本文在已建立的电池荷电状态(StateofCharge-SOC)估计算法体系的基础上，以锂离子电池为研究对象，着重就目前SOC估计中存在的且影响SOC估计结果准确性的几方面问题进行研究。 对电池进行SOC估计的前提是对SOC有准确定义，同时，算法涉及很多电池的特性参数，因此有必要定义标准的实验流程及实验条件以获得可靠的一致的电池参数。此外，SOC估计的数据来源于电池管理系统(BatteryManangementSystem-BMS)采集的物理量，因此物理量采集的精度对算法结果的影响程度也值得关注。在对算法、算法参数及数据来源充分考虑之后，SOC估计结果是否准确是我们关心的问题，因此需要一套标定的方法来评定整个工作过程中的SOC估计精度。 针对以上问题，本文从理论和实验角度，结合算法提出适于不同工况的SOC定义及标定依据。对电池的测试流程及与算法相关的参数如容量、SOC-OCV等定义了标准的测试方法。在算法理论基础上，对BMS的电流、电压检测误差对SOC估计精度的影响进行独立仿真。针对电池标定及BMS精度标定设计了一整套标定系统，并结合虚拟仪器的误差校正理论，建立整个标定测试系统的误差构成体系并提出了测试系统典型电路环节的误差校正思想，充分利用虚拟仪器软件对硬件电路的误差进行校正。 在多种实验制度下对电池的特性进行了大量的实验，验证了应用于混合动力(HybridElectricVehicles-HEV)及纯电动(ElectricVehicles-EV)工况的SOC定义的合理性。此外，仿真实验表明电压电流检测的偏置误差直接影响SOC估计结果而噪声对整体估计结果无影响，这对BMS物理量采集的分辨率、电路噪声及偏置误差的指标设计提供了定量的依据。基于虚拟仪器的标定系统利用CCP实现对电池参数的在线标定，理论分析及实验结果表明系统的精度指标可确保电池参数的精密检测及电池SOC标定的实现。综合以上工作，本文对从电池实验到管理系统精度设计的整个过程进行了规范，为SOC估计精度的保证奠定了基础。最后，就本文尚待完善及值得进一步分析和解决的问题进行了简要讨论。