综述：锂离子电池荷电状态估计：传统方法与人工智能驱动方法的批判性综述及面向实际部署的实施路径

《Global Energy Interconnection》：State of charge estimation in lithium-ion batteries: A critical review of traditional and AI-driven methods with pathways to real-world implementation

　　

准确的荷电状态（State of Charge, SoC）估计对电动汽车与储能系统中锂离子电池的安全高效运行至关重要。然而，受限于电池行为的非线性特征、老化效应及动态工况变化，其实际工程落地仍面临严峻挑战。本文系统梳理了现有SoC估计技术体系，涵盖传统方法、基于模型的方法及数据驱动方法，重点评估其在真实场景下的适用性。本文的创新点在于构建了结构化分类体系，依据鲁棒性、自适应性与可扩展性对SoC估计方法进行了系统归类。同时，研究人员提出了一种融合多传感器数据与自适应人工智能模型的统一框架，旨在提升动态工况下的估计性能。文中进一步探讨了边缘计算、联邦学习等新兴技术在实时电池管理系统中的应用潜力，明确了关键研究缺口，并规划了弥合理论进展与工业部署差距的实践路线图。研究成果为下一代电池系统可靠且可扩展的SoC估计策略设计提供了重要参考。

1. 1.
   引言
   锂离子电池已成为现代能源系统的核心组件，广泛应用于电动汽车、可再生能源存储及便携式电子设备领域，对降低化石能源依赖、应对气候变化具有战略意义。全球锂离子电池市场正快速扩张，预计2023至2030年间年复合增长率将达18%，其核心驱动力来自储能技术与电池管理系统（Battery Management System, BMS）的持续升级。然而，准确可靠的SoC判定仍是制约电池效能最大化与寿命延长的关键瓶颈。尽管已有大量研究聚焦于SoC估计方法，但缺乏兼顾理论深度与工程落地视角的系统性评估。本文旨在通过对比传统与新兴SoC估计方法，探究其在真实应用场景下的适用性与可靠性，并通过融合机器学习、模糊逻辑及混合技术，构建更具鲁棒性与灵活性的SoC估计框架，最终提升电池系统的安全性、整体性能与能量效率。高能量密度、长循环寿命及低自放电率的特性使锂离子电池成为高效储能系统的首选，而SoC作为BMS的核心输入参数，其精准感知可有效防止过充过放，延长电池寿命并保障系统安全。全文结构安排如下：第2节回顾传统SoC预测技术；第3节介绍先进新兴预测技术；第4节开展各类方法的对比分析；第5节讨论关键挑战与未来研究方向；最后一节总结主要发现与结论。
2. 2.
   传统SoC预测技术
   锂离子电池SoC预测方法主要分为传统与先进两大类。传统方法包括开路电压法、安时积分法与阻抗谱法。
   1.1 OCV方法
   开路电压（Open Circuit Voltage, OCV）法基于电池OCV与SoC的对应关系实现估计，具有原理简单、计算量低的优势，但测量需电池处于稳定静置状态，且易受温度与老化效应影响。OCV是表征电池与超级电容器电化学系统的常用指标，通过无外负载条件下的端电压测量，可推导SoC、健康状态（State of Health, SoH）等性能参数，因此在BMS中得到广泛应用。实际应用中主要采用两种测量模式：静态OCV测量需在电池静置足够时间后采集端电压，虽能消除充放电瞬态过程的干扰，但长静置时间限制了其在动态实时场景的应用；动态OCV测量则在施加已知电流条件下连续采集电压，可实现负载下的实时行为解析，但极化效应与内阻波动会引入误差。为提升OCV法的实用性，研究人员开展了多项改进研究：通过分析充放电过程中的OCV演变规律，可揭示电池储能特性与老化机制，优化充电策略；建立OCV-SoC的数学模型（包括曲线拟合与机器学习驱动模型），提升了BMS的状态估计一致性；利用OCV趋势变化评估电池老化程度，实现了剩余寿命预测；针对锂离子、镍氢、铅酸等不同电化学体系开发特异性OCV模型，提高了性能预测精度；结合超声或电磁测量的无损检测新技术，为电池诊断提供了非侵入式表征手段。尽管如此，受限于OCV测量的长时常数、温度敏感性及老化漂移，工程中仍需采用OCV与算法或机器学习结合的混合估计技术以提升精度。
   1.2 库仑计数法（CCM）
