下：

(2)

其中,C為常量，β為在充放電末端隨SSOC的動(dòng)態(tài)變化值。

對(duì)四個(gè)單體電池進(jìn)行試驗(yàn)，同樣選擇恒流充電，得出四只單體電池不同SSOC所對(duì)應(yīng)的歐姆內(nèi)阻值[8]。

圖3為鋰電池充放電過(guò)程中歐姆內(nèi)阻的變化曲線，圖中從上往下四條線代表1號(hào)、2號(hào)、3號(hào)、4號(hào)電池的歐姆內(nèi)阻值。從圖3可知，歐姆內(nèi)阻在整個(gè)過(guò)程中基本保持不變。在分析開(kāi)路電壓和端電壓的關(guān)系時(shí)，可視為常量。

圖3 四只電池不同SSOC所對(duì)應(yīng)的歐姆內(nèi)阻值Fig.3 The corresponding 4 ohm internal resistance of battery with different SOC

1.3 端電壓和開(kāi)路電壓的動(dòng)態(tài)關(guān)系分析

基于式(1)可以得到開(kāi)路電壓和端電壓的總體變化關(guān)系如下[9]：

ΔUOCV=ΔUC+ΔicRi+icΔRi+ΔUP

(3)

其中由于歐姆電阻基本保持不變，所以忽略歐姆電阻變化所帶來(lái)的影響。進(jìn)而得到以下公式：

ΔUOCV=ΔUC+ΔicRi+ΔUP

(4)

從式(4)可以看出，單體電池的端電壓的變化量不僅直接受到電池開(kāi)路電壓的影響，同時(shí)也受到充放電電流和電池內(nèi)阻的影響。單體電池在不同時(shí)間段內(nèi)相同的ΔUOCV、ΔUC也具有不同的變化程度，在充放電末期，由于極化電壓的存在，電池電流不斷變化，會(huì)出現(xiàn)ΔUOCV≠ΔUC的情況，這會(huì)使系統(tǒng)判斷電池不一致性出現(xiàn)錯(cuò)誤，導(dǎo)致均衡系統(tǒng)進(jìn)行不必要的均衡操作，增加系統(tǒng)負(fù)擔(dān)，造成能量損耗[10-11]。

由于在一定條件下電池的SSOC和電池的端電壓之間存在一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系，特別是在充放電末期線性對(duì)應(yīng)關(guān)系更加直接，所以本文以電池端電壓作為電池的不一致性評(píng)判指數(shù)，最大值均衡法作為控制算法。

2 動(dòng)態(tài)模糊端電壓閾值分析與設(shè)置

2.1 動(dòng)態(tài)模糊端電壓閾值的提出與分析

在電池充放電過(guò)程中，檢測(cè)各個(gè)單體電池的電壓，設(shè)Umax為串聯(lián)電池組中端電壓最高的單體電壓值，Umin為串聯(lián)電池組中電壓最低的單體電壓值。設(shè)定預(yù)定電壓閾值為ΔUth，Umax-Umin=ΔU，當(dāng)ΔU≥ΔUth時(shí)，均衡系統(tǒng)將啟動(dòng)均衡操作，將電壓最高的電池能量釋放給串聯(lián)電池組或者電壓最低的單體。

由于電池SSOC和開(kāi)路電壓之間并非線性相關(guān)，在20%≤SSOC≤80%時(shí)，其變化曲線較為平坦，而在SSOC<20%,SSOC>80%時(shí)，其變化較為劇烈，以上內(nèi)容可總結(jié)為以下公式：

(5)

其中K作為一個(gè)基于UOCV-SSOC變化曲線的動(dòng)態(tài)近似斜率，在不同的時(shí)間段內(nèi)取不同的數(shù)量值。

基于式(5)可以得出：

(6)

