20世纪后半叶以来,石油危机与环境污染的突显,在此形势下,新能源汽车特别是电动汽车重新回归到人们的视野中,得到了国内外汽车生产制造商的高度关注,特别在国内对电动汽车的推广力度与关注度更高。电池管理系统(BMS)是电动汽车的重要组成部分,对动力电池进行有效的管理和控制,保障电池高效利用以及行车安全。当前BMS仍处于发展期,许多关键技术发展不成熟,其中研究的重点和难点是如何提高电池荷电状态(SOC)的估算精度以及电池间均衡管理。本文以镍钴锰三元锂电池为研究对象,从电池性能模型估算SOC和电池主动均衡两个方面对BMS进行深入研究。为获得准确的电流电压数据,对所研究的电动汽车进行充分放电,标记SOC最低的电芯所在位置。充电后将电动汽车行驶在运行工况复杂的城市街道中,并采集所标记电芯上的电流、电压以及温度等一系列的数据。测量电池的开路电压(OCV)与SOC的对应关系,通过matlab的内置函数拟合OCV与SOC的函数关系。对比电池各种模型的优缺点,分别选用一阶RC模型和二阶RC模型,结合被标记电芯所采集的数据使用遗忘因子最小二乘递推算法对模型的电阻、电容等参数进行辨识。经一段时间的迭代计算后,能有效的辨识模型参数值,得到稳定的辨识结果。根据所采集的数据以电芯端电压为验证值,对所辨识的参数值进行验证。验证结果表明,所使用的辨识算法辨识得的参数准确。对比各种估算SOC的方法,重点分析安时积分法与扩展卡尔曼滤波算法的特点,提出了联立扩展卡尔曼滤波算法联合安时积分法的方法来估算SOC。带入所标记电芯采集的电压、电流数据以及辨识的对应模型参数值,在matlab进行仿真计算。计算结果表明,所提出的算法能提高SOC估算的精度,并具有抗干扰性和收敛性强的特点。最后,以反激式变换器为基础设计了电池主动均衡电路,根据所研究的电池间一致性的差异,制定了电池模组内的均衡策略。使用Simulink对所设计的均衡电路及均衡策略进行仿真,仿真结果表明均衡电路和均衡策略具有均衡时间短,均衡效率高的优点。