电池技术发展至今，用来估算SOC的方法已经出现了很多种，既有传统的电流积分法、电池内阻法、放电试验法、开路电压法、负载电压法，也有较为创新的Kalman滤波法、模糊逻辑理论法和神经网络法等，各种估算方法都有自己的优缺点，下面对常用的几种SOC方法进行简要介绍：（1）电流积分法 电流积分法也叫安时计量法，是目前在电池管理系统领域中应用较为普遍的SOC估算方法之一，其本质是在电池进行充电或放电时，通过累积充进或放出的电量来估算电池的SOC，同时根据放电率和电池温度对估算出的SOC进行一定的补偿 。如果将电池在充放电初始状态时的SOC值定义为SOCt0，那么t时刻后的电池剩余容量SOC则为： 式中，Q为电池额定容量，n为充放电效率，也叫库仑效率，其值由电池充放电倍率和温度影响系数决定，i为t时刻的电流。与其它SOC估算方法相比，电流积分法相对简单可靠，并且可以动态地估算电池的SOC值，因此被广泛使用。但该方法也存在两方面的局限性：其一，电流积分法需要提前获得电池的初始 SOC 值，并且要对流入或流出电池的电流进行精确采集，才能使估算误差尽可能小；其二，该方法只是以电池的外部特征作为SOC估算

卡尔曼滤波估计电池SOC 电池采用三阶模型，最小二乘法辨识模型参数 包括simulink仿真和MATLAB程序代码 能够正常运行

提出了锂电池的一种基于预测开路电压的SOC估算方法

锂电池soc估算，动态估算，matlab平台

SOC估算算法研究。最锂离子电池的模型、仿真等进行了描述。

文中以4节12 V的串联锂离子电池组模块为研究对象，通过实验采集动力电池充放电时的电压、电流、温度、内阻和放电量数据来估算电池的荷电状态（State Of Charge，SOC），重点考虑内阻对动力电池SOC预测结果的影响。以动力电池的电压、电流、温度和内阻作为输入，SOC作为输出，建立四输入一输出的神经网络仿真模型。实验结果表明SOC的预测精度为1.6%，比未考虑电池内阻的预测精度提高45%左右。本文提出的预测方法，其运行时间为0.27 s左右，比不考虑电池内阻时稍有延长，但完全能满足不同工况动力电池充放电时SOC在线估算的速度要求，从而能实现SOC的在线准确预测。

电池管理系统（BMS）的核心是电池soc的估算，文件是通过matlab中的simulink模块搭建的仿真模型。

SOC估算算法已实车经过冬标与夏标测试及循环测试。SOC估算算法已实车经过冬标与夏标测试及循环测试。SOC估算算法已实车经过冬标与夏标测试及循环测试。

一个模拟电池SOC估算的simulink仿真模型 一个模拟电池SOC估算的simulink仿真模型 一个模拟电池SOC估算的simulink仿真模型 一个模拟电池SOC估算的simulink仿真模型

花了一星期研究SOC，用光了一支圆珠笔芯，几十页草稿纸，已完结。EKF？UKF？滑模？无所谓了，到电池模型搭建这一步。虽然不能共享全部结果，部分还是可以有的。 搭建电池仿真模型，其实就是严格按照公式搭框架，这很简单，难的是电池的Voc与Soc关系式拟合，及R0R1R2C1C2的参数辨识。 所以模型里面包含静置电压放电仿真图，SOC在100%——20%静置不同的放电曲线图，值得学习 如果你仔细看论文其实也是蛮简单的，毕竟10年前就开始的研究热点，这么多年的论文够你看，我也不想再手把手教你学simulink。