   库仑计数法（Coulomb Counting Method, CCM）通过积分流入流出电池的电流实现SoC估计，具有实现简便的特点，但其精度高度依赖于电流测量精度与初始SoC值的准确性。该方法的核心局限在于误差累积效应：随着电池老化，初始估计误差与电流采样误差会随时间持续累积，导致SoC估计逐渐偏离真实值。其离散计算形式为SoC(k)=SoC(k-1)+(Δt/C_nom)·I(k)，其中C_nom为标称容量，I(k)为k时刻电流。主要误差来源包括：初始SoC依赖性问题，不准确的初值会导致全周期估计偏差；电流传感器测量误差的累积引发SoC漂移；电池容量随老化衰减，需引入有效容量C_eff=C_nom×SoH进行补偿；温度波动通过改变容量与电化学反应效率影响估计精度。为此，研究人员提出了系列校正策略：零电流阈值校正忽略微小电流以降低噪声干扰；低通滤波抑制电流测量噪声；卡尔曼滤波融合电压估计结果以抑制漂移；自适应估计算法在线更新C_eff以应对容量衰减。CCM因实现简单成为实时估计的主流方法之一，但为保障长期精度，需结合电压法、滤波或机器学习技术进行定期校准与动态调整。
   1.3 阻抗谱法（IS）
   阻抗谱（Impedance Spectroscopy, IS）通过测量电池在不同频率下的内阻特性反演SoC，虽能提供高精度结果，但受限于专用设备需求与长测量时间。该方法施加小幅交流电压激励，通过测量响应电流构建阻抗谱，获取电荷转移、离子迁移及总阻抗Z(f)=V(f)/I(f)等关键参数，其中复阻抗可表示为Z=Z'+jZ''（Z'为实部电阻，Z''为虚部电抗），通常通过奈奎斯特图与伯德图进行电化学过程解析。针对锂离子电池SoC估计，IS包含多种具体分析技术：等效串联电阻（Equivalent Series Resistance, ESR）分析通过高频区实部阻抗近似ESR，其与电解液离子电导率直接相关，随SoC降低而升高；电容（C）估算基于虚部阻抗与容抗关系推导双电层电容，反映界面电荷存储能力，随SoC降低而减小；电荷转移电阻（R_ct）通过奈奎斯特图中半圆直径提取，表征电极表面氧化还原反应动力学阻力，随SoC降低而增大；沃伯格扩散分析利用低频区阻抗特征计算扩散系数D，追踪离子体相传输过程，但低频频段扫描耗时较长；弛豫时间分布（Distribution of Relaxation Times, DRT）通过积分变换解耦重叠的电化学过程，识别特征时间常数；奈奎斯特/伯德图则提供频率响应的可视化诊断工具。为克服传统整数阶等效电路的局限性，分数阶等效电路模型（Fractional-Order Equivalent Circuit Models, FO-ECMs）通过引入分数阶元件更精确地描述扩散与极化效应，提升了变温与老化状态下的建模精度，但其较高的计算复杂度与参数辨识难度对实时应用提出了挑战。
   1.4 面向电池状态估计的高级混合AI模型
   为应对非线性退化、动态载荷与环境不确定性带来的估计难题，研究人员日益关注混合人工智能框架。自适应滤波技术与数据驱动元素的融合是重要发展方向：无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）通过在线参数更新机制，提升了电流波动与温度剧变工况下的跟踪稳定性。时序模型与概率方法的混合框架展现出独特优势，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）与高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）的结合，既能捕捉电池数据的时序依赖特性，又能量化预测不确定性，在容量衰退与剩余寿命预测中表现优异。统计特征提取与概率学习的结合亦取得进展，基于熵的特征提取配合稀疏贝叶斯模型，可从含噪测量中有效识别老化特征指标。此外，支持向量机（Support Vector Machines, SVM）、神经网络（Neural Networks, NNs）及集成模型等传统机器学习技术在SoC估计中应用广泛，但面临训练数据依赖性、泛化能力不足及黑箱模型可解释性差等问题。混合方法虽能通过互补优势提升性能，却常伴随模型复杂度激增。当前多数验证仍在实验室环境下完成，难以完全复现实车工况的快速载荷波动、温度冲击与老化累积效应，且复杂模型对嵌入式系统的算力需求构成了工程落地的主要障碍。因此，平衡估计精度、鲁棒性与计算效率成为该领域的核心诉求。
3. 3.
