传统的燃油汽车不仅污染环境,还面临着石油资源日益短缺的威胁,因此开发和利用电动汽车成为世界各国的一个优选方案。电动汽车的动力来源于数目庞大的单体锂电池串/并联组成的动力锂电池组。为保证动力锂电池组能够安全有效的工作,需要对其进行实时监控和管理,其中,锂电池的状态估计和电池组的均衡对实现电池自身的有效管理和提升整车性能具有重要意义。论文就锂电池组荷电状态（State of Charge,SOC）的估计和主动均衡等相关问题展开研究,主要研究内容有:首先,为了表征电池充放电过程中内阻值的差异,在Thevenin模型的基础上增加了串联有反向二极管的并联电阻模块,能够更好地模拟电池的动态特性。随后,利用递推最小二乘法和Matlab曲线拟合工具箱对所构建的电池模型进行了参数辨识。其次,对经典的SOC估计的各种算法进行了分析研究,为了提高SOC估计的精度,在AUKF算法的基础上,引入Sage-Husa噪声估计器,提出了一种对噪声特性进行不断修正的自适应无迹卡尔曼滤波（SH-AUKF）算法用于对SOC的估计,并且为了减小噪声干扰和先验估计不准确对后验估计的影响,进一步将蒙特卡洛采样方法运用到SH-AUKF算法中。实验结果表明,与AUKF算法相比,提出的新算法估计误差显著降低,是一种有效的高精度SOC估计算法。再次,为了进一步提高主动均衡电路的均衡速度,基于分层均衡的思想,提出了一种基于反激式变压器的改进型主动均衡电路。该电路分为组内均衡和组间均衡两部分,组内均衡依托电感快速均衡各节单体电池的能量,组间均衡通过反激式变压器均衡各个电池包之间的能量。仿真实验对六节串联锂电池组在静置、充电和放电三种状态下分别进行了均衡实验,结果表明,相较于被动均衡、电感式主动均衡和基于Boost变换器的主动均衡等电路,所提出的改进型均衡电路在三种状态下的均衡用时均有显著下降,所提出的改进型均衡拓扑是一种有效的主动均衡电路。最后,为验证主动均衡电路的性能,搭建了锂电池主动均衡测试平台,对十六节串联锂电池组中的三节电池进行了均衡实验,均衡效果良好,系统能够可靠工作。