随着能源危机和空气污染的日益严重,各国政府和各汽车公司逐渐将未来发展的重心偏向清洁、高效、无污染的新能源汽车。作为电动汽车的三大核心技术之一的电池技术是目前制约电动汽车发展和推广普及的主要因素,电池的状态估计直接影响循环寿命、使用成本、能量管理和安全。因此,动力电池荷电状态(State of Charge,SOC)的准确估算对提高电池使用寿命和整车性能具有十分重要的意义。本文以锂离子电池为研究对象,选用无迹卡尔曼滤波算法(UKF)对电池的SOC进行估算,并取得了良好的效果。首先设计了相关实验,在实验基础上分析了锂离子电池的基本特性,研究了不同放电倍率对电池容量、内阻、开路电压的影响。在对电池常用的几种等效模型进行总结分析的基础上,选用二阶Thevenin模型作为电池组的等效电路模型。依据模型的特性采用混合脉冲功率特性(HPPC)循环实验,利用Matlab中cftool工具拟合出二阶模型中各参数与SOC之间的数学关系,在Matlab/Simulink中搭建仿真模型,利用不同的循环工况对电池模型进行仿真验证,对比模型输出电压值与电池真实值的误差,验证了二阶Thevenin模型具有更高的精度,能更好的反应电池的动态特性。以二阶Thevenin等效电路模型及其参数辨识结果为基础,采用UKF算法对电池SOC进行估算;并在Matlab/Simulink中编写了 UKF的相关程序,以安时积分计量法估算结果为参考值,将HPPC实验数据带入UKF程序,在模型准确、模型参数固定、模型初值有误差三种情况下对算法进行验证,验证了 UKF估算SOC的可行性。