电池组作为电动汽车核心部件，常选用锂离子电池，其具备寿命长、功率与能量密度高及宽温可靠性等优势，但存在过压、欠压、热失控及荷电状态/电压不均衡等问题，其中不均衡会致单体功率耗散与温度分布不均，影响电池组寿命与效率。近年涌现多种电池均衡技术，通过不同电力电子电路与控制策略优化性能，本文对基础至先进的均衡技术进行综述，比较电路设计、成本等并分析机器学习集成趋势与成果。
【研究背景】
近年来，锂离子电池在电动汽车（EV）及储能系统中的广泛应用，使电池失衡问题成为焦点。串联电池组中荷电状态（SOC）或电压差异会导致过充与欠充，过充电池易加速老化、引发热失控，欠充电池则削弱电池组储能能力，降低系统性能与可靠性。因电池漏电流和化学特性差异，电压或SOC失衡随充放电循环加剧，持续损伤电池、缩短寿命，故有效的电池均衡对串联电池组至关重要，未均衡的电池电压差会加剧失衡，甚至导致电池组失效。
尽管已有大量电池均衡技术综述，但缺乏针对EV应用场景、系统衔接基础与前沿拓扑的结构化分析。如未结合新兴EV电池架构分析均衡拓扑，未解决隔离需求等实际部署挑战，未探讨失衡成因及均衡对电池健康的作用，近期文献对均衡策略比较有限，且现有综述均未讨论机器学习（ML）技术在均衡拓扑中的融合应用。
为此，本文全面综述基础到先进的电池均衡技术，剖析电池失衡诱因与均衡重要性，讨论EV应用中均衡策略的最新进展，从器件数量、能量传输方式等维度对比不同拓扑优劣，评估各方法的控制复杂度、隔离能力及在实际EV电池系统中的适用性，并对ML集成的均衡拓扑进行性能与潜力分析。全文结构包括EV电池均衡技术研究现状、电池管理系统简述、均衡拓扑原理、不同均衡技术对比、机器学习在均衡拓扑中的新兴趋势、总结与建议。
【主要内容】
1. 电动汽车电池均衡技术的最新趋势
近期研究显示，电动汽车电池与储能系统在电池均衡技术的应用上趋势明确。选择被动或主动均衡需在成本、复杂度、效率及应用需求间权衡：被动均衡因简单可靠，在商用电动汽车中广泛应用；而混合式及集成机器学习的拓扑结构，因在最大化电池寿命和效率方面优势显著，正备受关注。
图1. 电池管理系统在实际电动汽车应用中的集成情况
电池管理系统（BMS）在实际电动汽车应用中的集成如图1所示，其通过CAN、LIN等协议与车辆控制单元（VCU）通信，直接连接电池组和热管理系统，持续监测电压、电流、温度等参数，用于估算荷电状态（SOC）、健康状态（SOH），并执行电池均衡以确保电荷均匀分布，提升电池效率与寿命，同时防范电气短路及热风险。这种集成架构凸显了现代BMS的复杂性，为先进均衡技术应用提供支撑，表1概述了实际应用中的均衡技术类型。
表1. 实际电动汽车应用中电池均衡技术的类型
2. 电池管理系统
由串联电池组成的锂离子电池组，其安全与正常运行依赖于先进的电池管理系统（BMS）。如图2所示，BMS负责监测和控制电池的多个维度，包括单体电压、温度、荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）、安全性、数据采集及电池均衡。
图2. 电池管理系统功能
2.1 单体监测
BMS通过监测各电池单体的电压水平，定期检查失衡、过压或欠压情况，借助该信息可识别潜在的性能问题与安全风险。
2.2 电池状态估计
BMS基于电压、电流测量值及其他电池特性，估算电池的SOC和SOH。精确的状态估计是确定可用容量的关键。
2.3 热管理
BMS跟踪电池单体温度，并根据需要启动冷却或加热系统。维持理想温度水平对提升电池性能、防止热失控及延长使用寿命至关重要。
2.4 电池均衡
BMS通过电池均衡算法平衡各单体的电压或SOC，确保所有单体在理想范围内工作，优化容量利用率并延长电池寿命。
2.5 安全保护
BMS的安全措施可保护电池免受过充、过放、短路和高温影响，其集成的单体切断开关、保险丝和温度传感器等保护装置，可确保电池安全运行并阻止严重故障。
2.6 数据记录与通信
BMS记录电池性能参数（电压、电流、温度及运行条件），支持实时监控、远程控制及电池系统与外部设备/控制系统的数据交互。电池均衡作为BMS的核心组件，对电池安全、运行和寿命起着关键作用。下文将详细探讨电池均衡的基本原理与重要性。
3. 电池均衡拓扑
电池均衡的基本原理围绕识别和解决电池失衡问题展开。电压或荷电状态（SOC）失衡的原因包括电池容量、内阻、自放电率和老化特性的差异。尽管锂离子电池在相同生产环境中制造，但这些失衡现象依然存在，并会因电池使用方式变化和老化而随时间加剧。电池失衡会对电池性能产生多重负面影响，包括循环寿命缩短、自放电率升高、容量快速衰减、能量效率降低及整体容量下降。电池组内未均衡引发的电压波动还可能导致性能问题或安全风险。
电动汽车锂离子电池系统中实现电池均衡的各类方法如图3所示。电池均衡技术大致可分为被动式和主动式两类。
图3. 电池管理系统中电池均衡拓扑结构概览
3.1 被动式电池均衡
