荷电状态(SOC)是电池中存储能量的相对度量，定义为电池在特定时间点可提取的电荷量与总容量之间的比率。准确的电荷状态估计是重要的，因为电池管理系统使用SOC估算来通知用户下一次充电前的预期使用情况，将电池保持在安全操作窗口内，实施控制策略，最终提高电池寿命。

传统的电荷状态估计方法，如开路电压(OCV)测量和电流积分(库仑计数)，只要电流测量准确，就可以相当准确地用于整个SOC范围内OCV显著变化的电池化学。然而，估算具有扁平OCV-SOC放电特征的电池化学物质(如磷酸铁锂(LFP))的电荷状态是具有挑战性的。卡尔曼滤波是一种很有前途的替代方法，它通过略高的计算工作量来绕过这些挑战。这种观测器通常包括一个非线性的电池模型，它使用从电池测量的电流和电压作为输入，以及计算系统内部状态(包括电荷状态)的递归算法。

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