电动汽车及其相关技术是目前汽车行业的研究热点。然而由于动力电池能量密度和成本的限制,电动汽车的全电续驶里程与传统燃油车相比有较大差距。另外,电动汽车的能量储存在动力电池中,无法直接测量,而电池能量状态的影响因素众多,很难估计准确,使电动汽车续驶里程估计不准,给乘客带来里程焦虑。电动汽车续驶里程估计精度影响用户感受和电动汽车普及率,而电池剩余能量预测是续驶里程估计的基础。本文以锂离子电池为研究对象,研究了电池剩余放电能量ERDE(Remaining Discharge Energy)的预测方法,面向电动汽车续驶里程估计。电池剩余能量预测以准确的电池模型为基础。基于电化学机理研究了全SOC(State of Charge,荷电状态)范围内精确的实时可用电池模型。电池剩余能量受到未来温度变化的影响,因此研究了不同使用条件下的电池产热成分,并基于电池热模型进行温度变化实时预测。基于电池模型的研究结果,通过预测理论研究了电池剩余能量预测方法。进而开发了电动汽车续驶里程估计模型,并整合到实车进行效果验证。首先,研究全SOC范围内精确的实时可用电池模型。基于电化学机理模型对电池充放电过程进行分析,提出一种基于电化学机理的等效电路模型,以更好地反映电极的固相扩散效应。电化学机理等效电路模型能有效提高低SOC区的估计精度,同时实时性较好,可以在实车场合应用。在全SOC范围进行不同工况下的电池测试,验证电化学机理等效电路模型的电压和SOC估计效果。第二,研究实时可用的电池温度预测方法。针对电动汽车各种使用条件,考虑了温度、电池耐久性、SOC和电流因素对电池产热的影响,分析了产热比例。进而通过传热模型实时预测电池未来温度变化,在不同工况下将温度预测结果与真实温度变化进行比较。第三,研究电池剩余放电能量预测方法。提出一种基于预测-自适应的电池剩余放电能量预测方法,在当前状态估计的基础上基于电池模型对未来充放电过程的电池状态量、模型参数和端电压输出进行耦合预测,得到剩余放电能量值,并在运行过程中根据测量信息进行实时优化。在能量预测过程中考虑不同的模型参数更新方式,对应不同的剩余能量预测方法。能量预测方法的计算效果在动态工况下进行验证。最后,基于电池剩余能量预测模型,进行电动汽车续驶里程估计模型开发与实车验证。将开发的续驶里程模型应用到一款纯电动汽车上。在实车上进行续驶里程测试,在不同工况条件下验证了模型的里程估计效果。