随着全世界汽车工业的不断发展,为解决能源和环境问题,退役锂电池产业迅速发展迅速的发展。锂离子电池具有比能量高、高温特性好、循环寿命长等优点,在新能源汽车中具有广泛的应用。电池管理系统对电池包的安全稳定运行具有重要的作用。在电池管理系统中,预测SOC（电池的荷电状态）是其中重要的功能,需要对电池包进行精准的预测。由于电池包的SOC变化是复杂的、非线性的,给精确预测SOC带来了巨大挑战。本文采用了神经网络的方法,通过对神经网络进行优化,提升对SOC预测的准确性。本文首先介绍了锂离子电池的基本组成和基本原理。阐述了锂电池分类和基本参数,对锂电池失效的原因和影响电池SOC预测的因素进行分析。其次通过分析BP神经网络的原理并对BP神经网络的运算过程进行公式推导,根据训练模型选择合适的神经网络结构,建立起初步的神经网络模型。再利用充放电设备对电池包进行不同倍率的充放电测试,获得电池包的电压、电流、温度、SOC等一些参数,并对这些数据进行处理错误数据、数据归一化处理和数据随机排序处理。将电池包电压,电流和温度作为输入参数,使用BP神经网络进行训练,分析SOC的预测情况。最后对BP神经网络模型的优化,使用Levenberg-Marquardt算法优化神经网络模型,提高预测精度和收敛速度。再通过加入电压和电流的一阶导数来提高神经网络模型的训练精度。通过对SOC的模拟曲线和误差曲线分析得出,优化后的神经网络预测的SOC相较于初始的神经网络精度提升了一倍,可以有效的提高SOC预测的精度和速度。