电池平衡是电池管理系统 (BMS) 的一项重要功能，旨在延长电池的运行时间和使用寿命。由于对更大、性能更优越的电池组的需求不断增长，各种电池平衡技术受到关注。被动平衡方法因其成本低且易于实施而最受欢迎。由于平衡能量通过平衡电阻以热量的形式耗散，因此需要适当的平衡系统热方案，以将 BMS 板温度保持在可容忍的限度内。本文提出使用基于机器学习（ML）的平衡控制算法根据电池不平衡程度、平衡时间、C-速率和温升来优化平衡电阻器的选择，以改善平衡时间和优化功率损耗管理。无源平衡系统中使用可变电阻器，以优化功率损耗并获得最佳热特性。使用反向传播神经网络（BPNN）、径向基神经网络（RBNN）和长短期记忆（LSTM）来评估所提出系统的性能。对平衡系统进行误差分析以优化平衡参数，并使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等性能指标对所提出的算法进行比较，以验证平衡模型表现。在 Matlab-Simscape 环境中对使用机器学习算法实现被动平衡的可能优化范围进行了实验。



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