CN103956800B - 一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，本方法适用于Pack？to？Cell的均衡电路，每一次均衡都是通过电池组对电压最低的电池单体进行能量补给，其每次均衡时间的确定借助了模糊控制理念并参考了上一次的均衡时间及改善的压差，极大的缩短了均衡时间和减小了均衡切换次数，并克服了过均衡现象发生，有效改善了电池单体间的不一致性，提高了均衡效率。

Description

一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法

技术领域

本发明涉及一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法。

背景技术

电动汽车是世界能源技术革命和国家新能源战略的重要组成部分，是国家七大战略新兴产业之一。相比镍氢、铅酸等电池，锂离子电池在尺寸、重量、充电速度、抗记忆效应等方面有明显优势，作为动力源广泛应用在电动汽车和混合电动汽车中。然而，由于单体锂电池在生产过程中的不一致性，使得单体电池在串并联成组使用后，随着充放电次数的增加，电池组之间的性能差异会逐渐增大，导致电池组在过度充电或深度放电时，往往出现单体电池的过充电或过放电现象。此外，在数次充放电循环后，这种不均衡现象会越来越严重，极大地减小了电池组的可用容量和循环寿命。甚至，可能会引起安全事故，例如爆炸、起火等。因此，需要对电池进行均衡管理。

目前，均衡主要有耗散均衡、非耗散均衡和电池选择三大类。

耗散均衡(也称为电池旁路法均衡)通过给电池组中每个电池单体并联一个耗散器件进行放电分流，从而实现电池电压的均衡。耗散均衡进一步又被分为两类：被动均衡和主动均衡。耗散均衡结构和控制简单，成本低，但是存在能量浪费和热管理的问题。

非耗散均衡采用电容、电感等作为储能元件，利用常见的电源变换电路作为拓扑基础，采取分散或集中的结构，实现单向或双向的均衡方案。根据能量流，非耗散均衡又能够分为以下四种：(1)CelltoCell；(2)Celltopack；(3)PacktoCell；(4)CelltoPacktoCell。对于CelltoCell的均衡方法，能量能够直接从电压最高的电池单体转移到电压最低的电池单体，具有较高的均衡效率，并且适宜于高电压应用，但是电池单体之间的电压差较小再加之电力电子器件存在导通压降使得均衡电流很小，因此CelltoCell均衡方法不适合于大容量的动力电池。而PacktoCell的均衡方法，每一次均衡都是通过电池组对电压最低的电池单体进行能量补给，能够实现较大的均衡电流，较适合于大容量的动力电池。非耗散均衡存在电路结构复杂、体积大、成本高、均衡时间长、高开关损耗等问题。

电池选择均衡是指通过实验选择性能一致的电池单体构建电池组，一般有两步筛选过程。第一步，在不同的放电电流下，选择电池平均容量相近的电池单体；第二步，在第一步筛选的电池单体中，通过脉冲充、放电实验在不同SOC下选择具有相近电池电压变化量的电池单体。由于电池单体的自放电率不尽相同，电池选择均衡在电池整个生命周期内不足以保持电池均衡。它只能作为其他均衡方法的一种补充均衡方法。

传统均衡方法不适合锂离子电池的主要原因如下：

(1)锂离子电池的开路电压在SOC为30％～70％之间时较为平坦，即使SOC相差很大，其对应的电压差也很小，此外由于电力电子器件存在导通压降，使得均衡电流很小，甚至可能导致电力电子器件不能正常导通；

(2)由于电力电子器件存在导通压降，电池单体间很难实现零电压差均衡。

中国发明专利申请(申请号201310278475.2)提出了一种动力电池零电流开关主动均衡电路及实现方法，其能够实时判断电池组中电压最高和最低的电池单体，并对其进行零电流开关均衡，并且每次均衡都是针对电池组中电压差最大的两个电池单体进行削峰填谷，极大提高了均衡效率，有效减少了电池单体之间的不一致性。但是，由于所使用的电力电子器件存在导通压降，使得电池单体间很难达到零电压差，并且均衡电流很小，均衡时间较长。

中国实用新型申请(申请号201320660950.8)和中国发明专利申请(申请号201310507016.7)提出一种基于升压变换和软开关的CelltoCell电池均衡电路，该发明使用一个Boost升压变换将电池组中电压最高的电池单体升压至一个较高的电压，以实现大电流、零电压差均衡；使用一个LC谐振变换以实现零电流开关均衡，减少了能量浪费、提高了均衡效率。但是，该发明存在的主要问题是：由于属于CelltoCell型均衡电路，即使使用Boost升压变换，所提高的均衡电流也有限，不能够满足电动汽车大容量动力电池的均衡需求；并且Boost升压变换本身也存在能量浪费的问题。

