随着环境问题和能源危机的日益严峻,大力发展电动汽车、加快交通能源转型是实现汽车工业可持续发展的重要途径。动力电池是电动汽车的动力源,是电动汽车正常工作的核心部件,电池荷电状态(State Of Charge,简称SOC)的准确估算对电动汽车的安全、合理使用及整车性能的提高具有重要影响,而电池的SOC估算受到很多因素的综合影响,难以保证其估算精度。本文以磷酸铁锂电池为研究对象,分别对电池模型和SOC算法进行了深入探讨。论文研究了电池材料对电池性能的影响及磷酸铁锂电池的内部结构和工作原理,进行电池特性实验,结果证实温度、充放电倍率、电池荷电状态对电池开路电压、内阻和充放电效率有重要影响。在此基础上,结合对等效电路模型的分析,提出简化的通用非线性(General Nonlinear,简称GNL)模型,采用开路电压曲线拟合法估计模型参数初值,并且利用递推最小二乘法实现模型参数的实时更新。论文阐述了常用的SOC估算方法及其优缺点,基于对扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,简称EKF)算法的分析,提出修正的EKF算法,依据建立的简化GNL等效电路模型列出电池的状态空间方程,按照EKF递推步骤逐步对SOC进行估算,实验仿真结果表明,改进的安时积分法与修正的EKF算法结合有效地减小了误差,提高了抗干扰性。通过MATLAB仿真,将其结果与BMS实验平台的输出结果进行验证。HPPC循环实验结果表明简化的GNL模型不仅缩短了估算时间,使得递推最小二乘法实现实时更新参数的效果,且不会较大影响模型精度,能较准确反映电池外特性；通过对修正EKF算法和未修正EKF算法及安时积分法的比较,验证了本文提出的算法提高了SOC估算的精度。