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电动汽车用动力电池SOC估算方法概述李琳辉;王蒙蒙;周雅夫;连静【摘要】准确估算电池的荷电状态(SOC)可以防止电池过充、放电,从而充分发挥电池的工作性能,有效延长电池的使用寿命.针对电动汽车用动力电池,首先对国内外有关SOC估算方法进行了分类,将其划分为安时积分法、开路电压法、神经网络、卡尔曼滤波等,并分析了各种方法的优缺点及改进算法.最后总结并展望了SOC估算方法的发展趋势,针对性地提出了改进思路,为开展精度高、实用性强的SOC估算方法研究提供借鉴.【期刊名称】《汽车电器》【年(卷),期】2013(000)012【总页数】4页(P12-15)【关键词】电动汽车;动力电池;荷电状态估算【作者】李琳辉;王蒙蒙;周雅夫;连静【作者单位】大连理工大学汽车工程学院,辽宁大连 116024;大连理工大学汽车工程学院,辽宁大连 116024;大连理工大学汽车工程学院,辽宁大连 116024;大连理工大学汽车工程学院,辽宁大连 116024【正文语种】中文【中图分类】U463.632随着环保呼声的日益高涨及能源短缺的压力加大，融合多种高新技术的电动汽车引发了一场汽车工业革命，其迅速成为各国汽车行业关注的焦点［1］。
电动汽车行驶工况复杂，电流波动较大，因而对电池要求较高；作为电动汽车关键技术之一的电池管理系统，电池状态检测是其重要组成部分。
近年来，各国学者相继将动力电池作为研究的热点［2］。
电池能否进行合理的充放电，将严重影响其使用寿命和工作性能。
在充放电过程中，荷电状态（State of Charge， SOC）是极其重要的一个参数，其定义为电池的剩余容量与电池容量的比值。
SOC估算的准确与否，将直接影响电池的工作性能［3，4］，同时是电池组能否均衡控制的重要依据。
因此，准确有效的SOC估算方法，可以避免电池过充、放电，有效延长电池的使用寿命，充分发挥电池的工作性能，延长电动汽车的续驶里程，降低电动汽车的运营成本。
基于改进 Ah 计量法的电池 SOC 卡尔曼滤波估计刘从臻;赵淑红;刘庆新【摘要】为了估算动力电池的荷电状态，基于电池外特性的实验数据，用 Excel 中的 Linest 函数建立线性拟合回归方程来辨识电池模型参数。
在 MATLAB 中建立电池模型，并研究基于改进的 Ah计量法的卡尔曼滤波算法在估算电池 SOC 中的应用。
结果表明，所选择的 Thevenin 模型能真实地模拟电池特性，该算法能有效地估计电池荷电状态。
%Based on the battery characteristics experimental data,this paper builds battery equiv-alent circuit model to estimate the SOC of power battery,and using Excel Linest function fitting linear regression equation to identify the model parameters.Battery model in Matlab is construc-ted,and is studied the application of extended Kalman filtering algorithm based on Ah counting method in estimating the battery states.The results show that the selected battery model can ef-fectively simulate the battery characteristics and the algorithm can effectively estimate the state of charge of battery.【期刊名称】《山东理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】5页(P32-36)【关键词】电池荷电状态;改进的Ah计量法;参数辨识;卡尔曼滤波算法【作者】刘从臻;赵淑红;刘庆新【作者单位】山东理工大学交通与车辆工程学院，山东淄博 255049;福田雷沃国际重工股份有限公司诸城车辆厂技术中心，山东诸城 262200;北汽福田汽车股份有限公司诸城汽车厂质量控制部，山东诸城 262200【正文语种】中文【中图分类】U463电池荷电状态(SOC)是电池管理系统中非常重要的参数.