综述：基于数据驱动与模型融合的锂离子电池荷电状态估计方法综述

这篇综述系统梳理了锂离子电池荷电状态（SOC）估计领域的前沿进展，创新性地提出了数据驱动与模型融合方法的完整分类框架（包括并行/串行/自适应融合等7类策略），通过建立统一性能评估体系，揭示了不同融合算法在提升估计精度、增强鲁棒性和泛化能力方面的互补机制，为电池管理系统（BMS）的技术升级提供了重要理论指导。

　　

Abstract
锂离子电池荷电状态（SOC）的精确估计是电池管理系统（BMS）安全可靠运行的核心。传统模型驱动方法与数据驱动方法各有局限，而融合算法通过整合双方优势开辟了提升估计精度的新路径。本综述首次建立数据驱动与模型融合方法的系统性分类框架，揭示了不同融合策略的互补机制，并通过多维性能评估体系对比了各类方法在理论基础、实现复杂度与应用效果上的差异，为领域内的技术创新与工程实践提供了重要参考。

Introduction
全球能源危机与环境问题加剧背景下，电动汽车作为清洁交通工具的普及高度依赖高性能储能系统。锂离子电池凭借高能量密度（Energy Density）、低自放电率等特性成为首选，而SOC作为反映电池剩余能量的核心参数，直接影响充放电控制、寿命预测与安全防护。然而SOC作为电池内部状态变量无法直接测量，需通过模型或数据驱动方法间接估计。

传统模型驱动方法（如等效电路模型ECM、电化学模型）虽具理论解释性，但难以应对电池高度非线性与老化效应；数据驱动方法（如神经网络NN、支持向量机SVM）虽能挖掘复杂非线性关系，却受限于数据质量与泛化能力。融合算法通过整合模型物理先验与数据学习能力，成为当前SOC估计领域的前沿方向。

Overview of SOC estimation methods
现有SOC估计方法可分为四类：

1. 安时积分法（Ah）：计算简单但误差累积显著；
2. 开路电压法（OCV）：需静置测量，实时性差；
3. 模型驱动法：包括卡尔曼滤波（KF）及其扩展算法（如EKF、UKF），依赖精确参数辨识；
4. 数据驱动法：如深度学习（DL）、随机森林（RF），需海量训练数据支撑。

The necessity of algorithm fusion
融合方法的必要性体现在三方面：

1. 精度补偿：模型方法在稳态工况表现稳定，数据驱动方法在动态工况更具优势；
2. 鲁棒增强：通过协方差融合（Covariance Fusion）降低单一方法对噪声的敏感性；
3. 自适应优化：混合模型（Hybrid Model）可动态调整权重以适应电池老化。

Common fusion strategies

1. 并行融合：模型与数据驱动结果加权平均，实现简单但优化空间有限；
2. 串行融合：以前一阶段输出作为后一阶段输入，如用EKF初值训练LSTM网络；
3. 自适应融合：通过模糊逻辑或强化学习动态调整融合比例，适合复杂工况。

Challenges and future trends
当前挑战集中于数据质量、计算效率与硬件部署瓶颈。未来发展方向包括：

1. 轻量化融合架构设计；
2. 迁移学习（Transfer Learning）应对电池个体差异；
3. 数字孪生（Digital Twin）技术实现实时闭环优化。

Conclusions
数据驱动与模型融合方法通过优势互补，显著提升了SOC估计的精度与可靠性。随着边缘计算与人工智能技术的发展，融合算法将在电池全生命周期管理中发挥更重要作用。