在如今能源过度消耗、环境污染严重的社会，能源多样化、排放清洁化的电动汽车成为当今汽车领域研究与开发的热点。电动汽车电池组性能的好坏直接影响整车的行驶里程、加速性能和制动能量回收的效率，电池的循环使用寿命及成本高低影响整车的可靠性和成本。电池管理系统是电动汽车的关键技术之一，也是电动汽车发展的最大瓶颈。电池的荷电状态（SOC）估算是电池管理系统中最重要的部分。准确估算电池SOC可以防止电池过充电和过放电，延长电池使用寿命；可以有效预测电动汽车续驶里程，防止因电量估算失误导致电动汽车停止运行；另外，SOC的准确估算直接影响电动汽车的能量分配。由于电池在工作过程中模型参数和状态实时变化，因此，建立准确的电池模型，研究电池模型参数与SOC联合估算方法具有十分重要的意义。本文针对一款磷酸铁锂电池（电芯料号：FC-F45-R5D5J0-01SE），深入研究电池模型参数与SOC联合估算方法，主要的研究内容有以下几个方面：首先，本文从磷酸铁锂电池的工作原理出发，介绍了磷酸铁锂电池的几个主要技术参数；通过实验研究磷酸铁锂电池的特性；在使用者角度分析了电池安全性的影响因素；基于电池容量的影响因素，指出传统SOC定义方法的缺陷，并给出了动态SOC的定义方法。然后，本文基于四种经典电池等效电路模型和磷酸铁锂电池的特性建立本文的电池模型，在此基础上分别采用离线方法和在线方法对模型参数进行辨识，并通过仿真及实验验证本文电池模型的有效性，在线辨识方法能较好地跟踪电池的时变特性，可以有效提高电池模型的精度。最后，基于所建立的电池模型，采用扩展卡尔曼滤波算法对电池SOC进行估算。该算法结合安时积分法和开路电压法，通过安时积分法列写SOC状态方程，通过检测电池电压、电流数据对状态变量进行实时修正，因此，这种算法不依赖于初始值，也不需要较长的静置时间，具有较高的准确性、收敛性和可行性。为了跟踪电池的时变特性，本文研究电池模型参数与SOC联合估算方法，并通过仿真及实验验证电池模型参数与SOC联合估算方法具有更高的准确性和收敛性。