提出基于 Buck-Boost 模块的高效的分层均衡电路拓扑结构，该均衡电路可实现用于储能以及电动汽车中串联电池组快速高效的均衡。根据均衡能量流向，分为两种不同的均衡过程: 电池组能量从端侧向另一侧流动; 电池组能量从中部向两侧流动。两种均衡过程可同时进行，且在不同层上的电流互不影响。该方案选取荷电状态( SOC) 值在一定阈值范围之外的单体电池作为均衡对象，并相应提出电流电压双环的控制策略，对两组串联的磷酸铁锂电池进行了充电均衡实验以及静置均衡实验。实验结果表明，该方案可以实现电池组快速均衡，提升电池组的整体性能。

完整的电池均衡系统，详细阐述了以磷酸铁锂电池为例的soc估算方法，直接可以运行程序得仿真图

一种新能源汽车电池管理系统主动均衡方案

Matlab simulink模型包括： 1. State of Charge（SOC） 扩展卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波估计算法 2. 主动均衡算法 3.故障诊断、预充电控制 4.电池模型、电池包模型、以及电池模型数据等等 5.各种测试算力 本模型非常全，适合对电池管理系统全面的学习和了解，Matlab版本2020a

主动均衡和被动均衡，是电动汽车BMS业界争论热点之一。像极了华山剑派的气宗和剑宗，业内争论的不亦乐乎，业外看的却是不明所以。     均衡之于动力锂电池组的重要性就不再赘述，没有均衡的锂电池组就像是得不到保养的发动机，没有均衡功能的BMS只是一个数据采集器，很难称得上是管理系统。主动均衡和被动均衡都是为了消除电池组的不一致性，但两者的实现原理可谓是截然相反。因为也有人把依靠算法由BMS主动发起的均衡都定义为主动均衡，为避免歧义，这里把凡是使用电阻耗散能量的均衡都称为被动均衡，凡是通过能量转移实现的均衡都称为主动均衡。     被动均衡先于主动均衡出现，因为电路简

对锂离子电池组的工作状态和工作性能进行研究，采用电子技术和计算机控制技术设计智能锂离子电池组均衡控制系统。建立电池组动态模型，创新性地提出基于SOC估计值的主动均衡控制方法，该方法利用抗差无迹Kalman滤波（UKF）得到的高精度SOC估计值作为决策基础。通过18650型锂离子电池组仿真实验表明，所设计的电池组主动均衡系统和新型均衡算法具有较好的实时性和较高的控制精度，对提高纯电动汽车的能量利用率具有重要的现实意义。

针对串、并联电池组中的各单体电池存在不一致性的问题，提出了DC/DC变换器均衡拓扑下基于SOC的电池均衡控制策略，该方法用Rint-组合电化学模型对单体电池电压进行建模，用粒子滤波算法对单体电池的荷电状态进行实时估计，最后通过优先电池组向低SOC单体电池充电模式或优先高SOC单体电池向电池组充电模式采取均衡，通过实验和仿真结果表明，该方法均衡时间短、能量效率高。

电动汽车锂电池组主动均衡系统设计.pdf

行业资料-交通装置-一种新型主动均衡蓄电池太阳能电动车.zip

针对单体电池的差异而引起的电池效率及寿命等问题，提出了一种基于磷酸铁锂电池的主动均衡电路设计及其控制策略。采用恒流源充电式主动均衡方式，设计了基于Buck电路的DC/DC恒流源，使用DSP数字PI控制PWM波来实现恒流源充电电流稳定，DSP通过CAN通信控制继电器闭合来实现对欠电压电池充电。继电器作为开关器件并设计了继电器粘连检测电路。针对均衡模型采用MATLAB/Simulink进行仿真分析，验证均衡控制原理的可行性。在车载实验中，成功地实现了对105节磷酸铁锂电池的均衡控制，保证了较好的一致性，从而提高了电池组的续航能力，达到了高效准确的均衡效果。