现如今地球能源消耗殆尽,科学家们都开始探索绿色能源来代替传统的化石燃料,以提高绿色能源的利用率减少对环境的污染。目前各大汽车厂商也在大力发展新能源汽车,用来减少对地球的破坏和资源的所需。锂动力电池是电动汽车的重要组成部分。由于磷酸铁锂电池具有低成本、高稳定性、高能量比、使用寿命长、绿色环保等优点,磷酸铁锂电池被广泛应用于电动汽车。对电池荷电状态(SOC)进行高精度估算在电池管理系统(BMS)设计中意义重大。不仅大幅提高了能源的使用效率,而且还可以避免由于过充或过放对电池造成的不可逆破坏。通过对电池电能合理利用,还可以达到提高电池使用寿命的最终目的。本文基于现有估算算法的缺点,选择了一种更为合适的估算算法——AEKF算法。根据相关资料分析表明,扩展卡尔曼滤波法已经可以精确估算出电池的SOC状态,但是在使用EKF方法估算时,需要比较精确的等效模型和比较稳定的噪声。实际上这些条件基本都很难实现,基于算法以上缺点,以磷酸铁锂电池作为实验样品,选择并使用AEKF算法作为电池状态估算方法进行算法的可行性与有效性研究。本文针对锂电池等效模型选择的方法、等效模型的参数辨识算法、电池模型的可行性验证、AEKF估算算法的可行性验证,以及将等效模型与AEKF估算算法结合的优势进行了针对性研究。其主要研究内容如下:(1)针对锂电池等效模型的研究。通过分析了大量实验数据以及对模型复杂程度的考虑,针对模型精度与复杂度的对立性,最后选择了PNGV等效电路模型作为锂动力电池等效模型。该模型优势在于它不仅考虑到了欧姆内阻自放电现象,而且还考虑到了电池内部的极化现象,同时该模型还有较低的复杂度,便于计算。(2)根据选定的电池等效电路模型,建立锂电池的状态方程和输出方程,通过对锂离子电池进行混合脉冲功率测试实验和最小二乘辨识方法,辨识出PNGV电路模型中各个参数变量。选择HPPC实验对所选择的PNGV电路模型进行可行性验证。依托Matlab软件对实验数据进行分析和处理,有效验证了所提等效模型的可行性与有效性,为进一步研究估算电池荷电状态奠定了基础。(3)最后利用Matlab软件,在复合脉冲工况下,结合EKF、AEKF算法,验证两种所选择的SOC估计方法的有效性与可行性。(4)将选定的电池等效电路模型与EKF(扩展卡尔曼滤波)、AEKF(自适应扩展卡尔曼滤波)估算算法相结合,分别在UDDS和NYCC工况下通过Matlab进行锂离子动力电池的SOC估算仿真,通过对比两种算法的仿真结果可以看出两种所选择的估算方法都可以准确估算出电池的SOC状态,验证表明AEKF算法相对于EKF算法不仅有效,它还可以大幅降低估算误差,提高估算准确度。