现阶段电动汽车成为汽车行业研究的热点,国家在政策上也大力支持电动汽车行业。本课题以此为契机,针对电动汽车锂电池组电压低及电池组电量估计难、电压不均衡等问题,设计了一个锂电池组管理系统,用于解决上述问题。电池管理系统是电动汽车的关键部分,也是能源系统的核心。系统可以采集电池组电压、电池单体电压、充放电电流和电池组温度等参数,并能准确估计电池的荷电状态,有效防止电池出现欠压、过压、过流、过温、过充、过放等危险状况,保证电池工作在最佳状态。本文对电池组的SOC值估算方法:电荷累积法、开路电压法、内阻法、负载电压法、神经网络算法、卡尔曼滤波算法进行了比较分析,在对影响SOC值估算因素进行分析的基础上,最终选择扩展卡尔曼滤波算法进行SOC值估算。然后论文利用Simulink搭建了磷酸铁锂电池的仿真模型,进行了仿真验证。系统硬件设计选用了 PIC18F46K80-I/PT作为主控芯片。前端采集电路选用BQ76930进行电池信息采集。设计了低功耗电路,降低系统非工作状态下的功能损耗。系统采用被动均衡策略,提高电池使用效率。系统软件设计利用扩展滤波卡尔曼算法,根据电池剩余电量的初始值,计算k-1时刻的电池剩余电量,利用系统估算误差值不断修改当前估算的电池剩余电量。利用编程软件进行程序代码编写,最终完成系统搭建。最后,选用8串2并磷酸铁锂电池模组,搭建了实测平台,并对本文设计的电池管理系统进行了实测,检测BMS系统各部分功能。实验结果为:单体电压检测精度达到0.5%;电流检测精度达到1%;温度温差范围控制在1℃;满足行业要求的SOC值估算精度在5%以内;系统基本实现预定期望。