摘要
锂电池作为一种高效清洁的新能源存储设备，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）对于保障电池的安全运行、延长使用寿命以及优化电池管理系统性能至关重要。
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、影响因素以及常用估算方法，然后重点阐述了基于模型和数据驱动的两类主要SOC估计算法，并对不同算法的优缺点、适用场景进行了比较分析。
最后，展望了锂电池SOC估计算法未来的研究方向，包括多算法融合、深度学习与大数据技术应用等方面。
关键词：锂电池；荷电状态；模型；数据驱动；算法
锂电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)是指电池剩余容量与额定容量的比值，通常以百分比表示。
准确估计SOC对于电池管理系统(BatteryManagementSystem,BMS)的安全性和可靠性至关重要。
影响SOC估计精度的因素众多，主要包括电池的非线性特性、环境温度、老化程度、充放电倍率等。
为了提高SOC估计精度，研究人员提出了多种SOC估计算法，这些算法主要分为两大类：基于模型的方法和数据驱动的方法。
2研究概况#2.1基于模型的SOC估计方法
基于模型的SOC估计方法利用电池的等效电路模型或电化学模型来描述电池的动态行为，并结合滤波算法估计SOC。
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