智能电网是电网未来发展的趋势,是整个电力行业未来发展和管理的转型方向。智能电网中风能、太阳能等由于不能连续产生能量,需要储能以保证连续供电和电力调度的需求,这就要求储能电池不断地充放电循环。而基于精确系统模型的电池管理系统,能够有力地保证延长储能系统寿命和提升储能系统性能。电池管理系统是智能电网储能管理的重要子系统,它可以实时监控储能电池,电池管理系统的基本功能主要有:(1)限制电池的过充和欠充;(2)确保电池组内的电池之间的均衡;(3)保持电池组的安全运行。一个典型的电池组往往具有数量巨大的电池、混杂的导线线束及复杂的机电结构,因而给电池组的设计和管理带来了巨大的挑战。论文以此为背景开展的研究工作如下:第一,深入研究锂电池构造及工作原理,从能量密度、充放电、循环寿命等方面与铅酸电池、镍氢电池等常用电池比较,表明锂电池在储能方面更具优势。第二,研究一种新型的钛酸锂电池,搭载锂电池测试平台,根据实际测量的电池数据,构建高精度锂电池模型。第三,提出了一种将卡尔曼滤波算法与神经网络算法相结合的锂电池剩余电量估算方法,准确估算锂电池荷电状态(SOC),保证电池SOC维持在合理的范围内,防止由于过充电或过放电对电池造成的损伤,随时预报储能电池的荷电状态。第四,均衡技术是电池管理系统中的一项关键技术,针对电池管理系统中单体电池间的不均衡问题,以单体锂电池模型和NN-EKF模型为基础,搭建了一种开关电容均衡系统,实验表明其具有较好的均衡效果。