CN112152280B - 一种动力电池多变量均衡控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种动力电池多变量均衡控制方法，包括了建立均衡电路拓扑结构，采集BMS中电池组的电压电流；利用UKF算法估算电池的SOC值；根据所述SOC值计算各个电池单体的SOC差值并确定其与均衡启动阈值的关系；所述差值大于所述均衡启动阈值，计算SOC和电压的平均状态及差值并分别进行模糊控制，得到SOC均值和均衡电流值；对所述SOC均值和均衡电流值进行自适应模糊控制，得到PWM占空比；所述占空比小于均衡启动阈值，则均衡控制结束。根据电池的工作状态进行了分段混合控制，有效地改善了电池组的差异性，大大提高了电池组的能量利用率，避免了电池组过充过放现场，保护了电池的安全。

Description

一种动力电池多变量均衡控制方法

技术领域

本发明涉及均衡管理系统的技术领域，尤其涉及一种动力电池多变量均衡控制方法。

背景技术

近年来，在国家政策倾斜和市场机制的双向引导下，我国新能源汽车产业发展势头持续向好。据中汽协统计，截至2019年底，我国新能源汽车保有量达381 万辆，动力电池装载量超过174GWh，2025年，累计退役量将达116GWh，约有 81.2GWh的退役电池具备二次利用的价值。电池在生产制造时要经历多道工序，每道工序的生产环境和制造工艺都不可避免存在差别，这就导致各个出厂电池在开路电压、内阻、容量等关键参数产生细微的不一致性。为了满足用户对储能容量和功率的要求，需要对电池单体进行串并联连接成组。在电池工作过程中，存在运行工况的随机性和电池散热不均匀的问题，这将导致电池组内单体的性能参数随着循环次数增加不一致性越来越大，最终因为“木桶效应”迫使整个电池组无法工作。因此，有必要研究电池组均衡技术来降低电池组间的差异性，从而提高电池的剩余寿命，节约电池成本。

目前业内相关研究人员已经在电池均衡技术上做了大量的研究。采用自适应无迹卡尔曼滤波算法估算电池SOC，以Buck电路作为均衡的拓扑结构，通过设置SOC阈值来控制均衡电流的大小，实现电池组内单体的能量均衡，同时也避免了电池的过充过放现象，仿真和实验结果表明电池组均衡效果良好，但仿真和实验中只有电池组短时间尺度的动态均衡，缺乏长时间尺度下稳态均衡的研究。利用开路电压法估算电池SOC，并在传统Buck-Boost电路基础上加以改进，通过控制电池组和电池单体之间能量的双向流动，对设定SOC阈值之外的电池单体进行均衡，实验结果验证了均衡策略的有效性，但开路电压法估算误差较大，也不适合在线估计，局限性较大。以电池的剩余容量作为均衡状态的判断标准，保证所有单体电量能够在同一时刻充满或放空，而并不需要均衡电路时刻工作，从而减少了电路损耗，最终也能实现电池组内电池均衡，但是容量测试误差较大且复杂度较高，造成均衡速度太低，难以满足变化剧烈的工况。提出了一种基于反激变压器的电池组模块化有源均衡，可以实现模组内任意单体，电池包内任意模组同时进行电量均衡，因此均衡速度较快，但是均衡效率较低，控制方式也比较复杂，且均衡系统成本较高。

已有的均衡技术在均衡变量上多以单体电池电压、SOC或容量作为均衡的目标，但电池的相关参数采集会因传感器和估算算法精度问题而产生误差，因此不管选取哪种变量都存在瑕疵。因此根据电池工作状态进行分段混合控制，可以有效改善电池组的差异性，提高电池组的能量利用率，避免电池组的过充过放现象。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于上述现有存在的单一均衡变量无法消除动力电池在复杂多变工况下的不一致性的问题，提出了本发明。

因此，本发明解决的技术问题是：克服了单一均衡变量无法解决退役电池在复杂多变工况下的性能不一致性的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：建立均衡电路拓扑结构，利用BMS采集电池组的电压电流；基于UKF算法估算电池的SOC值；根据所述SOC值计算各个电池单体的SOC差值并确定其与均衡启动阈值的关系；若所述SOC差值大于所述均衡启动阈值，则计算所述SOC和电压的平均状态及差值并分别进行模糊控制，得到SOC均值和均衡电流值；对所述SOC均值和均衡电流值进行自适应模糊控制，得到PWM占空比；若所述占空比小于均衡启动阈值，则均衡控制结束。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：所述SOC值包括，利用所述电池的SOC-OCV的函数关系进行拟合计算，则拟合表达式为：

