对蓄电池的荷电状态(state of charge, SOC)进行预测是蓄电池能量管理的前提。考虑蓄电池充放电电流、内部工作温度和充放电循环次数等因素的影响, 结合卡尔曼滤波, 提出了蓄电池SOC 预测的改进能量-卡尔曼滤波算法。在蓄电池三阶动态模型的基础上, 详细阐述了算法的计算步骤, 并与传统的SOC 预测方法进行了对比研究。仿真结果表明, 改进的能量-卡尔曼预测算法可以有效跟踪蓄电池SOC 的变化, 其精度优于传统的预测方法。