锂电池组装中的分容与配阻优化：全局最优配组与模拟退火算法应用

锂电池组装中的分容与配阻优化：全局最优配组与模拟退火算法应用

在锂电池组装过程中，分容和配阻是两个至关重要的环节。优异的电池分容与配阻直接决定了电池组的性能和使用寿命。本文将详细介绍分容与配阻的重要性、手动配阻的局限性，以及如何使用模拟退火算法实现电池组的全局最优配组。

分容与配阻的重要性

分容：分容指的是根据电池的实际容量对电池进行分类。分容不过关会导致电池组中某些电池因容量不足而提前耗尽，影响整个电池组的寿命与性能。

配阻：配阻则是将具有相似内阻的电池组合成电池组，以保证电池组工作时的电压与电流分布均衡。若配阻不佳，会导致电池组压差过大，从而出现某一串电池优先充满或电压偏低的情况。长期不均衡，即使搭配大电流均衡板也无法完全补救。

手动配阻的局限性

很多人误认为新电池只需随机组合即可组装成电池组。然而，事实上内阻的不均匀性会对电池组性能产生严重影响。例如：

假设需要将4块电池（内阻分别为0.5 mΩ、1 mΩ、0.5 mΩ、1 mΩ）组合成2并2串的8.4 V电池组。最优配阻方案是将0.5 mΩ与1 mΩ分别组成并联单元，从而使每个并联单元的内阻均衡，最终实现电池组的最小等效内阻。

这种简单场景可以通过人工计算完成，但当电池数量增加到48块并需要2并24串的组合时，可能的配组方案高达 C(48, 2) × C(46, 2) × …，人工计算几乎不可能完成。

模拟退火算法的应用

为解决大规模电池配阻问题，使用计算机结合全局优化算法显得尤为重要。其中，模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种经典的随机优化算法，在电池组内阻配对中表现出色。

模拟退火算法原理：模拟退火算法借鉴了物理学中固体退火过程，通过在解空间内模拟随机“移动”并逐步降低系统“温度”，从而实现从局部最优解到全局最优解的搜索过程。

对于内阻配组问题，算法目标是最小化电池组的等效内阻，其优化过程可概括为：

1. 初始化系统，随机生成电池组的初始配组方案；
2. 根据目标函数（电池组等效内阻）计算当前方案的质量；
3. 在搜索空间内随机调整配组，计算新的方案；
4. 根据一定概率接受较差的方案以避免陷入局部最优；
5. 随着迭代次数增加逐渐收敛至最优解。

实际应用案例：3并5串电池组优化

以下为某电动工具3并5串锂电池组的实际优化案例：

初始数据：15块电池的内阻范围为1 mΩ - 5 mΩ。随机配组导致电池组压差大，无法满足高性能需求。

经过模拟退火算法优化后，电池组每个并联单元的内阻趋于一致，电池组的等效内阻显著降低，压差控制在可接受范围内，从而提升了整体性能与寿命。

结论

分容与配阻是高性能锂电池组装的核心环节，而随着电池数量的增加，依靠人工方法已无法满足实际需求。通过引入模拟退火算法等计算机优化算法，可以快速找到电池组的全局最优配阻方案，有效降低等效内阻，提升电池组性能，确保长期稳定运行。

技术点总结：

• 优化目标：最小化电池组等效内阻；
• 优化工具：模拟退火算法；
• 适用场景：大规模锂电池组装、内阻不均的电池组配对优化等。优化后的电池组将更能满足高性能应用需求，助力锂电池技术的发展与普及。