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汽车成为当今人类生活中不可或缺的一部分,汽车工业的飞速发展,汽车数量的急剧增长,引发的能源危机、环境污染问题促使各国政府和各汽车公司越来越重视既节能环保又可以循环使用的电动汽车。电动汽车的关键技术在于动力电池以及电池管理系统。锂离子电池因其特有的优势：比能量高、能量密度大、循环寿命长、安全可靠、适应性强成为当代优质的动力电池。电池剩余电量(SOC)的研究是电动汽车内电池管理系统的核心。本课题研究目的是建立一种电池SOC估算模型,验证所建电池SOC估算模型的精度、收敛性。本文以镍钴锰酸锂为研究对象,选用扩展卡尔曼滤波算法(EKF),采用了Thevenin等效电路模型并建立了Thevenin电池模型,最终建立了基于EKF的电池SOC估算模型,通过三种实验工况验证所建的电池SOC估算模型。以下是本文的主要工作和成果：首先介绍了锂离子电池工作原理,给出电池SOC的定义公式,分析了目前国内外常用的电池SOC估算方法,通过对比分析选择扩展卡尔曼滤波算法作为本课题研究电池SOC估算方法。然后分析对比常用的电池等效电路模型,选择了Thevenin等效电路模型；分析了温度、充放电倍率、循环寿命、自放电等因素对电池建模的影响,综合考虑将相应影响因素的修正系数代入到电池SOC定义公式达到修正目的：在HPPC实验的基础上,通过相应的计算公式进行了模型参数辨识,并采用cftool工具拟合出各模型参数与电池SOC之间的数学函数关系,运用"Embedded MATLAB Function"自定义模块实现了模型各参数与电池SOC之间的关联：运用“MatlabSimulink"软件建立了Thevenin电池模型,并在三种实验工况中进行仿真验证,结果表明所建的Thevenin电池模型的精度高于98%,符合本课题电池模型的要求。最后讲解了线性离散系统、非线性离散系统卡尔曼滤波法原理,在此基础上建立了电池SOC估算的系统状态方程、系统观测方程,并推导出基于Thevenin模型扩展卡尔曼滤波递推公式：在Thevenin电池模型的基础上,运用"MatlatSimulink"软件建立了基于EKF的电池SOC估算模型,并在三种实验工况中进行仿真验证。结果表明：电池SOC估算模型在HPPC实验工况条件下精度高于92.2%,最长收敛时间为112.356秒；在恒流放电、恒流充电实验工况条件下精度高于96.3%,最长收敛时间为118.598秒。综合以上实验数据证明本课题所建的基于EFK的电池SOC估算模型无论在变电压、变电流的动态工况实验条件下,还是恒流放电、恒流充电工况实验条件都具有以下优点：精度高、适应性好、收敛效强。