随着锂离子电池在电网储能领域占据越来越重要的地位,对锂离子电池的研究也在不断深入。电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy,EIS）在电池的研究中发挥着巨大的作用,但是其测量时间长,限制了其实际工况下的推广应用。因此,本文提出了能够快速测量的稀疏电化学阻抗谱的概念。此外,由于荷电状态（State of Charge,SOC）是最重要的电池状态信息之一,准确的SOC估计是对储能系统进行可靠管理的重要保证。因此,本文以磷酸铁锂电池（LiFePO4）的SOC估计为例来体现稀疏电化学阻抗谱在实际应用中的优势。主要工作如下:（1）分析了磷酸铁锂电池的工作特性并测量了实验电池的电化学阻抗谱。根据对磷酸铁锂电池工作原理和特性参数的了解,设计和实施了电池充放电实验,分析了电池的充放电特性。然后介绍了 EIS的基本概念,设计了电池EIS测量实验步骤,测量了 25℃中实验电池不同SOC下的EIS,为后续研究提供数据支撑。（2）提出了稀疏电化学阻抗谱的概念,分析其构成和优势,并为其构建了等效电路模型。通过对EIS基本概念的理解和对EIS实际应用的思考,针对EIS测量时间长难以推广应用的情况,提出了稀疏电化学阻抗谱的概念。根据EIS的特征值与频率之间的关系,确定了构成稀疏电化学阻抗谱的特征频率点,并证明了其测量耗时的优越性。然后,通过对EIS特性和等效电路模型的分析,构建了合适的等效电路模型来拟合磷酸铁锂电池的EIS。最后,运用ZSimpWin软件对实际测量的阻抗谱数据进行拟合,结果表明所采用的模型具有良好的拟合效果。（3）通过稀疏电化学阻抗谱对等效电路模型进行参数辨识,进而复现出完整的EIS。由于稀疏电化学阻抗谱所包含的阻抗值较少,常用的等效电路模型参数辨识方法并不适用,需要专门设计相关的算法。因此,本文选择运用粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）对等效电路模型进行参数辨识,借助Python语言完成了算法的编写,最后对实验电池的等效电路模型进行参数辨识,并根据参数辨识结果复现出完整的EIS。通过实际测量值和算法拟合值的对比分析,结果表明,误差均满足精度要求,由此验证了本文所提方法的有效性。（4）以磷酸铁锂电池的SOC估计为例,证明稀疏电化学阻抗谱在实际应用中的优势。首先对稀疏电化学阻抗谱的等效电路模型参数进行分析,得到各参数和电池SOC的关系,确定了以常相位角元件中的双电层电容Y1来估计SOC的路线。由于Y1-SOC曲线不能直接使用多项式拟合,本文将该曲线分为三段,得到了每一段的拟合函数。在运用该方法估计SOC的过程中,通过Y1参数斜率正负变化和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）将属于不同段的Y1参数分隔开,再将其代入对应段的拟合函数得到最终的SOC估计值。最后,进行了基于稀疏电化学阻抗谱等效电路模型参数的SOC估计方法验证,结果表明,SOC估计值和实际值的误差满足精度要求,由此验证了本文SOC估计方法的有效性。同时,由于稀疏电化学阻抗谱的测量时间短,通过SOC估计这一案例还进一步体现了稀疏电化学阻抗谱在实际应用中的优势。