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法能够实时估算

SOC 值，但实际应用时，剧烈波动的电池电压给负载电压应用带来

了困难。

1.3.5  内阻法

内阻是电池内部化学反应的表现，也是反映电池寿命的重要指标。电池内阻有交

流内阻和直流内阻之分，它们都与

SOC 有密切关系。电池交流阻抗可用交流阻抗仪来

测量，受温度影响很大。实际测量中，将电池从开路状态开始恒流充电或放电，相同

时间里负载电压和开路电压的差值除以电流值就是直流内阻。准确测量电池单体内阻

比较困难，这是内阻法的缺点。

1.3.6  线性模型法

该方法是基于

SOC 变化量、电流、电压和上一个时间点 SOC 值，建立的线性方程

( )

( )

( )

)

(

1

3

2

i

1

0

i

−

+

+

+

=

∆

i

SOC

i

I

U

SOC

β

β

β

β

             （1-7）

( )

)

(

( )

i

1

i

i

SOC

SOC

SOC

∆

+

−

=

                   （1-8）

( )

i

SOC

为当前时刻

SOC 值，

( )

i

SOC

∆

为

SOC 变化量，U 和 I 为当前时刻的电压

和电流值，

β

为系数。

1.3.7  神经网络法

神经网络具有非线性的基本特性，具有并行结构和学习能力，对于外部激励，

能给出相应的输出，它可以模拟电池的动态特性，估算其

SOC 值。神经网络法适用于

各种电池，但是需要大量参考数据进行训练，估计误差受训练数据和训练方法的影

响很大。

1.3.8  卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波法的核心思想，是对动力系统的状态做出最小方差意义上的最优估

算，应用于电池

SOC 估算，电池被看成动力系统，SOC 是系统的内部状态。卡尔曼

滤波法是近年才开始的，该方法适用于各种电池，尤其适用于电流波动比较剧烈的

混合动力汽车电池

SOC 估算。

 电动汽车电池 SOC 估算的方法很多，由上述介绍可知，不同的方法有各自的优

缺点。

Ah 计量法适用于所有的电动汽车电池，是目前最常用的办法之一。开路电压法

在充电初期和末期估算效果比较好，常和

Ah 计量法结合使用。负载电压法很少应用