目录
[二、成熟及广泛应用的 SOC 估计算法](#二、成熟及广泛应用的 SOC 估计算法)
[（一）安时积分法（Coulomb Counting）](#（一）安时积分法（Coulomb Counting）)
[（二）开路电压法（Open Circuit Voltage, OCV）](#（二）开路电压法（Open Circuit Voltage, OCV）)
[1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）](#1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）)
[2. 无迹卡尔曼滤波（UKF）](#2. 无迹卡尔曼滤波（UKF）)
[3. 平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）](#3. 平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）)
[三、新颖 SOC 估计算法及技术突破](#三、新颖 SOC 估计算法及技术突破)
[1. 技术原理](#1. 技术原理)
[2. 性能优势](#2. 性能优势)
[3. 发展现状](#3. 发展现状)
[1. ASRCKF-EKF 联合架构](#1. ASRCKF-EKF 联合架构)
[2. 性能表现](#2. 性能表现)
[1. LSTM 神经网络算法](#1. LSTM 神经网络算法)
[2. 技术瓶颈](#2. 技术瓶颈)
[3. 融合发展趋势](#3. 融合发展趋势)
[四、主流电动汽车公司 SOC 估算技术路线](#四、主流电动汽车公司 SOC 估算技术路线)
[1. 核心算法](#1. 核心算法)
[2. 技术特色](#2. 技术特色)
[3. 创新方向](#3. 创新方向)
[1. 核心算法](#1. 核心算法)
[2. 技术特色](#2. 技术特色)
[3. 落地表现](#3. 落地表现)
[1. 核心算法](#1. 核心算法)
[2. 技术特色](#2. 技术特色)
[3. 用户价值](#3. 用户价值)
一、引言
荷电状态（State of Charge, SOC）作为锂电池剩余容量的核心量化指标，直接决定新能源汽车的续航显示精度与电池安全控制策略。其估算偏差超 1% 即可能导致续航虚标，而滞后性误差则可能错失电池老化预警窗口。由于锂电池存在强非线性电化学特性，且 SOC 与健康状态（SOH）深度耦合，叠加温度、充放电倍率等动态干扰，高精度 SOC 估计成为电池管理系统（BMS）的核心技术难题。本文系统梳理当前成熟应用算法、前沿新颖技术及主流车企落地实践，为行业技术选型提供参考。
二、成熟及广泛应用的 SOC 估计算法
成熟算法以工程实用性为核心，在精度、实时性与稳定性间形成优化平衡，是当前车企 BMS 的主流选择。
（一）安时积分法（Coulomb Counting）
作为最基础的 SOC 估算方法，其核心原理基于电荷守恒定律，通过对充放电电流进行时间积分计算容量变化，公式如下：
SOC(t) = SOC(0) - (1/C_n) × ∫₀ᵗ I(τ)dτ
其中 SOC (0) 为初始荷电状态，Cₙ为额定容量，I (τ) 为充放电电流。
技术特点：计算复杂度低，适配各类嵌入式硬件，响应速度快。但存在固有缺陷：初始 SOC 误差会持续累积，且易受电流传感器精度（通常要求 ±0.05% FS 级）与电池容量衰减影响。
应用场景：几乎所有电动汽车 BMS 的基础计算模块，需与其他算法结合抵消误差。
（二）开路电压法（Open Circuit Voltage, OCV）
利用 OCV 与 SOC 的强非线性对应关系实现估算，通过静置后测量的开路电压，结合预校准的 OCV-SOC 曲线反推 SOC 值。工程中常采用六次多项式拟合该曲线，拟合误差可控制在 0.027V 以内。
