由于电动汽车的不断研发和生产,动力电池作为电动汽车的最重要部件之一已经逐渐的成为了国内外研究的重点。而提高电池的各个方面的性能和降低电池的生产成本又是最关键的,所以就必须对电池的荷电状态进行监测,对能量进行有效的管理。电池的管理当中,电池的荷电状态是必不可少的一个状态量,它表示电池的剩余电量,准确可靠的估计荷电状态(State of Charge,SOC)是电池管理系统中最基本和最首要的任务。本文主要研究内容如下:首先简单的阐明了课题的研究背景和意义,介绍了锂电池的国内外的研究现状,然后介绍了几种常用的电池模型。接着简要的阐述了锂电池的内部工作原理,然后根据电池的电化学原理建立电池的等效电路模型,再根据等效电路模型推导出电池的状态空间模型;通过两组实验确定状态方程中各个参数,这两组实验分别是电池开路电压和SOC关系标定实验、电池内阻和RC电路参数辨识实验。通过介绍卡尔曼滤波,提出用自适应卡尔曼滤波方法估计锂离子动力电池SOC。自适应卡尔曼可以估计未知噪声的方差和均值,通过用simulink中的各个模块来搭建其估算模型,然后设置模块参数值对其进行仿真实验,通过仿真结果证明了自适应卡尔曼滤波在估计时误差明显减小。由于温度影响着估计结果,所以就引入了热模型,对其工作原理进行分析并在ADVISOR中建立温度模型。然后对ADVISOR中的内阻模型进行分析,通过设置模型中一些模块的参数进行SOC估计并仿真。最后通过AMESim软件中的相关模块来建立整车模型,并利用接口与simulink实现联合仿真,分别通过ECE+EUDC工况,UDDS工况来进行模拟实车实验。