针对电动汽车锂离子电池状态估算问题,提出了一种复合的电池荷电状态（state of charge,SOC）估算算法。在固定参数卡尔曼滤波算法的基础上,引入基于遗忘因子的递推最小二乘法（forgotten factor recursive least square,FFRLS）进行电池模型参数在线辨识；基于在线模型参数,利用无迹卡尔曼滤波算法（unscented Kalman filter,UKF）估算电池SOC,实现电池模型参数和SOC的实时联合估算。采集电池充放电实验数据进行离线仿真,结果表明该算法能较好地跟踪电池工作状态,SOC估算误差基本稳定在3%以内。
