摘要
准确估算电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)对于电动汽车和其他电池储能系统的安全高效运行至关重要。
卡尔曼滤波作为一种强大的状态估计方法，被广泛应用于电池SOC估算领域。
近年来，各种卡尔曼滤波算法被提出并应用于SOC估计算法中，这些算法在处理电池系统非线性、噪声干扰以及计算复杂度方面表现出不同的性能。
本综述回顾了近年来不同卡尔曼滤波算法在SOC估算中的应用，重点比较了标准卡尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)等算法的原理、优缺点以及适用场景。
此外，还讨论了基于模型的SOC估算方法和基于数据驱动的SOC估算方法，并分析了不同卡尔曼滤波算法在这些方法中的应用效果。
最后，展望了卡尔曼滤波算法在SOC估算领域的未来发展趋势，并提出了一些潜在的研究方向。
关键词：荷电状态估算；卡尔曼滤波；扩展卡尔曼滤波；无迹卡尔曼滤波；电池管理系统
随着电动汽车、便携式电子设备和储能系统等领域的快速发展，电池作为一种高效的能量存储装置，其重要性日益凸显。
电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)是指电池剩余容量与额定容量的百分比，是电池管理系统(BatteryManagementSystem,BMS)中一项至关重要的参数[1]。
准确的SOC估算可以有效防止电池过充过放、延长电池寿命、提高电池的安全性和可靠性，对于提高电池系统的整体性能具有重要意义。
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