CN103413981A - 电池组容量均衡方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种电池组容量均衡方法和装置，包括：在充电开始前测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第一电压差异V_i,LV；在充电结束后测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第二电压差异V_i,HV；对第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV进行模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV；对第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV进行模糊逻辑运算，得到模糊变量μ_i；对池单体的模糊变量μ_i进行去模糊化操作，得到电池单体的均衡电流值I_i,E并进行均衡操作。根据本发明实施例的方法实现了最小电池单体容量的充分利用，从而实现电池组的充分均衡。

Description

电池组容量均衡方法和装置

技术领域

本发明属于车用动力电池技术领域，具体涉及一种电池组容量均衡方法和装置。

背景技术

纯电动汽车的功能系统中，由于局限于单体锂电池的电压和容量，必须将成百节的电池单体串并联形成电池组，给纯电动汽车提供足够的功率和能量以满足其加速爬坡和续航里程的要求。如果电池单体间不存在差异，那么纯电动汽车的电池组和电池单体在使用寿命和安全性上是一致的。然而，由于制造工艺的不一致和使用过程环境的不一致，电池单体间总是存在不一致性。电池单体在电池成组后，其能量密度，耐久性和安全性等性能都会因为电池单体间的不一致性而下降。成组的电池单体间不一致性在使用过程中扩大会造成电池组容量和功率的下降，可能进一步导致安全问题。为了避免这一问题，除了在成组前对电池进行筛选以保证成组电池单体间有较好的一致性外，采用在线电池单体均衡技术是防止不一致性在使用过程中扩大的有效手段。

通常采用的均衡算法主要分为两类，即基于电压的均衡算法和基于荷电状态（State ofCharge，SOC）的均衡算法。

基于电压的均衡算法，由于电池单体电压可以直接测量得到，基于电压的均衡是最易于实现的，因而也为普遍采用。

其中，基于荷电状态的均衡算法在各电池单体容量一致的前提下可以得到电池组容量的充分利用，但过程中需要得到电池单体的荷电状态，其实现难度上稍大。基于电压的均衡算法和基于荷电状态的均衡算法的缺点在于：以电压或荷电状态一致为目标，由于缺乏对电池单体容量信息的掌握，因而都可能导致电池组的过均衡问题。例如，一节5Ah的电池单体A和一节10Ah的电池单体B串联，假设其初始荷电状态都为1且电压相同，放电4Ah后，电池单体A的荷电状态为20%，小于电池单体B的荷电状态60%，同样电池单体A的电压小于电池单体B的电压，按以电压或荷电状态一致为目标的算法，需要对A进行充电均衡或对B进行放电均衡。电池单体B将2Ah分给电池单体A，B剩余4Ah，但是由于线路的损耗，电池单体A只得到1Ah，此时电池单体A剩余2Ah，当均衡后两者电压或荷电状态一致时，此时假设均为40%，电池组进行2Ah的充电，则此时电池单体A的荷电状态为80%，大于电池单体B的荷电状态60%，按以电压或荷电状态一致为目标的算法，需要对A进行放电均衡或对B进行充电均衡。如果采用能量转移效率为100%的理想非能耗式均衡，这种对电池单体时而放电时而充电的均衡算法尚可以接受，但事实上能量转移的损失是不可避免的，而对能耗式均衡而言，这样的均衡算法意味着容量的损失和散热负荷的加重，因此如何避免过均衡是需要解决的问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术问题之一或至少提供一种有用的商业选择。为此，本发明的第一个目的在于提出一种电池组容量均衡方法，所述电池组包括N节电池单体，包括以下步骤：S1：在充电开始前测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到各个电池单体的第一电压差异V_i,LV，其中i为正整数且i≤N；S2：在充电结束后测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到各个电池单体的第二电压差异V_i,HV；S3：对所述第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV进行模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV；S4：对所述第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV进行模糊逻辑运算，得到模糊变量μ_i；以及S5：对所述池单体的模糊变量μ_i进行去模糊化操作，得到所述电池单体的均衡电流值I_i,E并进行均衡操作。

优选的，所述第一电压差异V_i,LV模糊化处理为所述第一模糊结果μ_LV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{LV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{10,15}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{15,20}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{20,25}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{LV}}\∈[25,+\∞)\end{array}\right.,$

所述第二电压差异V_i,HV模糊化处理为所述第二模糊结果μ_HV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{HV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{10,25}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{25,50}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{50,100}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[100,+\∞)\end{array}\right..$

