CN117172028A - 一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法。串联多个电池包，按实际分配电池包内各电池容量；基于各电池容量分配，对电池包内电池失衡原因进行分析；基于电池失衡原因的分析结果，实行对电芯的实时总放电容量进行估算；基于估计调节，在不同电芯放电容量差异大的时候进行单节放电均衡；以达到每颗电池的总放电量平衡，实现电池包内各电池同时充满。本发明通过引入磷酸铁锂电芯的失衡模型，对每节电芯进行估算，在容量大于30％的时候就能针对不平衡的电芯进行均衡，而且不仅仅在充电时，在放电以及空闲的时候都进行全时的均衡，具有极高的均衡效率。极大提升磷酸铁锂电池组的放电能力。

Description

一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法

技术领域

本发明属于电池领域，具体为一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法。

背景技术

锂离子电池组一般由多个小容量的单体电芯并联后扩充到目标容量，再串联到所需的高电压，形成高压高容量的模组，加上BMS和相应的结构，形成锂离子电池组。单体电芯可能存在不一致的容量、不一致的自耗电电流或者BMS每节漏电流不一致导致的每串电芯不平衡。在充放电过程中该不平衡可能导致电池组放电容量不足。这时候需要BMS控制均衡电路进行均衡，将不平衡的电芯拉到平衡状态。均衡一般采用被动泄放，控制电芯间的均衡电路进行单体电池的被动泄放，将电压较高的电池独立泄放电到与其他的电芯一致。之后再进行充电，最终实现所有的电芯一致充满，达到最大的可放电容量。将不一致的电芯全部充满为均衡的主要目标。

现有的技术一般采用静置或充电过程中的电压均衡，如三元电芯电芯电压>3.8V压差>50mV启动均衡，<20mV停止均衡。磷酸铁锂电芯一般采用电芯电压>3.4V，压差>50mV启动均衡，<20mV停止均衡。对于三元电芯该均衡方式有一定的作用，因为均衡启动的电压3.8V，对应SOC不超过70％，还有较长的可均衡时间，但若是磷酸铁锂因为中间曲线太平滑，参照图1，磷酸铁锂在，98以下容量时，电压几乎是平稳的，无法通过电压在此区间进行均衡，超过3.4V以上是99％以上的电量，均衡一小段容量后又回到平台的平稳区，无法继续均衡，可以均衡的区间以及时间太短，同时对于一些需求运转速度很快的产品如换电市场，经常在充满或者接近充满的时候电池已经取出继续投入市场运转，有效均衡的时间很短，导致均衡效果很差，长期使用并电池组的容量不能得到充分释放。针对这些缺点，本发明主要解决均衡时只能在末端均衡，时间短，均衡效果差的问题，

发明内容

本发明提供一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，通过引入磷酸铁锂电芯的失衡模型，对每节电芯的容量、充放电流、自耗电等进行估算，在容量大于30％的时候就能针对不平衡的电芯进行均衡，而且不仅仅在充电时，在放电以及空闲的时候都进行全时的均衡，具有极高的均衡效率。极大提升磷酸铁锂电池组的放电能力。

本发明通过以下技术方案实现：

一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，所述高效均衡计算方法包括以下步骤：

步骤1：串联多个电池包，按实际分配电池包内各电池容量；

步骤2：基于步骤1的各电池容量分配，对电池包内电池失衡原因进行分析；

步骤3：基于步骤2电池失衡原因的分析结果，实行对电芯的实时总放电容量进行估算；

步骤4：基于步骤3的估计调节，在不同电芯放电容量差异大的时候进行单节放电均衡；以达到每颗电池的总放电量平衡，实现电池包内各电池同时充满。

进一步的，所述步骤1具体为，电池包内第一个电池为基础容量，电池包内第二个电池比本电池包的最低容量的电池多3％电量；电池包内第三个电池比本电池包的最低容量的电池多5％电量。

进一步的，所述步骤2对电池包内电池失衡原因具体为，

组装成电池组的单体电芯存在电芯的容量差异；

电池组持续使用，不同的电芯会出现容量不同的衰减程度。

进一步的，所述步骤2对电池包内电池失衡原因还包括，电芯的自耗电不均。

进一步的，所述所述步骤2对电池包内电池失衡原因还包括，BMS板上单节的电流功耗不一致。

进一步的，所述步骤3实行对电芯的实时总放电容量进行估算是对每节单体的满容量进行实时的估算，同时对充放电累加电流，以及对每节电芯的自耗电电流进行实时估算，并对这两个电流进行库伦累加。

