太阳能光伏发电系统具有绿色无污染、不受地域限制和利用可靠经济等优点。太阳能路灯系统是典型的独立光伏系统,而铅酸蓄电池是太阳能路灯系统的重要储能部件。为了提高蓄电池的工作效率,有效延长使用寿命,必须防止其过充过放。因此,要对蓄电池的剩余容量进行准确预测。但是蓄电池复杂的电化学特性导致剩余容量难以直接测量。本论文研究了铅酸蓄电池剩余容量的预测方法,论述了该方法在太阳能路灯系统中的应用情况。本论文首先介绍了铅酸蓄电池的基本特性,分析了几种常用的铅酸蓄电池容量预测的方法。采用了一种智能预测方法—神经网络法来对铅酸蓄电池的剩余容量进行预测。该方法选用LM算法训练该网络,设计出了一个可以实现容量预测的三层BP网络模型,并利用MATLAB仿真对网络的性能进行了校验。结果表明,神经网络用于铅酸蓄电池剩余容量预测是可行的。然后介绍了基于MSP430F235单片机的太阳能路灯系统的结构组成和实现功能,详细描述了该系统中放电控制部分的软硬件设计。最后尝试采用基于神经网络法预测出的蓄电池剩余容量来设计太阳能路灯系统的放电控制方法。将该方法应用于路灯系统进行放电控制,能够满足实际应用的要求。