   先进SoC预测技术
   先进预测技术主要包括卡尔曼滤波家族、机器学习、模糊逻辑系统及混合技术，其估计问题可统一表述为映射函数?_k=f(x_k, θ)，其中x_k为k时刻输入变量，θ为模型参数，?_k为估计输出。
   2.1 卡尔曼滤波（KF）技术
   卡尔曼滤波（Kalman Filter, KF）通过融合模型预测与传感器测量实现最优状态估计，包含预测与校正两个递归步骤。针对电池系统的非线性特性，衍生出扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）与无迹卡尔曼滤波（UKF）等变体。KF能有效抑制传感器噪声与参数波动带来的测量不确定性，显著提升SoC估计可靠性，且计算效率满足嵌入式系统实时性需求。EKF通过对非线性函数进行一阶泰勒展开实现线性化近似，适用于中度非线性系统；UKF则采用无迹变换选取Sigma点集传播概率分布，无需计算雅可比矩阵，在处理强非线性系统时具有更高精度与数值稳定性。然而，UKF因需处理多个Sigma点的传播与协方差计算，计算负荷显著高于EKF。三类滤波器的性能对比表明：标准KF仅适用于线性系统，计算成本最低但精度有限；EKF在精度与复杂度间取得较好平衡，是当前工程应用的主流选择；UKF精度最高但对算力要求较高，适用于对估计性能有极致要求的场景。
   2.2 机器学习方法（ML）
   传统方法在动态工况下的误差累积问题推动了数据驱动的机器学习方法发展。支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）在高维空间中表现出色，在宽温域范围内可实现小于2%的平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）。随机森林（Random Forest, RF）通过集成多棵决策树处理非线性关系，有效降低了过拟合风险。前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）通过多层感知机拟合电压、电流、温度与SoC间的非线性映射，精度优于经典算法。长短期记忆网络（LSTM）凭借门控机制捕捉长时依赖关系，在动态工况下性能显著优于静态模型。混合架构进一步融合了不同算法的优势，如LSTM与RF的组合模型提升了预测可靠性；卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）将时间序列转化为二维特征图进行空间模式提取；自编码器（Autoencoder, AE）通过学习输入数据的低维流形表示，增强了含噪环境下的估计鲁棒性。最新研究探索了Transformer与图神经网络等前沿架构，结合注意力机制提升了复杂动态条件下的建模能力。机器学习方法的性能高度依赖于训练数据的质量与规模，需覆盖多元电池化学体系与工况条件。尽管MAE与均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）等指标已广泛用于性能评估，但数据稀缺性、跨场景泛化能力与模型可解释性仍是制约其工业落地的三大挑战。
   2.3 模糊逻辑系统
   模糊逻辑（Fuzzy Logic, FL）由Zadeh于1965年提出，通过模糊化、规则推理与去模糊化三个步骤构成的模糊推理系统（Fuzzy Inference System, FIS）处理不确定性决策问题。基于专家经验的FL系统能有效应对电池运行中的不确定性与模糊性，实现实时SoC估计，但其精度取决于隶属度函数与模糊规则的合理定义。自适应神经模糊推理系统（Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System, ANFIS）融合了神经网络的学习能力与模糊逻辑的推理机制，通过历史数据训练优化模型参数，显著提升了估计精度。混合架构进一步结合了FL与KF的优势，在多变载荷下实现了精度提升。FL方法具有抗不确定性能力强、实现简便、灵活性高的优点，但面临规则库构建依赖专家经验、精度低于数据驱动方法、复杂系统扩展性差等局限。未来可通过机器学习自动生成模糊规则、融合实时数据流提升自适应能力，并结合多类型电池老化数据集改善泛化性能。
   2.4 混合技术
   混合估计方法通过融合不同技术的优势互补，克服单一方法的局限性。其融合逻辑可在模型层面实施（如一个模型提供基准估计，另一个模型进行修正），也可在数据层面实现（如联合处理多源输入）。典型范式包括：模型驱动方法（如KF）保障稳定性与噪声抑制能力，数据驱动模型增强非线性与时变条件下的适应性。具体技术路径涵盖：迁移学习将预训练模型知识迁移至新电池体系，减少新场景下的训练数据需求；联邦学习实现分布式设备的协同模型训练，仅共享模型参数而不交换原始数据，兼顾隐私保护与规模化部署；量子计算为解决复杂优化问题提供算力加速可能；物联网与边缘计算的融合支持边缘AI模型在端侧实现实时估计与故障诊断，云平台则支撑大规模数据分析与预测性维护。针对快充场景的热感知SoC估计与动态参数辨识技术，有效缓解了产热与性能衰减带来的估计偏差。面向梯次利用电池的老化感知模型与强化学习方法，提升了退役电池的SoC估计精度。新型硬件技术如低功耗SoC芯片与片上集成传感器，为系统微型化与实时性提供了物理载体。典型案例验证了混合模型的卓越性能：TCN-XGBoost组合在NASA、牛津及车辆模拟器数据集上优于传统网络；AEKF-ANN混合架构在多温度驱动循环中RMSE显著降低；ViT-GRU模型在公开数据集上实现RMSE 0.54%与MAE 0.38%；CCM-AUKF方法在2.6Ah松下电池数据中达到最小估计误差；SNN-NARX模型在WLTP、NEDC、FTP-75循环下MSE低至7.97×10^-11；BiLSTM-注意力机制模型在US06与HWFET循环中分别实现MAE 2.36%与1.82%。混合方法的实现通常依赖模型间的结构化接口，如将物理模型输出作为机器学习模型的输入特征或校正项，并通过自适应加权或误差反馈机制动态协调各模块贡献。
4. 4.