进一步的，所述步骤3实行对电芯的实时总放电容量进行估算具体为，

步骤3.1：设置每节电芯的满容量值AFCCx的初始值；

步骤3.2：设置每节电芯的自耗电电流值I(K)x的初始值；

步骤3.3：设定每节电芯的累积充放容量QC(CD)x的初始值；

步骤3.4：基于步骤3.2设置的I(K)x初始值及步骤3.3设置的QC(CD)x初始值，在软件运行后，QC(CD)x，QC(Ik)x进行实时工作参数累加；

步骤3.5：基于步骤3.4的工作参数累加，采用SOC算法进行均衡；

步骤3.6：当单体电芯的AFCCx及I(K)x随着电芯的劣化循环不断变化时，AFCCx及I(K)x也会进行实时的跟踪校准。

进一步的，所述步骤3.5采用SOC算法进行均衡具体为，当电池包总SOC>30％,且最大QCx-任意的QCx>2％*总电池的AFCC，超过该参数的该串电芯需要进行均衡，同时均衡时候计算I(balace)x，同时累加到QC(Ibalance)x，QC(CD)x值也会不断增长，直到不满足等式，则均衡停止。

进一步的，所述步骤3.6中AFCCx实时跟踪校准具体为，在充电之前若有足够时间静置获取OCV，同时OCV也在三个区间的其中一个区间，则认为OCV有效，软件则根据OCV/SOC表获得对应的SOCx1，以及记录此时的QC(CD)x1，进入充电过程，之后停止；

若同样能获得充电后的OCV，同时该OCV也落在这三个区间中的任一一个区间，则认为OCV有效，软件则根据OCV/SOC表获得对应的SOCx2,以及记录此时的QC(CD)x2；

若SOCx2-SOCx1>30％，则认为可以实时校准；

校准公式为，

AFCCx校准＝ΔQC(CD)/ΔSOC＝(QC(CD)x1-QC(CD)x2)/(SOCx2-SOCx 1)；

所述三个区间分别是区间1：SOC 0％～26％；

区间2：SOC 58～62％；

区域3：SOC 98％～100％。

进一步的，所述步骤3.6中I(K)x实时跟踪校准具体为，OCV校准时会获得对应的SOCx，此时可计算QCx，

QCx＝AFCC*(100％-SOCx)；

QCx＝QC(CD)x+QC(Ik)x，

其中，QC(CD)x为精确的放电容量累加，QCx也获得校准；

可以推出

QC(Ik)x1＝QCx-QC(CD)x

并记录该QC(Ik)x1,以及将QC(Ik)x的累积运行时间清0，即T(Ik)x＝0，

之后继续运行若获得第二次OCV校准，T(Ik)x>48小时，

使用校准可以推算出对应的QC(Ik)x2，

将(QC(Ik)x2-QC(Ik)x1)得到单位时间累积的ΔQC(Ik)x，

对ΔQC(Ik)x微分即可得到

I(K)x校准＝dΔQC(Ik)x/dT(Ik)x；

校准完成后T(Ik)x清0，重新累积，且记录当前的I(K)x校准为QC(Ik)x1，进入下一轮校准环节。

本发明的有益效果是：

1.本发明基于磷酸铁锂电池的失衡原因进行建模的该均衡算法。失衡原因包含单节容量不均和单节功耗不均。

2.本发明对每个单节电芯进行软件建模引入单节电芯容量AFCCx，单节电芯的漏电量I(K)x参数，以及单节电芯的总充放电容量QC(CD)x,总漏电容量QC(Ik)x参数。单节总充放电容量QC(CD)x包含电池包充放电形成的容量、单节均衡容量、以及BMS功耗的容量。

3.本发明在1的基础上使用软件算法实时的操作流程，对单体的充放电容量QC(CD)x以及自耗电容量QC(Ik)x进行的累积计算QCx＝QC(CD)x+QC(Ik)x，对满足总SOC>30％且最大的QCx-任一QCx>2％*总AFCC的单体实时均衡。

4.本发明在2的基础上对AFCCx进行实时校准，将磷酸铁锂OCV分为3段平台，并对满足图5流程的两次OCV校准，且符合ΔSOC>30％时，进行AFCCx实时劣化校准，校准公式AFCCx校准＝(QC(CD)x1-QC(CD)x2)/(SOCx2-SOCx 1)。长期的跟踪因电池循环导致的AFCCx劣化。