在使用过程中，电池剩余电量受到许多内外不确定因素的影响，如何利用电池可测参数数据实现当前电池剩余电量的准确估算一直以来是电动汽车电池管理系统的核心问题和急需解决的技术难点，也是一项重要而富有挑战性的任务[1].目前比较常用的SOC估算方法有Ah计量法、开路电压法、神经网络法和卡尔曼滤波法等.一些学者利用卡尔曼滤波算法估计电池SOC并取得了良好效果.因此，本文考虑温度、充放电倍率及容量等影响因素，基于改进的Ah计量法建立电池状态空间模型，利用卡尔曼滤波算法对电池SOC进行动态估计.Ah计量法的基本原理如式(1)所示，只考虑电池放电过程，目标时刻t时电池的SOC为dt式中：SOC0为初始时刻的SOC；η1为库仑效率;η2为充放电效率；C为电池的总容量.许多文献对式(1)中的η2与平均放电电流、SOC和电池循环的关系进行了探讨[2-6]；另外，对于电池的总容量C，许多文献也指出了它随温度、平均放电电流等因素变化的规律.文献[7]通过实验研究了参数SOC0、η1、η2以及C对SOC估算精度的影响程度，结果表明，初始SOC修正方法对于提高安时积分法的精度最为重要，且对于锂离子电池，平均放电电流和温度对容量的影响最为明显.图1给出了SOC与OCV随温度的变化关系曲面.图1表明，在同一SOC值下随着环境温度的升高OCV也相应升高，即高温下的开路电压比低温下的开路电压高. 因此，本文采取开路电压法来确定Ah计量法的初始SOC0，并且将电流对容量、电池自放电以及温度对容量的影响通过实验数据进行了修正.温度对模型参数的辨识也同样有重要的影响.2.1 电池模型电池模型描述电池工作的外特性，其建模过程是电动汽车系统仿真必不可少的环节，也是电动汽车系统建模的难点之一.电池剩余电量的准确估计也在很大程度上取决于电池模型的精确程度.目前被广泛应用于电动车辆仿真的模型主要有等效电路模型、神经网络模型和电化学模型.这三类模型在适用范围、参数辨识和模型精度等方面各有优势.电化学模型基于电化学理论采用数学方法描述电池内部的反应过程，简单易用但精度较差.等效电路模型能考虑温度、电流和极化等的影响，精度较高，对各种工作状态有较好的适用性，目前应用最多，因此本文基于等效电路模型中的Thevenin 模型对电池模型进行参数辨识，并对荷电状态SOC估算研究.Thevenin等效电路模型结构如图2所示.图2中，UOC为理想电压源(V)；R0为电池欧姆内阻(Ω)；RP为电池极化阻抗(由浓差产生)(Ω)；UP为RP两端电压(V)；CP为RP周围的容抗(F)；IP为通过极化阻抗的电流(A)；UL为电池两端电压(V)；IL为电池负载电流(A).基于电路原理，将Thevenin等效电路模型中的负载电压UL和电路元件电压之间的关系用数学表达式描述，即2.2 基于Excel的模型参数辨识在电池模型结构已确定的情况下，参数辨识是通过采集的数据来确定模型参数的一种数学方法，主要有最小二乘法、极大似然法、预报误差法等.本文采用基于最小二乘法原理的新的实现方法[5,8]，即通过Excel中的Linest函数建立线性拟合回归方程计算模型来获取相关电池模型的参数值.基于文献[5]中的辨识方法，根据图2所建模型，可得到模型参数UOC、CP、R0、RP.其中IP,k=[1-(1-e-Δt/τ)/(Δt/τ)]×IL,k+[(1-e-Δt/τ)/(Δt/τ)-e-Δt/τ]×IL,k-1+e-Δt/τ×IP,k-1本文采用HPPC试验对不同温度下模型参数进行辨识，图3为HPPC试验的单次测试加载脉冲电流，其中放电脉冲电流为Imax(Imax=5C)，充电脉冲电流为0.75Imax.对电池等间隔的SOC点进行试验，首先是10s的Imax脉冲放电，然后静置40s，再进行10s的0.75Imax充电，然后再静置40s.将SOC间隔点设置为10%，试验选取的SOC点为1,0.9…0.1.图4给出了30℃时SOC=0.8时的HPPC测试的电压响应曲线.表1给出了30℃条件下SOC=0.8时的模型参数辨识结果.本文参考文献[9]给出的北京公交纯电动客车用动力电池动态测试工况BBDST对模型进行验证.实际加载功率所对应的电流曲线如图5所示.图6为BBDST工况实测电压与模型估计电压对比曲线.由图6可知，应用BBDST工况对Thevenin模型进行验证的整个测试过程中，误差较小(部分误差由试验设备造成)，模型精度相对较高，能够满足实际应用的要求. Kalman滤波算法是由卡尔曼在1960年提出的一种适合数字计算机计算的递推滤波方法，能得到线性系统状态变量的最优估计.针对非线性模型，产生了一种围绕滤波值线性化的扩展Kalman滤波算法(EKF)，用来对非线性模型进行状态估计和系统辨识.