磷酸铁锂离子电池组SOC估算的方法
由于锂离子电池组的SOC与很多因素相关(如温度、极化效应、电池寿命等)，而且具有很强的非线性，若要提高SOC估算的精度，要在测量方法、电池模型和估算算法等方面进行深入研究。国内外普遍采用的方法有：放电试验法、安时法、开路电压法、内阻法、卡尔曼滤波法、线性模型法和神经网络法等。
目前SOC估算有多种方法，但各种估算方法都存在某个方面的缺陷。
1)放电试验法要求磷酸铁锂离子电池组处于恒流放电状态，而且要花费大量测量时间；
2)安时法易受到电流测量精度的影响，在高温或电流波动剧烈情况下精度很差；
3)开路电压法进行电池SOC估计时，磷酸铁锂离子电池必须静置较长时间以达到稳定状态，而且只适用于电池电流非剧烈变化状态下的SOC估计，不能满足在线检测的要求；
4)内阻法要精确测量电池的内阻，一般电池内阻在毫欧级，对测量仪器的要求非常高，难以在实际中加以应用；
5)卡尔曼滤波法是目前采用较多的一种估算方法，它对电池模型依赖性较强，要获得准确的SOC，要建立较为准确的电池模型，而电池模型的准确程度和复杂度是成正比的；
6)线性模型大致分为等效电路模型和简化电化学模型。等效电路模型多采用较简单的Thevein模型，而假如采用更为复杂的电路模型，模型参数的辨识和状态方程的建立都将是很大的挑战。由于模型的简化，并不能充分反映电池的内部规律，会造成较大的估计误差。