5.本发明在2的基础上对I(K)x实施实时校准，对符合图6流程的进行校准。公式I(K)x校准＝d(QC(Ik)x2-QC(Ik)x1)/dT(Ik)x。长期的跟踪因电池循环导致的I(K)x劣化。

6.本发明能极大的提升磷酸铁锂电池的均衡效率，在电量大于30％后可以实时的对磷酸铁锂电池进行均衡，确保一致性充满，降低充电时间，提升电池的放电容量，提升电池的循环寿命。

附图说明

图1是本发明的电芯SOC电压与电芯OCV电压的对比示意图。

图2是本发明分析的电池组失衡原因说明图。

图3是本发明磷酸铁锂的电压变化区间示意图。

图4是本发明的方法流程图。

图5是本发明的AFCCx校准流程图。

图6是本发明的I(K)x校准流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术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，都属于本发明保护的范围。

AFCC为：按标准条件充满电(标准温度、电压、电流)的电池，在标准条件放电(标准温度、电压、电流)所放出来的容量为电池的标准容量。该标准容量我们这里称为AFCC(Absolute Full Charge Capacity)。

AFCCx为某一单体电池的满容量，其中x代表对应的电芯，如AFCC1代表第一串电芯的绝对满容量

SOC为电池包的总电量荷电百分比。

SOCx为电池包内某一单串电芯的电量荷电百分比。

I(K)x中I(K)代表电芯的自耗电电流，包含了电芯自放电电流以及BMS单节功耗的总和。I(K)x代表某一单节电芯的自耗电电流总和。

I(bms)为BMS的总运行功耗，包含各个模式下的运行功耗值。

I(balace)x为单节BMS的均衡电流值，在实际运行中I(balance)x＝当前节电池电压/均衡电阻

QC(Ibms)为BMS运行总放电电流的库仑积分。即QC(Ibms)＝∫tI(bms)。电芯充满时会将该参数清0，其余时候正向累加。

QC(Ibalance)x为BMS的单节总均衡电流的库仑积分。即QC(Ibalance)x＝∫tI(balance)x。电芯充满时会将该参数清0，其余时候正向累加。

QC(CD)x代表某一单节电池累加的总充放电电流(放电电流为正值，充电电流为负值)、BMS的总功耗电流、以及单体均衡的电流的积分库伦电量，单位为mAh。QC(CD)x＝总充放电电流累积容量+QC(Ibms)+QC(Ibalance)x。电芯充满时会将该参数清0，其余时候正向累加。

QC(Ik)x中QC(K)x为某一单节电芯的自耗电电流的累加容量，单位为mAh。QC(Ik)x为正值。即QC(Ibalance)＝∫tI(K)x。电芯充满时会将该参数清0，其余时候正向累加。

QCx为单节电池的总电量库伦累加。累加单位时间内的电流，最后形成容量，单位为mAh。放电时为正累加，充电时为负累加。QCx在满电时值为0，在放空时的最大值为AFCCx。QCx＝QC(CD)x+QC(Ik)x。即总放电库伦包含了，充放电电量库伦，BMS工作电流的电量库伦，均衡电流的电量库伦，还有单节自耗电库伦的电量库伦累加。该值表示了充满后的电池的一切消耗电量的累积。

一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，所述高效均衡计算方法包括以下步骤：

步骤1：串联多个电池包，按实际分配电池包内各电池容量；

步骤2：基于步骤1的各电池容量分配，对电池包内电池失衡原因进行分析；

步骤3：基于步骤2电池失衡原因的分析结果，实行对电芯的实时总放电容量进行估算；

步骤4：基于步骤3的估计调节，在不同电芯放电容量差异大的时候进行单节放电均衡；以达到每颗电池的总放电量平衡，实现电池包内各电池同时充满。

进一步的，所述步骤1具体为，电池包内第一个电池为基础容量，电池包内第二个电池比本电池包的最低容量的电池多3％电量；电池包内第三个电池比本电池包的最低容量的电池多5％电量。

使用一个额定容量为10Ah，额定电压为9.6V的电池包为例，同时假设该电池包由3颗单体额定容量为10Ah的磷酸铁锂电池串联而成。第一串的电芯实际容量为10Ah，第二串电芯的实际容量为10.3Ah(比本电池包的最低容量的电池多3％电量)，第三串电芯的实际容量为10.5Ah(比本电池包的最低容量电芯多5％电量)。

