隨著能源危機和環境問題的日益嚴峻，鋰離子電池因其無污染、能量密度高等優勢，廣泛應用于電子產品、電動汽車和儲能電源等方面。為了提高鋰離子電池組的安全性和使用壽命，需要對電池組進行有效的控制和管理。電池荷電狀態 （SOC）是電池管理系統中最重要的參數之一，是系統中其他功能的基礎。因此，電池 SOC 實時、準確的估計有著重要的現實意義。

　　準確的 SOC 估計需要一個精確的電池模型。本文首先為鋰離子電池改進模型，根據電池表現的外特性，在傳統電路模型的基礎上，建立了動態電路模型。在建模過程中引入電化學 KiBaM 模型，用于描述電池容量的倍率效應和恢復效應。另外綜合考慮充放電過程中存在的滯回電壓，以更準確地描述電池的開路電壓。在完成電池的特性建模后，再根據電池工況試驗數據，對模型參數進行辨識。最后把建立的動態模型仿真電壓與實際測量值進行對比分析，從對比結果可以看出本文建立的動態模型可以更好地模擬電池的動靜態特性。

　　在建立的電池動態模型的基礎上，本文確定了基于擴展卡爾曼濾波算法的電池 SOC 估計流程，并針對擴展卡爾曼濾波算法的缺點，本文首次將有限差分卡爾曼濾波算法應用于電池 SOC 估計，用有限差分代替非線性函數的偏導數計算，其改進算法具有較強的魯棒性。通過在幾種不同工況下的電池 SOC 估計結果的對比，證明有限差分擴展卡爾曼濾波算法較擴展卡爾曼濾波算法，能夠較準確地實時估計 SOC，并且在模型存在誤差時，仍能維持較小的估計誤差。

　　最后本文介紹了基于光伏儲能電源的電池管理系統，整個系統采用分布式設計，分為電池組控制系統和電池組監測系統，其中控制系統利用 Matlab 提供的 RTW（Real-Time-Workshop）工具將 SOC 估計算法進行自動代碼生成，在硬件上實現了電池 SOC 的在線估計；監測系統負責完成電池組單體電壓的實時采集和發送，并在液晶屏上顯示電壓狀態。