随着环境问题日益严峻以及世界能源储量的不断减少,传统燃油汽车的广泛使用带来的污染和石油短缺的问题也变的日益严重,发展电动汽车是解决环境和能源问题的重要举措。为了满足电动汽车的运行需求,大量动力电池以串并联的形式提高电池组的容量以及电压等级,不一致的动力电池大量串并联会导致电池组有效容量的损失同时影响动力电池的安全性以及电池组的使用寿命,因此需要优秀的电池管理系统对动力电池进行监控。本文以锂电池为研究对象,从电池管理系统中的电池均衡模块入手,对电池组的均衡问题进行研究。为了解决锂电池组的均衡问题,分析动力电池组的不一致性产生的原因以及不一致性的表征。根据电池组不一致性的表现形式,选取电池电压和剩余电量作为电池组的均衡指标。为了准确获取电池组的剩余电量,以18650锂电池为例对二阶RC模型进行参数辨识,同时结合扩展卡尔曼滤波算法对电池组的剩余电量进行估算,为后续以电池剩余电量为均衡指标打下基础。本文对现有模块化多电平(Modular Multilevel Converter,MMC)均衡拓扑的均衡原理以及控制策略进行了分析,并对其优缺点进行总结。针对MMC均衡拓扑以及采用的均衡环调节带来的均衡能力,以及稳压环引起的均衡效率的问题。对现有MMC均衡拓扑进行了改进,将均衡和稳压进行独立控制。分析改进后MMC均衡拓扑最优均衡时间的影响因素,结果表明该最优均衡时间由电池组单体电池个数、单次均衡旁路电池个数、充放电电流、剩余电量初始离散程度、以及电池组容量共同决定。最后在MATLAB中对影响电池组均衡时间的因素进行了仿真,仿真结果表明了理论分析的正确性。在分析MMC均衡拓扑最优均衡时间影响因素的基础上,针对充电和放电两种工作状态设计最优时间均衡控制策略。为了将充放电两套控制统一,同时保证均衡器的输出电压稳定,提出基于模型预测控制的均衡控制策略。对后级双向DC/DC变换器充放电控制器进行设计,并以恒流恒压充电对电池进行均衡仿真,验证所提控制策略以及所设计的充放电控制器的可行性。搭建实验样机,以三串三并电池组进行实验验证,首先进行恒流放电均衡实验,实验验证了均衡拓扑以及所提算法的可行性。为了进一步验证均衡拓扑在实际工况的运行效果,以联邦城市运行工况(Federal Urban Driving Schedule,FUDS)工况对电池组进行实验,实验结果同样表明改进后均衡拓扑以及控制策略的可行性,并发现在电池组的工况较为复杂、电流变化较为剧烈的情况下,以剩余电量作为均衡指标的均衡效果要优于以电压作为均衡指标。