MATLAB-simulink主动均衡电路模型模糊控制 #汽车级锂电池动力锂电池模组（16节电芯）主动均衡电路：Buck

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MATLAB-simulink主动均衡电路模型模糊控制 #汽车级锂电池动力锂电池模组（16节电芯）主动均衡电路：Buck-boost电路均衡对象：SOC 控制策略：差值比较均值比较双值比较模糊控制可调整充电电流与放电电流且仅供参考学习版本2020b

MATLAB-Simulink 主动均衡电路模型在汽车级锂电池中的应用

摘要：随着电动汽车的快速发展，锂电池作为电动汽车最主要的储能设备之一，其性能和安全性至关

重要。本文旨在介绍一种基于 MATLAB-Simulink 的主动均衡电路模型，用于对汽车级锂电池的

SOC（State of Charge）进行均衡控制。该模型采用了 Buck-boost 电路作为主动均衡电路，通

过差值比较、均值比较、双值比较和模糊控制等控制策略，能够灵活调整充电电流和放电电流，从而

实现对电池 SOC 的精确控制和均衡。

1. 引言

随着电动汽车市场的不断扩大，电动汽车的动力电池系统也变得越来越重要。锂电池作为一种高能量

密度和长寿命的储能设备，被广泛应用于电动汽车领域。然而，由于锂电池的自身特性，不可避免地

会出现 SOC 不一致的问题，这对整个电池系统的性能和寿命都会产生不利影响。因此，如何进行锂电

池的均衡控制成为了一个重要的研究课题。

2. 主动均衡电路介绍

主动均衡电路是一种通过控制充电电流和放电电流，实现锂电池 SOC 均衡的技术。在本研究中，我们

采用了 Buck-boost 电路作为主动均衡电路，其结构简单、效率高，并能够满足不同需求下的充放电

控制。

3. 均衡对象与控制策略

我们选择 SOC 作为均衡对象进行控制。SOC 是衡量锂电池电量剩余程度的一个重要参数，通过控制

SOC 的均衡，可以实现电池的有效利用和延长寿命。

为了实现 SOC 均衡控制，我们采用了差值比较、均值比较、双值比较和模糊控制等多种控制策略。差

值比较可以通过对 SOC 的实际值与设定目标值之间的差异进行判断，从而调整充电电流和放电电流。

均值比较则是通过对 SOC 的平均值进行计算，进而作出相应控制决策。双值比较方法则结合了差值比

较和均值比较的优势，能够更加精确地控制 SOC 均衡。最后，我们引入了模糊控制方法，通过建立模

糊控制器，根据不同的 SOC 值进行模糊推理和控制，从而实现对 SOC 的精确控制和均衡。

4. 模型应用与展望

本文所介绍的 MATLAB-Simulink 主动均衡电路模型已经成功应用于汽车级锂电池的 SOC 均衡控制

。通过实验验证，该模型能够有效地调整充电电流和放电电流，实现对电池 SOC 的精确控制和均衡。

此外，该模型还具有较高的灵活性和实用性，能够适应不同类型的锂电池和不同工况下的需求。

然而，本模型目前还存在一些不足之处。首先，模型中的控制策略还可以进一步优化，以提高均衡效

果和控制精度。其次，在实际应用中，还需要考虑到电池组的状态监测和故障诊断等问题。因此，未

来的研究方向可以包括进一步改进模型的控制算法，提高均衡效果和系统的稳定性，同时结合电池组

的状态监测和故障诊断技术，实现更加智能化和可靠的均衡控制系统。

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