优选的，所述步骤S4中，所述模糊逻辑运算为乘法运算，即所述模糊变量μ_i＝μ_LV×μ_HV。

优选的，当所述均衡方法为能耗式均衡时，所述电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

μ为N个模糊变量的集合，即μ＝{μ₁,μ₂,…,μ_N}，

为所述电池组的理论最大均衡电流值，

I₀为标准电流，

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}.\right.$

优选的，当所述均衡方法为非能耗式均衡时，所述电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i-\frac{\underset{i=1\·\·\·N}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_i}{N}}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

μ为N个模糊变量的集合，即μ＝{μ₁,μ₂,…,μ_N}，

为所述电池组的理论最大均衡电流值，

I₀为标准电流，

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}.\right.$

优选的，所述均衡操作的时间为1小时。

根据本发明的电池组容量均衡方法，保证电压测量的精度，通过模糊逻辑运算得到各电池单体均衡通道所需要的均衡电流值，易于计算，以及通过若干个充电循环可以实现电池组最小电池单体容量的充分利用，从而实现电池组的充分均衡，而且有效的防止了过均衡的问题，为应用于电池组的在线均衡的有效算法，同时降低了使用成本。

本发明的第二个目的在于提出一种电池组容量均衡装置，包括：测量模块，用于在充电开始前测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到各个电池单体的第一电压差异V_i,LV，在充电结束后测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到各个电池单体的第二电压差异V_i,HV，其中i为正整数且i≤N；模糊化模块，与所述测量模块相连，用于对所述第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV进行模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV；模糊逻辑模块，与所述模糊化模块相连，包括规则库模块和推理机模块，所述推理机模块根据所述规则库模块提供的规则，通过对所述第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV进行模糊逻辑运算，得到模糊变量μ_i；去模糊化模块，与所述模糊逻辑模块相连，用于对所述电池单体的模糊变量μ_i进行去模糊化操作，得到所述电池单体的均衡电流值I_i,E；以及均衡器，与所述去模糊化模块相连，在电池组充电完成时，控制均衡电流值I_i,E输出，对电池组容量进行均衡操作。

优选的，所述模糊化模块中，所述第一电压差异V_i,LV模糊化处理为所述第一模糊结果μ_LV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{LV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{10,15}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{15,20}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{20,25}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{LV}}\∈[25,+\∞)\end{array},\right.$

所述第二电压差异V_i,HV模糊化处理为所述第二模糊结果μ_HV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{HV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{10,25}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{25,50}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{50,100}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[100,+\∞)\end{array}.\right.$

优选的，所述模糊逻辑模块中的模糊逻辑运算为乘法运算，即所述模糊变量μ_i＝μ_LV×μ_HV。

优选的，所述去模糊化模块中，当所述均衡方法为能耗式均衡时，所述电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

μ为N个模糊变量的集合，即μ＝{μ₁,μ₂,…,μ_N}，

为所述电池组当前应采用的最大均衡电流值，

I₀为标准电流，

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}\right..$

优选的，所述去模糊化模块中，当所述均衡方法为非能耗式均衡时，所述电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i-\frac{\underset{i=1\·\·\·N}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_i}{N}}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

μ为N个模糊变量的集合，即μ＝{μ₁,μ₂,…,μ_N}，为所述电池组当前应采用的最大均衡电流值，

I₀为标准电流，

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}\right..$

优选的，所述均衡器的均衡操作的时间为1小时。

根据本发明的电池组容量均衡装置，保证电压测量的精度，通过模糊逻辑运算得到各电池单体均衡通道所需要的均衡电流值，易于计算，以及通过若干个充电循环可以实现电池组最小电池单体容量的充分利用，从而实现电池组的充分均衡，而且有效的防止了过均衡的问题，为应用于电池组的在线均衡的有效算法，同时降低了使用成本。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明实施例的电池组模糊逻辑容量均衡方法示意图；

图2是本发明实施例的电池组容量均衡方法的流程图；

图3是本发明实施例的电池组容量均衡方法的模糊逻辑算法示意图；

图4是本发明实施例的电池组容量均衡装置的结构图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

如图1所示，为本发明实施例的电池组模糊逻辑容量均衡方法示意图，并结合如图2所示的本发明实施例的电池组容量均衡方法的流程图，包括以下步骤：

S1：在充电开始前测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第一电压差异V_i,LV，其中i为正整数且i≤N。

S2：在充电结束后测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第二电压差异V_i,HV。

在充电开始前先测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第一电压差异V_i,LV，而在充电结束后，再测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第二电压差异V_i,HV。在充电过程中，电池单体不进行任何均衡操作，以保证电池单体的初始电压和截止电压测量的精度。而在完成充电得到V_i,LV和V_i,HV，并通过模糊逻辑运算得到各电池单体均衡通道所需要的均衡电流值后，才开启均衡器进行一定时间的均衡。

