摘要
动力锂离子电池作为电动汽车的核心部件，其荷电状态（StateofCharge，SOC）的准确估计对电池管理系统至关重要。
准确的SOC估计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。
本文首先介绍了动力锂离子电池SOC的定义、意义以及影响因素，并对常用的电池模型进行了概述。
然后，重点综述了国内外动力锂离子电池SOC估计算法的研究现状，包括基于安时积分法、开路电压法、卡尔曼滤波、神经网络等方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对动力锂离子电池SOC估计的发展趋势进行了展望，指出基于模型融合、多传感器数据融合和机器学习的SOC估计算法将成为未来的研究热点。
关键词：动力锂离子电池；荷电状态；估计算法；模型；仿真
随着全球能源危机和环境污染问题的日益严峻，开发清洁、高效、可持续的能源已成为全球共识。
电动汽车作为一种promising的新能源汽车，近年来得到了快速发展。
动力锂离子电池作为电动汽车的核心部件，其性能直接影响着电动汽车的续航里程、使用寿命、安全性和成本。
荷电状态（StateofCharge，SOC）是指电池剩余电量与电池容量的比值，是电池管理系统（BatteryManagementSystem，BMS）中最重要的参数之一。
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