随着电动汽车保有量的增加,电动汽车续驶里程问题引起了人们的广泛关注。锂离子电池是电动汽车的重要储能单元,高效的管理能够提高电池的能量利用率,这就要求对电池进行有效的能量状态评估。当前电池管理系统中常用于电池状态估算的等效电路模型,用电子元件模拟电池外特性,缺少对锂离子电池内部电化学机理的描述,在低荷电状态（state of charge,SOC）下难以模拟电池的强极化特性。为解决这一问题,本文基于对锂离子电池内部电化学过程的简化建立适用于锂离子电池全SOC范围（0～100%SOC）的改进等效模型。更新电池的实时开路电压时考虑锂离子固相扩散,提高模型在低SOC范围内的模拟精度。同时,考虑双电层电容效应,并用Butler-Volmer方程描述固液相交界面的电荷转移反应。此外,本文提出的用外部宏观变量描述内部电化学微观变量的简化方法能够避免偏微分方程的求解,提高模型对动态工况适应性的同时,降低模型的运算量。本文提出一种离线辨识结合在线辨识的方法,同时实现当前时域下和预测时域内模型参数的辨识。当前时域下,对于无法直接获取响应的固相扩散过程相关的参数,在不同SOC下通过阶跃电流下的函数拟合进行离线辨识,其他参数则基于遗忘因子递推最小二乘法实现闭环在线辨识。预测时域内缺乏电池端电压的反馈,所以模型参数通过拟合混合脉冲功率工况下电池端电压的响应来标定。分析能量状态的定义和影响因素,选择电池的剩余可用能量和持续放电时间作为评价指标,提出基于无迹卡尔曼滤波算法闭环状态估算结合基于改进等效模型端电压开环预测的方法。在当前时域下,基于无迹卡尔曼滤波算法闭环估算电池实时SOC,确保对电池当前端电压的高精度估算。根据当前状态和未来工况预测平均SOC,用于确定预测时域内的模型参数。然后基于改进等效模型,预测端电压序列,并判断放电截止点。基于预测的电池端电压曲线估算电池的能量状态。在搭建的电池实验平台上进行电池实验,在混合脉冲功率工况和动态工况下验证模型端电压输出精度,结果表明:相较于常用的运行时间模型,改进等效模型在全SOC范围内均能够较好地模拟电池端电压极化和回弹特性,尤其在20%以下的低SOC范围内实现了突破。基于恒流放电实验对本文提出的能量状态预测方法进行了验证,基于改进等效模型预测的端电压序列计算得到的剩余可用能量误差小于0.05Wh,相较于基于运行时间模型的预测结果,误差降低了约90%;持续放电时间误差平均为10s,远低于基于运行时间模型的误差。