鋰離子電池的荷電狀態是電池管理系統的緊要參數之一，也是整個汽車的充放電控制策略和電池均衡工作的根據。但是由于鋰離子電池本身結構的復雜性，其荷電狀態不能通過筆直測量得到，僅能依據電池的某些外特性，如電池的內阻、開路電壓、溫度、電流等相關參數，利用相關的特性曲線或計算公式完成對荷電狀態的預測工作。

鋰離子電池的荷電狀態估算是非線性的，目前常用的辦法緊要有放電試驗法、開路電壓法、安時積分法、卡爾曼濾波法、神經網絡法等。

1放電試驗法

放電試驗法的原理是：以恒定的電流使電池處于不間斷的放電狀態，當放電到達截止電壓時對所放電量進行計算。放電電量值為放電時所采用的恒定電流值與放電時間的乘積值。放電試驗法常常在試驗室條件下估算電池的荷電狀態，并且目前許多電池廠商也采用放電法進行電池的探測。

它的顯著優勢是辦法簡單，估算精度也相對較高。其缺點也很突出：不可以帶負載測量，要占用大量的測量時間，并且放電測量時，非得中斷電池之前進行的工作，使電池置于脫機狀態，因此不能在線測量。行駛中的電動汽車電池一直處于工作狀態，其放電電流并不恒定，此法不適用。但放電試驗法可在電池檢修和參數模型的確定中使用。

2開路電壓法

電池長時間充足靜置后的各項參數相對穩定，此時的開路電壓與電池荷電狀態間的函數關系也是相比較較穩定的。若想獲得電池的荷電狀態值，只需測得電池兩端的開路電壓，并對照OCV-SOC曲線來獲取相應信息。

開路電壓法的優勢是操作簡單，只需測量開路電壓值對照特性曲線圖即可獲得荷電狀態值。但是其缺點有很多：首先此辦法要想獲得準確值，非得使電池電壓處于相對穩定狀態，但電池往往要長時間的靜置，方可處于此狀態，從而無法滿足實時監測要求，往往使用于電動汽車長時間的駐車時。

當電池充放電比率不同的情況下，由于電流的波動會使電池開路電壓發生變化，從而導致電池包的開路電壓不一致，使得預測的剩余電量與電池實際剩余電量出現較大偏差。

3安時積分法

安時積分法不考慮電池內部的用途機理，依據系統的某些外部特點，如電流、時間、溫度補償等，通過對時間和電流進行積分，有時還會加上某些補償系數，來計算流入流出電池的總電量，從而估算電池的荷電狀態。目前安時積分法在電池管理系統中被廣泛使用。安時積分法的計算公式如下：

式中，SOC0是電池電荷狀態的初始電量值；CE是電池的額定容量；I(t)為電池在t時刻的充放電電流；t為充放電的時間；η為充放電效率系數，又被稱作庫倫效率系數，代表了充放電過程中電池內部的電量耗散，一般以充電放電的倍率和溫度修正系數為主。

安時積分法的優勢是受電池自身情況的限制相對較小，計算辦法簡單、可靠，能夠對電池的荷電狀態進行實時的估算。其缺點是由于安時計量法在控制中屬于開環的測試，倘若電流的采集精度不高，給定的初始荷電狀態有一定誤差，伴隨著系統運行時間的延伸，之前出現的誤差會逐漸累積，從而影響荷電狀態的預測結果。并且由于安時積分法只是從外特性來分解荷電狀態，多環節存在一定誤差。從安時積分法計算公式中可以看出，電池的初始電量對計算結果的準確性影響較大。

為了能使電流測量的精度得到提高，通常采用高性能的電流傳感器來測量電流，但這樣加大了成本。為此，許多學者在使用安時積分法的同時使用開路電壓法，將二者結合。開路電壓法用來估算電池的初始荷電狀態，安時積分法用于實時估算，并且在算式中添加相關修正因子，以提高計算準確性。

4卡爾曼濾波法

卡爾曼濾波算法是利用時域狀態空間理論的一種最小方差估計，屬于統計估計的領域，宏觀上就是盡可能減小和消除噪聲對觀測信號的影響，其核心是最優估計，即系統的輸入量在預估基礎上對狀態變量進行的有效修正。

該算法的基本原理是：將噪聲與信號的狀態空間模型作為算法模型，在測量時，使用當前時刻的觀測值與上一時刻的估計值，對狀態變量的估算進行更新。卡爾曼濾波算法對鋰離子電池荷電狀態進行預測的實質是安時積分法，同時用測量的電壓值來對初步預測得到的值進行修正。

卡爾曼濾波法的優勢是適合計算機對數據進行實時運算解決，使用范圍廣，可以用于非線性系統，對行駛過程中電動汽車的荷電狀態預測具有較好的效果。卡爾曼濾波法的缺點是對電池模型的準確程度依靠較大，為了提高該算法預測結果的準確性和精度，要建立可靠的電池模型。此外，卡爾曼濾波法的算法相比較較復雜，因此其計算量也相對較大，對運算器的性能有較高要求。

5神經網絡法

神經網絡的目的是模仿人類的智能行為，通過并行結構與自身較強的學習能力獲得數據表達的能力，能夠在外部激勵存在時給出相應的輸出應和，并使具有良好的非線性映射能力。

神經網絡法使用于鋰離子電池荷電狀態測試的原理是：將大量相對應的電壓、電流等外部數據以及電池的荷電狀態數據作為訓練樣本，通過神經網絡自身學習過程中輸入信息的正向傳播和誤差傳遞的反向傳播反復進行訓練和修改，在預測的荷電狀態達到設計要求的誤差范圍內時，通過輸入新的數據來得到電池的荷電狀態預測值。

神經網絡法的優勢是可以對各種電池的荷電狀態進行估算，適用范圍廣；不要建立特定的數學模型，不用考慮電池內部復雜的化學變化過程，只需選擇適宜的樣本，以及建立較好的神經網絡模型，并且樣本數據越多，其估算的精度越高；能夠隨時確定電池的荷電狀態。神經網絡法的缺點是對硬件要求較高，訓練時所采用的數據樣本的準確性、樣本容量和樣本分布以及訓練辦法都會對電池的荷電狀態預測出現很大的影響。