OCV＝a₀+a₁*SOC+a₂*SOC²+a₃*SOC³+……+a_n*SOCⁿ

其中，a₀、a₁、a₂、a₃……a_n为待拟合的系数，OCV为电池开路电压。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：所述对平均状态值和差值分别进行模糊控制包括，SOC模糊控制器和电压模糊控制器都包含两个输入量，一个输出量，输入量为相邻电池单体的所述SOC均值和SOC差值或电压平均值和电压差值，输出量为规则控制后的均衡电流的占空比。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：所述模糊控制的规则包括，

所述SOC均值在0-0.9、SOC差值在0-0.2时，采用0-2A的均衡电流；

所述SOC均值在0.9-1、SOC差值在0.3-0.5时，采用1-3A的均衡电流；

所述SOC均值在0-0.9、SOC差值0.3-0.5时，采用1-3A的均衡电流；

所述SOC均值在0.9-1、SOC差值在0-0.2时，采用0-1A的均衡电流。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：所述自适应模糊控制包括，自适应模糊控制器包含有两个输入量和两个输出量，输入量为分别为相邻电池单体或小组的SOC均值和均衡电流值，输出量分别为 SOC模糊控制器和电压模糊控制器输出的占空比权重系数ω₁和ω₂；自适应模糊控制器根据规则进行权重分配，输出PWM占空比，PWM占空比用D表示，如下：

D＝ω₁D_SOC+ω₂D_V

其中，D_SOC为SOC模糊控制器输出的占空比，D_V为电压模糊控制器输出的占空比，ω₁和ω₂的数值不大于1。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：自适应模糊控制的规则包括，

所述SOC均值在0-0.9或0.9-1、且均衡电流在3-6A时，采用0-0.2的ω₁和 0.6-1的ω₂；

所述SOC均值在0.2-0.9、且均衡电流在3-6A时，采用0.6-1的ω₁和0-0.2的ω₂。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：所述均衡启动阈值设置为0.01。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：所述输出PWM占空比包括，若所述占空比大于均衡启动阈值，则重新计算SOC 和电压的平均状态和差值。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：在于：所述SOC差值的论域为{0，0.1，0.2，0.3，0.5}，所述电压差值的论域为{0，0.2，0.4，0.6，1}，所述输出期望PWM占空比D的论域为{0，0.1，0.2，0.3，0.4， 0.5}。

作为本发明所述的动力电池多变量均衡控制方法的一种优选方案，其中：建立所述均衡电路拓扑结构包括，将电池包内单体电池分为若干均衡小组，排列成金字塔结构进行分层均衡控制；对所述均衡电路进行参数设计和能耗分析并计算杂散参数对均衡电路的影响。

本发明的有益效果：针对在动力电池领域中，存在电池均衡的差异性，本发明提供了一种动力电池多变均衡控制方法，提高了均衡系统的控制效果，均衡过程电流连续且波动较小，均衡能量转移效率高，改善了单体电池间的一致性，电池的容量利用率大幅度提升，同时也有一定的工程实用价值，提高了电池的剩余寿命，节约电池成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：在电压和SOC模糊控制器中，将均值和差值都纳输入变量，因为电池组参数的均值和差值映射了电池不一致的严重程度，均值作为输入变量是出于对电池安全性考虑，反映了电池组可以接受的最大均衡电流，差值作为输入变量是出于均衡系统均衡速度的考虑，均值和差值两个输入变量相辅相成兼顾了电池组安全性和均衡系统高效性。

图1为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的流程示意图；

图2(a) 为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的电池均衡电路拓扑结构图；

图2(b) 、图 3为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的均衡电路工作原理图；

图4为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的均衡电路及其等效杂散参数网络图；

图5为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的均衡电路的仿真结果图；

图6为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的 SOC-OCV的多项式拟合曲线图；

图7为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的 SOC和电压模糊控制器输入输出隶属度函数图；

图8为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的 SOC和电压模糊控制的输入输出三维坐标图；

图9为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的自适应模糊控制器输入输出隶属度函数；

图10为本发明第一个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的自适应模糊控制输入输出三维坐标图；

图11为本发明第二个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的单一变量控制电池组均衡变化曲线图；