为此，本发明提出了一种基于LC谐振变换的PacktoCell均衡电路，够实现电池组对电池单体的零电流开关均衡，并且每次均衡都是针对电池组中电压最低的电池单体进行能量补给，这就需要不断的切换电路，以保证电池组总是对电压最低的电池单体进行能量补给。然而，由于电池非线性特性和欧姆内阻的存在，当对电池单体充电时，该电池单体会有个瞬间升压，甚至有可能高于其他电池单体电压，当停止充电时，该电池单体的电压会瞬间下降，并且电池电压有个恢复过程，因此对于基于电压的均衡控制策略，就很难判断电池组何时达到均衡。如果每一次均衡的时间太短，会造成开关频繁切换，并且会增加总的均衡时间；如果每一次的均衡时间太长，会导致过均衡的发生，造成能量浪费。因此，如何准确预测每一次的均衡时间，已成为研究均衡控制策略的一个关键科学问题。

发明内容

本发明为了解决上述问题，提出了一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，该方法适用于PacktoCell的均衡电路，每一次均衡都是通过电池组对电压最低的电池单体进行能量补给，其每次均衡时间的确定借助了自适应模糊控制理论并参考了上一次均衡时间及改善的电压差，极大的缩短了均衡时间和减小了均衡切换次数，并克服了过均衡的发生，有效地改善了电池单体间的不一致性，提高了均衡效率。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，包括以下步骤：

S1.获取单体电压：依次为电池组中各个单体电池编号，获取单体电池电压，计算电池组平均电压与最低单体电池之间的电压差；

S2.判断电压：判断步骤S1得到的电压差是否大于电池均衡阈值，若大于阈值则开始均衡，否则停止均衡，并转步骤S1；

S3.在均衡状态下，通过模糊逻辑运算，预测第k次的均衡时间在获得第k次均衡时间后，启动均衡；

S4.第k次均衡结束后，通过模糊逻辑运算，得到第k次均衡后的理论最大静置时间

S5.等到满足静置时间后，重新转至到步骤S1。

所述步骤S1的具体步骤为：微控制器借助模数转换模块，在电池静置状态下获取电池各单体电压，从而确定最低单体电压以及对应的电池单体编号，计算当前的电池组平均电压Ua，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到第k次均衡前的电压差其中上标i为当前电压最低的电池单体标号，为正整数，下标k为对第i节电池单体的均衡次数，为正整数。

所述步骤S1的电池组平均电压Ua的公式为：

$\mathrm{Ua}=\frac{U_1+U_2+\·\·\·+U_N}{N}---\left(1\right)$

式中U_i为第i节电池单体的电压，i＝1,2,…,N。

所述步骤S1的电压差的公式为：

${\mathrm{\ΔU}}_k^i=\mathrm{Ua}-U_{\min }^i---\left(2\right)$

式中，U_min为当前N节电池单体中的最低电压。

所述步骤S2中电池均衡阈值设为0.02V。

所述步骤S3的具体方法为：初始标准时间t₀设置为10s。对步骤S1获得的电压差进行两次模糊化处理，得到第一模糊结果和第二模糊结果并判断电压最低的电池单体是否为第一次均衡。若是，令本次均衡时间等于初始标准时间t₀。

优选的，第一模糊化结果的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{1,k}^i=\left\{\begin{array}{cc}6& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.5,+\∞)\\ 4& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.4,0.5)\\ 2& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.3,0.4)\\ 1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.1,0.3)\\ 0.9& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.06,0.1)\\ 0.8& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.02,0.06)\end{array}\right.---\left(3\right)$

优选的，第二模糊化结果的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{2,k}^i=\left\{\begin{array}{cc}0.1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.5,+\∞)\\ 0.2& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.4,0.5)\\ 0.3& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.3,0.4)\\ 0.5& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.1,0.3)\\ 0.8& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.06,0.1)\\ 1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.02,0.06)\end{array}\right.---\left(4\right)$

若不是第一次均衡，对标准均衡时间调整：根据电压最低的电池单体i的第k-1次均衡时间第k-1次均衡前的电压差和第k次均衡前的电压差计算出第k次的标准均衡时间

$t_{0,k}^i=\frac{{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{{\mathrm{\ΔU}}_{k-1}^i-{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{t}_{\mathrm{te},k-1}^i---\left(5\right)$

