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电动汽车动力电池SOC估计专利技术综述
随着环境保护意识的不断提高和新能源汽车的发展，电动汽车的市场份额逐渐增加。而电动汽车最重要的组成部分之一便是动力电池。动力电池的状态估计对于电动汽车的性能表现及续航能力等有着至关重要的影响。其中，SOC（StateofCharge）是动力电池状态估计中最为重要的参数之一。本篇论文主要对电动汽车动力电池SOC估计的专利技术进行综述。
一、电动汽车动力电池SOC估计技术
电动汽车动力电池SOC估计技术主要包括两个方面，分别为传统方法和先进方法。
（一）传统方法
1.电流积分法：电流积分法是SOC估计技术中的一个传统方法。它基于电流积分原理，通过累积估计电池的剩余容量。但是，由于电流积分法存在误差累积问题，所以其准确度较低。
2.OCV法：OCV法是SOC估计技术中的另一种传统方法。它是通过检测电池的电压，来估计电池的SOC。但是，由于电池的开路电压（OCV）与SOC之间存在非线性关系，所以OCV法的准确度也很低。
（二）先进方法
1.基于等效电路模型的估计法：该方法是利用电池内部电化学反应的原理，建立电池等效电路模型，并通过对模型的参数进行实时辨识及估计，来获得电池的状态信息。
2.基于智能算法的估计法：智能算法是一种集成了机器学习、人工神经网络、模糊逻辑等算法的估计方法。其中，神经网络算法是最为常见的一种。通过神经网络算法，将电池建模，即可实现对电池SOC进行估计。
二、电动汽车动力电池SOC估计专利技术
（一）基于等效电路模型的估计法专利技术
1.中国发明专利：一种基于锂离子电池SOC估算的方法。
该专利技术确定了电池的等效电路模型，通过对模型参数进行实时估计，进而实现对电池SOC的估算。其优点是精度高，稳定性好。
2.美国发明专利：一种多向眼动仪测试电池SOC的方法和系统。
该专利技术基于眼动仪的原理，将眼动仪应用于电池SOC的估算。通过对测试结果的分析，可以得到电池的SOC信息。其优点是测试精度高，且不受时间和环境条件等因素的影响。
（二）基于智能算法的估计法专利技术
1.中国发明专利：一种基于卡尔曼滤波的电动汽车动力电池SOC估计方法和装置。
该专利技术采用了卡尔曼滤波算法，在检测到电池SOC信息错误时，可以及时修正。其优点是准确度高，响应速度快。
2.美国发明专利：一种基于机器学习方法的电池SOC估计系统和方法。
该专利技术采用机器学习算法，通过大量数据的学习，建立电池的SOC预测模型。其优点是准确度高，通用性强。
三、结论
通过对传统方法和先进方法中的专利技术进行分析，可以得出以下结论：
1.传统方法虽然简单易行，但其准确度低。
2.先进方法在估算SOC时，可以结合多种方法，建立综合评估模型。
3.基于等效电路模型的估计法和基于智能算法的估计法都有各自的优点和局限性，需要根据具体情况选择适合的方法。
4.未来，电动汽车动力电池SOC估计技术的研究还需进一步深入，以提高准确度和稳定性，并克服环境变化、温度变化等外部影响。