动力电池作为新能源汽车的动力源，电池荷电状态预测可以估算电池的剩余电量，SOC通过电压与电流的输入进行递推估算，准确的SOC估算可以更好地保护电池，延长电池的使用寿命，为用户提供岗位准确的可行驶里程数。
实际应用中，受到温度、充放电、寿命等外部因素影响，很难精确地获取SOC值。需要根据电池的可测量值再结合外界影响的因素来实现电池的SOC估算。但是SOC受自身内部工作环境和外界多方面因素而呈非线性特性，所以要实现良好的SOC估算算法必须克服这些问题。
目前国内外对SOC估算多有研究，部分已经实现并运用到工程上，如易于实现的安时积分法、开路电压法等。随着对BMS估算精度越来越高的要求下，更多复杂的算法被提出，如卡尔曼滤波算法，数据驱动法，神经网络算法等，以下就是对比分析BMS状态估计——SOC估计不同算法的原理和优缺点。
01直接估计法
1.开路电压法
开路电压法是根据电池的开路电压与电池内部锂离子浓度之间的变化关系，间接地拟合出它与电池SOC之间的一一对应关系。在进行实际操作时，需要将电池充满电量后以固定的放电倍率进行放电，直到电池的截止电压时停止放电，根据该放电过程获得OCV与SOC之间的关系曲线然后根据SOC-OCV曲线查询不同开路电压的SOC值。
优点：成本效益、独立的电池模型，只在初始和结束阶段下，是估算SOC的有效方法。
缺点：离线技术；需要长时间的静置以消除电池电压、容量在外界因素影响下造成的误差，不适用于电池SOC的实时测量。
2.安时积分法
安时积分法又称库伦计数法，是最常用且最简单的估算方法。美国先进电池协会对SOC定义：在特定放电倍率条件下，电池剩余容量与额定容量的百分比，用公式可表示如下：
SOC(t) 为t时刻下的动力电池SOC估计值；SOC(t_0 ) 为动力电池SOC初始值；η_i 为动力电池充放电的库仑效率；i(t) 为 t时刻下动力电池电流。Qn表示电池实际容量。
优点：计算简单易实现；容易理解且计算量小；实时性好，应用最为广泛。
缺点：对准确SOC初值的依赖；开环计算方法需要定期的修正；容易受到电流漂移、噪声、老化因素的影响，电流传感器会有漂移。
3.放电实验法
放电试验法是将目标电池进行持续的恒流放电直到电池的截止电压，将此放电过程所用的时间乘以放电电流的大小值，即作为电池的剩余容量。该方法一般作为电池 SOC 估算的标定方法或者用在蓄电池的后期维护工作上，在不知道电池 SOC 值的情况下采用此方法。
优点：相对简单、可靠，结果准确，对不同种类的蓄电池都有效。
缺点：需要中断，将目标电池从电动汽车上取下来，这种方法不能用来计算处于工作状态下的动力电池；而且花费时间长。
02基于模型的方法
1.基于卡尔曼滤波
卡尔曼滤波法是美国数学家卡尔曼（R.E.Kalman）在上世纪60年代初发表的论文《线性滤波和预测理论的新成果》中提出的一种新型最优化自回归数据滤波算法。该算法的本质在于可以根据最小均方差原则，对复杂动态系统的状态做出最优化估计。非线性的动态系统在卡尔曼滤波法中会被线性化成系统的状态空间模型，在实际应用时系统根据前一时刻的估算值与当前时刻的观测值对需要求取的状态变量进行更新，遵循“预测—实测—修正”的模式，消除系统随机存在的偏差与干扰。使用 Kalman滤波法估算动力电池的 SOC 时，电池以动力系统的形式被转化为状态空间模型，SOC 则变成为了该模型内部的一个状态变量。建立的系统是一个线性离散系统。
优点：能够根据采集到的电压电流，由递推方法得到SOC的最小方差估计，解决SOC初值估计不准和累计误差的问题；能有效地抑制系统噪声。
缺点：工作特性本身呈高度非线性话的动力电池在卡尔曼滤波算法中经过线性化处理后存在误差，如果模型建立不够准确，估算的结果也不一定可靠，需要准确的模型算法。该方法算法复杂，计算量极大，计算周期长，对硬件性能要求高。
2.扩展卡尔滤波算法
EKF是一种伪非线性的卡尔曼滤波。EKF的基本思想是对非线性函数的展开式进行一阶线性化截 断，忽略其余高阶项，从而将非线性问题转化为线性，因此可以应用于非线性系统中。实际中一阶 EKF应用广泛。
状态方程：?? = ?（??, ??） + ?? ；
输出方程：?? = ?（??, ??） + ??
