动力电池技术一直是制约新能源汽车快速发展的主要因素,目前锂离子动力电池凭借诸多优点,在新能源汽车中得到了广泛应用。但在某些极限工况下锂离子电池会有自燃、爆炸的危险,因此,电池的状态预测以及管理是当前研究热点。相比等效电路模型,电化学模型可以提供更高的预测精度,但是模型复杂,无法满足控制系统对于实时运算速度的要求。本文针对锂离子动力电池电化学模型的简化降阶方法进行了深入研究,并在电化学模型的基础上设计了电池SOC估计算法,为电化学模型在电池管理系统中的应用提供了依据。利用物理化学、电化学理论描述锂离子动力电池内部电化学反应过程,分析电化学模型的系统结构,初步得到微观与宏观相耦合的电化学模型。在此基础上,通过忽略液相锂离子浓度变化,结合平均电极思想,推导出锂离子动力电池平均电极模型。针对平均电极模型中的固相锂离子扩散方程,提出有限差分并结合大系统理论的简化降阶方法。对比分析了均匀与非均匀离散方式对有限差分后系统状态空间方程的影响,结果表明,非均匀离散能够以较低的阶次获得更高的精度。对于有限差分后的高阶状态空间模型,进一步利用大系统降阶理论构造主导极点选取度量以及误差矩阵,最终得到低阶的状态空间模型。通过仿真分析结合单体电池实验发现,该简化降阶方法能够满足实时控制系统对于模型运算速度的要求,并且能够使模型保持较高精度。为了提高模型精度,根据电化学模型结构特点,提出基于遗传算法的级联式参数辨识方法,分别对固相锂离子扩散动力学相关参数以及模型剩余参数进行辨识,最后通过实验检验了模型精度。在单体电池0.2-2C多倍率放电实验中,除放电末期外,模型输出电压的偏差均在0.1V以内。在微型纯电动汽车NEDC工况下的道路模拟实验中,低速工况下模型输出电压基本贴近实际值,误差总体上在±0.03V左右;高速工况下误差在±0.08V左右。在锂离子动力电池简化降阶后的电化学模型基础上,进行电池SOC估计研究。重新定义了电化学模型中电池SOC的计算方式,利用卡尔曼滤波算法首先估计出固相锂离子浓度状态,从而进一步计算出电池SOC值。由单体电池1C脉冲放电实验以及整车NEDC循环工况实验可证明,该算法能够准确的估算出电池SOC值并对初始SOC误差有修正作用。为检验基于电化学模型的SOC估计算法在实际控制器中的运行效果,搭建了微型纯电动汽车电池管理系统(BMS)的硬件在环测试系统。系统中的电池模型以及控制器中的SOC估计算法均采用了本文的研究结果。最终的HiL系统测试结果表明,实际控制器中的算法能够实时准确的估计出电池SOC状态。