当前电动汽车相关技术飞速发展,电池荷电状态（State of Charge,SOC）估算作为电动汽车动力电池管理系统的重要组成部分,受到国内外科研人员的广泛关注。为解决现有电池SOC估算结果精度低和稳定性差的问题,本文通过研究充电电压曲线融合双卡尔曼滤波的关键技术,以提高电池SOC估算精度和稳定性。本文主要从LiFePO₄电池特性、电池等效模型搭建和参数辨识、电池SOC估算三个方面开展研究,并通过新威测试平台对电池SOC估算方法的可靠性进行了验证。首先,本文对LiFePO₄电池特性进行深入研究。探索了电池开路电压与荷电状态关系曲线求取方法,并对该关系曲线的特性进行分析,研究了电池静置时间及误差适应性对开路电压法修正电池SOC初始值的影响。其次,参考电池外部非线性特征及实际可行性建立了LiFePO₄电池等效电路模型,对比离线和在线辨识参数结果,证明了模型参数在线辨识的必要性和卡尔曼滤波算法参数辨识的优越性。以卡尔曼滤波算法为基础,结合双卡尔曼滤波联合估算电池SOC,结果表明该方法估算误差在3%以内,同时通过设定参数初始偏差验证了算法的鲁棒性。最后,分析了电池电压和电流监测信号噪声对电池SOC估算精度的影响,得到了监测信号噪声使电池SOC估算结果偏差增大的结果。继而对充电电压曲线特性进行了分析,并提出了基于充电电压曲线融合双卡尔曼滤波估算电池SOC的新方法。结果表明,该估算方法能够消除监测信号噪声并保证了电池SOC估算精度,提升了估算方法的鲁棒性。