锂离子动力电池充电策略一直是现阶段BMS（电池管理系统）领域中的重难点,在电动汽车蓬勃发展的今天,作为其动力部分的电池系统更是重中之重。两轮电动车由于成本与空间因素限制,电池组无法配备有效的散热系统,不得不选择小电流充电来保证电池系统安全。但是,小电流充电时间长,且多数在夜间充电,导致两轮电动车充电过程中发生燃烧事故后无法及时发现,危及居民生命财产安全,因此小电流充电策略优化刻不容缓。本文针对小电流充电时间长的问题,提出一种有效缩短电池充电时间的充电策略。主要研究内容如下:（1）分析了现阶段应用广泛的多种等效电路模型特性,选择精度与建模复杂程度均衡,能够较为精确判断电池特性的二阶RC模型。通过静置实验法和混合脉冲功率特性（HPPC）得到了模型中的关键参数数据,选择参数拟合法和带遗忘因子最小二乘法对参数进行辨识,并使用HPPC充电、0.5C恒流充电和0.2C恒流充电实验比较两种辨识法的辨识精度与模型的准确性。实验结果表明,带遗忘因子最小二乘法辨识结果精度较高,误差较小,得到的二阶RC等效电路模型能够比较准确地模拟电池工作特性。（2）分析电池充电过程的生热部分,结合Bernardi公式,得到电池生热率公式,对电池充电过程中生热率和损耗进行分析,可知:电池损耗决定电池温升。因此,建立电池损耗模型,并结合二阶RC等效电路模型,通过电池在不同倍率下的充电实验验证模型精度,实验结果表明,损耗模型误差在5%以内,精度较高,能够准确模拟电池在不同倍率下的充电损耗。（3）基于电池损耗模型,并结合锂离子电池在小电流环境下的充电特性,提出了一种小电流环境下,以充电时间最短为目标的多阶段恒流快速充电策略。采用遗传算法和改进后PSO（粒子群）算法对多阶段恒流快速充电电流进行优化求解,将得到的优化充电策略与0.25C倍率下恒流充电策略进行仿真与实验分析。结果表明,仿真值与实验值误差在3%以内,验证了本文模型的准确性。同时,由遗传算法和改进PSO算法得到的多阶段恒流快速充电优化策略与0.25C倍率下恒流充电策略在充电时间上分别缩短17.3%和18.6%,优化效果显著。