锂动力电池，以其比容量高和长循环寿命，在动力电池领域作为技术革新的重要支持。尽管制造工艺以及使用管理技术不断提高，在实际的使用中，都需要将各单体电池，通过串联或并联的方式成组使用，而在长期的使用后，电池组都会出现性能大幅衰减的现象。经研究表明，这是由于构成电池组的单体电池在一致性上出现了明显的差异。因此，为了让动力电池组在长期使用过程中，都能一直保持有较高的性能，延长整个电池组的使用寿命，就需要对组内单体电池的一致性有较好的判断，以便于电池管理系统(BMS)以及用户对其进行及时维护。对动力电池的一致性概念进行了研究，经过大量的实验，并对实验数据进行分析发现在多个性能参数中，电池的荷电状态(SOC)和动力电池的工作电压(CCV)能够全面的显示电池当前的状态，同时也是电池动态特性的集中体现，可以作为评价电池一致性评价的技术指标。本文建立并改进了动力电池的等效模型，在模型建立过程中，引入了权值向量A(m)，来更好地反映这一差异的存在。文中采用平方根容积卡尔曼滤波法，结合强跟踪滤波理论(SCKF-STF)对SOC进行预测，给出了预测结果和误差分析，在算法的前端设计并加入了多重滤波算法，对混入的噪声进行处理，并结合针对一致性差异的等效模型，进一步提高算法的预测精度，同时加入了仿真分析对方案的可行性进行了验证。文中采用数理统计的F分布概率密度函数实现用SOC和工作电压对一致性评价的综合分析。根据动力电池的实际参数，给出相应对概率密度函数的描述，进而得到概率密度曲线，通过设定一致性预警阈值，得出符合预期的结果区域，将实验数据代入函数表达式后得出的计算结果，如果计算结果在该区域中，则可以得出该组实验电池的一致性较好的结论。