为了保障动力电池组安全、优化动力电池组能效、延长动力电池组循环寿命,对其进行管理就显得非常必要。电池管理系统（Battery Management System,BMS）主要功能包括电池组状态估计、充放电控制、热管理及安全管理等,其中电池状态估计为BMS的核心功能。对电池状态进行准确的估计不仅能提高电池的利用效率,还能避免电池因过充过放引发的热失控问题。因此,如何获取高精度的模型对电池的状态进行准确估计成为行业研究的热点。现阶段的电池模型主要考虑的是常温或低倍率工况,相对而言精度已满足实际应用需求。但随着充放电倍率的增大或环境温度的降低,模型精度将变差,这也就限制模型在一些极端气候下的应用。因此,本文对在高倍率工况下的锂离子电池内部的电化学行为进行研究,并建立适应于高倍率工况的模型。具体工作如下:首先针对某款三元锂离子电池进行全电池和半电池实验。通过全电池实验获取电池特性,主要包括容量特性、开路电压特性、内阻特性、恒流工况下端电压特性和温度特性以及电池相变规律。通过半电池实验获取电池关键参数随浓度的变化,主要包括正负极平衡电位以及固相扩散系数随荷电状态（State of Charge,SOC）的变化。进一步基于锂离子电池电化学行为的机理以及准二维（Pseudo-two-Dimensional,P2D）模型过电势的分解研究,对电池各部分的过电势以及影响各个过电势参数进行分析;同时,研究高倍率工况下电流密度与温度对过电势具体影响以及出现初始阶段电压回升和中后期过电势反弹现象的原因。研究结果发现影响初始阶段电压回升的主要电化学参数为反应速率常数以及正负极固相锂离子初始浓度;影响电池过电势反弹的主要电化学参数为固相扩散系数。最后基于电极平均值模型增加液相浓度差过电势,同时建立关键参数与温度和浓度的关系,搭建了扩展平均值高倍率模型。通过电化学模型参数与全电池电特性测试数据的关联分析,提出基于全电池电特性数据建立电化学模型参数与温度关系的方法。最终将可变参数的扩展平均值高倍率模型与恒定参数扩展平均值模型进行对比分析,在不同温度的低倍率工况下两者精度接近,最大误差均在35 mV以内;在高倍工况下（≤4 C）时,扩展平均值高倍率模型能够较好的模拟初始阶段电压回升和中后期过电势反弹现象,最大误差在40 mV以内。