Telecom Power Technology
电源与节能技术
2023年9月25日第40卷第18期
111 Telecom Power Technology
Sep. 25, 2023, Vol.40 No.18
王莎莎，等：基于启发式PSO 算法的 新能源电池组串联充放电均衡优化 压会随电池环境温度的降低而下降。
2 构建新能源电池组串联充放电均衡优化模型
当电池组内充入电量最小的单体电池达到充电
截止电压时，整组电池充电一起结束。假设n 节SoC 不一致的单体新能源电池串联在一起，此时该电池组容量通过单体电池最小可充入电量与最小可放出电量之和来描述，计算公式为
()()21212min ,,,min ,,,n n Q C C C R R R =⋅⋅⋅+⋅⋅⋅ （2）式中：Q 2为串联的新能源电池组容量；C n 为第n 节新能源电池可放出的电量；R n 为第n 节新能源电池可充入的电量。
文章综合考虑单体新能源电池的可放出电量与可充入电量间关系为
=−C Q R 'n n n （3）
式中：
=−Q R 'n 为第n 节单体新能源电池的容量。经过整理后式（2）可表述为
=−−⋅⋅⋅−+
()()
' ' '2112212min ,,,min ,,,n n n Q Q R Q R Q R R R R ⋅⋅⋅ （4）
初始串联的新能源电池组中各单体电池之间的一致性较好，但是随着电池充放电次数的增加，单体电池间的差异逐渐增大。因此，文章优化新能源电池组串联充放电均衡时，将单体新能源电池可放出电量转化为可充入电量，并以可充入电量一致为均衡优化目标构建均衡优化模型，表达式为
=−+
()
' ' '1212212max min ,,,n n
n Q Q Q R R R Q n n
n R R R n
++⋅⋅⋅+++⋅⋅⋅+×⋅⋅⋅
（5）
由式（5）可知，文章构建新能源电池组串联充放电均衡优化模型时，考虑电池非能耗型均衡，当串联的新能源电池组容量达到最大值时，电池组内各单体电池的可充入电量就会保持一致，实现新能源电池组充放电均衡优化目标。
3 基于启发式PSO 算法求解模型
粒子优化（Particle Swarm Optimization ，PSO ）算法是智能随机搜索算法。常规粒子算法在寻优
过程需要进行多次更新迭代，不仅会降低新能源电池组串联充放电均衡优化模型求解速率，还易陷入局部最优解，影响优化效果，所以文章将最劣粒子排斥作用当作启发式规则，应用于常规PSO 算法。假设常规PSO 算法中，第i 个粒子的位置为x i =(x i ,1,x i ,2,…,x i ,T )，T 为粒子维度，此时粒子位置更新公式为 ()()(),,,11i T i T i T x t x t v t +=++
（6）
式中：(),1i T x t x +=为
t +1时刻第i 个粒子的位置；)(),1i T v t ++为t +1时刻第i 个粒子的更新速度。
在启发式规则最劣粒子排斥作用，粒子位置为()' ' ',,1,2,,,,i T i i i T x x x x =⋅⋅⋅，那么粒子移动公式为
x t x t r x x ()()()',,and ,2
11i T i T i T T ηω
+=++×
×− （7）
式中：x t ()',1i T +=为启发规则下
t +1时刻第i 个粒子位 置；η为衰减因子；ω为排斥位移权重值；r and 为随机变量，取值区间为[0,1]。
基于启发式PSO 算法求解新能源电池组串联充放电均衡优化模型流程：先初始化种中粒子，获得粒子初始位置与速度，然后分别计算各粒子适应度，根据适应度确定粒子的移动速度与位移。
4 仿真实验
4.1 实验设置
文章在MATLAB 软件搭建串联动力锂电池组展
开仿真实验，设置新能源电池组串联工作模拟模块、均衡电路模块以及保护电路模块，在电池组处于充电与放电2种工作状态时，对电池组可能发生多高多低失衡状况进行均衡优化仿真实验。文章选择传统反激式变换器均衡新能源电池组串联充放电，单体新能源电池处于充、放电状态时SoC 值变化如表1所示。
表1 均衡前后新能源电池单体的SOC 值变化
单体电池充电状态下SoC 值/%放电状态下SoC 值/%均衡前均衡后均衡前均衡后电池137.8540.3388.5872.91电池236.7938.2782.9974.79电池333.5639.7585.4176.98电池427.4736.5888.7473.82电池5
34.38
38.50
87.63
75.92
由表1可知，采用传统反激式变换器对电池组进行均衡操作，各单体电池的SoC 值未达一致，且电池组的能量利用率也没有发生明显提高，因此需优化新能源电池组充放电均衡。4.2 实验结果
为验证设计方法在均衡优化优越性，以基于常规遗传算法的新能源电池组串联充放电均衡优化方法、基于常规粒子算法的新能源电池组串联充放电均衡优化方法为实验对照组，优化新能源电池组串联充放电均衡，结果如图1和图2所示。
由图1和图2可知，采用这3种方法对新能源电池组串联充放电均衡优化后，各单体电池在充、放电状态下均达到一致性。与优化前相比，设计方法优化不仅可以促使单体电池SoC 同步，与其他优化方法
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