   比较分析
   综合对比各类SoC预测技术的性能特征显示：OCV法原理简单、成本低廉，适合静态储能系统的初始估计，但需静置条件且对温度与老化敏感，误差率约5%-10%；CCM法具备实时性优势，实现简单，但存在误差累积问题，在新鲜电池中误差约3%-8%，老化后显著上升，适合电动汽车与便携电子设备；IS法精度高（误差1%-5%），能提供电化学机理洞察，但设备昂贵、耗时长，仅适用于实验室离线诊断；KF家族（尤其EKF/UKF）抗噪性强，适合实时BMS应用，精度可达1%-5%，但计算量大且依赖精确电池模型；ML方法精度高（误差<3%）、适应性强，但需海量训练数据且计算成本高，黑箱特性限制可解释性；FL系统抗不确定性好、实现成本低，但精度中等（误差5%-10%）且依赖专家经验。定量性能对比进一步验证了上述结论：传统方法在动态与老化条件下误差显著增大；数据驱动方法精度更优；混合方法通过优势互补实现了最佳的综合性能，如KF+ML组合在动态变温条件下MAE仅1.0%、RMSE 1.6%。方法选择需权衡应用需求的精度、计算效率与动态适应性，未来研究应聚焦于老化自适应模型、迁移学习、自动规则生成及嵌入式实时实现等关键技术缺口。
5. 5.
   挑战与未来方向
   4.1 SoC估计面临的挑战
   锂离子电池电压-容量关系的强非线性特征，受温度、循环寿命、充放电倍率等多因素耦合影响，导致SoC精准建模极为困难。老化效应引发的內阻增长与容量衰减改变了电池的动态特性，且老化速率受温度、循环频率、放电深度等因素的非均匀影响，加剧了模型泛化难度。电压、电流、温度传感器的测量误差、噪声及长期漂移直接导致估计偏差。恒流、恒压等不同充电策略及BMS管理逻辑的差异引入了SoC定义的异质性。温度效应通过影响内阻、扩散动力学与可用容量深刻作用于估计精度：低温下内阻增加导致电压跌落与SoC低估，高温加速副反应与容量衰减；更关键的是，温度效应与老化进程、非线性行为存在强耦合作用，这种多物理场耦合机制显著增加了可靠估计的难度。
   4.2 未来研究方向
   开发融合机器学习与人工智能的新型算法，通过挖掘历史数据中的隐含规律提升动态自适应能力。推进SoC与SoH监测的深度集成，构建联合估计框架以同步提升寿命预测与性能评估的可靠性。发展结合物理机理模型与统计学习的混合建模方法，兼顾电化学机理的可解释性与数据驱动的自适应能力。研发高精度电压、电流、温度传感器及抗干扰信号采集技术，从源头降低测量不确定性。建立标准化的SoC估计协议与测试规范，提升不同技术方案间的可比性与产业互操作性。
6. 6.
   结论
   本文系统综述了锂离子电池SoC估计技术体系，指出传统方法难以应对复杂动态工况与环境因素干扰，而卡尔曼滤波、机器学习等先进方法虽精度提升，却受限于计算负荷与数据需求。研究表明，融合电化学机理与数据驱动特征的混合建模策略，是在估计精度、自适应性与计算效率间取得平衡的最优路径。未来研究应聚焦三大方向：开发面向边缘BMS的低算力AI架构；构建涵盖老化全周期的标准化数据集以支持模型训练与验证；设计SoC/SoH联合估计模型以提升寿命预测精度。产学研协同开展长周期实车验证是推动下一代BMS实用化的关键。联邦学习与边缘AI的融合，配合混合建模策略，为实现高精度、强鲁棒、易部署的SoC估计提供了可行技术路线，将有力支撑全球碳减排目标下的清洁能源转型。

CRediT作者贡献声明

Ehab H.E. Bayoumi：撰写初稿、方法论设计、形式分析及概念提出。Yasser Nassar：方法论设计、调研与形式分析。M.Saber Eltohamy：审阅与编辑、可视化、验证、资源统筹及数据管理。Hilmy Awad：验证、监督与调研。