纯电动汽车因为其清洁无污染的优势对环境保护以及缓解能源危机有很大的作用而成为了汽车行业发展的新趋势。电池作为电动汽车的技术和成本核心,尤为重要。而如何提高电池荷电状态SOC(State of Charge)的精度更是电池技术的发展重点。全文围绕带遗忘因子的递推最小二乘法、卡尔曼滤波法、开路电压法和安时积分法,对纯电动汽车锂离子电池的剩余电量估计进行研究,主要做了以下四个方面的工作:(1)分析了锂离子电池特性,根据常用电池等效电路模型精度不高的缺点,对Thevenin模型改进,将电压源变换成等效电容并进行建模,从而得到电路模型的状态空间模型。(2)对建立的等效电路模型进行参数识别,利用带遗忘因子的递推最小二乘法辨识出电池模型的参数。根据得到的电池模型的参数,对电池模型进行验证。(3)分析了卡尔曼滤波法对电池SOC估计的特点。对卡尔曼滤波法做出改进,结合安时积分法和开路电压法对电动车电池荷电状态估算,改进了电池等效电路模型空间表达式,通过仿真将得到的估计值与真实值做对比,结果表明,改进后的卡尔曼滤波组合SOC估计方法的精度更高。(4)选取不同于UDDS城市循环工况的NYCC城市工况的数据对车辆进行整体仿真实验,进一步证明了改进后的等效电路模型及组合卡尔曼滤波法的精确性,并在仿真中对比卡尔曼滤波与改进后的组合卡尔曼滤波两种算法的估算结果,验证了改进算法的有效性。