近年来,随着储能技术的发展,锂离子电池以其高效优质的特性在储能系统中的应用愈加广泛,对储能锂离子电池系统的管理成为了储能技术研究的热点之本文研究了一种新型软碳负极材料锂离子电池构成的电池管理系统,建立了基于混合遗传算法和BP神经网络的电池SOC预测模型,给出了一个储能锂离子电池管理系统的功能设计和实现方案。分析了锂离子电池由产生到改进优化的发展过程,对锂离子电池的工作原理、特点和应用进行了研究,对软碳负极材料锂离子电池的结构特点和功能优点进行了概述。在电池荷电状态(SOC)的估算方面,对常见的估算方法进行了分类别概括和优缺点、适用场景的分析,对当前最新的研究进展和趋势进行了概述。研究了基于GA-BP神经网络的预测算法,建立了针对该新型电池的SOC预测模型。结合BP神经网络在非线性预测方面的优势,使用遗传算法的全局寻优能力优化神经网络结构的连接权值阈值,给出了算法的流程和核心实现,导入实际测试数据对该算法产生模型的性能进行了仿真和误差评估,验证了算法的有效性。设计了一种基于该软碳负极材料锂离子电池的电池管理系统,包括通信和采样模块的设计、管理系统的结构,基于GA-BP神经网络的预测模型搭建SOC预测模块,分析了储能锂离子电池的电压电流监测、充放电控制、SOC估计、温度监测控制和危险报警功能模块的设计。本文研究的SOC估计算法精确度高,预测模型估计准确、适用性好,设计的管理系统稳定可靠,实现了储能电池管理的系统功能要求,具有良好的应用价值。