模糊逻辑运算的核心思想采用V_i,LV和V_i,HV共同决定电池的容量和荷电状态，根据V_i,LV和V_i,HV的值的大小，分为四种情况讨论，并结合如图3所示的模糊逻辑算法示意图，具体的：

（1）低荷电状态：

电池单体在充电开始前，电池单体的初始电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得出的第一电压差异V_i,LV小，表明该电池单体在放电结束时趋于放空，而电池单体在充电结束后，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到的第二电压差异V_i,HV小，表明该电池单体在充电完成时趋于未充满。由荷电状态的定义：电池单体使用一段时间或长期搁置不用后的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，常用百分数表示。其取值范围为0～1，当荷电状态为0时表示电池单体放电完全，当荷电状态为1时表示电池单体完全充满。因此，整个过程表明，第一电压差异V_i,LV小即该电池单体荷电状态偏低，而电池单体在充电开始前和充电结束后，电池单体的电压与N节电池单体中的最低电压相比较时均差距不大，说明该电池单体容量约为正常容量，其处于正常充放电状态。此电池单体需要进行充电均衡，但在只有放电均衡的电池组系统中，则应保持其不被均衡电路放电从而防止过均衡现象。

（2）低容量状态：

电池单体在充电开始前，电池单体的初始电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得出的第一电压差异V_i,LV小，表明该电池单体在放电结束时趋于放空，而电池单体在充电结束后，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到的第二电压差异V_i,HV大，表明该电池单体在充电完成时趋于充满。整个过程表明，因为该电池单体容易被放空且容易被充满，所以该电池单体容量偏低，整个电池组容量受到该电池单体较大的制约。如果该电池单体在充电开始前的初始电压处达到最小值，且在充电完成的截止电压处达到最大值，可以判断此电池单体基本接近电池组中最小单体容量的电池，而电池组容量亦接近了电池组中最小电池单体容量，电池组系统不需要均衡。

（3）高容量状态：

电池单体在充电开始前，电池单体的初始电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得出的第一电压差异V_i,LV大，表明该电池单体在放电结束时趋于未放空，而电池单体在充电结束后，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到的第二电压差异V_i,HV小，表明该电池单体在充电完成时趋于未充满。整个过程表明，因为该电池单体很不容易被放空且很不容易被充满，所以该电池单体容量偏高，该电池单体不需要进行均衡。

（4）高荷电状态：

电池单体在充电开始前，电池单体的初始电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得出的第一电压差异V_i,LV大，表明该电池单体在放电结束时趋于未放空，而电池单体在充电结束后，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到的第二电压差异V_i,HV大，表明该电池单体在充电完成时趋于充满。整个过程表明，第一电压差异V_i,LV大即该电池单体荷电状态偏高，而电池单体在充电开始前和充电结束后，电池单体的电压与N节电池单体中的最低电压相比较时均差距不大，说明该电池单体容量约为正常容量，其处于正常充放电状态，即充电开始前该电池单体仍剩余较多电量，充电结束后，在原电量的基础上又使得总电量增加。因此该电池单体需要进行放电均衡。

下面通过具体实施例说明低电荷状态、低容量状态、高容量状态和高荷电状态四种状态下的均衡操作：

在低容量状态中，该电池单体为电池组中容量最小的那个电池单体，本发明的实施例的目的就是在于实现最小电池单体容量的充分利用，即实现容量最小的电池单体电量的满充满放。在低容量状态中，放电结束后，该电池单体电量趋近于放完，而在充电结束后，该电池单体电量趋近于充满，该电池组系统就可以停止均衡操作。

在高容量状态中，该电池单体在放电结束后还剩余很多电量，在充电结束后仍然没有充满，说明该电池单体容量过大，本发明实施例是为了实现最小电池单体容量的充分利用，因此本电池单体无需考虑，该电池单体不需要进行均衡。

在低荷电状态中，该电池单体容量为正常容量，假设额定容量为20Ah，剩余电量为8Ah，该电池组系统中容量最小的电池单体额定容量为10Ah，剩余电量为10Ah。该电池组开始放电，正常容量的电池单体放掉剩余8Ah后，容量最小的电池单体还剩2Ah没有放完，本发明的目的是为了实现最小电池单体容量的充分利用，则容量最小的电池单体剩余的2Ah电量，可以均衡给正常容量的电池单体1Ah，这样两节电池单体可以再放掉1Ah的电量，即达到放电完毕，或者给正常容量的电池单体另外充电2Ah，然后两节电池单体可以再放掉2Ah的电量，即达到放电完毕，或者直接将容量最小的电池单体剩余的2Ah电量放完，即达到放电完毕。

