绿色节能作为新时代美丽中国建设的主旋律,为减小环境污染所带来的影响,以电力为代表的新型能源技术不断发展,电动汽车成为了汽车行业发展的新时尚,同时也成为了未来智能电网下用户的重要需求响应。探索研究电动汽车电池充电管理系统,满足未来电动汽车用户的用电需求同时,实现电力系统用电负荷的合理调控,在提升动力电池的使用效率,保持动力电池的良好性能条件的基础上,减少电动汽车用户电力消费支出。基于电动汽车用电行为的电池预测研究,充分考虑智能电网下短期电价为调控手段的需求响应机制,通过对电动汽车用户出行的用电规律特点进行统计分析,得到了电动汽车出行的SOC(state of charge)变化范围,划分出了电动汽车的六类目的区域,并建立起了时间尺度的电动汽车出行及充电模型,得到了不同区域内随时间变化的停车数和充电电动汽车数。在基于电动汽车用电行为的变化特点上,为有效指导控制电动汽车用户用电,针对短时电价和车载电池SOC两类重要信息,利用神经网络算法进行预测估算,实现了短时电价的准确预测,同时为提高电池SOC估算准确度,通过蝙蝠粒子群算法对神经网络进一步优化,提高了电池SOC预测数值的快速性和准确性。在基于电动汽车用电行为的电池预测系统整体设计中,硬件部分选用STM32单片机作为系统的主控芯片,对系统的总体框架、主控接线电路、车载电池管理信息采集电路以及充电桩信息通信电路进行了设计,满足了电池信息预测功能的正常运行。软件系统的设计上,在硬件结构的基础上进行了模块化的软件功能设计,完成了系统主程序设计、采集板的数据采集设计以及上位机软件的设计,各模块间的相互协调工作,实现了系统的充电信息控制。最后利用搭建的系统实验平台进行功能验证,得到了各项参数的实验结果,通过实验结果验证了系统具有快速、准确、便利的优点。