技术特点：静态估算精度极高，平均误差可低于 0.5%。但致命局限在于需电池静置 1 小时以上以消除极化效应，无法适应动态行驶工况。
应用场景：车辆静置时的 SOC 校准环节，如充电结束后或长时间停放后的初始值修正。
（三）卡尔曼滤波系列算法
基于模型的滤波算法是当前工程应用的核心方案，通过构建电池等效电路模型，结合状态估计实现动态误差修正。
1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）
将非线性电池系统线性化处理，通过 "预测 - 更新" 迭代实现 SOC 估算。需建立状态方程描述电容电压与 SOC 的动态变化，以及观测方程关联终端电压与状态向量。
技术特点：实现成本低，实时性强，但线性化近似会引入固有误差，在强动态工况下精度下降明显。
2. 无迹卡尔曼滤波（UKF）
采用无味变换生成采样点近似高斯分布，无需线性化处理，能捕捉系统高阶矩信息。相较于 EKF，在 NEDC 等复杂工况下精度提升 30% 以上。
3. 平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）
通过乔列斯基分解将协方差矩阵转化为平方根形式，从根源避免矩阵负定等数值退化问题，稳定性显著优于传统卡尔曼滤波。
应用现状：卡尔曼滤波系列算法占据 80% 以上的车企 BMS 市场，是兼顾精度与工程可行性的最优解。
三、新颖 SOC 估计算法及技术突破
新颖算法聚焦解决传统方法的瓶颈，在模型精度、抗干扰能力与多状态协同估算方向实现突破。
（一）分数阶模型优化算法
1. 技术原理
突破传统整数阶 RC 模型局限，引入分数阶容性元件（CPE）构建等效电路模型，更精准刻画电池的记忆效应与滞后特性。结合多新息自适应技术动态调整滤波增益，适配非高斯噪声环境。
2. 性能优势
在 UDDS 城市拥堵工况下，分数阶模型的电压拟合误差较二阶 RC 模型降低 40%，为 SOC 估算提供更可靠的模型基础。
3. 发展现状
目前处于实验室验证向工程转化阶段，需解决分数阶导数计算的复杂度问题，适配汽车级微控制器算力需求。
（二）多滤波联合估算算法
1. ASRCKF-EKF 联合架构
采用 "双滤波协同 + 双向反馈" 设计：自适应平方根容积卡尔曼滤波（ASRCKF）负责 SOC 高精度追踪，通过滑动窗口实时更新噪声协方差；EKF 负责在线辨识电阻、电容及实际容量等参数，同步计算 SOH 并反馈修正 SOC 估算基准。
2. 性能表现
在三种典型工况下的测试结果显示：
- HWFET 高速巡航：SOC 平均误差 0.12%，最大误差 0.28%
- NEDC 综合路况：SOC 平均误差 0.12%，急加速段误差≤±0.35%
- UDDS 城市拥堵：SOC 平均误差 0.16%，注入 3% 传感器噪声后最大误差仍≤0.5%
相较于传统 EKF，精度提升幅度超 80%，且完全适配汽车级硬件。
（三）深度学习数据驱动算法
1. LSTM 神经网络算法
利用门控机制捕捉充放电时序数据中的长期依赖关系，输入电压、电流、温度等多维度时序特征，通过端到端学习建立 SOC 映射模型。典型流程包括数据预处理（清洗、归一化、时序重构）、网络构建（LSTM 层 + 全连接层）、模型训练与部署四大环节。
2. 技术瓶颈
依赖海量标注样本（需覆盖 - 20℃至 60℃全温度范围及 0.2C-3C 多倍率场景），泛化性不足，且缺乏物理解释导致安全验证难度大。
3. 融合发展趋势
当前主流研究方向为 "模型 + 数据驱动" 融合架构，如用 LSTM 修正卡尔曼滤波的模型误差，在保持物理可解释性的同时提升精度。
四、主流电动汽车公司 SOC 估算技术路线
车企算法选型呈现 "成熟技术落地 + 前沿技术预研" 的双线布局特征，核心差异体现在模型精度与自适应能力。
（一）特斯拉（Tesla）
1. 核心算法
采用 "安时积分 + EKF" 基础架构，结合自主研发的 11 参数等效电路模型，通过 OTA 持续优化滤波参数。
2. 技术特色