结合改进的Ah计量法，本文选取SOC和CP上的电压UP为状态变量，经线性化处理后的状态方程为选取检测得到的电池端电压为观测量，得到观测方程为[UOC]+[vk]式中:TS为采样时间；CN为电池额定容量；w1，k-1、w2，k-1为系统噪声；vk 为观测噪声.本文根据参数辨识结果，分别拟合出RP、UOC与SOC的函数关系，进而定义出卡尔曼滤波时需要的矩阵如下：式中.滤波算法状态初始化：卡尔曼滤波算法循环运算：状态变量预测：误差协方差估计：卡尔曼增益计算：状态变量最优估计：误差协方差最优估计：延时k+1→k本算法将改进的Ah计量法、开路电压法和卡尔曼滤波算法有机结合起来，充分发挥了各算法的优点.首先采用开路电压法确定初始荷电状态，然后根据改进的Ah 计量法建立电池模型，最后利用卡尔曼滤波算法对荷电状态进行修正，实现了电池SOC在线准确估计.为了验证基于改进的Ah计量法的电池SOC卡尔曼滤波算法的准确性,本文选用3.2V/2.7Ah的磷酸铁锂电池，在HPPC工况和BBDST工况下进行实验验证. HPPC工况在温度0℃下进行，测试过程为:先以1C电流对充满电的电池模块放电10%DOD，终止放电并静置30min后进行一次脉冲电流测试.一次测试完成后重复以上步骤，共测试9次.图7给出了SOC仿真结果，图8为SOC估计值的局部放大图.由图8可知，该趋势与实际情况比较吻合，与安时法计算出的SOC值比较一致.结果表明，该方法能够较好估计剩余电量.纯电动客车用动力电池动态测试工况BBDST模拟了起步、加速、滑行和制动等各工况，具有较强的代表性.试验在30℃的环境温度下进行，对SOC=0.9时的磷酸铁锂电池进行试验，试验过程为：先对电池模型进行一次BBDST工况循环，然后停止功率加载，静置5min后继续对电池加载一个BBDST工况循环.图9为一个工况循环的SOC估计值与实际SOC值的对比图.由图9可以看出，本文所采用的基于改进的Ah计量法的电池SOC卡尔曼滤波算法能较好地估算电池的荷电状态值，提高了SOC估算精度，达到了动力汽车的应用要求.本文基于Thevenin等效电路模型，考虑容量、温度和充放电倍率对电池SOC估算的影响，基于改进的Ah计量法，采用卡尔曼滤波算法对电池SOC进行估计.仿真结果表明该算法能较准确地估算电池的荷电状态值，有很强的修正作用.但是卡尔曼滤波算法的精度依赖于电池模型的准确性，建立准确的模型是算法的关键，然而电池在使用过程中，内部很多参数会随着寿命和温度变化，所以模型参数的在线辨识是必要的，这也是需要进一步研究的内容.【相关文献】[1]SchwunkS,ArmbrusterN,StraubS, etal.Particlefilterstateofchargeandstateofhealthestimationforlithium-ironphosphatebatteries[J].JournalofPowerSources, 2013, 239(1): 705-710.[2]高凤友,张军．充电电池荷电状态检测系统设计[J].电源技术，2013,37 (11)：1 999-2 002.[3] 李波,赵又群.基于Peukert方程的动力电池荷电状态卡尔曼滤波估计算法[J]．中国机械工程，2014，25(6)：848-851.[4]魏克新,陈峭岩．基于多模型自适应卡尔曼滤波器的电动汽车电池荷电状态估计[J]．中国电机工程学报,2012,32(31):19-26.[5]张利,王为,陈泽坚,等．新能源汽车SOC估算的模糊预测算法研究[J].电子测量与仪器学报，2011,2(4)：315-319.[6]胡明辉，秦大同.混合动力汽车镍氢电池组的充放电效率分析[J].重庆大学学报，2009，32(3)：279-282.[7]李哲,卢兰光,欧阳明高.提高安时积分法估算电池SOC精度的方法比较[J].清华大学学报:自然科学版，2010，50(8)：1 293-1 296.[8]蔡志辉,刘国繁,骆晶.基于EXCEL的车用动力电池模型参数辨识研究[J].湖南工程学院学报，2010，20(4)：1-4.[9]孙逢春,孟祥峰,林程,等.电动汽车动力电池动态测试工况研究[J].北京理工大学学报，2010，30(3)：297-301.。
基于改进安时积分法的锂离子电池组soc估算
锂离子电池的发展历程给全球新能源技术推动了重大的进展，并且广泛应用于智能手机、电动工具等消费电子产品。
随着智能家居、电动汽车的大规模应用，锂离子电池的科学有效的电池组soc（state of charge）估算变得尤为重要。
安时积分法作为电池组soc估算的潜在方法，被公认为具有较好的稳定性和准确性，但是由于它存在较多参数调节，现有的安时积分算法无法较好地满足实际应用的要求，即使加入复杂的参数调节算法对准确性的改进也不明显，为此，改进安时积分法被提出，以改善传统安时积分法的精度。