图12为本发明第二个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的多变量控制电池组均衡变化曲线图；

图13为本发明第二个实施例所述的一种动力电池多变量均衡控制方法的 SOC模糊控制器/电压模糊控制器/自适应模糊控制输出变化曲线。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。

同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

实施例1

参照图1～10，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种动力电池多变量均衡控制方法，包括：

S1：建立均衡电路拓扑结构，利用BMS采集电池组的电压电流。其中需要说明的是，建立均衡电路拓扑结构包括：

将电池包内单体电池分为若干均衡小组，排列成金字塔结构进行分层均衡控制；对均衡电路进行参数设计和能耗分析并计算杂散参数对均衡电路的影响；

进一步的，参照图2(a) ，将电池包内单体电池分为若干均衡小组，每两个相邻的电池单体和安装在两者之间的均衡子模块组成第一层均衡小组，A1,A2…… An为第一层均衡；每两个相邻第一层均衡小组和安装在两者之间的均衡子模块组成第二层均衡小组，B1,B2……Bm为第二层均衡小组，其中每个均衡子模块内的电路是在

型均衡电路基础上进行优化改动而成，通过分层均衡可以同时对电池包内所有单体进行均衡，适用于大量单体串联的电池组，能够大大增加均衡速度并且整体结构易于实现模块化，在增加电池数量时不需要大改电路结构；

参照图2(b) 、图 3，为均衡电路的工作原理，图2 (b )是一个均衡子模块，通过控制MOSFET的通断便可以完成能量转移，实现相邻两节电池或模组间的均衡；其中，功率电感L1为进行能量传递的储能元件，D1和D2为反并联在MOSFET 两端的续流二极管，在电池BT2的能量大于BT1时，均衡过程分为BT2放电和 BT1充电两个阶段；

(1)参照图3为BT2的放电过程，控制系统发出高电平信号，开关管 M2导通，BT2、L1和M2构成回路；此时由BT2给电感L1充电，电感的感抗作用使得电流缓慢增大，回路电流方向如图1-2箭头所示，BT2电能储存在电感 L1中，一段时间后控制系统发出低电平信号，M2断开，均衡电流的达到最大值；

(2)参照图3为BT1的充电过程，M2断开后，续流二极管D1导通， L1、D1和BT1形成回路，电感L1中作为电源给BT1充电，回路电流流向如图中红色箭头所示，电流由最大值逐渐减小，电压也在不断衰减，直到L1端电压低于BT1和D1的击穿电压之和时，均衡电流下降到0，充电过程结束，此时电感中储存的能量转移到BT1中，经过多个上述循环充放电过程，BT2中多余电量就完全转移到BT1，实现电池均衡状态；

均衡电路的参数设计和能耗分析，BT1和BT2的电压为V1，V2，当M2闭合BT2放电时，回路为阻感串联电路，其零状态响应方程为：

其中，R_on为放电回路等效电阻，包括导线电阻和元器件电阻等，L为L1的电感值，i_L为通过电感的电流值，也即均衡电流大小，t_on为M2的导通时长，求解为：

当t＝t_on，开关管关断时，电感电流达到峰值：

当M2关断BT1充电时，回路响应方程通解为：

其中，V_D为二极管D1的导通压降，R_off为充电回路等效电阻；

在BT2的放电和BT1的充电过程中，电感电流都以指数函数形式变化，由于MOSFET开关频率较高，电感的充放电时间很短，属于ms级别，因此电感中电流与时间的指数函数关系可以近似转化为线性关系，于是求解可以简化为：

将电流线性化处理后，能量转移一次电感存储的能量为：

电感充放电的过程中，电感充电回路等效电阻R_on和放电回路等效电阻R_off消耗能量，因此可以得到一次均衡过程的效率：

参照图4，杂散参数对均衡电路的影响，杂散电感L_f1和L_f2主要包括元器件和导线杂散电感，杂散电容C_f主要包括储能电感对地电容，杂散参数由以下方式测得：在不含缓冲回路的电路中，测量出MOSFET关断时的振荡周期T1，然后在MOSFET两端并联一个大小已知的电容C_test，再次测量MOSFET关断时的振荡周期T2，就可得出杂散电感为：

杂散电容为：

其中，f_i为振荡频率；

电池的均衡电流设定为0～6A，储能电感值为10uH，MOSFET的导通电阻为50mΩ，电池单体电压为3V，PWM频率为2.5kHz，占空比0.5，并将仿真时间环境为连续模式，将参数代入公式：