從式(6)中可以看出單體電池在不同時(shí)間段相同的ΔSSOC的范圍內(nèi)，端電壓的變化量ΔUC并不與ΔSSOC是直接的線性對(duì)應(yīng)關(guān)系，它受到三種因素(K，Δic，ΔUP)的影響。在20%≤SSOC≤80%階段，由于極化電壓變化比較小，在此區(qū)間內(nèi)主要考慮的因素為動(dòng)態(tài)近似斜率K和充放電電流ic短時(shí)間內(nèi)的變化程度，當(dāng)充放電電流突然變化時(shí)，由于內(nèi)阻的存在，使得端電壓發(fā)生較大變化，但單體電池的開(kāi)路電壓短時(shí)間內(nèi)不會(huì)發(fā)生太大變化，如不考慮電流所帶來(lái)的影響，將會(huì)出現(xiàn)電池不均衡度的判斷錯(cuò)誤問(wèn)題。在SSOC<20%和SSOC>80%階段，不僅要考慮到上面兩種因素所帶來(lái)的影響，還要考慮在此階段電池極化電壓對(duì)電池端電壓變化所帶來(lái)的影響，由于極化電壓急劇變化，故若忽視其帶來(lái)的影響，會(huì)造成ΔUOCV?ΔUC，這同樣會(huì)出現(xiàn)電池不均衡度的判斷錯(cuò)誤問(wèn)題[12]。

基于以上分析可知，如圖4所示，鋰電池的端電壓變化程度不僅與電池SSOC有關(guān)系，充放電過(guò)程中電流的變化和極化電壓的變化同樣對(duì)其也有影響。根據(jù)以上因素的分析，為了解決電池不均衡度的判斷錯(cuò)誤問(wèn)題，本文提出了動(dòng)態(tài)電壓閾值ΔUth的均衡策略。在不同階段，根據(jù)不同的影響因素，設(shè)定不同的均衡閾值，以此來(lái)判斷單體電池是否處于不均衡狀態(tài)，是否確定開(kāi)啟均衡系統(tǒng)。

圖4 影響端電壓變化過(guò)程示意圖Fig.4 Schematic diagram of the influence of terminal voltage variation

2.2 動(dòng)態(tài)模糊端電壓閾值的設(shè)置

從上文分析可以看出，在電池充放電過(guò)程中，電池組受到很多因素的影響且電池參數(shù)變化具有非線性以及時(shí)變性等特點(diǎn)，因此無(wú)法建立精確的數(shù)學(xué)模型，均衡過(guò)程必須保持較高的動(dòng)態(tài)特性。通過(guò)對(duì)電池端電壓三種影響因素的研究發(fā)現(xiàn)，單體電池端電壓的變化是有一定規(guī)律可循的，因此，采用模糊控制算法實(shí)現(xiàn)對(duì)均衡電壓閾值的控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電池組充放電的均衡控制。

模糊邏輯控制器(FLC)由控制規(guī)則、推理引擎(if…then…)、模糊化以及去模糊化四部分組成，如圖5所示。

圖5 模糊邏輯控制器框圖Fig.5 Fuzzy logic controller block diagram

系統(tǒng)的控制目標(biāo)為在不過(guò)放過(guò)充的情況下實(shí)現(xiàn)電池組的電壓均衡，因此采用三輸入-單輸出的結(jié)構(gòu)。模糊控制器的三個(gè)輸入為(K，β，Δic)。Δic為電池充放電過(guò)程中電流的變化程度。模糊控制的輸出量為電池均衡系統(tǒng)的電壓閾值ΔUth。輸入量經(jīng)模糊化過(guò)程轉(zhuǎn)換為模糊量，控制規(guī)則用來(lái)描述單體電池均衡算法的知識(shí)和過(guò)程，基于輸入模糊量和控制規(guī)則在推理引擎中轉(zhuǎn)化為語(yǔ)言控制值。語(yǔ)言推理結(jié)果經(jīng)非模糊化處理轉(zhuǎn)換為實(shí)際的輸出值。

從圖2可以看出單體鋰電池的極化電壓整個(gè)充放電過(guò)程中的主要變化范圍為0.1～0.6 V。由于鋰電池不同種類的區(qū)別，所以其工作電流范圍會(huì)不同，一般充放電電流的大小用充放電倍率C來(lái)表示。根據(jù)文獻(xiàn)[6]研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于老化程度不同的鋰電池，在無(wú)均衡條件下，SSOC在中間階段每變化10%，開(kāi)路電壓UOCV的變化平均值為20 mV，電池在放電末期[20%,40%]內(nèi)工作電壓的變化均超過(guò)25 mV。

故根據(jù)上述分析，本文選定β的論域?yàn)閇0.1，0.6]V、Δic的論域?yàn)閇0，1C]、而動(dòng)態(tài)曲線斜率值K的論域值為[0.5，6]。ΔUth的論域?yàn)閇0，0.03]V。進(jìn)一步定義K、β、Δic及ΔUth的模糊語(yǔ)言變量子集，分別為

