摘要
锂离子电池作为一种高效、清洁的储能器件，在新能源汽车、便携式电子设备等领域得到越来越广泛的应用。
准确估计锂离子电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)对保障电池安全运行、延长电池使用寿命、提高电池管理系统(BatteryManagementSystem,BMS)性能至关重要。
本综述首先介绍了锂离子电池和SOC的概念，以及SOC估算的重要意义；其次，重点概述了SOC估算方法的研究现状，详细介绍了基于模型的SOC估算方法，包括卡尔曼滤波法、滑模观测器法和粒子群算法优化方法等；然后，对基于粒子群算法的锂离子电池SOC估算方法进行了深入分析，探讨了不同粒子群算法改进策略和SOC估算模型的优缺点；最后，总结了现有SOC估算方法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：锂离子电池；荷电状态(SOC)；电池管理系统(BMS)；粒子群算法；状态估计
随着能源危机和环境污染问题的日益严峻，开发和利用清洁、高效的新能源已成为全球共识。
锂离子电池具有能量密度高、循环寿命长、自放电率低、环境友好等优点，在新能源汽车、便携式电子设备、储能电站等领域展现出巨大的应用前景。
锂离子电池的荷电状态(SOC)是指电池剩余容量与额定容量的百分比，是电池的重要状态参数之一。
准确估计SOC对于保障电池安全运行、延长电池使用寿命、提高电池管理系统(BMS)性能至关重要。
例如，SOC信息可以帮助BMS预测电池剩余续航里程、防止电池过充过放、优化电池充放电策略、提高电池利用效率等。
然而，由于锂离子电池本身是一个复杂的非线性系统，其SOC无法直接测量，而且受到电池老化、温度、充放电电流等因素的影响。
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