锂离子动力电池的能量状态与剩余可用能量的准确估计对于电动汽车来说仍然是一个具有挑战性的问题,是电动汽车能量管理的基础,尤其是对电动汽车的剩余续驶里程的估计至关重要。因此,有必要进行专门的研究。本文以锂离子动力电池作为研究对象,围绕电池的能量特性展开研究。基于锂离子动力电池的能量状态与能量转化效率MAP提出了一种剩余可用能量预测的方法。首先,基于分数阶微积分理论与电化学阻抗谱相关理论确立电池模型的结构,并使用递推最小二乘算法实现电池模型参数的在线辨识,为建立电池能量状态估计器提供模型基础。接着,为了克服锂离子动力电池传统的能量状态定义的不足,提出了一种基于热力学第一定律的能量状态定义,考虑了电池充放电过程中的化学能、电能与热能之间的转化。然后,为了解决应用中的随机动态电池系统存在不可避免的噪声、噪声的不确定性以及状态估计器不收敛等问题,基于电池模型、平方根无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法及噪声统计特性估计,建立了平方根自适应无迹卡尔曼滤波(Square Root-Adaptive Unscented Kalman Filter,SR-AUKF)的电池能量状态估计器。最后,通过实验数据建立了以电池工况与能量状态为输入的能量转化率MAP,结合电池工况的工况预测建立电池剩余可用能量预测方法,并在多种典型的电动汽车动态工况下验证了该方法的准确性与可靠性。实验结果显示能量状态的估计误差与剩余可用能量的预测误差分别保持在3%与4%之内。