磷酸铁锂电池在安全性能、环保、循环寿命、材料来源方面有着非常显著的优势,被公认为储能电池和动力电池的首选材料。电池荷电状态(State of Charge,以下简称SOC)的快速、精确估算对电池的研究开发及市场化有重要作用。本文围绕磷酸铁锂电池SOC估算这一课题展开深入研究。全文的主要内容如下：(1)针对回归建模的参数优化问题,提出一种改进的遗传算法,该算法中交叉概率、变异概率随着回归模型误差和进化代数而调整。和标准遗传算法相比,改进的遗传算法有更快的收敛速度。(2)搭建电池测试平台,在不同温度和不同放电倍率下进行磷酸铁锂电池放电实验。(3)基于实验数据,对磷酸铁锂电池的电压、放电倍率、温度、容量等特性进行分析。(4)针对磷酸铁锂电池特性,对比当前主流的SOC估算方法,将改进的遗传算法应用于最小二乘支持向量机模型。(5)实现磷酸铁锂电池SOC的估算模型,使用实验数据对SOC模型进行训练和测试,最后对测试的结果进行了比较和分析。结果显示模型获得了满意的收敛速度和精度,说明了基于改进遗传算法的电池SOC最小二乘支持向量机模型的合理性和可行性。(6)回顾各章节的主要内容,对本课题研究过程中出现的一些问题进行了探讨,并对将来的研究方向做出展望。