能源危机和环境保护的双重压力助推了电动汽车和电池储能系统的快速发展,锂离子电池作为电动汽车和电池储能系统的主流动力源,通常要配备电池管理系统（BMS）来保证可靠稳定运行。因此,BMS的高效精准测试就变得十分重要。由于采用实际电池测试BMS存在可重复性差、耗时长、需要外围设备多、有安全隐患等问题,亟需开发具有各种功能的电池模拟器,即本研究中涉及的“虚拟电池”。然而,现有电池模型精度低、计算量大、适用性差等问题导致虚拟电池的应用大幅受限。另一方面,如何保证虚拟电池组中各单体具有与真实电池组相同的参数不一致性是目前的研究重点。此外,采用虚拟电池组测试BMS过程中关于测试工况提取、关键参数基准值获取及误差分析等技术难点,仍缺乏成熟的方案。为了解决上述问题,本文开展了以下具体研究工作:（1）针对现有虚拟电池用单体模型精度低、计算量大、适用性差等问题,建立了多时间尺度统一多因素耦合的锂离子电池变阶数等效电路模型。基于电池时频域阻抗特性分析,明确了短时间尺度和长时间尺度之间的边界,分别采用分数阶和整数阶模型描述电池的短、长时间尺度输出特性。在充分考虑模型参数随极化状态和电流倍率演变规律的基础上,融合分数阶和整数阶模型,考虑不同时间尺度,建立了锂离子电池变阶数等效电路模型。同时,突破常规方法的惯性思维,考虑长时间尺度的暂态特性,提出了基于连续短时脉冲的参数辨识方法。在提高模型参数仿真精度的基础上,降低了辨识方法的计算量。（2）针对现有虚拟电池组所用模型无法精准模拟真实电池不一致性的问题,考虑电池参数的分布特性和相关性,针对49个参数,选取不同数据维度提出了两种电池不一致性建模方法并进行了适用性对比。采用多元核密度估计弥补了传统蒙特卡洛方法中难以描述多维参数联合概率分布的缺陷,提出了基于多元核密度估计和蒙特卡洛抽样（MKDE-MC）的电池不一致性建模方法。采用改进的变分自编码器（VAE）实现了49个参数维度任意串数参数生成的电池不一致性建模方法。仿真结果表明,所提方法都能高精度实现虚拟电池组与真实数据同分布的参数重构,生成任意串数的电池参数。适用性对比分析结果显示,MKDE-MC方法适用于维度较小和样本数量较大的场景,而VAE方法适用于大维度小样本的场景。（3）针对测试工况提取、关键参数误差分析等技术难点,开展了SOC\SOP估算精度测试和温升测试的关键技术研究。以SOC和SOP主流估算方法为研究对象,考虑中介效应和调节效应,提出了基于路径分析的多影响因素估算误差量化分析方法,揭示了影响SOC估算精度最显著的因素为电流和电压采集误差,辨析了不同误差来源通过SOC估算精度对SOP估算精度造成的间接影响。针对BMS温升测量工况的提取,基于聚类分析和Elastic Net回归方法,在散热条件一致的情况下,以相同温升特性为依据,对波动性大的标准工况进行简化处理,得到易于高精度模拟实现的温升测试工况,提高了虚拟电池组的测试能力。（4）针对传统BMS测试方法可重复性差、耗时长、有安全隐患等问题,基于虚拟电池技术建立了可操作性强、灵活性高的BMS测试平台,提出了关键参数的基准值获取方法,并进行了相关测试。从BMS测试需求出发,搭建了基于虚拟电池的BMS测试平台,实现电池模型的自定义下载和BMS功能的自动化测试。针对BMS的关键参数（SOC和SOP估算精度）进行测试方法研究,明确了测试工况对SOC估算精度的影响,通过多边界特征图表法和电池模型计算法,提出了不同场景下SOP的基准值获取方法。基于所搭建的测试平台,对BMS不同功能进行了测试分析。本文提出的虚拟电池用单体模型、电池不一致性模型、电池SOC和SOP估算误差的量化分析方法、电池组温升测试工况提取方法,以及建立的BMS测试平台,突破了虚拟电池应用的瓶颈,实现了准确、快速、高效、安全的BMS测试,对提高电池系统的安全可靠运行具有到重要意义。