令?（??, ??）= ???? +???? ；
?（??, ??） = ???? +????。
式中：??为系统状态变量；??为系统输入值；??为系统输出值。
之后与卡尔曼滤波相同，通过预测阶段和更新阶段的往复循环实现状态变量的实时估计。
3.无迹卡尔曼滤波算法
UKF算法摒弃了对非线性函数进行线性化的传统做法，采用卡尔曼线性滤波框架，将UT变化与卡尔 曼滤波结合在一起。对于一步预测方程，使用无迹变换来处理均值和协方差的非线性传递，根据产生的釆样点和权重来带入到系统方程和状态方程中分析。
4.基于粒子滤波算法
粒子滤波算法是基于蒙特卡罗仿真的概率密度函数，其实现过程主要基于贝叶斯滤波运算准则对离散随机样点进行加权完成积分运算(样本均值)。该算法不仅能够精确地对动态参数进行预测和跟踪，对时变系统也能够很好地估计和预测。
优点：第一，可以不用对其进行积分运算；第二，对动态参数能够进行很好的预测和估计，效果较好；第三，该算法能够在更复杂的环境中适用，实现的预测效果和跟踪效果显著。基本上可以认为是最佳的估计算法和有效的滤波算法。
03基于数据驱动的方法
由于锂离子电池内部是一个复杂的电化学机理模型，所以其内部参数与 SOC之间的关系也尤为复杂，具有非线性、动态时变的特点。数据驱动法不需要关注电池的内部机理，而是利用机器学习算法离线训练得到电池外部数据（电压、电流、温度等）与 SOC 之间的映射关系，然后将实测数据代入模型计算得到 SOC 估计值。数据驱动法不需要复杂的数学建模过程，直接通过数据自主学习映射关系，模型建立简单，模型准确度高。
1.神经网络算法
神经网络法是模拟人脑及其神经元用以处理非线性系统的新型算法，无需深入研究电池的内部结构，只需提前从目标电池中提取出大量符合其工作特性的输入与输出样本，并将其输入到使用该方法所建立系统中，就能获得运行中的SOC值。
优点：后期处理相对简单，能够有效避免卡尔曼滤波方法中需要将电池模型化作线性处理后带来的误差；实时地获取电池的动态参数。
缺点：前期工作量比较大，需要提取大量且全面的目标样本数据对系统进行训练，输入的训练数据和训练方式都会影响SOC的估计精度；在电池温度、自放电率和电池老化程度不统一等因素的复杂作用下，长期使用该方法估算同一组电池的SOC值，准确性也会大打折扣。
2.模糊推理/逻辑法
模糊逻辑方法是基于模糊逻辑推理理论，模仿人的思维方式系统的方法，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控制策略给出的一种描述控制。不同于经典逻辑，需要一个精确的数学模型和准确的数值，模糊逻辑允许使用来源于我们的知识和生活经验的抽象概念来建模。
优点：开发相对简单，可以获取大量能表征电池性能的信息，对电池SOC实现准确的估计，实现电池状态监测。
缺点：计算量大，对存储空间要求大，需要建立模糊控制规则。
3.支持向量机法
支持向量机(support vector machine，SVM)是一种针对二分类任务设计的数据驱动模型，其核心思想是将输入向量映射到高维空间并构造最优分离的超平面。由于其求解通常是借助凸优化技术，求得的解必定是全局最优的，因此相比于ANN，SVM具有更好的泛化能力。
缺点在于，当面对数据样本较大时，其规划问题会变得复杂，连续迭代后会导致模型精度下降，同时计算速度也会降低。
安时积分法、开路电压法等传统SOC算法，已经广泛应用，但是估计精度低。为了提高SOC估算精度，需要建立更加准确的电池模型算法，如基于模型的自适应卡尔曼滤波算法、基于数据驱动的神经网络算法等。