铅酸蓄电池能量监测是铅酸蓄电池管理系统的重要组成部分，主要包含铅酸蓄电池工作电压、充放电电流、温度等参数的实时采集和蓄电池剩余电量预测。对铅酸蓄电池进行能量监测可以有效防止其过度充放电，提高铅酸蓄电池的使用寿命，从能源节约和环境保护来说具有十分重要的社会意义和经济价值。本文从铅酸蓄电池的内部结构和工作机理入手，分析了铅酸蓄电池工作特征和影响其正常工作的外部因素，阐述了蓄电池荷电状态预测水平对蓄电池剩余电量判定的重要影响。同时对目前国内外常用荷电状态预测方法进行分析，对比说明了各自的有效程度及优缺点。针对铅酸蓄电池数学模型难以建立以及荷电状态难以精确预测等问题，本文首先讨论了铅酸蓄电池工作状态的非线性特征，提出了一种基于模糊C-均值聚类算法的荷电状态预测方案。传统模糊控制规则主要来源于专家或操作者的工作经验，并不能完全反应预测系统的本质特征，本文采用模糊C-均值聚类算法，对数据进行归类划分，有针对性的生成模糊控制规则，减少了冗余控制规则的生成，并用实测数据样本对模糊C-均值聚类算法进行了验证，效果良好，通过Matlab仿真实验验证了本文设计的基于模糊C-均值聚类的模糊预测方案的正确性。搭建了一个铅酸蓄电池能量监测实验系统，设计了硬件电路并编写了软件，通过实时采集铅酸蓄电池运行参数和数据，结合本文所提的剩余电量预测方案对铅酸蓄电池荷电状态进行预测计算，将预测计算结果和实际实验结果进行了对比分析，结果表明，荷电状态预测计算误差小于5%，满足设计要求，说明本文所提铅酸蓄电池能量监测系统具有很好的实用性和一定的推广价值。