荷电状态(SOC)是电池中存储能量的相对度量，定义为在特定时间点从电池中提取的电量与总容量的比值。准确的电荷状态估计很重要，因为电池管理系统(bms)使用SOC评估来告知用户下次充电前的预期使用量，将电池保持在安全操作窗口内，实施控制策略，最终提高电池寿命。

传统的电荷状态估计方法，如开路电压(OCV)测量和电流积分(库仑计数)，只要电流测量是准确的，对于整个SOC范围内OCV显著变化的电池化学，可以相当精确。然而，对于表现出平稳OCV-SOC放电特征的电池化学物质，如磷酸铁锂(LFP)，估计其电荷状态具有挑战性。卡尔曼滤波是一种很有前途的替代方法，它可以用稍微高一些的计算工作量来绕过这些挑战。这样的观察者通常包括一个非线性电池模型它使用从电池测量的电流和电压作为输入，以及计算系统内部状态(包括电荷状态)的递归算法。

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