需要说明的是，正常容量的电池单体额定容量为20Ah、剩余电量为12Ah时，电池组系统中容量最小的电池单体额定容量为10Ah、剩余电量为10Ah时，容量最小的电池单体放电10Ah即达到放电完毕，不需要处理正常容量的电池单体放电后剩余的2Ah的电量，本发明的目的是为了实现最小电池单体容量的充分利用。

在高荷电状态中的情况与低荷电状态中相同，在此不再一一赘述。

S3：对第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV进行模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV。

如图3所示的模糊逻辑算法示意图，模糊逻辑系统的输入为第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV。整个模糊逻辑系统包括模糊化、规则库、推理机和去模糊化四个部分。第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV通过模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV。例如，第一电压差异V_i,LV经过模糊化处理变为第一模糊结果μ_LV，即μ_LV＝Fuz_LV(V_i,LV)，其中Fuz_LV为模糊化算子，在本发明的实施例中，如图3所示第一电压差异V_i,LV模糊化处理为第一模糊结果μ_LV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{LV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{10,15}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{15,20}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{20,25}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{LV}}\∈[25,+\∞)\end{array}\right.$

第二电压差异V_i,HV模糊化处理为第二模糊结果μ_HV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{HV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{10,25}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{25,50}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{50,100}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[100,+\∞)\end{array}\right.$

共将第一电压差异V_i,LV分为6个等级，如μ_LV＝2为10mV≤V_i,LV＜15mV模糊化后的结果等。在本发明的实施例中，考虑到相同一致性的电池单体充电在即将充满时，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第二电压差异V_i,HV比较大，因此对第二电压差异V_i,HV不一致性的要求更为宽松，如μ_HV＝2为10mV≤V_i,HV＜25mV模糊化后的结果。

S4：对第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV进行模糊逻辑运算，得到模糊变量μ_i。

其中，模糊逻辑运算为乘法运算，区别于普通的模糊逻辑对给定规则库的表格化的结果，在本发明的实施例中，采用了更为简单的推理机，即模糊变量μ_i＝μ_LV×μ_HV。

S5：对池单体的模糊变量μ_i进行去模糊化操作，得到电池单体的均衡电流值I_i,E并进行均衡操作。

如图3所示，模糊逻辑系统输出为各单体电池均衡电流I_i,E。由于实际需要的并不是均衡电流的大小，而是均衡电量的多少，因此需要将均衡电流与均衡电量相对应。在本发明的实施例中，对所有电池单体采用的均衡时间相同，为1个小时，因此输出的均衡电流I_i,E与实际所需要的均衡容量是对应的，例如10mA的均衡电流对应10mAh的均衡电量。

均衡方式通常可以分为两类，一类是能耗式均衡，如采用电阻的能耗式均衡结构，通过对电池单体中电量高的电池单体进行放电实现均衡；另一类是非能耗式均衡，有采用飞度电容，变压线圈等，通过将单体中电量高的电池单体能量转移到电量低的电池单体上实现均衡。无论选用何种均衡方式，都具有相应的均衡算法。

当均衡方法为能耗式均衡时，电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

在这里需要说明的是，能耗式均衡过程中，由于各个电池单体的模糊变量μ_i均大于等于零，故各个电池单体的均衡电流值I_i,E均大于等于零。即各个电池单体放电或不作为。当均衡方法为非能耗式均衡时，电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i-\frac{\underset{i=1\·\·\·N}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_i}{N}}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

在这里需要说明的是，非能耗式均衡过程中，由于各个电池单体的模糊变量可能彼此存在差异，即

的值可能为正值、负值或零，故各个电池单体的均衡电流值也I_i,E可能为正值、负值或零。I_i,E为正值，表示该电池单体放电；I_i,E为负值，表示该电池单体充电；I_i,E为零，表示该电池单体不作为。

上述能耗式均衡和非能耗式均衡的均衡电流值计算公式中，μ为N个模糊变量的集合，即μ＝{μ₁,μ₂,…,μ_N}，为电池组的理论最大均衡电流值，

I₀为标准电流，由不同的放电均衡电流及其散热能力设计决定。在本发明的实施例中，I₀可取为3‰的电池组容量1小时恒流放电需要的电流，对于100Ah的电池组，I₀＝300mA。通过对μ_i的反馈控制，