式中，为第k-1的均衡时间。

对第i节电池单体的第一模糊结果与调整后的标准均衡时间进行乘法运算，得到第k次均衡的理论最大均衡时间

$t_{\mathrm{te},k}^i={\mathrm{\μ}}_{1,k}^i\×t_{0,k}^i={\mathrm{\μ}}_{1,k}^i\×\frac{{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{{\mathrm{\ΔU}}_{k-1}^i-{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{t}_{\mathrm{te},k-1}^i---\left(6\right)$

所述步骤S4的具体方法为：当均衡结束时，对第i节电池单体的第二模糊结果与初始标准时间t₀进行乘法运算，得到第k次均衡后的理论最大静置时间

$t_{s,k}^i={\mathrm{\μ}}_{2,k}^i\×t_0---\left(7\right).$

本发明的有益效果为：

1.考虑了历史均衡速度，极大的缩短了均衡时间；

2.减少了均衡的切换次数，提高了均衡电路的可靠性；

3.有效克服了过均衡的发生，减少了能量浪费；

4.有效改善了电池单体间的不一致性，提高了均衡效率。

附图说明

图1为本发明实施例的基于LC谐振变换的PacktoCell均衡电路图；

图2为本发明的LC谐振变换充电状态的工作原理图；

图3为本发明的LC谐振变换放电状态的工作原理图；

图4为本发明的LC谐振变换处于谐振状态下的充放电电流i和电容电压V_C的原理波形图；

图5为本发明的实验获得的LC谐振变换处于谐振状态下的充放电电流i和电容电压V_C的波形图；

图6为本发明实施例的借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法流程图；

图7为本发明实施例的均衡方法模糊逻辑算法示意图；

图8为本发明实施例的电池组静止状态下的均衡效果图；

图9为过均衡图。

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。

如图1所示，一种基于LC谐振变换的PacktoCell型均衡电路，包括微控制器、选择开关模块、总开关、均衡母线、LC谐振变换和滤波电容，微控制器连接选择开关模块、总开关、LC谐振变换和电池单体，电池组的正负极通过总开关连接LC谐振变换的输入，LC谐振变换的输出通过均衡母线连接选择开关模块，选择开关模块连接各电池单体，LC谐振变换的输入和输出并联两个滤波电容。

如图2所示，当M₁和M₂导通时，M₃和M₄关断，LC谐振电路与电池组并联。C_b、电感L和电容C形成一个谐振回路，此时对电容C充电，谐振电流i为正，电容C两端的电压V_c开始上升直至谐振电流i变为负值，由图4可以看出，V_c滞后谐振电流i四分之一个周期，且波形均为正弦波。该时刻，由于M₃和M₄处于关断状态，电池单体B₃开路，所以流入B₃的电流i_B3为零；因为滤波电容C₁并联在电池组两端，所以流入LC的谐振电流i即为流出电池组的电流i_bat，并且规定电流流出电池单体/电池组时为正，因此可得到如图4所示工作状态Ⅰ所示的电池组电流i_bat和B₃电流i_B3波形。

如图3所示，当M₃和M₄导通时，M₁和M₂关断，LC谐振电路通过选择开关模块(S₄、Q₄)与电压最低的电池单体B₃并联。B₃、L和C形成一个谐振回路，此时电容C放电，谐振电流i为负，电容C两端的电压V_c开始下降直至谐振电流变为正值。因为电池组处于开路状态，因此流出电池组的电流i_Bat为零；同时该时刻谐振电流i就是B₃的充电电流，因此可得到如图4状态Ⅱ所示的电池组电流i_bat和B₃电流i_B3波形。

如图5所示，为实验获得的LC谐振变换处于谐振状态下的充放电电流i和电容电压V_C的实验波形图。可以看出，本发明的PacktoCell型均衡电路的均衡电流幅值较大，极大地提高了均衡效率。

如图6、图7所示，一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，包括以下步骤：

1.获取单体电压：微控制器借助模数转换模块，在电池静置状态下获取电池各单体电压，从而确定最低单体电压以及对应的电池单体编号，计算当前的电池组平均电压Ua，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到当前的电压差其中i为当前电压最低的电池单体标号，为正整数，k为对第i节电池单体的均衡次数，为正整数；

