充电状态(SOC)是电池中存储的能量量的相对度量，定义为在特定时间点从电池中提取的电荷量与总容量之间的比率。准确的电荷状态估计很重要，因为电池管理系统使用SOC估计来告知用户预期的使用情况，直到下一次充电，保持电池在安全操作窗口内，实施控制策略，并最终提高电池寿命。

传统的电荷状态估计方法，如开路电压(OCV)测量和电流集成(库仑计数)，可以在整个SOC范围内OCV有显著变化的电池化学中相当准确，只要电流测量是准确的。然而，估计OCV-SOC放电特征平坦的电池化学物质(如磷酸铁锂(LFP))的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，它用略高的计算工作量来规避这些挑战。这样的观察者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，以及计算系统内部状态(包括电荷状态)的递归算法。

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