被动式电池均衡通过电阻等无源元件消耗高压电池的多余能量，分为固定分流电阻和开关分流电阻两种。电阻将高压电池的多余能量完全以热能形式耗散，导致发热问题。
固定分流电阻：在串联电池组中，每个电池并联固定电阻，多余能量通过电阻以热能形式耗散，主要问题是能量损失和发热，且均衡电流受电阻值限制。
图4. 固定分流电阻示意图
开关分流电阻：通过开关控制并联电阻的接入，仅对高压电池激活电阻耗散能量，但仍存在热能损耗问题。
图5. 开关分流电阻示意图
3.2 主动式电池均衡
主动式均衡分为电容基、电感/变压器基、转换器基和旁路四大类，通过能量转移而非耗散实现均衡。
单电感/耦合电感：利用电感与控制开关实现电池间能量转移，耦合电感通过互感提升均衡效率。
图6. 单电感电池均衡拓扑结构
图7. 耦合电感电池均衡拓扑结构
单变压器/多绕组变压器：单变压器拓扑通过单向能量转移实现均衡，但单次仅能处理一个电池；多绕组反激变压器则通过磁通量存储与释放实现能量分配。
图8. 单变压器电池均衡拓扑结构
图9. 多绕组变压器（反激式结构）电池均衡拓扑结构
开关电容：单开关电容通过电容储能实现电池间电压均衡；多开关电容则通过PWM信号控制多层电容，实现相邻电池能量转移。
图10. 单开关电容电池均衡拓扑结构
图11. 多开关电容电池均衡拓扑结构
转换器基拓扑：Buck-Boost转换器支持双向能量转移；准谐振转换器通过谐振模式降低开关损耗；全桥转换器实现高效双向能量流动，但电路复杂度和成本较高。
图12. 降压-升压转换器电池均衡拓扑结构
旁路拓扑：通过开关旁路高压电池，在充放电过程中调节串联电路路径，实现快速均衡。
图13. 旁路电池均衡拓扑结构
4. 电池均衡拓扑比较
选择合适的电池均衡拓扑对电池管理系统（BMS）的性能、效率和可靠性至关重要，尤其在电动汽车（EV）和储能应用中。尽管已有多种拓扑被提出和应用，但其实际效果因能量传输机制、电路复杂度、均衡速度和系统级需求等因素存在显著差异。本节从两个维度对电池均衡拓扑进行结构化深度比较：第一小节基于能量传输方法、硬件复杂度及优缺点分析各拓扑特性；第二小节评估关键特征、控制复杂度、隔离性及在EV中的适用性。
4.1 基于组件数量、能量传输方法及优缺点的比较
表2对比了各电池均衡拓扑的组件数量、能量传输技术及利弊。被动式方法所需组件最少，简单且成本低，但由于能量以热能形式耗散，功率损耗较大；电感基拓扑组件用量适中，开关应力较低，但体积庞大且控制复杂；变压器基拓扑支持电池与电池组的双向能量传输，具备隔离性和模块化优势，但组件数量、控制复杂度及磁损耗显著增加；电容基拓扑结构更紧凑、易实现，但均衡速度有限，在大型系统中开关应力较高；转换器基拓扑因控制灵活性和多能量传输方式，能量效率更优，但组件数量多、体积大，热管理和控制要求严苛；旁路拓扑组件极少，但直流链路特性灵活性和开关应力较高。
4.2 基于关键特性和应用适用性的比较
表3总结了各拓扑的关键特性，突出其在控制复杂度、可扩展性、隔离性、开关损耗及EV适用性的权衡。被动均衡实现最简单，控制需求低，适用于低成本小型系统，但可扩展性差且热损耗显著；电感和电容基方法均衡性能适中，控制要求合理，但缺乏电气隔离；变压器基拓扑支持电气隔离和模块化架构，但因组件多、损耗大，实际EV应用中普遍过于复杂笨重；转换器基拓扑虽灵活性高、效率高且均衡速度快，但控制复杂度、热管理和体积问题限制其目前主要用于研究；旁路电路简单且适合模块化电池组，但增加了逆变器控制和充电机制的复杂度。此外，开关损耗因拓扑不同差异显著，全桥转换器因开关器件多损耗最高，而多绕组变压器通常仅需单个开关，损耗最低。
5. 基于机器学习的电池均衡技术新兴趋势
近年来，电池管理系统（BMS）将机器学习（ML）集成到电池均衡技术中以克服传统拓扑局限成为最新进展。传统均衡方法依赖预设规则，难以适应实时运行不一致或电池老化，混合架构将成熟拓扑与智能ML模型结合，实现自适应控制、故障预测和性能优化，监督学习和强化学习算法作用日益重要。研究表明，深度Q网络（DQN）与Buck-Boost转换器结合可实现自适应均衡，长短期记忆网络（LSTM）等降低功率损耗和均衡时间，多智能体强化学习（MARL）改善SOC一致性，但多维K最近邻控制算法（MKNA）存在均衡时间长的问题。ML模型可实时调整均衡参数，结合传感器融合的预测性均衡技术提升安全性，但面临模型泛化、实时性和数据依赖挑战，未来可聚焦轻量级架构等推动工程化应用。
6. 总结
本综述聚焦电动汽车电池均衡技术，剖析传统与先进拓扑在控制需求、硬件复杂度等方面的优劣。商用EV因被动均衡简单低成本而广泛采用，然电容基均衡随紧凑轻量化需求渐受青睐，唯均衡速度有限。机器学习与传统电路结合显著提升BMS效率、适应性与可靠性，却面临模型泛化等挑战。未来研究应开发混合均衡系统，深化ML与均衡策略集成，同时深入分析均衡效率与功率损耗以优化性能。
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