锂电池状态估计SOC的关键算法研究文献综述

锂电池作为一种高效、清洁的储能装置，已广泛应用于电动汽车、便携式电子设备等领域。

准确估计锂电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)对确保电池安全运行、延长电池寿命和优化电池性能至关重要。

本文综述了锂电池SOC估计的关键算法研究进展，首先介绍了SOC的概念、意义及其影响因素，接着重点阐述了基于模型和数据驱动的SOC估计方法，并对卡尔曼滤波、粒子滤波等关键算法的原理、优缺点和应用进行了详细分析。

最后，总结了锂电池SOC估计技术面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：锂电池；荷电状态；估计算法；卡尔曼滤波；粒子滤波

1.1锂电池荷电状态(SOC)锂电池的荷电状态(SOC)指的是电池剩余电量与其总容量的比值，通常以百分比表示。

SOC是电池管理系统(BMS)中最重要的参数之一，它反映了电池的可用能量，直接关系到电池的使用寿命、安全性和可靠性。

1.2SOC估计的意义准确估计SOC对于电池管理系统至关重要，主要体现在以下几个方面：保障电池安全:SOC估计可以防止电池过度充电和过度放电，避免电池发生损坏甚至爆炸等安全事故。

延长电池寿命:通过SOC估计可以优化电池的充放电策略，避免电池长期处于不利的工作状态，从而延长电池的使用寿命。

优化电池性能:SOC估计可以为电池的能量管理提供依据，例如根据SOC值调整电动汽车的动力输出，以达到最佳的能量利用效率。