K：{L(低)，M(適中)，H(高)}

Δic：{W(弱)，M(適中)，S(強(qiáng))}

β：{S(小)，M(中)，B(大)}

ΔUth：{S(小)，M(中)，B(大)}

隸屬度函數(shù)均為三角形函數(shù)。

對(duì)電池充放電過(guò)程的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、總結(jié)，根據(jù)相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)，確定電池均衡控制算法的模糊規(guī)則如表1所示。

表1 均衡系統(tǒng)模糊控制規(guī)則表(輸出量為動(dòng)態(tài)閾值ΔUth)Tab.1 Fuzzy control rule table of equilibrium system(the output is dynamic threshold voltage ΔUth)

表1中，模糊控制器的輸出量為均衡系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)閾值ΔUth根據(jù)模糊推理器輸入的模糊值分配，制訂的21條控制規(guī)則。模糊推理過(guò)程如下：

(1)模糊化。通過(guò)對(duì)電池組不同階段的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和設(shè)計(jì)好各自的隸屬函數(shù)，分別計(jì)算其對(duì)應(yīng)的模糊輸入隸屬函數(shù)度uAn(K)、uBn(β)、uCn(Δic)。

(2)規(guī)則匹配。利用模糊邏輯運(yùn)算符，用模糊輸入隸屬度計(jì)算規(guī)則前件的滿足度ωn,即

ωn=min(uAn(K),uBn(β),uCn(Δic))

(7)

(3)模糊推理。根據(jù)蘊(yùn)涵運(yùn)算符和單條規(guī)則uOn(ΔUth)，計(jì)算出單條規(guī)則的模糊結(jié)論，用隸屬函數(shù)表示為

(8)

(4)結(jié)論合成。對(duì)輸出單條規(guī)則的模糊結(jié)論進(jìn)行累加，融合為總的uOn(ΔUth)，即

(9)

(5)去模糊化。對(duì)模糊輸出應(yīng)用重心法進(jìn)行去模糊化，計(jì)算出動(dòng)態(tài)閾值ΔUth表達(dá)式為

(10)

3 基于動(dòng)態(tài)模糊閾值的均衡控制策略設(shè)計(jì)

圖6示出了均衡控制流程。系統(tǒng)啟動(dòng)后，均衡控制程序開(kāi)始運(yùn)行，整個(gè)控制流程分為兩個(gè)部分。首先檢測(cè)與計(jì)算電池組充放電電流變化值Δic和各單體電池的端電壓UC，計(jì)算電池組平均電壓值，判斷電池組充放電過(guò)程所處階段，以此來(lái)確定K、β，并將其與Δic作為輸入?yún)?shù)確定各參數(shù)的模糊輸入值，根據(jù)模糊算法計(jì)算動(dòng)態(tài)閾值ΔUth。與此同時(shí)根據(jù)所檢測(cè)的各單體電池端電壓UC，找出最高電壓和最低電壓的單體電池，計(jì)算電池組極差值ΔU=Umax-Umin，與動(dòng)態(tài)閾值ΔUth進(jìn)行對(duì)比，當(dāng)ΔU≥ΔUth時(shí)，則啟動(dòng)均衡，均衡一段時(shí)間后再進(jìn)入下一次循環(huán)，周而復(fù)始，當(dāng)ΔU<ΔUth時(shí)則停止。

