目前我国的汽车工业飞速发展,并且由于能源危机以及环保等相关问题,使得电动汽车相关技术成为目前汽车行业研究的热门。但续航里程的不足是制约电动车发展的最核心问题。因为电动车的能量状态(State-of-energe,SOE)无法直接测量,受影响的因素又太多,所以使得电动车续航里程估计不够准确。给乘客带来的里程焦虑使得电动车续航里程进一步缩短。因此准确的估计电动车的剩余能量状态有助于电动汽车事业的发展。本文提出一种基于未来汽车工况预测的电池剩余能量估算方法FPEPM(Future power Predictive Energy Prediction Method)。基于某公司商用三元聚合物锂离子电池,进行实验与参数辨识后,对未来功率进行了预测,然后对以上提出来的方法进行建模与仿真验证。本文主要工作如下:首先,考虑到电芯物理荷电状态(State-of-charge,SOC)在各种工况下变动较大,所以定义一种新的SOC_T作为实验与仿真计算的SOC估计基础,并比较各种模型的优缺点,选择等效电路模型作为计算基础。然后对温度与SOC影响下的各电池参数进行了辨识,形成标定曲线。在此基础上使用扩展卡尔曼滤波对于当前时刻的SOC进行精确的估算。第二,使用当前功率结合历史车辆信息对三种行驶模式下的汽车未来功率进行预测,并验证算法效果。第三,以汽车未来功率为基础,提出基于未来功率与参数变化预测的电池剩余能量预测方法的完整流程,这之后一同给出电池预测域截止点的标定方法以及剩余能量离散积分方法。最后基于以上提出的电芯剩余能量预测方法进行了Matlab/Simulink建模与仿真。并使用不同温度下的FUDS动态工况对其进行了验证,能量误差控制在了3%以内。