随着传统化石能源不断枯竭及生态环境不断恶化,汽车行业逐渐朝新能源转型,纯电动汽车作为主力军得到大力发展。动力电池组作为其动力来源及能量载体,已成为推动纯电动汽车商业化的基石。电池管理系统作为集监测、管理与控制功能于一体的动力电池组大脑中枢,一定程度成为衡量纯电动汽车品质优劣的关键因素。荷电状态(State of Charge,SOC)估算及热管理系统作为电池管理系统的核心,是反映电池运行状态、提高电池使用性能及延长电池循环寿命的关键。因此,本文以磷酸铁锂电池为研究对象,对影响复合模型中SOC估算的相关因素进行优化,对优化后模型的状态变量进行扩展卡尔曼滤波估算,并设计了一种高导散热材料/并联式风冷综合热管理系统,对传统的串联式被动风冷系统进行了优化。首先本文介绍了电动汽车主要发展历程及电池管理系统的关键技术,以锂电池的基本组成和工作原理为起点,分析了锂电池充放电特性及影响SOC估算的内外因素。在此基础上,引入了卡尔曼滤波算法原理,介绍了扩展卡尔曼滤波对状态变量的估算流程,并分析了电池的不同模型,列出简化模型、Thevenin模型及复合模型的状态空间模型。对复合模型中影响SOC估算的温度因素、充放电倍率因素、自放电率因素和循环使用次数因素进行了测试,拟合了对应的影响因子曲线,对优化后模型的SOC输出曲线进行了仿真分析并验证了估算精度。最后,本文在串联式被动风冷热管理系统的基础上,设计了一种高导散热材料/并联式风冷综合系统,即将高导散热材料贴覆于电池壳体并让单体电池采用并联回路连接的强制冷却方法。搭建了冷却系统仿真模型,同时对冷却系统进行实际测试,将测试数据同仿真数据对比分析后验证了模型的有效性及准确度。通过合理设计各单体电池间距对模型进行优化,解决了传统风冷方式冷却效率低、电池单体间温差大的问题。