圖6 均衡控制流程圖Fig.6 Equilibrium control flow chart

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文研究的動(dòng)力鋰電池組均衡模糊控制策略，將該均衡策略集成到課題組自行研制的電池測(cè)試平臺(tái)臺(tái)架進(jìn)行放電實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)在25 ℃恒溫條件下進(jìn)行。實(shí)驗(yàn)選用A12318650磷酸鐵鋰電池，額定電壓為3.3 V，放電截止電壓為2 V，充電截止電壓為3.65 V，標(biāo)稱容量為1.1 A·h。選用經(jīng)過(guò)循環(huán)充放電300次的12節(jié)電池進(jìn)行放電實(shí)驗(yàn)。為了可以體現(xiàn)出充放電電流變化值Δic作為模糊控制算法中的輸入量參與了運(yùn)算，使用圖7所示的自定義工況對(duì)均衡方法進(jìn)行放電實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)。將這12節(jié)電池分為A、B兩組進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。其中A組電池使用傳統(tǒng)固定電壓閾值的均衡策略進(jìn)行均衡操作，閾值選定為0.025 V。B組電池使用本文研究的動(dòng)態(tài)電壓閾值的均衡策略進(jìn)行均衡操作。動(dòng)態(tài)閾值ΔUth選擇范圍為(0，0.03)V。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，首先用智能充電機(jī)的預(yù)充/大電流/恒壓/小電流/脈沖/浮充六個(gè)階段對(duì)12節(jié)單體電池充滿電，再對(duì)兩組電池進(jìn)行不同均衡策略下的帶電阻負(fù)載放電，整個(gè)放電實(shí)驗(yàn)中采用電壓采集模塊對(duì)各單體電池電壓進(jìn)行采集和記錄，任意電池達(dá)到放電截止電壓(2 V)則停止放電，記錄當(dāng)前電壓分布狀況以及電池組放出的電量，再對(duì)單節(jié)電池進(jìn)行單獨(dú)放電，記錄每節(jié)電池剩余電量。

圖7 自定義工況放電電流圖Fig.7 Discharge current of custom condition

在電池工作初期，啟動(dòng)均衡控制策略，一直到電池工作末期，整個(gè)均衡過(guò)程中動(dòng)態(tài)閾值變化過(guò)程如圖8所示，由圖8a可見(jiàn)，傳統(tǒng)電壓閾值均衡策略放電到t=100 min左右時(shí)，A組中出現(xiàn)單體電池達(dá)到放電截止電壓，整組電池就會(huì)放電完畢，同時(shí)可以看出6節(jié)電池在放電過(guò)程中電壓曲線波動(dòng)比較大，可控均衡一致的效果較差。而從圖8b可知，動(dòng)態(tài)閾值電壓均衡策略中放電到t=120 min左右時(shí)，B組中出現(xiàn)單體電池達(dá)到放電截止電壓，放電完畢。6節(jié)電池在放電過(guò)程中電壓曲線相比于A組電池電壓曲線波動(dòng)較小，可控均衡一致的效果較好。

由上述分析可得動(dòng)態(tài)閾值電壓均衡策略較傳統(tǒng)電壓閾值均衡策略延長(zhǎng)了電池組放電時(shí)間20%，同時(shí)減小了電池電壓的振蕩，避免了單體電池因錯(cuò)誤判斷其不均衡度而導(dǎo)致反復(fù)均衡的情況。

(a)傳統(tǒng)電壓閾值均衡策略

(b)動(dòng)態(tài)閾值電壓均衡策略圖8 傳統(tǒng)閾值電壓和動(dòng)態(tài)閾值電壓均衡策略放電實(shí)驗(yàn)效果Fig.8 Discharge effect of traditional threshold voltage and dynamic threshold voltage equalization strategy

圖9反映了放電截止后電池組A中單體電池電壓分布情況，根據(jù)表2計(jì)算其方差為0.004 166。而圖10反映了放電截止后電池組B中單體電池分布情況，根據(jù)表2計(jì)算其方差為0.003 158，由兩組電池電壓分布情況對(duì)比可知，A組電池電壓分布差異大于B組電池電壓分布差異，基于模糊控制算法的動(dòng)態(tài)閾值電壓均衡策略相比于傳統(tǒng)電壓閾值均衡策略，電池組電壓不一致性較低了24%，能防止電池發(fā)生過(guò)放現(xiàn)象，提高電池組能量利用率。

圖9 放電結(jié)束電池組A電壓分布(基于傳統(tǒng)閾值電壓均衡策略)Fig.9 Batterypack A voltage distribution at the end of discharge(based on traditional threshold voltage equalization strategy)

均衡算法放電放出容量比(%)每分鐘均衡啟停次數(shù)傳統(tǒng)固定閾值均衡策略852.6動(dòng)態(tài)一次線性閾值均衡策略891.8動(dòng)態(tài)模糊閾值均衡策略941.1

圖10 放電結(jié)束電池組B電壓分布(基于動(dòng)態(tài)閾值電壓均衡策略)Fig.10 Battery pack B voltage distribution at the end of discharge (based on dynamic threshold voltage balancing strategy)

