近年来，随着人们对环保和能源问题重视程度的日益提高，促使了以电动汽车为主流的节能减排汽车行业的兴起，而作为新兴的电动汽车能量的来源——锂离子动力电池的研究也就受到了更多的重视。电池SOC作为电动汽车动力电池的重要参数，它的准确估算关乎整车的控制策略是否能够得以正确实施，因此，电池SOC的估算研究也就成为了广大学者的重要研究课题。由于现有的估算方法往往很难实现对电池SOC的准确估算，因此，如何准确的估算电池SOC已经成为人们关注的焦点。主元分析算法作为多元统计分析的方法，能够进行数据的简化和数据压缩并提取变量中的重要因子，进而进行数据的分析和结果预测，因此，利用该算法对电池SOC建立估算模型具有很强的理论意义和实际意义。本文通过测试实验对影响电池SOC的性能参数进行了分析，得出影响电池SOC的关键因素。然后，通过对主元分析理论的深入剖析，分析了该算法对于电池SOC估算的可行性，提出了利用主元分析算法结合最小二乘回归法建立电池SOC的估算模型，并通过模型的仿真与实验对该模型进行了实验验证。鉴于PCA算法不能提取参数中的非线性因子而造成电池SOC的估算误差，进一步提出了采用核主元分析算法建立电池SOC估算模型，并通过仿真实验对所建立的模型进行了验证。针对核主元分析电池SOC估算模型不能适应温度多变或者电池劣化程度不同的情况，基于电池工作温度和基于电池劣化程度两种方式对模型进行了改进。改进后的电池SOC估算模型通过实验进行了模型的仿真与实验验证。仿真结果表明，改进后的模型能够适应更复杂的环境，满足实时性和可靠性的要求，估算精度有所提高，平均估算误差为1.46%，优于安时计量法电池SOC估算模型，具有更好的电池SOC估算效果。