进一步的，所述步骤2对电池包内电池失衡原因具体为，

组装成电池组的单体电芯存在电芯的容量差异；按上例中，容量低的第一串电芯会优先充满到3.4V以上，其他的电池还在3.34V以下的容量平台区。此时会出现失衡；

电池组持续使用，不同的电芯会出现容量不同的衰减程度；比如磷酸铁锂一般2000个循环容量衰减到80％以内，可能存在电芯1衰减到80％，电芯2衰减到85％这类的情况，导致使用时的容量失衡扩大。

进一步的，所述步骤2对电池包内电池失衡原因还包括，电芯的自耗电不均。电芯在静置存储无使用的时候也会出现自耗电，导致容量降低，不同的电芯因生产制造不可能完全一致，导致自耗电电流不一致，长期存放后可能导致剩余的容量不同。自耗电水平差异越大在长久存放后会导致越来越严重的电池失衡。持续循环使用之后的电芯，因为使用环境不同(存在不通电池组的位置，不同的发热水平等)，自耗电水平也会有不同，该自耗电参数会随着使用而不变的变化偏移。

进一步的，所述所述步骤2对电池包内电池失衡原因还包括，BMS板上单节的电流功耗不一致。BMS需要采集每节电池的电压，若板上存在不一致的功耗，长久也会导致电池的剩余容量不一致，最后导致失衡。在BMS设计的时候会控制这个的功耗的差异程度，但依旧存在一定的差异。该失衡体现出来也是单节电芯的自耗电加大，为简化软件模型，将该参数归类到电芯的自耗电参数里。

进一步的，所述步骤3实行对电芯的实时总放电容量进行估算是对每节单体的满容量进行实时的估算，同时对充放电累加电流，以及对每节电芯的自耗电电流进行实时估算，并对这两个电流进行库伦累加。

进一步的，所述步骤3实行对电芯的实时总放电容量进行估算具体为，

步骤3.1：设置每节电芯的满容量值AFCCx的初始值；该参数的默认值时可由电芯厂家提供的数据提取。电芯厂家有关联的每颗电芯的生产老化容量记录，生产时可通过自动化的手段将每颗电芯的满容量写入软件中；

步骤3.2：设置每节电芯的自耗电电流值I(K)x的初始值；该数值可通过对该电芯的长期静置实验进行推算，或者写入一个固定的合理的估算值，软件会在实际运行中实时矫正；

步骤3.3：设定每节电芯的累积充放容量QC(CD)x的初始值；该值为电芯的满容量值-出厂容量值，即QC(CD)x＝AFCCx-出厂容量。出厂容量为电芯厂家在完全放空的电池里充入等量的容量值。若电芯在出厂后长期存储，可根据自耗电K值参数，将自耗电容量扣除后，再将该值写入QC(CD)x。该值为从满电状态下的放电容量值；

步骤3.4：软件的I(bms)值为多组固定值，由开发过程中测试各个模式下的功耗值，基于步骤3.2设置的I(K)x初始值及步骤3.3设置的QC(CD)x初始值，在软件运行后，QC(CD)x，QC(Ik)x进行实时工作参数累加；

步骤3.5：基于步骤3.4的工作参数累加，采用SOC算法进行均衡；

步骤3.6：随着不断的循环使用当单体电芯的AFCCx及I(K)x也会跟随着电芯的劣化循环不断变化时，AFCCx及I(K)x也会进行实时的跟踪校准。参照图3可知磷酸铁锂虽然整体OCV曲线比较平滑，但还是有三个明显的电压变化区间，本例子中区间1：SOC 0％～26％对应电压范围为3140mV～3273mV电压变化幅度为133mV，在该区间足以使用OCV查表法查出对应的精确SOC。区间2SOC 58～62％电压范围3317mV～3296mV，变化幅度为21mV。在该区间足以使用OCV查表法查出对应的精确SOC。区域3SOC 98％～100％电对应电压范围3331mV～3431mV，变换幅度为100mV,在该区间足以使用OCV查表法查出对应的精确SOCx。