利用车端海量行驶数据训练 SOC 误差修正模型，针对不同电池批次（松下 21700、宁德时代磷酸铁锂）建立个性化 OCV-SOC 曲线，在低温工况下估算误差控制在 1.5% 以内。
3. 创新方向
预研基于 Transformer 的端到端 SOC 估算模型，计划 2026 年融入 FSD 系统实现能源管理与智驾协同优化。
（二）比亚迪（BYD）
1. 核心算法
磷酸铁锂电池采用 "UKF + 开路电压校准" 方案，三元锂电池采用 "SRCKF + 在线参数辨识" 技术，适配不同化学体系特性。
2. 技术特色
针对刀片电池开发专用分数阶简化模型，在保证精度的同时降低计算复杂度，适配自研 BMS 芯片算力（500DMIPS）。
3. 落地表现
在汉 EV 车型上实现 SOC 估算最大误差≤1.2%，续航显示偏差较老款车型降低 60%，解决磷酸铁锂电池 SOC 难估算的行业痛点。
（三）蔚来（NIO）
1. 核心算法
采用 "ASRCKF-EKF 联合滤波" 技术，直接实现 SOC 与 SOH 的协同估算，SOH 平均误差≤0.45%。
2. 技术特色
结合换电场景开发电池身份识别与参数匹配系统，每块电池均存储个性化衰减曲线，换电后 10 秒内完成 SOC 基准校准。
3. 用户价值
通过高精度 SOC 估算实现 "续航焦虑缓解"，实际续航与显示值偏差≤5%，在 NEDC 工况下续航达成率行业领先。
五、技术对比与未来发展方向
（一）主流算法性能对比
|----------------|------------|--------|--------|--------|--------------|
| 算法类型 | 平均误差（MAE） | 实时性 | 抗噪声能力 | 工程成本 | 代表应用场景 |
| 安时积分法 | 2%-5% | ★★★★★ | ★☆☆☆☆ | ★☆☆☆☆ | 基础电流积分 |
| EKF | 1%-2% | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ | 经济型电动车 |
| SRCKF | 0.3%-0.8% | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | 中高端电动车 |
| ASRCKF-EKF 联合 | ≤0.2% | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | 旗舰车型 / 换电车型 |
| LSTM 神经网络 | ≤0.5% | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | 预研 / 特定场景优化 |
（二）未来发展趋势
- 多物理场融合建模：结合电化学 - 热耦合模型，解决温度对 SOC 估算的干扰问题，目标在 - 30℃至 55℃全温域误差≤1%。
- 边缘智能部署：优化深度学习模型轻量化技术，如知识蒸馏将 LSTM 参数规模压缩 80%，适配车规级 MCU。
- 云边协同估算：车端实现实时 SOC 计算，云端基于海量数据训练全局误差修正模型，通过 OTA 推送优化参数。
- 多状态联合估算：深化 SOC-SOH-SOP（功率状态）协同算法，为电池健康管理与动力控制提供一体化解决方案。
六、结论
锂电池 SOC 估算技术已形成 "成熟算法工程化落地、新颖算法迭代突破" 的发展格局。卡尔曼滤波系列及其改进算法仍是当前车企的主流选择，其中 ASRCKF-EKF 等联合滤波技术实现了精度与稳定性的双重突破，已在蔚来等品牌旗舰车型落地应用。分数阶模型与深度学习算法代表未来技术方向，需通过算力优化与数据积累逐步实现工程转化。
车企技术路线呈现明显差异化：特斯拉以数据驱动优化传统算法，比亚迪聚焦电池化学体系适配，蔚来则通过联合滤波技术实现高精度协同估算。未来，随着车规级算力提升与云边协同技术发展，SOC 估算将向 "全工况高精度、全生命周期自适应" 方向迈进，为新能源汽车安全与用户体验提供核心支撑。