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。

传统的充电估计方法，例如开路电压（OCV）测量和电流积分（库仑计数），可以合理地精确准确，在整个SOC范围内具有重要的OCV变化，只要电流测量准确。然而，估计表现出扁平OCV-SOC放电签名的电池化学质量，例如磷酸铁锂（LFP）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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