摘要
电池状态估算，特别是对电池荷电状态（StateofCharge，SOC）的准确估计，是电池管理系统（BatteryManagementSystem，BMS）的核心功能之一。
准确的SOC估算可以有效防止电池过充过放，延长电池使用寿命，提高电池系统安全性。
卡尔曼滤波算法作为一种递归估计算法，具有良好的动态性能和抗干扰能力，被广泛应用于电池SOC估算领域。
本文首先介绍了电池SOC的概念及其影响因素，以及卡尔曼滤波算法的基本原理和分类。
然后，重点对基于卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法进行了综述，包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）以及自适应卡尔曼滤波（AKF）等方法在电池SOC估算中的应用，并分析了各种方法的优缺点。
最后，对基于卡尔曼滤波算法的电池SOC估算方法进行了总结和展望，指出了未来研究方向。
关键词：电池管理系统；荷电状态；卡尔曼滤波；扩展卡尔曼滤波；无迹卡尔曼滤波；自适应卡尔曼滤波
随着电动汽车、储能系统等领域的快速发展，对电池性能的要求也越来越高，其中电池的荷电状态（StateofCharge，SOC）是电池管理系统（BatteryManagementSystem，BMS）的关键参数之一。
准确估计电池SOC对提高电池性能、延长电池寿命、保障电池安全至关重要。
电池SOC是指电池剩余容量与额定容量之比，通常以百分比表示。
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