可以实现电池组在均衡过程中有足够的均衡能力，同时保证不发生过均衡问题。同时，K₀的定义为：

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}\right.$

在这里，K₀取值小时，

则

取值小，相应的均衡电流值I_i,E取值小，即根据K₀值的控制均衡电流值I_i,E的大小，防止过均衡问题的发生。

计算得到各电池单体均衡通道所需要的均衡电流值后，均衡器才开启一定时间的均衡，在本发明的实施例中，均衡操作的时间为1小时。

需要说明的是，本发明的电池组容量均衡方法，不仅适用于纯电动汽车，而且还适用于非电动汽车的蓄电池组。

根据本发明的电池组容量均衡方法，保证电压测量的精度，通过模糊逻辑运算得到各电池单体均衡通道所需要的均衡电流值，易于计算，以及通过若干个充电循环可以实现电池组最小电池单体容量的充分利用，从而实现电池组的充分均衡，而且有效的防止了过均衡的问题，为应用于电池组的在线均衡的有效算法，同时降低了使用成本。

如图4所示，为本发明实施例的电池组容量均衡装置的结构图，包括测量模块100、模糊化模块200、模糊逻辑模块300、去模糊化模块400和均衡器500，其中模糊逻辑模块300又包括规则库模块310和推理机模块320。

测量模块100，用于在充电开始前测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第一电压差异V_i,LV，在充电结束后测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第二电压差异V_i,HV，其中i为正整数且i≤N。

在充电开始前先测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第一电压差异V_i,LV，而在充电结束后，再测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第二电压差异V_i,HV。在充电过程中，电池单体不进行任何均衡操作，以保证电池单体的初始电压和截止电压测量的精度。而在完成充电得到V_i,LV和V_i,HV，并通过模糊逻辑运算得到各电池单体均衡通道所需要的均衡电流值后，才开启均衡器500进行一定时间的均衡。

模糊逻辑运算的核心思想采用V_i,LV和V_i,HV共同决定电池的容量和荷电状态，根据V_i,LV和V_i,HV的值的大小，分为四种情况讨论，并结合如图3所示的模糊逻辑算法示意图，具体的：

（1）低荷电状态：

电池单体在充电开始前，电池单体的初始电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得出的第一电压差异V_i,LV小，表明该电池单体在放电结束时趋于放空，而电池单体在充电结束后，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到的第二电压差异V_i,HV小，表明该电池单体在充电完成时趋于未充满。由荷电状态的定义：电池单体使用一段时间或长期搁置不用后的剩余容量与其完全充电状态的容量的比值，常用百分数表示。其取值范围为0～1，当荷电状态为0时表示电池单体放电完全，当荷电状态为1时表示电池单体完全充满。因此，整个过程表明，第一电压差异V_i,LV小即该电池单体荷电状态偏低，而电池单体在充电开始前和充电结束后，电池单体的电压与N节电池单体中的最低电压相比较时均差距不大，说明该电池单体容量约为正常容量，其处于正常充放电状态。此电池单体需要进行充电均衡，但在只有放电均衡的电池组系统中，则应保持其不被均衡电路放电从而防止过均衡现象。

（2）低容量状态：

电池单体在充电开始前，电池单体的初始电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得出的第一电压差异V_i,LV小，表明该电池单体在放电结束时趋于放空，而电池单体在充电结束后，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到的第二电压差异V_i,HV大，表明该电池单体在充电完成时趋于充满。整个过程表明，因为该电池单体容易被放空且容易被充满，所以该电池单体容量偏低，整个电池组容量受到该电池单体较大的制约。如果该电池单体在充电开始前的初始电压处达到最小值，且在充电完成的截止电压处达到最大值，可以判断此电池单体基本接近电池组中最小单体容量的电池，而电池组容量亦接近了电池组中最小电池单体容量，电池组系统不需要均衡。

（3）高容量状态：

电池单体在充电开始前，电池单体的初始电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得出的第一电压差异V_i,LV大，表明该电池单体在放电结束时趋于未放空，而电池单体在充电结束后，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到的第二电压差异V_i,HV小，表明该电池单体在充电完成时趋于未充满。整个过程表明，因为该电池单体很不容易被放空且很不容易被充满，所以该电池单体容量偏高，该电池单体不需要进行均衡。

（4）高荷电状态：

电池单体在充电开始前，电池单体的初始电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得出的第一电压差异V_i,LV大，表明该电池单体在放电结束时趋于未放空，而电池单体在充电结束后，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到的第二电压差异V_i,HV大，表明该电池单体在充电完成时趋于充满。整个过程表明，第一电压差异V_i,LV大即该电池单体荷电状态偏高，而电池单体在充电开始前和充电结束后，电池单体的电压与N节电池单体中的最低电压相比较时均差距不大，说明该电池单体容量约为正常容量，其处于正常充放电状态，即充电开始前该电池单体仍剩余较多电量，充电结束后，在原电量的基础上又使得总电量增加。因此该电池单体需要进行放电均衡。

