锂离子电池因其无污染、能量密度高等优势，已广泛应用于便携式电子产品中，同时随着传统能源的匮乏和低碳经济的提倡，大容量的锂离子电池已经应用于后备储能和电动汽车的动力电源等方面。为了深入对电池的研究，需要建立电池的模型，并且准确的电池模型对电池管理和靠电池供电系统的开发都有十分重要的意义，锂离子电池的荷电状态(SOC, State of Charge)是一个非常重要的状态变量，与电池的寿命、安全性和效率密切相关，SOC的估算是电池管理系统的关键技术。本文在研究电池模型的基础上，实现对电池SOC准确的估算。为了建立准确的电池电路模型，本文先对18650锂离子电池进行放电实验，根据实验分析结果与电池常用电路模型，在充分考虑温度、老化、放电倍率和极化效应等影响因素后，建立了改进的二阶电路电池模型。文中在建模过程中引入了动态电量，用于模拟电池的倍率容量(Rate Capacity Effect)与恢复效应(Recovery Effect)，并且详细地介绍了如何求解动态电量的实时值。然后根据电池在周期放电时电压的曲线，辨识出在不同SOC状态下电路参数值，利用指数拟合的方法得到各个电路参数与电池SOC的函数关系。最后把所建立的模型仿真结果与实际测量值进行对比验证，从对比结果可知文中的模型能够更好地描述电池的动静特性。在前文建立的电路模型基础上，利用扩展卡尔曼滤波算法对电池的SOC进行估算，文中给出模型系统的状态方程和测量方程，并详细说明了算法对电池SOC的预测和校正过程。通过在几种不同工况下电池SOC预测结果的对比，证明该算法能够较准确地在线估计SOC，并且可以修正初始值不确定和噪声引起的预测偏差，对SOC的初始误差具有更好的鲁棒性，比传统的安时计量法有更高的预测精度。本文所建立的电池等效模型能够很好地模拟电池的动静态特性，满足实际应用和仿真的精度要求；电池的SOC预测获得了较高的准确度，预测的结果更符合实际情况，并且有较好的抗干扰能力和误差纠正能力。