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国内外对于电动汽车动力电池SOC的估算已经做出了大量的研究，目前主要有以下几种方法：
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表1-1常见的SOC算法
SOC估算方法 优势 不足 适用情况
开路电压法 易于实现 需要对电池进行长久静置，不利于实时测量 电动汽车处于静置状态
内阻法 适用于电池放电后段时间的测量 电池放电前期，内阻变化较大，不易测量 电池放电后期的SOC估计
卡尔曼滤波法 在得到SOC估计的同时，可获得估计误差 能力要求比较高 使用范围较广 25160
线性模型法 对初始条件和测量的误差具有鲁棒性 使用范围小 低电流，SOC小幅度变化的情况
放电实验法 可靠，精度高 所耗时间长，电池需处于脱机状态 电池的检修和文护
Ah计量法 只要能够准确测量放电电流，并且有起始点，是一种简单可靠的方法 电流测量精度低将导致累积误差[6] 可用于所有电动汽车电池
人工神经网络法 简单，迅速，精度较高 需要大量的参考数据进行训练 各种电池 论文网
动态逼近法 简单 准确性一般 准确性要求低的场合
从上表中可以看出，每种方法各有优点和不足，并不能满足实际中的所有场合。在不同情况下，需要对不同的方法就行修正。