下面通过具体实施例说明低电荷状态、低容量状态、高容量状态和高荷电状态四种状态的均衡操作：

在低容量状态中，该电池单体为电池组中容量最小的那个电池单体，本发明的实施例的目的就是在于实现最小电池单体容量的充分利用，即实现容量最小的电池单体电量的满充满放。在低容量状态中，放电结束后，该电池单体电量趋近于放完，而在充电结束后，该电池单体电量趋近于充满，该电池组系统就可以停止均衡操作。

在高容量状态中，该电池单体在放电结束后还剩余很多电量，在充电结束后仍然没有充满，说明该电池单体容量过大，本发明实施例是为了实现最小电池单体容量的充分利用，因此本电池单体无需考虑，该电池单体不需要进行均衡。

在低电荷状态中，该电池单体容量为正常容量，假设额定容量为20Ah，剩余电量为8Ah，该电池组系统中容量最小的电池单体额定容量为10Ah，剩余电量为10Ah。该电池组开始放电，正常容量的电池单体放掉剩余8Ah后，容量最小的电池单体还剩2Ah没有放完，本发明的目的是为了实现最小电池单体容量的充分利用，则容量最小的电池单体剩余的2Ah电量，可以均衡给正常容量的电池单体1Ah，这样两节电池单体可以再放掉1Ah的电量，即达到放电完毕，或者给正常容量的电池单体另外充电2Ah，然后两节电池单体可以再放掉2Ah的电量，即达到放电完毕，或者直接将容量最小的电池单体剩余的2Ah电量放完，即达到放电完毕。

需要说明的是，正常容量的电池单体额定容量为20Ah、剩余电量为12Ah时，电池组系统中容量最小的电池单体额定容量为10Ah、剩余电量为10Ah时，容量最小的电池单体放电10Ah即达到放电完毕，不需要处理正常容量的电池单体放电后剩余的2Ah的电量，本发明的目的是为了实现最小电池单体容量的充分利用。

在高荷电状态中的情况与低电荷状态中相同，在此不再一一赘述。

模糊化模块200，与测量模块100相连，用于对第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV进行模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV。

如图3所示的模糊逻辑算法示意图，模糊化模块200的输入为第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV。整个模糊逻辑系统包括模糊化模块200的模糊化、规则库模块310提供的规则库、推理机模块320的运算和去模糊化模块400的去模糊化四个部分。第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV通过模糊化模块200的模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV。例如，第一电压差异V_i,LV经过模糊化模块200的模糊化处理变为第一模糊结果μ_LV，即μ_LV＝Fuz_LV(V_i,LV)，其中Fuz_LV为模糊化算子，在本发明的实施例中，如图3所示模糊化模块200中，第一电压差异V_i,LV经过模糊化模块200的模糊化处理为第一模糊结果μ_LV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{LV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{10,15}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{15,20}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{20,25}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{LV}}\∈[25,+\∞)\end{array}\right.$

第二电压差异V_i,HV经过模糊化模块200的模糊化处理为第二模糊结果μ_HV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{HV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{10,25}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{25,50}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{50,100}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[100,+\∞)\end{array}\right.$

共将第一电压差异V_i,LV分为6个等级，如μ_LV＝2为10mV≤V_i,LV＜15mV模糊化后的结果等。在本发明的实施例中，考虑到相同一致性的电池单体充电在即将充满时，电池单体的截止电压与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第二电压差异V_i,HV比较大，因此对第二电压差异V_i,HV不一致性的要求更为宽松，如μ_HV＝2为10mV≤V_i,HV＜25mV模糊化后的结果。

模糊逻辑模块300，与模糊化模块200相连，包括规则库模块310和推理机模块320，推理机模块320根据规则库模块310提供的规则，通过对第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV进行模糊逻辑运算，得到模糊变量μ_i。

其中，模糊逻辑运算为乘法运算，区别于普通的模糊逻辑对给定规则库模块310的表格化的结果，在本发明的实施例中，采用了更为简单的推理机模块320，即模糊变量μ_i＝μ_LV×μ_HV。

