近些年来,随着电动汽车的普及与人工智能的发展,性能优异的电池管理系统（Battery Management System,BMS）对于提升用户的驾驶体验与保证汽车安全是至关重要的。电池荷电状态（State Of Charge,SOC）估算与电池均衡控制作为BMS两个重要的功能,相关学者也对此进行了大量的研究。目前传统的锂电池组SOC预测算法运用范围不广,精度不高。此外,电池均衡控制方式的结构复杂,运行效率低,为此针对上述问题,本文做了如下工作:（1）使用多种具有代表性的单模型机器学习算法估算锂电池组SOC,并从评价指标与模型拟合效果评估了算法的效果,发现基于bagging集成方式的Random Forest算法与基于boosting集成方式的Light GBM有较低的平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）与均方根误差（Root Mean Squared Error,RMSE）。（2）提出基于Stacking融合和加权算法的电池SOC预测模型。选择效果较好的单模型作为模型融合的基模型,分别使用线性加权融合与Stacking融合方式对锂电池组SOC进行了预测,结果发现相比单模型估算SOC均有更好的效果,验证了模型融合算法的可行性与有效性。为进一步提高估算电池SOC的精度,以Stacking融合预测结果作为基模型与其他效果较好的单模型进行线性加权,最后实验结果表明相比Light GBM算法MAE和RMSE分别降低了15.08%和14.13%,同时R-平方（R2）提升了0.34%。（3）提出基于近端策略优化（Proximal Policy Optimization,PPO）的电池电压均衡强化学习算法。本文首先基于ANSYS建立三维模型并在Fluent中对不同倍率下的电池进行放电仿真,由于强化学习环境需要连续可迭代计算,为此重构（电压、倍率、时间）的三维平滑均匀的曲面。以电池电压为输入状态,倍率为动作输出,重构曲面为环境模拟电池放电过程,通过PPO算法中Actor-Critic网络调节参数自行更新选择倍率,并分别对两种不均衡情况进行了实验,结果表明压差均从0.2V降至0.01V左右。该强化学习算法相比被动均衡无需损耗多余电池电量,节约了资源,同时依据奖励函数自行调节输出倍率并且效果较优。本文主要基于人工智能算法针对BMS中两个主要功能提出了解决方案,在估算电池SOC的工作中,提出的Stacking融合和加权算法的电池SOC预测模型相比最优的单模型有更小的MAE和RMSE、更高的R2;在电池均衡控制研究中,基于PPO强化学习算法的方案自行调节电池放电倍率,同时将压差从0.2V调节到0.011V以内。