锂电池作为一种能量密度高、寿命长、自放电率低的储能单元，是目前发展最快、前景最好的储能电池方案之一，在电动汽车、电子产品等领域具有广阔应用前景，但其使用寿命、健康状态、内外部温度管理等核心问题仍有待解决。多个锂电池串/并联形成电池组需要配备有效的电池管理系统（Battery Management System，BMS）以实现其高能效、长寿命工作。实时精确的锂电池荷电状态（State of Charge，SOC）估计以及基于锂电池SOC的均衡管理是锂电池管理系统的核心技术，其对于了解锂电池当前状态、延长锂电池组的使用寿命并提高其输出性能具有重要意义和作用。本文针对现有锂电池管理系统均衡速度慢、效率低、成本高等问题，设计精确、快速的锂电池SOC估计器，并围绕锂电池的SOC均衡系统控制展开研究，设计基于锂电池SOC的均衡拓扑结构及控制算法，并进行试验验证。　　本文首先对目前常用的锂电池等效电路模型进行了分析比较，建立了锂电池的2-RC等效电路模型；然后，设计测试实验精确辨识相关电池模型参数，并采用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，EKF）算法，基于锂电池2-RC等效电路模型实现锂电池SOC的精确估计；最后通过实验数据在线验证了所建立的锂电池2-RC等效电路模型的精确性以及EKF估计器的准确性和快速性。　　在准确估计锂电池SOC的基础上，本文基于“能量分配”思想设计了一种新的分布式电池组两级均衡拓扑及相应的自适应均衡控制策略以实现快速、准确、高效的锂电池均衡管理。首先，锂电池组均衡系统被分解为组间均衡与组内均衡两级结构；其次，基于对两级结构原理及其相关性的分析，分别针对组间均衡与组内均衡设计了相应的均衡控制算法，可同步快速、高效地实现组间均衡与组内均衡；再次，在MATLAB/Simulink平台上搭建了锂电池管理系统的仿真模型，通过仿真对关键均衡参数进行了优化，从而提高均衡系统的精度和快速性；最后，搭建了锂电池管理系统的硬件在环测试实验平台，并设计相关的均衡控制实验，进一步验证了本文所提出分布式两级电池组均衡系统的快速性、准确性与高效率。　　本文在准确估计锂电池SOC基础上所设计的分布式电池组两级均衡拓扑及其控制方法，为开发具有实用价值的BMS系统提供了有效的理论基础和探索方向。