基于卡尔曼滤波的电动汽车用锂离子电池SOC估算文献综述

随着电动汽车产业的迅速发展，锂离子电池作为其核心部件之一，其荷电状态（StateofCharge，SOC）的准确估算对于保证电池安全运行、延长使用寿命以及优化能量管理策略至关重要。

卡尔曼滤波算法作为一种能够有效处理系统噪声和测量误差的递归估计方法，在锂离子电池SOC估算领域得到了广泛应用。

本文首先介绍了锂离子电池SOC的概念及意义，以及卡尔曼滤波算法的基本原理；然后，重点对近年来国内外基于卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估算方法的研究进展进行了综述，包括不同类型卡尔曼滤波算法的应用、电池模型的选择与参数辨识、以及算法改进策略等方面；最后，总结了现有方法的不足，并对未来研究方向进行了展望。

关键词：锂离子电池；荷电状态；卡尔曼滤波；电动汽车；电池管理系统

电动汽车作为一种清洁、高效的交通工具，近年来得到了快速发展。

锂离子电池凭借其高能量密度、长循环寿命、低自放电率等优点，已成为电动汽车的首选动力电池。

锂离子电池的荷电状态（StateofCharge，SOC）定义为电池剩余容量与其总容量的比值，是反映电池剩余电量的关键指标[1]。

准确估算SOC对于电动汽车的安全运行和高效管理至关重要。

SOC估算的意义主要体现在以下几个方面：
（1）安全保障：准确的SOC信息可以避免电池过充或过放，防止电池发生不可逆的损坏，从而提高电池的安全性。

（2）续航里程估计：SOC是估算电动汽车剩余续航里程的重要依据，可以为驾驶员提供可靠的行驶信息，避免里程焦虑。