随着动力电池组均衡概念的提出以及均衡技术逐渐走向成熟,均衡系统的种类日益繁多,但大部分都是基于均衡策略的研究,很少有关于失衡预测的研究。本文基于动力电池的失衡特性,建立失衡预测模型,在Simscape平台上搭建MPC控制器,通过控制均衡器的充放电状态,来实现均衡控制研究。本文搭建均衡模型分为电池模型、均衡器拓扑结构、均衡策略三个部分。搭建电池模型分为模型结构以及模型参数辨识,建立精准的电池模型是电池均衡系统开发过程中的重要环节。电池模型能否代替真实电池进行仿真的关键在于参数辨识的精度以及SOC估计的精度。本文使用Thevenin等效电路模型来代表电池的内部特性,使用Parameter Estimation来进行参数识别,通过对Ah法和EMF法进行模糊处理来估计电池模型的SOC。动力电池组通常采用串联的方式投入到日常生活中,由于单体电池间的差异,会使得电池组容量出现不一致,影响到电池组的使用寿命。为了延长电池组整体的使用寿命,减小过充或过放问题,在锂离子电池组使用的过程中需要对电池组进行均衡管理。本文通过各电池的失衡状态,搭建失衡预测模型,均衡器拓扑结构采用双向并行电感电路,各均衡器采用总线式连接。最终实现失衡预测下的均衡控制。（1）使用Simscape搭建Thevenin等效电路模型,使用电池充放电机得出的电池数据,对模型的各参数进行辨识。由于Ah积分法会随着充放电的时间,造成误差的累积,而EMF在放电后期具有高于Ah法的精度。为了提高SOC估计的精度,本文通过对Ah积分法和EMF法进行模糊处理,来获得更加准确的SOC值。（2）基于双向并行电感结构搭建均衡器模型,按照总线式均衡电路结构搭建总线式均衡模型。根据Mosfet管的工作原理以及均衡器的能量传递原理,设计PWM波的周期以及占空比。使用平均值法和比较值法验证总线式均衡模型的可行性,并对比这两种均衡策略的优缺点。（3）基于各电池在均衡过程中的失衡数据,来搭建失衡预测模型。本文搭建的预测模型有两种,一种是根据各电池在均衡过程中SOC变化状态以及均衡器传递能量特点,搭建线性预测模型。另一种是搭建均衡电路的能量状态方程,在状态方程的基础上搭建MPC控制器。设计以1C电流进行充放电仿真实验,对比在不同的均衡策略下,电池组的失衡情况。实验结果表明,本文提出的基于失衡预测下的MPC均衡模型,在静态和动态工况下,通过降低失衡因素对均衡过程产生的影响,提高了均衡效率、减少了均衡过程中的能量损耗。