进一步的，所述步骤3.5采用SOC算法进行均衡具体为，当电池包总SOC>30％,且最大QCx-任意的QCx>2％*总电池的AFCC，超过该参数的该串电芯需要进行均衡，同时均衡时候计算I(balace)x，同时累加到QC(Ibalance)x，QC(CD)x值也会不断增长，直到不满足等式，则均衡停止。该均衡不受限于充放电条件；因为参数计算累加时避免不了误差存在，因此预留了2％计算误差。超过2％的失衡可以被实时高效的均衡，2％以内的均衡由传统方式的单串电芯电压>3.4V，且(超过3.4V的电芯电压-最低电芯电压)压差超过20mV后启动均衡，由于失衡在非充满时已经被极大的缩小，末端均衡所需的时间会极大缩短，确保所有电芯能一致被充满。

进一步的，所述步骤3.6中AFCCx实时跟踪校准具体为，为保证校准精度，本矫正在充电过程中进行，充电过程中的充电电流相比放电过程中更稳定，且更连续。在充电之前若有足够时间静置(一般为15min以上)获取OCV，同时OCV也在该三个区间如图3所述的其中一个区间，则认为OCV有效，软件则根据OCV/SOC表获得对应的SOCx1，以及记录此时的QC(CD)x1，进入充电过程，之后停止；

若同样能获得充电后的OCV，同时该OCV也落在这三个区间中的任一一个区间，则认为OCV有效，软件则根据OCV/SOC表获得对应的SOCx2,以及记录此时的QC(CD)x2；

若SOCx2-SOCx1>30％，则认为可以实时校准；

校准公式为，

AFCCx校准＝ΔQC(CD)/ΔSOC＝(QC(CD)x1-QC(CD)x2)/(SOCx2-SOCx 1)；

所述三个区间分别是区间1：SOC 0％～26％对应电压范围为3140mV～3273mV电压变化幅度为133mV，在该区间足以使用OCV查表法查出对应的精确SOC；

区间2：SOC 58～62％电压范围3317mV～3296mV，变化幅度为21mV。在该区间足以使用OCV查表法查出对应的精确SOC；

区域3：SOC 98％～100％电对应电压范围3331mV～3431mV，变换幅度为100mV,在该区间足以使用OCV查表法查出对应的精确SOCx。

进一步的，所述步骤3.6中I(K)x实时跟踪校准具体为，OCV校准时会获得对应的SOCx，此时可计算QCx，

QCx＝AFCC*(100％-SOCx)；

QCx＝QC(CD)x+QC(Ik)x，

其中，QC(CD)x为精确的放电容量累加，QCx也获得校准；

可以推出

QC(Ik)x1＝QCx-QC(CD)x

并记录该QC(Ik)x1,以及将QC(Ik)x的累积运行时间清0，即T(Ik)x＝0，

之后继续运行若获得第二次OCV校准，T(Ik)x>48小时，

使用校准可以推算出对应的QC(Ik)x2，

将(QC(Ik)x2-QC(Ik)x1)得到单位时间累积的ΔQC(Ik)x，

对ΔQC(Ik)x微分即可得到

I(K)x校准＝dΔQC(Ik)x/dT(Ik)x；

校准完成后T(Ik)x清0，重新累积，且记录当前的I(K)x校准为QC(Ik)x1，进入下一轮校准环节。

特别注意两次校准之间，或者还未获得校准之前发生过满电导致QCx、QC(CD)x、QC(Ik)x清0时，QC(Ik)x1，QC(Ik)x2，T(Ik)x也应清0，重新开始矫正流程。

I(K)x在时间过程中的变化也是很缓慢的，软件处理过程中可对新校准的I(K)x采取扩大累积QC(Ik)x的累积时间，同时对于多次获得的结果可以采取限定变化幅度以及多次平均值的方法，确保校准的准确可靠。

一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算系统，所述高效均衡计算系统使用如上述基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算系统，所述高效均衡计算系统包括估算模块及计算控制模块；

所述估算模块，基于电池失衡原因的分析结果，实行对电芯的实时总放电容量进行估算；

所述计算控制模块，基于估算模块的估计调节，在不同电芯放电容量差异大的时候进行单节放电均衡；以达到每颗电池的总放电量平衡，实现电池包内各电池同时充满。

Claims (10)