改进安时积分法据论文介绍，是以传统安时积法为基础之上，通过修改计算电池组soc安时积分结果，以改进soc估算精度。
该算法提供了三种系数修正方案，实验对比和性能分析表明：安时积分算法经过修正能够更好地反映电池状态，可以有效解决原始安时积分算法在跟踪和估算三角形电流的较弱能力上的不足。
此外，改进安时积分法不仅考虑了不同电荷状态和不同充放电曲线的变化，还考虑了电流调节机制的作用，能够精准的估算电池的可充电量，使得锂离子电池的安全性得到进一步提升。
综上所述，改进安时积分法无疑能够改善传统安时积法在估算锂离子电池组soc准确度问题上的不足，提高了电池组soc估算的精度，同时还考虑了电荷状态和充放电曲线等因素，保障了使用者能够精准掌握电池状态和采取切实可行的安全措施。
因此，改进安时积分法为进一步推动锂离子电池在智慧家居、智能交通等领域的实际应用提供了新的选择，至关重要。
基于安时积分法的电池SOC估算徐尖峰;张颖;甄玉;曹久鹤【摘要】安时积分法是蓄电池荷电状态估算过程中常用的方法,但是,安时积分法不能估算初始荷电状态,难于准确测量库伦效率和电池可用容量变化的问题.基于此问题,文章结合传统的开路电压法和负载电压法,对安时积分法估算蓄电池SOC的不足进行补偿,解决了安时积分法的缺陷.能够实时估算电池的荷电状态,并对估算过程中的不足通过负载电压法进行修正.结果表明,这种算法能得到了比较精确的估算效果.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2018(000)018【总页数】4页(P9-11,23)【关键词】安时积分法;SOC状态估算;电池的荷电状态【作者】徐尖峰;张颖;甄玉;曹久鹤【作者单位】燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000;燕山大学,河北秦皇岛 066000【正文语种】中文【中图分类】U469.72+2随着能源危机问题的出现，节能环保是未来汽车发展的主要方向，我国作为目前世界上最大的纯电动汽车生产国与消费市场，掌握电动汽车的核心技术刻不容缓。
电池管理系统作为电动汽车电池，电机，电控三大技术的重要组成部分，肩负着实时监控和管理电池状态的重要任务。
准确估算电池荷电状态（SOC），对电池能量高效管理和整车性能提升有着重要的作用[1]。
电池的SOCs受到开路电压，充放电电流，温度，自放电，充放电次数等因素的影响，使得对其估算具有较大的困难[2]。
本文主要研究了锂离子等效电路模型，并且开发出基于安时积分法，开路电压法和负载电压法相结合的锂离子电池SOC估算算法[3]。
并经过了放电实验的验证，算法可行，估算精确。
电池SOC是反应电池剩余电量的重要参数，人们通常将电池的SOC作为评估电池电量的重要标志。
电池的荷电状态表示电池剩余容量占电池总容量的比值[3]。
安时积分法是估算电池SOC值是通过充放电过程中放电电流对时间的积分得出的电量变化值的方法。
一种改进的电动汽车锂电池SOC算法【摘要】本文提出了一种改进的安时积分法来估算电动汽车电池剩余电量（SOC）的方法。
在大量实验基础上，分析了影响安时积分法估算精度的参数，采用最小二乘法建立了数学模型以及实现了各参数修正因子，经实验表明，此方法提高了电池SOC计算的精度，达到了电动汽车的应用要求。
【关键词】安时积分；SOC；修正因子；数学模型；电动汽车1.引言近年来，随之我国智能电网的建设，电动汽车技术得到了飞速的发展。
锂电池作为电动汽车的主要能量源，是电动汽车的重要组成部分。
锂电池剩余电量（SOC）实时估算涉及到电池充放电控制和电动汽车的优化管理，直接影响锂电池的使用寿命和动力系统的性能，因此锂电池SOC的精确估算对于电动汽车的安全运行非常关键。
在各类SOC估算方法中，安时积分法由于电路结构简单易于实现，在电池管理系统中使用最广，但由于它自身算法的缺陷，使得SOC估算精确度不高，无法满足当今电动汽车的需求。
本文就是在此基础上，提出了一种改进的安时积分SOC算法。
综合上述问题，本文通过大量实验数据与仿真，完成了对锂电池在放电过程中，各参数数学模型的建立于修正。
对于改进SOC算法的实现，是建立在大量实验的基础上的，本实验是以3.3V/12A.h磷酸铁锂动力电池为实验对象。
主要完成了以下实验：在不同初始值下，电池放电SOC与时间t的关系；当电池充分静置后，电池开路电压OCV与电池SOC的关系；电池达到静置状态所需的时间t与电池SOC的关系；电池的充放电效率与SOC的关系；电池的总容量C与电池循环次数的关系；不同初始放电倍率下，电池放电电压与时间t的关系；自放电及老化因素与循环次数的关系。
