✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、程序设计科研仿真。完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条做科研博学之、审问之、慎思之、明辨之、笃行之是为博学慎思明辨笃行。 内容介绍一、引言锂离子电池组在众多领域如电动汽车、储能系统等都有广泛应用。然而由于电池个体差异在使用过程中各电池的荷电状态SOC会出现不一致这不仅会降低电池组整体性能还可能影响其安全性和使用寿命。被动式电池均衡通过在高 SOC 电池上连接电阻器放电使所有电池 SOC 趋于相等是一种相对简单且常用的均衡方法。本文聚焦于由两个并联的串联电池组成每个并联串联又包含四个串联电池的电池组结构探讨其被动式电池均衡的实现与效果。二、电池组结构分析一电池组架构本文研究的电池组结构较为独特它由两个并联的串联电池组构成每个串联电池组包含四个串联的锂离子电池。这种结构在一些对功率和容量有特定需求的应用场景中较为常见例如某些小型电动设备既需要一定的电压以满足设备运行要求又需要较大的电流输出通过这种双并联四串联的结构可以在一定程度上平衡电压与电流的需求。二SOC 不一致问题在实际使用中即使是同一批次生产的锂离子电池由于制造工艺的细微差异其内阻、容量等特性也会存在一定的离散性。在电池组充放电过程中这些差异会导致各电池的 SOC 变化不一致。例如内阻较小的电池在充电时接受电流相对较大SOC 上升速度更快而内阻较大的电池充电速度较慢SOC 相对较低。随着充放电循环次数的增加各电池 SOC 的差异会逐渐增大。在这种双并联四串联的电池组中SOC 不一致问题同样存在并且由于结构的复杂性可能会导致更复杂的不均衡情况影响电池组的整体性能。三、被动式电池均衡原理一均衡基本原理二针对特定结构的均衡策略对于由两个并联的串联电池组成每个并联串联包含四个串联电池的电池组需要分别对两个并联的串联电池组进行均衡。由于两个并联组之间存在电气连接它们的电压会趋于相等。在均衡过程中首先检测每个串联电池组内四个电池的 SOC。对于 SOC 较高的电池通过控制对应的开关将电阻器接入其电路使其放电。在放电过程中持续监测各电池的 SOC当某一电池的 SOC 下降到与其他电池相近时断开电阻器与该电池的连接。通过这种方式逐步使每个串联电池组内的四个电池 SOC 相等。由于两个并联的串联电池组电压趋于相等当其中一组电池 SOC 均衡后另一组电池的均衡过程会受到其影响最终实现整个电池组所有电池 SOC 的均衡。四、被动式电池均衡系统设计一硬件设计电池监测电路采用高精度的电压传感器对每个电池的端电压进行实时监测。由于锂离子电池的 SOC 与端电压存在一定的对应关系通过测量端电压可以估算电池的 SOC。为了提高测量精度传感器需要具备高分辨率和低噪声特性。同时为了适应电池组的串联结构电压传感器应具备电气隔离功能以避免各电池之间的电气干扰。均衡开关电路选用合适的功率开关器件如金属 - 氧化物 - 半导体场效应晶体管MOSFET作为连接电阻器与电池的开关。MOSFET 具有导通电阻小、开关速度快等优点能够满足被动式电池均衡的要求。开关电路需要具备良好的驱动能力以确保 MOSFET 能够快速、可靠地导通和关断。此外为了保护 MOSFET 免受过高的电流和电压冲击需要在电路中添加相应的保护电路如过流保护、过压保护等。电阻器选择电阻器的阻值选择至关重要它直接影响电池的放电速率。阻值过小电池放电速度过快可能导致电池过度放电影响电池寿命阻值过大放电速度过慢均衡时间会过长。因此需要根据电池的容量、内阻以及期望的均衡时间等因素合理选择电阻器的阻值。一般来说可以通过实验或仿真的方法来确定最优的电阻值。同时电阻器需要具备足够的功率承受能力以防止在电池放电过程中因过热而损坏。二软件设计SOC 估算算法采用合适的 SOC 估算算法根据电池端电压、充放电电流以及电池的内阻等参数准确估算电池的 SOC。常用的 SOC 估算方法有开路电压法、安时积分法、卡尔曼滤波法等。在实际应用中可以结合多种方法以提高估算精度。例如在电池静置时采用开路电压法获取较为准确的 SOC 值在充放电过程中采用安时积分法实时更新 SOC并利用卡尔曼滤波法对估算结果进行校正以消除测量噪声和模型误差的影响。均衡控制算法基于电池的 SOC 估算结果设计均衡控制算法。该算法的核心是判断哪些电池的 SOC 高于平均 SOC并控制相应的开关将电阻器接入这些电池的电路。在控制过程中需要考虑均衡的优先级例如优先对 SOC 偏差较大的电池进行均衡。同时为了避免频繁开关电阻器算法应设置合适的阈值当电池 SOC 与平均 SOC 的偏差小于一定阈值时不再进行均衡操作。此外还需要考虑电池组在充放电过程中的动态变化实时调整均衡策略以确保均衡效果。⛳️ 运行结果 参考文献[1]岑丽辉,孙磊,陈晓方.基于Koopman算子的灌溉系统数据驱动模型预测控制方法:CN202210357866.2[P].CN114779634B[2026-05-19].更多免费数学建模和仿真教程关注领取
