1. 本选题研究的目的及意义
随着电动汽车、便携式电子设备和储能系统等领域的快速发展，锂离子电池作为一种高效、清洁的能源存储设备，其重要性日益凸显。
准确估计锂电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)对确保电池安全运行、优化电池性能和延长电池寿命至关重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
锂电池SOC估算一直是国内外学术界和工业界研究的热点。
1. 国内研究现状
近年来，国内学者在锂电池SOC估计领域取得了显著进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将针对锂电池SOC估算的关键算法展开深入研究，主要内容包括：
1.深入研究锂电池模型，包括等效电路模型和电化学模型，分析其优缺点及适用场景，为SOC估计提供准确的电池模型。
2.系统分析常用的锂电池SOC估计算法，包括卡尔曼滤波算法、扩展卡尔曼滤波算法、无迹卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法等，比较其性能差异，并探讨其在SOC估计中的应用。
3.针对不同SOC估计算法，进行仿真实验和分析，验证算法的有效性和可靠性，并比较其在不同工况下的性能表现。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法。
1.理论分析阶段：深入研究锂电池SOC的定义、影响因素以及估算的意义。
对比分析不同锂电池模型的优缺点和适用范围，为后续研究选择合适的电池模型。
5. 研究的创新点
1.针对现有SOC估计算法在复杂工况下精度不足的问题，本研究将结合电池模型参数的自适应调整和改进的卡尔曼滤波算法，以提高SOC估计的精度和鲁棒性。
2.探索将机器学习算法应用于锂电池SOC估计，例如利用支持向量机、神经网络等算法建立电池SOC与电压、电流、温度等参数之间的映射关系，以实现更高效、更精准的SOC估计。
3.结合实际应用场景，对所提出的SOC估计算法进行测试和验证，例如将其应用于电动汽车电池管理系统中，以验证其在实际应用中的性能表现。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 孙逢春,孙凯,吴迪,等.动力电池管理系统关键技术现状及发展趋势[J].电源技术,2022,46(08):1421-1429.
[2] 张爽,李超,陈全世,等.基于改进鲸鱼算法优化Elman神经网络的锂电池SOC估计[J].电源技术,2022,46(05):804-809.
[3] 张驰,张英杰,段然,等.基于改进鸡群算法的BP神经网络锂电池SOC估计[J].电源技术,2022,46(04):588-593.
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