荷电状态(SOC)是电池中存储的能量的相对度量，定义为在特定时间点从电池中提取的电量与总容量的比值。准确的电荷状态估计很重要，因为电池管理系统(bms)使用SOC估计值来告知用户下一次充电前的预期使用量，将电池保持在安全运行窗口内，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)，对于在整个SOC范围内OCV变化显著的电池化学，只要电流测量是准确的，就可以是相当准确的。然而，对于呈现扁平OCV-SOC放电特征的电池化学物质，如磷酸铁锂(LFP)，估计其充电状态是一项挑战。卡尔曼滤波是一种很有前途的替代方法，可以用稍微高一些的计算工作量来绕过这些挑战。这种观察者通常包括非线性电池模型，它使用从电池测量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。

与仿真软件金宝app^®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充电状态算法的性能
• 使用估计的充电状态来开发BMS算法(例如，控制充电曲线和监控不平衡)