去模糊化模块400，与模糊逻辑模块300相连，用于对电池单体的模糊变量μ_i进行去模糊化操作，得到电池单体的均衡电流值I_i,E。

均衡器500，与去模糊化模块400相连，在电池组充电完成时，控制均衡电流值I_i,E输出，对电池组容量进行均衡操作。

如图3所示，去模糊化模块400输出为各单体电池均衡电流I_i,E。由于实际需要的并不是均衡电流的大小，而是均衡电量的多少，因此需要将均衡电流与均衡电量相对应。在本发明的实施例中，对所有电池单体采用的均衡时间相同，为1个小时，因此输出的均衡电流I_i,E与实际所需要的均衡容量是对应的，例如10mA的均衡电流对应10mAh的均衡电量。

均衡方式通常可以分为两类，一类是能耗式均衡，如采用电阻的能耗式均衡结构，通过对电池单体中电量高的电池单体进行放电实现均衡；另一类是非能耗式均衡，有采用飞度电容，变压线圈等，通过将单体中电量高的电池单体能量转移到电量低的电池单体上实现均衡。无论选用何种均衡方式，都具有相应的均衡算法。

去模糊化模块400中，当均衡方法为能耗式均衡时，电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

在这里需要说明的是，能耗式均衡过程中，由于各个电池单体的模糊变量μ_i均大于等于零，故各个电池单体的均衡电流值I_i,E均大于等于零。即各个电池单体放电或不作为。去模糊化模块400中，当均衡方法为非能耗式均衡时，电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i-\frac{\underset{i=1\·\·\·N}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_i}{N}}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

在这里需要说明的是，非能耗式均衡过程中，由于各个电池单体的模糊变量可能彼此存在差异，即

的值可能为正值、负值或零，故各个电池单体的均衡电流值也I_i,E可能为正值、负值或零。I_i,E为正值，表示该电池单体放电；I_i,E为负值，表示该电池单体充电；I_i,E为零，表示该电池单体不作为。

上述能耗式均衡和非能耗式均衡的均衡电流值计算公式中，μ为N个模糊变量的集合，即μ＝{μ₁,μ₂,…,μ_N}，

为电池组的理论最大均衡电流值，

I₀为标准电流，由不同的放电均衡电流及其散热能力设计决定。在本发明的实施例中，I₀可取为3‰的电池组容量1小时恒流放电需要的电流，对于100Ah的电池组，I₀＝300mA。通过对μ_i的反馈控制，

可以实现电池组在均衡过程中有足够的均衡能力，同时保证不发生过均衡问题。同时，K₀的定义为：

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}\right.$

在这里，K₀取值小时，

则

取值小，相应的均衡电流值I_i,E取值小，即根据K₀值的控制均衡电流值I_i,E的大小，防止过均衡问题的发生。

计算得到各电池单体均衡通道所需要的均衡电流值后，均衡器500才开启一定时间的均衡，在本发明的实施例中，均衡操作的时间为1小时。

需要说明的是，本发明的电池组容量均衡装置，不仅适用于纯电动汽车，而且还适用于非电动汽车的蓄电池组。

根据本发明的电池组容量均衡装置，保证电压测量的精度，通过模糊逻辑运算得到各电池单体均衡通道所需要的均衡电流值，易于计算，以及通过若干个充电循环可以实现电池组最小电池单体容量的充分利用，从而实现电池组的充分均衡，而且有效的防止了过均衡的问题，为应用于电池组的在线均衡的有效算法，同时降低了使用成本。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (12)

1.一种电池组容量均衡方法，其特征在于，所述电池组包括N节电池单体，包括以下步骤：

S1：在充电开始前测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到各个电池单体的第一电压差异V_i,LV，其中i为正整数且i≤N；

S2：在充电结束后测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到各个电池单体的第二电压差异V_i,HV；

S3：对所述第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV进行模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV；

S4：对所述第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV进行模糊逻辑运算，得到模糊变量μ_i；以及

S5：对所述池单体的模糊变量μ_i进行去模糊化操作，得到所述电池单体的均衡电流值I_i,E并进行均衡操作。

2.如权利要求1所述的电池组容量均衡方法，所述第一电压差异V_i,LV模糊化处理为所述第一模糊结果μ_LV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{LV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{10,15}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{15,20}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{20,25}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{LV}}\∈[25,+\∞)\end{array},\right.$

所述第二电压差异V_i,HV模糊化处理为所述第二模糊结果μ_HV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{HV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{10,25}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{25,50}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[50,100)\\ 5& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[100,+\∞)\end{array}.\right.$

3.如权利要求1所述的电池组容量均衡方法，其特征在于，所述步骤S4中，所述模糊逻辑运算为乘法运算，即所述模糊变量μ_i=μ_LV×μ_HV。

4.如权利要求1和2所述的电池组容量均衡方法，其特征在于，当所述均衡方法为能耗式均衡时，所述电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

