Fordonsindustrin är inne i ett skifte, där förbränningsmotorer (ICE) bör-jar fasas ut och det satsas mer på eldrift med hjälp av batterier (BEV).  I detta arbete, som efterfrågades av Volvo Cars, utvecklades en matema-tisk modell som uppskattar den lägsta temperaturen i en elbils högspän-ningsbatteri. Modellen delades initialt upp i två delar, där den ena delen utgick från hur omgivningstemperaturen samt fordonets hastighet på-verkar eventuell värmeövergång mellan batteri och omgivning. Den andra delen utgick från hur batteriets kylsystem påverkar batteriets temperatur, där kylsystemets temperatur och flöde var de styrande fak-torerna. De styrande variablerna filtrerades med lågpassfilter där olika tidskonstanter användes. Den del som för varje tillfälle visade lägst tem-peratur var gällande. Modellen togs fram med hjälp av mätdata från testkörningar i kallt klimat där testbilens batteri var preparerad med ett antal externa temperatur sensorer, och de preparerade sensorerna an-sågs visa batteriets verkliga temperatur. Tidiga resultat visade att mo-dellen för omgivningstemperatur och hastighet visade relativt bra vär-den men saknade inflytande från kylsystemets dynamik medan mo-dellen för kylsystemet fungerade mindre bra i de flesta fall. Modellen modifierades därför till att ha hastighet och omgivningstemperatur som basfunktion och kylsystemets påverkan adderades. Resultatet visade att den senare modellen hanterade systemets dynamik bättre än tidigare modell. I framtida studier bör batteriets termiska massa samt dess egen-uppvärmning tas i beaktning. / The automotive industry is shifting from internal combustion engines (ICE) cars to battery electric vehicles (BEV). In this work, requested by Volvo Cars, a mathematical model was developed that estimates the lowest temperature of an electric car's high-voltage battery. The model was initially divided into two parts, where one part was based on how the ambient temperature and the vehicle's speed affect any heat transfer between battery and surroundings. While the second part was based on how the battery's cooling system affects the battery temperature, where the cooling system temperature and flow were the controlling factors. The controlling variables were filtered with low-pass filters where dif-ferent time constants were used. The part that showed the lowest tem-perature for each occasion was valid. The model was developed using measurement data from test runs in cold climates where the test car's battery was prepared with more temperature sensors than are in a pro-duction battery and the prepared sensors were considered to show the battery's actual temperature. Early results showed that the ambient tem-perature and speed model showed relatively good values but lacked in-fluence from the cooling system, while the model for the cooling system worked less well in most cases. The model was therefore modified to have speed and ambient temperature as the base function and the cool-ing system's impact was added. The results showed that the latter model handled the dynamics of the system better than the previous model. In future studies, the thermal mass of the battery and its self-heating should be considered.