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纯电动汽车动力电池SOC研究综述
标题：纯电动汽车动力电池SOC研究综述
摘要：
随着环境保护意识的增强和新能源技术的不断发展，纯电动汽车作为一种无污染、高效的交通工具逐渐在市场上崭露头角。动力电池的状态-of-charge(SOC，电池的充电状态)是电动汽车性能和续航能力的关键参数之一。本综述通过深入研究纯电动汽车动力电池SOC的相关研究，综述了目前在SOC估计、SOC均衡、SOC管理和SOC预测等方面的研究进展和方法。
1.引言
2.SOC估计方法
2.1基于电流电压法的SOC估计方法
2.2基于卡尔曼滤波法的SOC估计方法
2.3基于等效电路模型的SOC估计方法
2.4基于最大似然估计法的SOC估计方法
3.SOC均衡方法
3.1无源均衡技术
3.2有源均衡技术
4.SOC管理策略
4.1充-放控制策略
4.2充电桩对SOC管理的影响
5.SOC预测模型
5.1基于统计方法的SOC预测模型
5.2基于神经网络的SOC预测模型
5.3基于模型预测控制的SOC预测模型
5.4基于机器学习算法的SOC预测模型
6.结论
7.参考文献
关键词：纯电动汽车，动力电池，SOC估计，SOC均衡，SOC管理，SOC预测
1.引言
纯电动汽车的充电性能和续航能力直接受动力电池的SOC控制和管理影响。因此，准确地估计、均衡、管理和预测动力电池的SOC对于提高电动汽车的性能和续航能力至关重要。本综述对纯电动汽车动力电池SOC的相关研究进行了综合归纳和概述，旨在为后续研究提供参考和指导。
2.SOC估计方法
SOC估计是动力电池管理系统的核心，主要通过测量电流、电压和温度等参数来估计电池的SOC。本节综述了基于电流电压法、卡尔曼滤波法、等效电路模型和最大似然估计法等不同的SOC估计方法，并分析了各种方法的优缺点。
3.SOC均衡方法
SOC均衡是为了减小动力电池之间的SOC差异，提高电池组的整体性能和寿命。本节综述了无源均衡技术和有源均衡技术，并比较了它们在SOC均衡方面的效果和适用场景。
4.SOC管理策略
SOC管理策略主要包括充-放控制策略和充电桩对SOC管理的影响。本节综述了不同的充-放控制策略，并分析了充电桩对SOC管理的影响，旨在寻找最优的SOC管理策略以提高电动汽车的性能和续航能力。
5.SOC预测模型
SOC预测模型旨在准确地预测电池的SOC，为电动汽车的充电和使用提供参考。本节综述了基于统计方法、神经网络、模型预测控制和机器学习算法等不同的SOC预测模型，并分析了它们在准确性和实时性方面的优劣。
6.结论
本综述对纯电动汽车动力电池SOC的研究进行了全面综述，并总结了目前的研究进展和方法。未来的研究可以探索更精确、实时的SOC估计方法、更有效的SOC均衡技术、更优化的SOC管理策略和更准确的SOC预测模型，以进一步提高电动汽车的性能和续航能力。
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