荷电状态(SOC)是电池中储存能量的相对度量，定义为电池在特定时间点可提取的电量与总容量之间的比值。准确的荷电状态估计很重要，因为电池管理系统(bms)使用SOC估算来通知用户预期使用量，直到下次充电，保持电池在安全操作窗口内，实施控制策略，最终提高电池寿命。

传统的充电状态估计方法，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，对于在SOC范围内OCV变化显著的电池化学物质，可以相当准确。然而，对于表现出平坦OCV-SOC放电特征的电池化学物质，如磷酸铁锂(LFP)，估计其充电状态具有挑战性。卡尔曼滤波是一种很有前途的替代方法，它以略高的计算工作量绕过了这些挑战。这样的观察器通常包括非线性的电池模型，它使用从电池测量到的电流和电压作为输入，以及一个计算系统内部状态(包括电荷状态)的递归算法。

与仿真软件^®您可以:

• 使用内置的估计技术，如卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器
• 使用参考示例来设计您自己的状态观察器
• 创建精确的电池模型在模拟中验证你的荷电状态算法的性能
• 利用估计的充电状态开发BMS算法(例如，控制充电剖面和监测不平衡)