1.一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述高效均衡计算方法包括以下步骤：

步骤1：串联多个电池包，按实际分配电池包内各电池容量；

步骤2：基于步骤1的各电池容量分配，对电池包内电池失衡原因进行分析；

步骤3：基于步骤2电池失衡原因的分析结果，实行对电芯的实时总放电容量进行估算；

步骤4：基于步骤3的估计调节，在不同电芯放电容量差异大的时候进行单节放电均衡；以达到每颗电池的总放电量平衡，实现电池包内各电池同时充满。

2.根据权利要求1所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述步骤1具体为，电池包内第一个电池为基础容量，电池包内第二个电池比本电池包的最低容量的电池多3％电量；电池包内第三个电池比本电池包的最低容量的电池多5％电量。

3.根据权利要求1所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述步骤2对电池包内电池失衡原因具体为，

组装成电池组的单体电芯存在电芯的容量差异；

电池组持续使用，不同的电芯会出现容量不同的衰减程度。

4.根据权利要求1所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述步骤2对电池包内电池失衡原因还包括，电芯的自耗电不均。

5.根据权利要求1所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述所述步骤2对电池包内电池失衡原因还包括，BMS板上单节的电流功耗不一致。

6.根据权利要求1所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述步骤3实行对电芯的实时总放电容量进行估算是对每节单体的满容量进行实时的估算，同时对充放电累加电流，以及对每节电芯的自耗电电流进行实时估算，并对这两个电流进行库伦累加。

7.根据权利要求6所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述步骤3实行对电芯的实时总放电容量进行估算具体为，

步骤3.1：设置每节电芯的满容量值AFCCx的初始值；

步骤3.2：设置每节电芯的自耗电电流值I(K)x的初始值；

步骤3.3：设定每节电芯的累积充放容量QC(CD)x的初始值；

步骤3.4：基于步骤3.2设置的I(K)x初始值及步骤3.3设置的QC(CD)x初始值，在软件运行后，QC(CD)x，QC(Ik)x进行实时工作参数累加；

步骤3.5：基于步骤3.4的工作参数累加，采用SOC算法进行均衡；

步骤3.6：当单体电芯的AFCCx及I(K)x随着电芯的劣化循环不断变化时，AFCCx及I(K)x也会进行实时的跟踪校准。

8.根据权利要求7所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述步骤3.5采用SOC算法进行均衡具体为，当电池包总SOC>30％,且最大QCx-任意的QCx>2％*总电池的AFCC，超过该参数的该串电芯需要进行均衡，同时均衡时候计算I(balace)x，同时累加到QC(Ibalance)x，QC(CD)x值也会不断增长，直到不满足等式，则均衡停止。

9.根据权利要求7所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述步骤3.6中AFCCx实时跟踪校准具体为，在充电之前若有足够时间静置获取OCV，同时OCV也在三个区间的其中一个区间，则认为OCV有效，软件则根据OCV/SOC表获得对应的SOCx1，以及记录此时的QC(CD)x1，进入充电过程，之后停止；

若同样能获得充电后的OCV，同时该OCV也落在这三个区间中的任一一个区间，则认为OCV有效，软件则根据OCV/SOC表获得对应的SOCx2,以及记录此时的QC(CD)x2；

若SOCx2-SOCx1>30％，则认为可以实时校准；

校准公式为，

AFCCx校准＝ΔQC(CD)/ΔSOC＝(QC(CD)x1-QC(CD)x2)/(SOCx2-SOCx 1)；所述三个区间分别是区间1：SOC 0％～26％；

区间2：SOC 58～62％；

区域3：SOC 98％～100％。

10.根据权利要求7所述一种基于磷酸铁锂电芯失衡模型的高效均衡计算方法，其特征在于，所述步骤3.6中I(K)x实时跟踪校准具体为，OCV校准时会获得对应的SOCx，此时可计算QCx，

QCx＝AFCC*(100％-SOCx)；

QCx＝QC(CD)x+QC(Ik)x，

其中，QC(CD)x为精确的放电容量累加，QCx也获得校准；

可以推出

QC(Ik)x1＝QCx-QC(CD)x

并记录该QC(Ik)x1,以及将QC(Ik)x的累积运行时间清0，即T(Ik)x＝0，

之后继续运行若获得第二次OCV校准，T(Ik)x>48小时，

使用校准可以推算出对应的QC(Ik)x2，

将(QC(Ik)x2-QC(Ik)x1)得到单位时间累积的ΔQC(Ik)x，

对ΔQC(Ik)x微分即可得到

I(K)x校准＝dΔQC(Ik)x/dT(Ik)x；

校准完成后T(Ik)x清0，重新累积，且记录当前的I(K)x校准为QC(Ik)x1，进入下一轮校准环节。