随着新能源汽车的迅猛发展，锂电池的智能管理显得尤为重要。根据最新数据显示，中国新型储能装机量已经超过前一年的两倍达到13.1GW。同样，2023年新能源汽车BMS装机量也增长至惊人的725万套，近日，长安储能研究院张斌在一份报告中强调：“这一壮举的背后，是SOC（荷电状态）估算技术的不断创新与进步。”

2023年1-12月国内整车终端销售BMS装机量

SOC估算的准确性是电池管理系统（BMS）性能的关键，也直接影响电池的安全性和使用效率。目前，市面上采用的主要估算方法是安时积分法+结合各种校正手段，如开路电压、充电末端、充满修正等。这类方法的难点在于如何设置各种校准手段来保证SOC精度，因此校准策略成为各厂家的核心竞争点所在。比如，宁德时代推出了快速修正算法，能够在短时间内准确预测电池状态；特斯拉则利用剩余电量信息进行续航调整；而比亚迪则根据驾驶模式和其他外部因素进行SOC估算调整。这些创新不仅推动了技术的发展，也为电池管理系统的应用提供了新的思路。

未来随着传感器技术和数据处理能力的不断提升，长安储能研究院预测SOC估算将更多地采用云计算、大数据分析和AI机器学习等先进技术，以实现更高的计算效率和更精确的数据处理。同时，新一代电池技术的商业应用也将进一步推动SOC估算技术的发展。考虑到温度变化和老化对SOC估算的影响，将这些因素整合到估算模型中是未来研究SOC的重要方向。

国内外专家学者开展了大量研究，提出一系列的估算方法。目前相关技术可划分为四类：

1、基于实验测试计算的传统方法：如放电法、开路电压法、交流阻抗法等。从实验室标准条件下测试建立电池外部特性参数与其SOC之间的映射关系，再通过查表或者简单计算的方式，形成对锂电池SOC的初步估算。

2、基于锂电池模型驱动的方法：比较典型的算法如卡尔曼滤波及其改进型、粒子滤波算法以及H∞鲁棒滤波理论等。此类方法的特色在于通过建立的锂电池数学模型更正校对安时法计算结果，以降低测量噪声和系统不确定性的影响。

3、基于锂电池数据驱动的机器学习类方法：开发人员引入机器学习等人工智能算法，通过挖掘大量锂电池数据下SOC的变化规律，构建锂电池特征向量至SOC的估计模型，如多种神经网络模型和支持向量机类的模型。

4、基于数模混合驱动的锂电池SOC估计方法：通过综合锂电池模型和大数据方式，建立出模型+数据优势互补的混合估计方法，从而实现对锂电池SOC估计精度的提升。

长安储能研究院认为，SOC估算领域的持续创新将为新能源汽车的转型升级提供强有力的技术支撑。通过不断的技术创新和实践应用，高精度的SOC估算将成为电池管理系统的标配，加速推动新能源汽车行业的革新和升级。

关于长安储能研究院

长安储能研究院是由长安绿电科技有限公司全额拨款、并与西安交大国家储能研究平台的多位教授科学家共建的新能源储能科研平台，聚焦储能领域的前沿技术研究和市场洞察，推动产学研用从理论走向实至。

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