近年来,随着环境污染和石油能源存储量减少所带来的问题,人们越来越关注清洁能源的应用。由于锂离子电池具有能量密度高、使用寿命长、自放电率低和无污染等优点,因而被广泛应用于电动汽车和新能源储能等领域。电池管理系统（BMS）是锂电池的核心技术,它最重要参数之一是电池剩余电量（SOC）。锂电池充放电是一个复杂的电化学过程,对其剩余电量的精确估算是当前研究的重点和难点。本文将重点研究锂离子电池SOC估算的改进方法,以便提高电池SOC的估算精度。本文主要工作如下:首先,根据锂离子电池SOC估算方法的研究现状,在仿真实验和对影响锂电池SOC的各种参数分析的基础上,确定了影响电池SOC的外部参数有电池电压、电流和温度。在现有的基础上,研究了电池工作过程中电池内阻R的变化特性,让电池在不同条件下进行了多次充放电实验,得出了内阻R数值的变化规律,并建立起相应的数据集,为后续仿真实验提供数据支撑。其次,通过分析SOC和相关外部参数的影响,采用一种基于三层BP神经网络作为SOC估算模型,以锂离子电池的电压、电流和温度作为网络输入,对电池SOC进行了仿真分析。仿真结果表明:传统三层BP神经网络估算的精度波动比较大,特别是当70%<SOC<90%时,估算最大误差达到10%,难以满足工程应用需求。在上述工作基础上,本文提出了一种基于免疫遗传算法所优化的BP神经网络模型。该方法利用了免疫遗传算法快速收敛和全局最优的特点对BP神经网络进行了优化。能有效提高估算精度,使得误差控制在4%左右。最后,随着电动汽车使用量越来越多,电池产生数据会呈现大数据趋势。对于大数据趋势,提出一种基于XGBoost的锂离子电池SOC的估算方法,该算法在大数据竞赛中取得很好效果。仿真表明,与免疫遗传算法优化BP神经网络模型、线性回归和随机森林回归模型相比,XGBoost模型对锂离子电池SOC估算的精度更高,估算误差在4%以内。而且,进一步研究了电池工作中内阻对SOC估算精度的影响。仿真实验分析结果表明,引入电池内阻参数的R-XGBoost模型SOC估算误差控制在2%以内,它比不引入电池内阻的XGBoost模型误差要小,并且其精度更高。这说明在进行锂离子电池SOC估算中,对电池内阻加以考虑可使XGBoost模型估算效果更优。