清洁新能源已经成为了当今社会的主题。而聚合物锂离子电池的发展也随着新能源的潮流得到了极大的发展,因此聚合物锂离子电池剩余电量的估计(SOC,State-of-charge)具有十分重要的意义。由于聚合物锂离子电池具有能量比高、循环寿命长以及放电倍率高等优点在市场上受到了广泛的应用。本文中对聚合物锂离子电池建模进行了探讨,参考以往电池所用到的电化学模型、神经网络模型和等效电路模型的优缺点后,选择了以等效电路模型作为基础的参数自适应的等效电路模型。根据测试标准对电池进行测试,并得到测试数据。利用matlab中的cftool工具辨识获得电池模型中的参数,并在matlab中simscape中进行了建模仿真分析。对比分析测试数据及仿真结果,验证了本文模型建立的精度及其可靠性。电池管理系统的核心是对电池SOC的估计。本文对聚合物锂离子电池的SO C进行了研究。并对目前研究的各种SOC的估算进行了描述,分析了其优缺点。然后在扩展卡尔曼滤波(EKF)的基础上提出了基于交互多模型扩展卡尔曼滤波对聚合物锂离子电池的SOC估计的方法。并利用参数自适应等效电路模型,对其算法进行了仿真分析。仿真结果表明,聚合物铿离子电池SOC的估计误差在3%以内,证明了其对电池剩余电量有较好的估算精度。最后,本文进行电池管理系统的硬件部分和软件部分的设计,开发出了电池管理系统样机,实验结果证明了该算法具有较好的估算精度。