1. 本选题研究的目的及意义
随着电动汽车、便携式电子设备以及储能系统等领域的快速发展，锂离子动力电池作为其核心能源组件，其性能和安全性日益受到关注。
准确估算锂离子电池的荷电状态（StateofCharge，SOC）对于保障电池的安全运行、优化电池管理系统以及延长电池寿命至关重要。
2. 本选题国内外研究状况综述
锂离子电池SOC估算一直是国内外学术界和工业界研究的热点和难点。
1. 国内研究现状
国内学者在锂离子电池SOC估算方面取得了一定的研究成果，特别是在基于模型的估算方法方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对锂离子动力电池SOC估算问题，重点研究基于卡尔曼滤波的SOC估计算法。
主要研究内容包括：1.锂离子电池模型研究：针对锂离子电池的非线性特性，研究合适的等效电路模型，并通过实验数据进行参数辨识，建立精确的电池模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型建立、仿真实验和实测数据验证相结合的研究方法，具体步骤如下：1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解锂离子电池SOC估算的研究现状、主要方法和最新进展，以及卡尔曼滤波算法的基本原理和应用情况，为本研究奠定理论基础。
2.模型建立与参数辨识阶段：研究不同类型的锂离子电池等效电路模型，根据实际电池特性选择合适的模型，并通过实验数据进行模型参数辨识，建立精确的电池模型，为后续SOC估计算法设计提供基础。
3.卡尔曼滤波算法设计与仿真验证阶段：深入研究卡尔曼滤波算法的基本原理和算法流程，根据锂离子电池模型，构建系统状态方程和观测方程，设计基于卡尔曼滤波的SOC估计算法。
5. 研究的创新点
本研究预期在以下方面取得创新：1.提出一种改进的卡尔曼滤波算法，提高SOC估计精度：针对传统卡尔曼滤波算法在处理电池非线性特性时存在的精度不足问题，引入改进策略，提高算法对电池模型非线性部分的处理能力，进一步提高SOC估计精度。
2.考虑电池老化和温度因素，增强算法鲁棒性：研究电池老化和温度对SOC估算的影响，将这些因素引入到卡尔曼滤波算法的设计中，增强算法对不同电池状态和工作环境的适应性，提高算法的鲁棒性。
3.结合实验数据进行算法验证和优化，提升算法实用性：搭建电池测试平台，采集真实电池数据，对所提出的算法进行验证和优化，提高算法的实用性和可靠性，为实际应用提供参考。
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] 常晓龙,陈 强,沈 捷,等.基于改进二阶RC模型的锂离子电池SOC估算[J].电源技术,2021,45(11):1971-1975,2001.
[2] 孙 亮,王 伟,何 洪,等.基于改进自适应扩展卡尔曼滤波算法的锂电池SOC估算[J].电源技术,2021,45(07):1195-1201.
[3] 张会娟,张 驰,陈 冲,等.改进的扩展卡尔曼滤波算法在电池SOC估计中的应用[J].电源技术,2021,45(01):119-123.
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