實(shí)驗(yàn)同時(shí)對(duì)比了文獻(xiàn)[5]所提出的均衡策略，文獻(xiàn)[5]中也提出了動(dòng)態(tài)閾值的均衡方法，動(dòng)態(tài)閾值ΔUth=ak+b|ic|+c，其中,a、b、c均是大于0的系數(shù)。如表2所示，其中均衡啟停次數(shù)指單位時(shí)間內(nèi)均衡硬件電路啟動(dòng)和停止的次數(shù)和。

表2數(shù)據(jù)表明，動(dòng)態(tài)模糊閾值電壓均衡策略平均每分鐘均衡啟停次數(shù)比文獻(xiàn)[5]中提到的動(dòng)態(tài)一次線性閾值均衡策略減少了0.7次，有較好的穩(wěn)定性，減少了系統(tǒng)負(fù)擔(dān)和造成的能量損耗。其容量利用率比動(dòng)態(tài)一次線性閾值均衡策略提高了5.6%，能夠更加有效地利用電池組容量。

因此，上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以證明，相比于傳統(tǒng)閾值電壓均衡策略和文獻(xiàn)[5]中動(dòng)態(tài)一次線性閾值均衡策略，利用模糊控制的動(dòng)態(tài)閾值電壓均衡策略在放電時(shí)間、均衡系統(tǒng)效率上更有優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié)語(yǔ)

本文針對(duì)當(dāng)前傳統(tǒng)電壓最大值法均衡策略造成均衡判斷錯(cuò)誤，電路頻繁啟動(dòng)等問(wèn)題，綜合考慮電池極化電壓、充放電電流變化程度及其對(duì)電池端電壓變化程度造成的影響提出了基于模糊控制算法的動(dòng)力電池組均衡策略，測(cè)試臺(tái)實(shí)驗(yàn)表明該方案能夠有效縮小單體電池之間電壓差異，明顯縮短均衡時(shí)間，降低電池組之間的不一致性。今后的研究工作可以對(duì)電池的均衡時(shí)間窗口進(jìn)行研究和對(duì)UOCV估算模型進(jìn)行優(yōu)化，對(duì)電池控制閾值大小和電池均衡波動(dòng)性之間的關(guān)系作細(xì)化研究，重點(diǎn)分析電池均衡微觀操作過(guò)程，在均衡過(guò)程中需要重點(diǎn)解決電池均衡狀態(tài)可達(dá)性問(wèn)題和探討具體均衡路徑，實(shí)現(xiàn)參數(shù)的優(yōu)化選擇,進(jìn)一步提升均衡性能。

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(編輯 王艷麗)

Optimization of Battery Equalization Strategies Based on Dynamic Fuzzy Threshold

LIU Zhengyu1，2MA Yadong1SUN Qing1TANG Wei1

1.School of Mechanical and Automotive Engineering，Hefei University of Technology，Hefei, 230009 2.Engineering Research Center of Safety Critical Industry Measurement and Control Technology，Ministry of Education，Hefei,230009

A fixed terminal voltage threshold simply took as power battery equalization control indicators, which might lead to equalization judgment errors and equalization circuit on-off frequently. To solve above problems, based on the impact analyses of lithium battery polarization voltages, Ohm internal resistance, charge-discharge current on the terminal voltage characteristics, a dynamic fuzzy threshold equilibrium method was proposed. First of all, based on the fuzzy algorithm, terminal voltage thresholds were dynamically setted, then equalization control operations were carried out. Experimental results show that compared with the threshold voltage of the traditional equilibrium strategies, this method may effectively reduce monomer battery terminal voltage differences ，obviously shorten the equilibrium time.

battery equalization; terminal voltage; dynamic threshold; fuzzy algorithm

2016-05-15

國(guó)家國(guó)際科技合作專項(xiàng)(2012DFB10060)

TP273;TN86

10.3969/j.issn.1004-132X.2017.05.019

劉征宇，男，1979年生。合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院副教授。主要研究方向?yàn)樾履茉雌嚹芰肯到y(tǒng)建模與控制。發(fā)表論文10余篇。E-mail：liuzhengyu@hfut.edu.cn。馬亞?wèn)|,男，1991年生。合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生。孫 慶，男，1991年生。合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生。王雪松，男，1990年生。合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院碩士研究生。