μ为N个模糊变量的集合，即μ={μ₁,μ₂,…,μ_N}，

为所述电池组的理论最大均衡电流值，

I₀为标准电流，

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}\right..$

5.如权利要求1所述的电池组容量均衡方法，其特征在于，当所述均衡方法为非能耗式均衡时，所述电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i-\frac{\underset{i=1\·\·\·N}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_i}{N}\mathrm{\μ}}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

μ为N个模糊变量的集合，即μ={μ₁,μ₂,…,μ_N}，

为所述电池组的理论最大均衡电流值，

I₀为标准电流，

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}\right..$

6.如权利要求1所述的电池组容量均衡方法，其特征在于，所述均衡操作的时间为1小时。

7.一种电池组容量均衡装置，其特征在于，包括：测量模块，用于在充电开始前测试各个电池单体的初始电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到各个电池单体的第一电压差异V_i,LV，在充电结束后测试各个电池单体的截止电压，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到各个电池单体的第二电压差异V_i,HV，其中i为正整数且i≤N；

模糊化模块，与所述测量模块相连，用于对所述第一电压差异V_i,LV和第二电压差异V_i,HV进行模糊化处理，得到第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV；

模糊逻辑模块，与所述模糊化模块相连，包括规则库模块和推理机模块，所述推理机模块根据所述规则库模块提供的规则，通过对所述第一模糊结果μ_LV和第二模糊结果μ_HV进行模糊逻辑运算，得到模糊变量μ_i；

去模糊化模块，与所述模糊逻辑模块相连，用于对所述电池单体的模糊变量μ_i进行去模糊化操作，得到所述电池单体的均衡电流值I_i,E；以及

均衡器，与所述去模糊化模块相连，在电池组充电完成时，控制均衡电流值I_i,E输出，对电池组容量进行均衡操作。

8.如权利要求7所述的电池组容量均衡装置，所述模糊化模块中，所述第一电压差异V_i,LV模糊化处理为所述第一模糊结果μ_LV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{LV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{10,15}\right)\\ 3& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{15,20}\right)\\ 4& V_{i,\mathrm{LV}}\∈\left[\mathrm{20,25}\right)\\ 5& V_{i,\mathrm{LV}}\∈[25,+\∞)\end{array},\right.$

所述第二电压差异V_i,HV模糊化处理为所述第二模糊结果μ_HV的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{HV}}=\left\{\begin{array}{cc}0& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{0,5}\right)\\ 1& V_{i,\mathrm{HV}}\∈\left[\mathrm{5,10}\right)\\ 2& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[10,25)\\ 3& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[25,50)\\ 4& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[50,100)\\ 5& V_{i,\mathrm{HV}}\∈[100,+\∞)\end{array}\right..$

9.如权利要求7和8所述的电池组容量均衡装置，其特征在于，所述模糊逻辑模块中的模糊逻辑运算为乘法运算，即所述模糊变量μ_i=μ_LV×μ_HV。

10.如权利要求7所述的电池组容量均衡装置，其特征在于，所述去模糊化模块中，当所述均衡方法为能耗式均衡时，所述电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

μ为N个模糊变量的集合，即μ={μ₁,μ₂,…,μ_N}，

为所述电池组当前应采用的最大均衡电流值，

I₀为标准电流，

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}\right..$

11.如权利要求7所述的电池组容量均衡装置，其特征在于，所述去模糊化模块中，当所述均衡方法为非能耗式均衡时，所述电池单体的均衡电流值为：

$I_{i,E}=\left\{\begin{array}{cc}{I}_0^{\′}\×\frac{{\mathrm{\μ}}_i-\frac{\underset{i=1\·\·\·N}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_i}{N}}{\max \left(\mathrm{\μ}\right)}& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\≠0\\ 0& \max \left(\mathrm{\μ}\right)=0\end{array}\right.$

μ为N个模糊变量的集合，即μ={μ₁,μ₂,…,μ_N}，

为所述电池组当前应采用的最大均衡电流值，

I₀为标准电流，

$K_0=\left\{\begin{array}{cc}0.25& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{1,5}\right]\\ 0.5& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{6,10}\right]\\ 0.75& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{11,15}\right]\\ 1& \max \left(\mathrm{\μ}\right)\∈\left[\mathrm{16,25}\right]\end{array}\right..$

12.如权利要求7所述的电池组容量均衡装置，其特征在于，所述均衡器的均衡操作的时间为1小时。

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