摘要
准确估算动力电池荷电状态(StateofCharge,SOC)对于电动汽车的安全可靠运行至关重要。
然而，电池的非线性特性、工作环境变化以及老化问题给SOC估算带来了巨大挑战。
自适应SOC估算方法通过实时调整模型参数或算法结构，能够有效应对这些挑战，提高估算精度。
本文综述了自适应SOC估算的研究现状，首先介绍了SOC估算的基本概念和意义，然后重点阐述了基于模型、数据驱动和混合型三种主要自适应SOC估算方法，并对卡尔曼滤波、神经网络和模糊逻辑等常用自适应算法进行了详细分析。
此外，本文还对不同自适应SOC估算方法的优缺点和适用场景进行了比较，并展望了未来的研究方向。
关键词：动力电池；荷电状态；自适应估算；卡尔曼滤波；神经网络；模糊逻辑
随着全球能源危机和环境污染问题的日益严峻，电动汽车作为一种清洁、高效的交通工具，得到了快速发展。
动力电池作为电动汽车的核心部件，其性能直接影响着整车的续航里程、使用寿命和安全性能。
荷电状态(StateofCharge,SOC)是指电池剩余电量与额定容量的比值，是评估电池状态、预测剩余续航里程以及制定能量管理策略的重要依据[1]。
准确估算SOC对于电动汽车的安全可靠运行具有重要意义。
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