随着世界能源格局变化与国家政策的扶持,新能源汽车行业逐渐成为了未来交通的规划方向。同时,动力电池也向着高性能和低成本的趋势发展,带动了行业内众多产业的改革升级与产品的技术更新。但动力电池成组使用时,各单体电池不一致性问题,将影响着整个电池组的使用性能、寿命及安全性。电动汽车的核心技术是电池管理系统(Battery Management System,BMS),能有效地改善各单体电池的不一致性问题,而精确的荷电状态估计(Sate of charge,SOC)与合理的均衡控制策略是BMS的技术核心。本文以电动叉车智能锂电池管理系统升级为研究背景,以动力锂电池组的SOC估算及其均衡策略为研究对象,展开了如下研究。首先,动力锂电池(组)建模与模型参数辨识。根据CAM72Ah磷酸铁锂电池的主要特性参数,建立了单电池的二阶RC等效电路模型与电池组的均差模型。研究模型参数离线辨识的指数拟合法与在线辨识的带遗忘因子的递归最小二乘法,并使用MATLAB/M文件编程建立辨识方法的计算模型。通过脉冲、恒流放电实验数据进行模型参数辨识,其模型估算值与真实值的误差在0.03V以内,结果表明所研究电池模型的有效性较好,且在线参数辨识方法更具实时性与准确性。其次,电池组实时准确的SOC值是BMS实现有效均衡控制的重要参数,研究在线估计电池SOC的联合算法,并结合均差模型算法完成对电池组系统SOC估算。分析自适应扩展卡尔曼滤波算法与电池模型状态方程的理论推导,并通过MATLAB/M文件编程建立联合算法的估算模型。根据模拟工况放电实验,对电池(组)进行不同算法的在线SOC值估计,实验结果表明联合算法的估计误差不超过2.5%,并在后续工况过程有效地跟踪SOC变化,验证了所研究的联合估计算法的鲁棒性、准确性与可实用性。然后,从系统主动均衡控制的设计思想出发,研究了同步双向反激式变压器为均衡拓扑与基于电池电压、SOC为均衡变量的均衡策略。采取“主-从”分布式结构搭建了系统的硬件电路,包含控制芯片单元,电源模块、监测模块、均衡控制以及通信模块。针对充电、放电两种工况,设计了充放电阶段均衡控制实现的流程图与相关控制程序。最后,搭建了电池实验测试与系统样板调试平台,通过对系统的数据调试,监测板电池电压采样的最大误差为0.8m V<9m V(系统要求值),结果表明系统采集精度符合设计要求。根据主动均衡混合策略,对电池组的充电与放电搁置阶段进行均衡实验,其不一致性得到明显改善,结论验证了所设计的系统均衡硬件拓扑电路的有效性以及所研究的主动均衡混合策略的可行性与实用性。