汽车保有量的日渐增长给环境以及能源带来了巨大的挑战,电动汽车以其无污染、效率高、能源来源广泛等优点成为一种解决问题很好的方案。但是电动汽车车主对于纯电动汽车普遍存在“里程焦虑”,而目前普遍不准确的剩余续航里程估算值会加剧车主的“里程焦虑”。因此需要开发一个能够准确预测电动汽车剩余续航里程的方法,缓解驾驶员的“里程焦虑”,这样能够有助于电动汽车的普及,从而缓解环境以及能源面临的严峻挑战。电动汽车的剩余续航里程估计主要分为两个大方面,一是电动汽车剩余能量的估计,二是对于电动汽车未来能耗的预估。结合一些现有研究,本文开发了一种基于工况预测的纯电动汽车剩余续航里程估算方法,并进行了分析验证,文章的主要研究内容如下:（1）完成考虑温度时变的电池等效电路模型建模。在进行剩余续航里程估算时,首先需要估算当前电池包的剩余能量,为确保剩余能量的估算精度首先需要确保能够准确的描述动力电池的外特性。本文经过对比,最终选择采用二阶RC等效电路模型来描述动力电池的外特性。同时考虑了电池模型在不同温度、放电倍率、SOC下模型参数会发生变化,首先设计了不同状态下的充放电实验获取动力电池在不同状态下的外特性,然后利用遗传算法对不同状态下的模型参数进行辨识,最后在MATLAB/Simulink中搭建动力电池的二阶RC等效电路模型,在不同工况下对电池模型精度和参数辨识的准确性进行验证。（2）完成电池包温度场模型的搭建。所搭建的二阶RC等效电路模型的一个主要输入为温度,即温度会对电池的外特性产生影响。因此需要知道动力电池包各处的温度,在实车中电池温度的采集是通过温度传感器,本文通过搭建电池包温度场模型来计算电池包各处的温度。首先详细介绍了动力电池单体热电耦合模型的建立;然后基于传热学理论完成了电池包温度场分布模型的建立;在得到电池包温度场分布的仿真结果后,需要对其结果准确与否进行分析,受限于实验条件,且考虑到CFD仿真是行业公认的较为准确的温度场仿真办法,最后基于STARCCM+CFD仿真软件对建立的电池包温度场分布模型仿真结果进行对比分析。（3）完成考虑温度分布的电池包剩余能量估算方法研究。电动汽车的剩余能量即从当前时刻到电动汽车能量耗尽不能够正常行驶为止,电池包所能够放出的能量。由定义可知,电动汽车的剩余能量主要和SOC和电压有关,因此电池包的剩余能量估算问题可以归结为SOC估算问题。本文采用EKF对电池SOC进行估算。由于电池包温度分布的不均匀,导致每个单体电池的外特性会有所差别,从而每个单体电池SOC估算结果也会有差别,本文通过对每一个单体电池的SOC进行估算,考虑到对于电池过放的保护,取所有单体电池SOC的最小值作为电池包的SOC估算值。在得到电池包SOC估算结果后,开发基于SOC估算的剩余能量预测方法,并进行仿真分析。（4）完成基于车速预测的纯电动汽车未来能耗预估方法研究。首先搭建实车数据采集平台,采集了某款纯电动汽车在重庆市内3000s的工况数据。然后以60s作为工况片段划分单元,结合NEDC、WLTC标准工况,将其划分为一共100条工况片段。下一步选取合适的特征参数,并提取工况片段中的特征参数,基于二分K-means聚类算法在离线状态下将其划分为四种典型工况。然后在线识别当前周期工况,结合当前周期车速,基于NAR神经网络对下一周期的车速进行预测,下一步将预测所得车速和实验采集实车车速进行对比分析,最后根据车速预测结果开发了纯电动汽车未来能耗计算方法。（5）纯电动汽车剩余续航里程估算模型的开发。本章进行剩余续航里程估算模型的开发,首先搭建了纯电动汽车整车模型,包括整车动力学模型、电机模型、电池模型,通过第五章预测的时间车速曲线结果输入到整车模型得到需求电流,用于计算剩余能量的变化。然后提出了一种电动汽车剩余续航里程估计精度的评价方法。下一步进行了剩余续航里程估算模型的开发,剩余续航里程估算模型开发的思路如下:通过车速预测的结果计算得到车辆在下一个周期内的能耗,将在下个周期内预测的车速曲线进行积分得到行驶距离,结合行驶距离以及行驶能耗即可得到车辆每公里的平均能耗,再结合剩余能量的计算结果,即可得到剩余续航里程。最后基于剩余续航里程估计精度的评价方法完成对剩余续航里程估算的仿真结果进行分析。