1. 本选题研究的目的及意义
锂电池作为一种高效、清洁的储能设备，在新能源汽车、便携式电子设备、储能电站等领域得到了广泛应用。
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。
电池管理系统(BatteryManagementSystem,BMS)的核心功能之一就是准确高效地估算SOC。
2. 本选题国内外研究状况综述
锂电池SOC估计是一个热门的研究领域，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了一系列重要成果。
1. 国内研究现状
国内学者在锂电池SOC估计方面做了大量工作，特别是在基于模型的方法和数据驱动的方法方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本选题将在对锂电池SOC估计的基本概念、影响因素和常用方法进行系统阐述的基础上，重点研究基于模型和数据驱动的SOC关键算法。
1. 主要内容
1.锂电池SOC的概念及影响因素:介绍SOC的定义、重要性以及影响SOC精度的主要因素，如电池的非线性、温度和老化效应等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真实验和实际数据验证相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。
1.理论分析:首先，对锂电池SOC的基本概念、影响因素和常用估算方法进行系统梳理和分析。
其次，深入研究基于模型和数据驱动的SOC估计算法的基本原理、优缺点和适用范围。
5. 研究的创新点
本研究将在以下几个方面力求创新：
1.算法改进:针对现有SOC估计算法的不足，探索改进算法的途径，例如：将卡尔曼滤波算法与机器学习算法相结合，以提高算法的精度和自适应性。
2.多因素分析:综合考虑电池老化、温度变化等多重因素对SOC估计的影响，提高算法的鲁棒性和实用性。
3.应用拓展:将所提出的SOC估计算法应用于实际的电池管理系统中，并验证其在实际应用中的有效性。
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] 董超,孙逢春,贺文涛,等.动力电池荷电状态估计方法综述[J].电源技术,2021,45(12):2183-2191.
[2] 张俊,王立助,徐小明,等.基于改进二阶滑模观测器的锂电池荷电状态估计[J].电源技术,2021,45(09):1519-1523 1528.
[3] 孙逢春,唐志永,刘敬,等.基于自适应扩展卡尔曼滤波算法的动力电池SOC估算[J].电源技术,2021,45(01):115-119.
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