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中国新能源汽车发展迅猛,但在关键技术上仍有许多不足,尤其电池系统。当电池所处的环境温度变化时,常常会因电池管理系统(BMS)的问题而引发电动汽车跳电、续航表现不稳定、荷电状态变化异常等问题的出现,这主要是由于对电池的温度特性认识不足、状态估算算法不优、系统的温度适应性不强等原因引起。考虑到环境温度对动力电池的影响十分显著,本文选择三元材料锂电池作为研究对象,并从以下方面开展具体工作。采用试验方法从容量、内阻、电压以及极化特性等方面研究电池单体在高、低温环境下的放电性能,确定了电池的温度特性。针对单体并联以增大容量的需求,研究了两电池单体的并联放电性能及其不一致性随温度变化的特性。基于电池充放电的特性,结合平方根Sigma点卡尔曼滤波器(SR-UKF)设计出电池SOC(State-of-Charge)估算模型。在设计估算模型时,考虑到模型变量维数对估算的影响,建立了一维与二维的模型结构。基于常温下的SOC估算研究,本文深入分析了高、低温下电池的SOC估算,从模型对电池的跟踪性、模型参数的修正以及模型简化修正方法等方面开展了研究工作。结果表明:(1)温度低于5℃,三元材料锂电池的放电能力受温度限制显著;受极化的影响,高温下(≥45℃)端电压仅在放电后期下降加快,电池放电能力衰减;电池受温度的影响主要表现在欧姆内阻上,其次是电池极化。(2)并联方式可以弱化低温对电池放电能力的限制;内阻的不一致应视为衡量并联电池不一致性的“第一衡量标准”;电池不一致性在低温下表现出不稳定特性,可选择温度作为电池筛选条件。(3)基于SR-UKF算法的SOC估算常温下最大估算误差在3%以内,在不同工况下表现出较好的估算精度和稳定性;具有一维变量结构的估算模型较二维模型有更突出的计算速度、估算精度与稳定性。(4)环境温度降低时,戴维南一阶电池模型会因逐渐失去对电池的跟踪性而导致估算模型的估算精度下降,可通过对估算模型引入“偏差控制项”予以改善;基于常温SOC估算,高温下可以不修正估算模型中的模型参数,当温度降低时,基于对欧姆内阻与极化内阻的模型参数简化修正的SOC估算方法可以在满足估算精度下有效简化对模型参数的修正。