2.1 电池放电SOC与时间t的关系2.2 电池的开路电压OCV与电池SOC的关系2.3 电池达到静置状态所需的时间t与电池SOC的关系2.4 电池的充放电效率与SOC的关系3.3 算法实现为了能够精确的得到SOC估算值，在使用安时积分法时，定时或不定时的对初始值、充放电效率、电池总容量C、放电电流I进行修正，才能估算高精度SOC值。
第3期12客 车 技 术 与 研 究BUS & COACH TECHNOLOGY AND RESEARCH No. 3 2021基于改进安时积分法的动力电池SOC 估算汪 伟1,黄 河1,龙宇舟1,王 全2,崔兆蕾1,张 天1(1.中车时代电动汽车股份有限公司，湖南株洲412007； 2.长沙中车智驭新能源科技有限公司，长沙410000)摘要：针对传统安时积分法SOC 初始值和可用容量估算不准问题，提出一种结合开路电压法和安时积分法的SOC 估算改进方法。
仿真分析及实验验证表明，该改进方法的准确性得到提高。
关键词：动力电池；SOC 估算；安时积分法；开路电压法中图分类号：U469. 72; TM911文献标志码:A文章编号：1006-3331(2021)03-0012-03SOC Estimation of Power Battery Based on Improved Ampere-hour Integration MethodWANG Wei 1 , HUANG He 1 , LONG Yuzhou 1 , WANG Quan 2, CUI Zhaolei 1 , ZHANG Tian (1. CRRC Times Electric Vehicle Co., Ltd., Zhuzhou 412007 , China ;2. Changsha CRRC Intelligent Control and New Energy Technology Co., Ltd., Changsha 410000, China)Abstract : Aiming at the inaccurate problem of the initial value and available capacity estimation of the tradi tional ampere-hour integration method , the authors propose an improved method of SOC estimation by com bining the open-circuit voltage method and the ampere-hour integration method. The simulation analysisand experiment verification show that the accuracy of the improved method is advanced .Key words : power battery ; SOC estimation ; ampere-hour integration method ; open-circuit voltage method电动汽车电池管理系统(BMS )是电动汽车的关 键系统之一，其中SOC 的估算又是电池管理系统的核心技术之一。
安时积分法估算soc以安时积分法估算SOC随着电动汽车的普及，电池的寿命与使用效率成为了人们关注的焦点。
而电池的剩余电量也是一个重要的参数，通常用SOC（State of Charge）来表示。
SOC表示电池当前存储的电荷量与满电荷状态下的电荷量之间的比例，通常以百分比表示。
估算SOC的方法有很多种，其中之一就是安时积分法。
安时积分法是一种基于电池放电过程中电流与时间的关系来估算SOC的方法。
它利用电流与时间的乘积来计算电池放电量，再与电池容量进行比较，从而得到SOC的估算结果。
具体而言，安时积分法的估算步骤如下：1. 电流测量：首先需要测量电池放电过程中的电流。
可以通过电流传感器来实时监测电池的放电电流。
电流的单位通常为安培（A）。
2. 时间测量：同时，还需要测量电池放电的时间。
可以通过计时器来记录电池放电的时间。
时间的单位通常为小时（h）。
3. 安时积分计算：通过将电流与时间进行乘积运算，得到电池的放电量。
放电量的单位为安时（Ah）。
4. SOC估算：将得到的电池放电量与电池容量进行比较，即可估算出当前的SOC。
电池容量通常以安时（Ah）为单位。
需要注意的是，安时积分法是一种相对简单的估算方法，其精度受到电流和时间测量的准确性以及电池容量的可靠性的影响。