2.判断电压：微控制器根据步骤1获得的电压差判断是否大于电池均衡阈值，若大于则启动均衡电路，否则停止均衡，转步骤1；

3.在均衡状态下，对步骤1获得的电压差进行第一模糊化处理，得到第一模糊结果和第二模糊化处理，得到第二模糊结果并判断电压最低的电池单体i是否为第一次均衡；

4.若是第一次均衡，令本次均衡时间等于初始标准时间t₀；

5.否则，对标准均衡时间调整：根据电压最低的电池单体i的第k-1次的均衡时间

第k-1次均衡前的电压差和第k次均衡前的电压差计算出第k次的标准均衡时间

6.对第i节电池单体的第一模糊结果与调整后的标准均衡时间进行模糊逻辑运算，得到第k次均衡的理论最大均衡时间

7.在获得第k次均衡时间后，启动均衡；

8.第k次均衡结束后，对第i节电池单体的第二模糊结果与初始标准时间t₀进行模糊

逻辑运算，得到第k次均衡后的理论最大静置时间

9.静置时间到，转到步骤1。

所述步骤1的电池组平均电压Ua的公式为：

$\mathrm{Ua}=\frac{U_0+U_1+\·\·\·+U_{N-1}}{N}---\left(1\right)$

所述步骤1的电压差的公式为：

${\mathrm{\ΔU}}_k^i=\mathrm{Ua}-U_{\min }^i---\left(2\right)$

式中，为第k次均衡前N节电池单体中的最低电压，上标i为该电池单体的编号。

优选的，所述步骤2的电池均衡阈值设为0.02V。

优选的，所述步骤3的第一模糊化结果的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{1,k}^i=\left\{\begin{array}{cc}6& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.5,+\∞)\\ 4& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.4,0.5)\\ 2& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.3,0.4)\\ 1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.1,0.3)\\ 0.9& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.06,0.1)\\ 0.8& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.02,0.06)\end{array}\right.---\left(3\right)$

优选的，所述步骤3的第二模糊化结果的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{2,k}^i=\left\{\begin{array}{cc}0.1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.5,+\∞)\\ 0.2& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.4,0.5)\\ 0.3& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.3,0.4)\\ 0.5& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.1,0.3)\\ 0.8& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.06,0.1)\\ 1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈[0.02,0.06)\end{array}\right.---\left(4\right)$

优选的，所述步骤4中初始标准时间t₀为10s。

所述步骤5中第i节电池单体的第k次均衡的标准均衡时间的公式为：

$t_{0,k}^i=\frac{{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{{\mathrm{\ΔU}}_{k-1}^i-{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{t}_{\mathrm{te},k-1}^i---\left(5\right)$

式中，为第k-1的均衡时间。

优选的，所述步骤6中，所述模糊逻辑运算为乘法运算，即所述第i节电池单体的第k次均衡的理论最大均衡时间为：

$t_{\mathrm{te},k}^i={\mathrm{\μ}}_{1,k}^i\×t_{0,k}^i={\mathrm{\μ}}_{1,k}^i\×\frac{{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{{\mathrm{\ΔU}}_{k-1}^i-{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{t}_{\mathrm{te},k-1}^i---\left(6\right)$

优选的，所述步骤8中，所述模糊逻辑运算为乘法运算，即所述第i节电池单体的第k次均衡后的理论最大静置时间为：

$t_{s,k}^i={\mathrm{\μ}}_{2,k}^i\×t_0---\left(7\right)$

如图8所示，为本发明动力电池静止状态下的均衡效果图，当电池单体初始电压分别为B₀＝2.662V，B₁＝2.673V，B₂＝2.653V，B₃＝2.661V，B₄＝3.298V，B₅＝3.298V，B₆＝3.296V，B₇＝3.297V时，只需要大约2700s的时间，均衡电路就使得电池组中电池单体的最大电压差接近于0。从图8可以看出，本发明有效缩短了均衡时间，减少了均衡的切换次数；有效克服了过均衡的发生，减少了能量浪费；有效改善了电池单体间的不一致性，提高了均衡效率。

如图9所示，为采用传统的均衡控制方法的过均衡波形图，从图中可以看出，虽然均衡后电池单体电压具有较好的一致性，但是电池组中的各个电池单体电压均低于初始电压，造成了能量的极大浪费，其均衡效果甚至不及能耗型均衡电路。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (7)

1.一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，该方法适用于PacktoCell的均衡电路,其特征是：包括以下步骤：

