隨著能源危機和環(huán)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(yōu)勢，廣泛應用于電子產(chǎn)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(tài) （SOC）是電池管理系統(tǒng)中最重要的參數(shù)之一，是系統(tǒng)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(xiàn)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(jù)電池表現(xiàn)的外特性，在傳統(tǒng)電路模型的基礎上，建立了動態(tài)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(jù)電池工況試驗數(shù)據(jù)，對模型參數(shù)進行辨識。最后把建立的動態(tài)模型仿真電壓與實際測量值進行對比分析，從對比結(jié)果可以看出本文建立的動態(tài)模型可以更好地模擬電池的動靜態(tài)特性。

　　在建立的電池動態(tài)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(shù)的偏導數(shù)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(jié)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(tǒng)，整個系統(tǒng)采用分布式設計，分為電池組控制系統(tǒng)和電池組監(jiān)測系統(tǒng)，其中控制系統(tǒng)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(xiàn)了電池 SOC 的在線估計；監(jiān)測系統(tǒng)負責完成電池組單體電壓的實時采集和發(fā)送，并在液晶屏上顯示電壓狀態(tài)。