因此，在进行SOC估算时，需要确保电流和时间的准确测量，并且使用准确可靠的电池容量值。
安时积分法适用于电池放电过程中，不适用于充电过程。
在充电过程中，电流与SOC的关系更为复杂，需要使用其他方法进行估算。
总结起来，安时积分法是一种基于电流与时间的关系来估算SOC的方法。
通过测量电流和时间，并进行安时积分计算，可以得到电池的放电量，从而估算出SOC的值。
然而，需要注意的是，安时积分法的精度受到电流和时间测量的准确性以及电池容量的可靠性的影响，因此在实际应用中需要进行准确的测量和可靠的数据参考。
基于安时积分法估算电动汽车电池系统能量摘要：准确估计电池的荷电状态( SOC, state of charge)是电动汽车电池管理系统研究的关键技术。
在估算 过程中分散并消除影响SOC 值的因素，特别在充放电状态下，使用了以影响因子为基础的电量的动态恢复量对安时计量法进行改进，解决了安时计量法会产生累积误差的问题。
因此基于修正SOC 定义的电池荷电状态检测方法和计算模型具有简便、实用和可靠性。
Abstract :Accurate estimation of state of charge (SOC) is one of the key technology in the research of battery management system (BMS) of electric vehicle. Predicting each state by different SOC algorithm could eliminate the influence of factors affecting the value of SOC. Especially in the charge-discharge state, this method could improve the Ah counting approach by eliminating the accumulated error using the calculation of changing capacity of lithium-ion based on influence efficiency.So based on the corrected SOC definition, the SOC' s measuring method and the computational model are simple, convenient, practicable, and reliable. 关键词：电动汽车 电池系统 剩余电量一 引言锂电池已被广泛应用于工业、日常生活等领域，对电池荷电状态（SOC ）的估算已成为电池管理的重要环节。
电动汽车动力电池SOC估算方法浅谈李骏;魏炜阳;龚思惠;刘霏霏【摘要】电池荷电状态(SOC)的估算是电池管理系统的关键技术之一.由于电动汽车运行工况复杂多变,电池SOC的估算受电池温差、充放电电流、单体电池一致性等因素的影响,所以很难精确估算出电池的SOC值.而准确估算动力电池SOC可以实时监测电压的变化,有效防止电池过充或者过放带来的危害.文章首先分析了动力电池SOC估算的影响因素,然后对经典SOC估算方法、智能SOC估算方法和耦合SOC估算方法综述,对比分析了各自的优缺点,最后总结了电池SOC的估算方法并提出展望.【期刊名称】《汽车实用技术》【年(卷),期】2019(000)014【总页数】6页(P12-16,21)【关键词】电动汽车;动力电池;荷电状态(SOC);估算方法【作者】李骏;魏炜阳;龚思惠;刘霏霏【作者单位】华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013;华东交通大学,江西南昌330013【正文语种】中文【中图分类】U469.7新时代的主题是节能、环保和安全，电动汽车凭借其节能、环保的优点，顺应时代发展的主题，引领汽车发展的趋势，促进经济发展的提升。
电池管理系统是电动汽车动力输出与制动能量回收的管控中心，该系统的更新影响着电动汽车的发展进程。
动力电池SOC（state of charge）估算技术是电池管理系统的关键技术之一，电池SOC准确估算有利于电池管理系统的发展。
目前，国内外研究动力电池SOC的方法主要分为两大类：一类是从电池内部入手，研究电池的电化学性质，采用物质能量守恒定律以及电池的物理性质（路端电压、内阻等）来计算电池的剩余电量；另一类是从外部入手，先对电池建立数学模型，然后测量电池工作状态下外部输入参数（电压、温度、电流等），最后通过预先设定的算法来估计电池的SOC值。
动力电池SOC的精确估算是驾驶员预估续航里程，安排出行计划的重要依据。
