环境的污染和能源的消耗是当今人类面临的两大问题。电动汽车以其无污染,噪声低等优点受到了高度重视。现在,动力已经成为制约电动汽车发展的主要因素。锂离子动力电池具有高比能量、高比功率、循环寿命长、无污染等优点,是最好的电动汽车用电源之一。电动汽车的使用对锂离子动力电池组管理系统提出了更高的要求。本文首先深入研究电动汽车用锂离子动力电池的性能。之后,我们在详细分析了人工神经网络理论的基础上,介绍了一种锂离子电池组管理系统的实施方案,对现有的电池管理系统在理论上进行了创新设计。我们应用人工神经网络理论建立了锂离子动力电池的BP网络模型。首先对BP网络进行训练。之后,应用网络模型对电池性能进行预测。结果表明,我们建立的BP网络具有较好的适应性,已经有效的预测了锂离子动力电池电压、电流和放电容量间的映射关系,并能够通过对放电容量的预测推算出电池的剩余电量和电荷状态(SOC)。该方法可以方便快速的获得电池剩余容量及核电状态的预测值,最大误差小于6%,结果满足精度要求,达到了课题的研究目标。人工神经网络技术简单直观,是研究动力锂离子电池的有力工具。