得到了MOSFET导通的时间为200us，仿真结果参照图5；分别为储能电感电流波形，通过杂散电容电流波形，和MOSFET电压波形，可知，在MOSFET 开关瞬间会在回路中产生电流尖峰，造成MOSFET端电压提高，因为均衡电路功率较小，电流尖峰对电路影响在允许范围内，如果增加缓冲电路，则会增加电路损耗，损失电池电量，造成电池组均衡效率降低。

S2：基于UKF算法估算电池的SOC值。其中需要说明的是，SOC值包括，利用电池的SOC-OCV的函数关系进行拟合计算，则拟合表达式为：

OCV＝a₀+a₁*SOC+a₂*SOC²+a₃*SOC³+……+a_n*SOCⁿ

其中，a₀、a₁、a₂、a₃……a_n为待拟合的系数，OCV为电池开路电压。

S3：根据SOC值计算各个电池单体的SOC差值并确定其与均衡启动阈值的关系。其中需要说明的是：

均衡启动阈值设置为0.01。

S4：若SOC差值大于均衡启动阈值，则计算SOC和电压的平均状态及差值并分别进行模糊控制，得到SOC均值和均衡电流值。其中需要说明的是：

SOC差值的论域为{0，0.1，0.2，0.3，0.5}，电压差值的论域为{0，0.2，0.4， 0.6，1}；

其中对平均状态值和差值分别进行模糊控制包括，SOC模糊控制器和电压模糊控制器都包含两个输入量，一个输出量，输入量为相邻电池单体的所述SOC 均值和SOC差值或电压平均值和电压差值，输出量为规则控制后的均衡电流的占空比；

进一步的是，所述模糊控制的规则包括，

所述SOC均值在0-0.9、SOC差值在0-0.2时，采用0-2A的均衡电流；

所述SOC均值在0.9-1、SOC差值在0.3-0.5时，采用1-3A的均衡电流；

所述SOC均值在0-0.9、SOC差值0.3-0.5时，采用1-3A的均衡电流；

所述SOC均值在0.9-1、SOC差值在0-0.2时，采用0-1A的均衡电流，SOC 与电压的模糊控制规则如下表1和表2所示，模糊语言变量名称定义为VS(很小)、S(小)、M(中等)、B(大)、VB(很大)。

表1：SOC模糊控制规则表。

表2：电压模糊控制规则表。

S5：对SOC均值和均衡电流值进行自适应模糊控制，得到PWM占空比。其中需要说明的是：

输出期望PWM占空比D的论域为{0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5}；

其中自适应模糊控制器包含有两个输入量和两个输出量，输入量为分别为相邻电池单体或小组的SOC均值和均衡电流值，输出量分别为SOC模糊控制器和电压模糊控制器输出的占空比权重系数ω₁和ω₂；自适应模糊控制器根据规则进行权重分配，输出PWM占空比，PWM占空比用D表示，如下：

D＝ω₁D_SOC+ω₂D_V

其中，D_SOC为SOC模糊控制器输出的占空比，D_V为电压模糊控制器输出的占空比，ω₁和ω₂的数值不大于1；

进一步的是，自适应模糊控制规则包括：自适应模糊控制的规则包括，

所述SOC均值在0-0.9或0.9-1、且均衡电流在3-6A时，采用0-0.2的ω₁和 0.6-1的ω₂；

所述SOC均值在0.2-0.9、且均衡电流在3-6A时，采用0.6-1的ω₁和0-0.2的ω₂，ω₁和ω₂的模糊控制规则表如表3和表4所示：

表3：ω₁模糊控制规则表。

表4：模糊控制规则表。

S6：若占空比小于均衡启动阈值，则均衡控制结束。其中需要说明的是：

输出PWM占空比包括，若占空比大于均衡启动阈值，则重新计算SOC和电压的平均状态和差值。

实施例2

为了更好地对本发明方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例中使用传统的单变量控制策略与本发明方法进行对比，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。

本发明是基于动力电池的多变量均衡方法，可应用于退役电池，选取某电动公交退役的4节磷酸铁锂电池作为实验对象，其电池的额定容量为6Ah，电池的额定电压为3.7V，充电截止电压为4.2V，放电截止电压为2.7V；将本方法与单变量控制策略进行对比分析，并且在MATLAB仿真平台上验证本方法有效性；将四节电池SOC初值分别设为0.7、0.5、0.4和0.3，均位于20％-90％的区间内，充放电倍率为1C，每组电池组SOC差值均大于等于均衡阈值0.01，均衡系统开始工作，直到电池组各单体SOC差值小于均衡阈值，均衡过程结束。