S1.获取单体电压：依次为电池组中各个单体电池编号，获取单体电池电压，计算电池组平均电压与最低单体电池之间的电压差；

S2.判断电压：判断步骤S1得到的电压差是否大于电池均衡阈值，若大于电池均衡阈值则开始均衡，否则停止均衡，并转步骤S1；

S3.在均衡状态下，通过模糊逻辑运算，预测第k次的均衡时间在获得第k次均衡时间后，启动均衡；

S4.第k次均衡结束后，通过模糊逻辑运算，得到第k次均衡后的理论最大静置时间

S5.等到满足静置时间后，重新转至到步骤S1；

所述步骤S3的具体方法为：对步骤S1获得的电压差进行两次模糊化处理，得到第一模糊结果和第二模糊结果并判断电压最低的电池单体是否为第一次均衡,若是，令本次均衡时间等于初始标准时间t₀；否则，对标准均衡时间进行调整：根据电压最低的电池单体i的第k-1次均衡时间第k-1次均衡前的电压差和第k次均衡前的电压差计算出第k次的标准均衡时间对第i节电池单体的第一模糊结果与调整后的标准均衡时间进行乘法运算，得到第k次均衡的理论最大均衡时间在获得第k次均衡时间后，启动均衡，其中i为当前电压最低的电池单体编号，为正整数，k为对第i节电池单体的均衡次数，为正整数；

所述第i节电池单体的第k次均衡的标准均衡时间的公式为：

$t_{0,k}^i=\frac{{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{{\mathrm{\ΔU}}_{k-1}^i-{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{t}_{te,k-1}^i---\left(5\right)$

式中，为第k-1的均衡时间；

所述步骤S4的具体方法为：均衡结束时，对第i节电池单体的第二模糊结果与初始标准时间t₀进行乘法运算，得到第k次均衡后的理论最大静置时间第k次均衡后的理论最大静置时间的公式为：

$t_{s,k}^i={\mathrm{\μ}}_{2,k}^i\×t_0---\left(7\right).$

2.如权利要求1所述的一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，其特征是：所述步骤S1的具体步骤为：微控制器借助模数转换模块，在电池静置状态下获取电池各单体电压，从而确定最低单体电压以及对应的电池单体编号，计算当前的电池组平均电压Ua，并与当前N节电池单体中的最低电压比较，得到当前的电压差其中上标i为当前电压最低的电池单体编号，为正整数，下标k为对第i节电池单体的均衡次数，为正整数。

3.如权利要求1所述的一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，其特征是：所述步骤S1的电池组平均电压Ua的公式为：

$Ua=\frac{U_1+U_2+...+U_N}{N}---\left(1\right)$

所述步骤S1的电压差的公式为：

${\mathrm{\ΔU}}_k^i=Ua-U_{\min }^i---\left(2\right)$

式中，为第k次均衡前N节电池单体中的最低电压，上标i为该电池单体的编号。

4.如权利要求1所述的一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，其特征是：所述步骤S2中电池均衡阈值设为0.02V。

5.如权利要求1所述的一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，其特征是：第一模糊化结果的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{1,k}^i=\left\{\begin{array}{cc}6& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.5,+\mathrm{\∞})\\ 4& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.4,0.5)\\ 2& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.3,0.4)\\ 1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[01,0.3)\\ 0.9& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.06,0.1)\\ 0.8& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.02,0.06)\end{array}\right.---\left(3\right).$

6.如权利要求1所述的一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，其特征是：第二模糊化结果的公式为：

${\mathrm{\μ}}_{2,k}^i=\left\{\begin{array}{cc}0.1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.5,+\mathrm{\∞})\\ 0.2& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.4,0.5)\\ 0.3& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.3,0.4)\\ 0.5& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.2,0.3)\\ 0.8& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.06,0.1)\\ 1& {\mathrm{\ΔU}}_k^i\∈\[0.02,0.06)\end{array}\right.---\left(4\right).$

7.如权利要求1所述的一种借鉴历史均衡速度的自适应模糊均衡控制方法，其特征是：所述第i节电池单体的第k次均衡的理论最大均衡时间为：

$t_{te,k}^i={\mathrm{\μ}}_{1,k}^i\×t_{0,k}^i={\mathrm{\μ}}_{1,k}^i\×\frac{{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{{\mathrm{\ΔU}}_{k-1}^i-{\mathrm{\ΔU}}_k^i}{t}_{te,k-1}^i---\left(6\right).$