基于强跟踪卡尔曼滤波的车用锂电池SOC估计算法的深度剖析与优化

一、引言

1.1研究背景与意义

随着全球汽车工业的飞速发展，环境污染和能源短缺问题日益凸显，电动汽车作为一种清洁、高效的交通工具，逐渐成为汽车产业发展的重要方向。锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命、低自放电率等优点，成为电动汽车的主流动力源。然而，锂电池的性能受多种因素影响，如温度、充放电倍率、老化程度等，导致其实际可用容量和剩余电量难以准确评估。因此，精确估计锂电池的荷电状态（StateofCharge，SOC）对于提高电动汽车的性能和安全性具有重要意义。

荷电状态（SOC）是衡量锂电池剩余电量的关键指标，准确的SOC