锂电池以其能量密度大,安全性高和低廉的成本,从而被广泛应用到电动汽车领域中。电动汽车储能系统充放电管理策略需根据锂电池的健康状态进行动态规划,否则会引起安全隐患。因此,准确估计锂电池荷电状态,在线辨识锂电池等效电路模型参数,有助于帮助制定储能系统管理策略,保证其使用安全性及可靠性。本文以家用电动汽车储能系统广泛选用的镍钴锰三元锂电池为对象,研究锂电池的充放电特性及其退化、等效电路模型构建及其参数辨识和荷电状态在线估算方法。首先,对镍钴锰三元锂电池充放电过程的电化学机理进行分析,据此给出典型充放电电路及策略的制定依据、充放电过程电压电流波形性状特征及其退化趋势;设计锂电池充放电循环及老化试验方法并制定试验方案,试验研究锂电池充放电过程伏安特性、内阻特性、开路电压及容量特性,开路电压与荷电状态的关系。其次,建立锂电池典型等效电路模型的时域伏安特性方程,从结构复杂性、伏安特性体现及应用范围视角进行比较分析,从中选取适合离线参数辨识和在线参数辨识的模型;用拟合计算方法在HPPC测试工况下实现了等效电路模型参数极化内阻、欧姆内阻和极化电容的离线辨识,并在不同工况下进行模型验证。之后,在DST动态测试工况下,基于遗忘因子递推最小二乘法,对锂电池二阶Thevenin等效电路模型参数极化电阻、极化电容、欧姆内阻及开路电压进行辨识,并试验验证辨识结果的准确性。最后,用BP神经网络对锂电池进行了荷电状态估算,根据实验及仿真过程,筛选最优的网络结构、隐层神经元数及训练算法,并在仿真平台构建BP神经网络模型,通过对训练集不断优化训练,并进行测试样本的荷电状态估算,验证估算结果的准确性。