参照图11～13，电池组采用单一变量控制大约经过2100s达到整体均衡，而采用多变量控制大约经过1600s达到整体均衡，均衡时长缩短了500s左右，有了达到较大提升，此时电池组内各单体SOC和电压比较接近，不一致性基本消除；仿真开始时，自适应模糊控制器输出占空比结果偏向SOC模糊控制器，随着电池逐渐放电，电池SOC状态从中等区间下降至低等区间上，自适应模糊控制器输出占空比结果从SOC模糊控制器转而偏向电压模糊控制器，且此时占空比输出较小，说明正在以较小的均衡电流进行均衡，直到最后电池组达到均衡状态，均衡电流趋近于0，均衡过程结束，均衡过程电流连续且波动较小，均衡能量转移效率高；因此能够看出本方法能够结合SOC与电压两种变量的优点优势互补，更加有效的提高电池组均衡技术，体现了多变量均衡方法的正确性。应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.一种动力电池多变量均衡控制方法，其特征在于：包括，

建立均衡电路拓扑结构，利用BMS采集电池组的电压电流；

基于UKF算法估算电池的SOC值；

根据所述SOC值计算各个电池单体的SOC差值并确定其与均衡启动阈值的关系；

若所述SOC差值大于所述均衡启动阈值，则计算所述SOC和电压的平均状态及差值并分别进行模糊控制，得到SOC均值和均衡电流值；

对所述SOC均值和均衡电流值进行自适应模糊控制，得到PWM占空比；

若所述占空比小于均衡启动阈值，则均衡控制结束；

所述SOC值包括，利用所述电池的SOC-OCV的函数关系进行拟合计算，则拟合表达式为：

OCV＝a₀+a₁*SOC+a₂*SOC²+a₃*SOC³+……+a_n*SOCⁿ

其中，a₀、a₁、a₂、a₃……a_n为待拟合的系数，OCV为电池开路电压；

所述模糊控制包括，

SOC模糊控制器和电压模糊控制器都包含两个输入量，一个输出量，输入量为相邻电池单体的所述SOC均值和SOC差值或电压平均值和电压差值，输出量为规则控制后的均衡电流的占空比；

所述模糊控制的规则包括，

所述SOC均值在0-0.9、SOC差值在0-0.2时，采用0-2A的均衡电流；

所述SOC均值在0.9-1、SOC差值在0.3-0.5时，采用1-3A的均衡电流；

所述SOC均值在0-0.9、SOC差值0.3-0.5时，采用1-3A的均衡电流；

所述SOC均值在0.9-1、SOC差值在0-0.2时，采用0-1A的均衡电流；

所述自适应模糊控制包括，

自适应模糊控制器包含有两个输入量和两个输出量，输入量为分别为相邻电池单体或小组的SOC均值和均衡电流值，输出量分别为SOC模糊控制器和电压模糊控制器输出的占空比权重系数ω₁和ω₂；

自适应模糊控制器根据规则进行权重分配，输出PWM占空比，PWM占空比用D表示，如下：

D＝ω₁D_SOC+ω₂D_V

其中，D_SOC为SOC模糊控制器输出的占空比，D_V为电压模糊控制器输出的占空比，ω₁和ω₂的数值不大于1；

自适应模糊控制的规则包括，

所述SOC均值在0-0.9或0.9-1、且均衡电流在3-6A时，采用0-0.2的ω₁和0.6-1的ω₂；

所述SOC均值在0.2-0.9、且均衡电流在3-6A时，采用0.6-1的ω₁和0-0.2的ω₂；

建立所述均衡电路拓扑结构包括，

将电池包内单体电池分为若干均衡小组，排列成金字塔结构进行分层均衡控制。

2.如权利要求1所述的动力电池多变量均衡控制方法，其特征在于：所述均衡启动阈值设置为0.01。

3.如权利要求2所述的动力电池多变量均衡控制方法，其特征在于：所述输出PWM占空比包括，若所述占空比大于均衡启动阈值，则重新计算SOC和电压的平均状态和差值。

4.如权利要求3所述的动力电池多变量均衡控制方法，其特征在于：所述SOC差值的论域为{0，0.1，0.2，0.3，0.5}，所述电压差值的论域为{0，0.2，0.4，0.6，1}，所述输出PWM占空比D的论域为{0，0.1，0.2，0.3，0.4，0.5}。

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