准确估计动力电池峰值功率（SOP）对于保障电池的安全运行、延长电池的使用寿命以及最大程度发挥电池的性能至关重要。作为电动汽车能量管理的重要决策变量之一,电池SOP更是关系到整车运行的安全性、经济性和可靠性。本文将针对车载动力电池的SOP估计及其在整车能量管理中的应用展开研究,主要的研究内容包括:（1）对4个不同老化程度下的18650动力电池单体实施了容量测试和工况测试,为动力电池的深入研究提供了可靠的数据支撑;针对基于数据片段的传统参数辨识方法的不足,提出了一种基于双层优化结构的参数辨识方法,同时引入了粒子群（PSO）算法进行求解,并基于Thevenin模型验证了所提方法的有效性和先进性,为SOP的估计研究提供准确的模型参数。（2）针对传统SOP估计方法的不足,提出了基于多阶泰勒展开的SOP估计方法,并基于Cardano理论推导了 SOP估计的解析方程,提高了 SOP的估计精度,弱化了传统方法中的一阶泰勒近似所带来的低阶误差余项的影响,特别是对于较长估计尺度的SOP估计。（3）基于最优化的思想,提出了一种基于改进遗传算法（GA）的SOP估计方法,弥补了传统方法对内阻变化和功率特性考虑的不足,消除了泰勒展开的余项误差,改善了车辆在长时间尺度下的SOP估计性能;同时分析了极端情况下的SOP估计情况,剖析了估计结果的误差构成,完成了对几种SOP估计法的综合评价;基于可靠的估计结果,探明了老化对电池SOP的影响规律。（4）以串联插电式混合动力汽车（PHEV）为例,完成了考虑SOP的电池拓扑结构匹配及优化;提出了一种考虑SOP估计的能量管理策略,验证了 SOP估计在PHEV能量管理中的有效性;同时探明了电池老化对能量管理的影响规律,量化分析了电池老化对车辆纯电动续航里程和行驶成本的影响;基于动力电池组拓扑的最优匹配,研究了电池老化引发的等效缺失单体数量。