锂电池 SOC 估计技术综述：成熟算法、新颖突破与车企应用实践
目录
一、引言
二、成熟及广泛应用的 SOC 估计算法
（一）安时积分法（Coulomb Counting）
（二）开路电压法（Open Circuit Voltage, OCV）
（三）卡尔曼滤波系列算法
1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）
2. 无迹卡尔曼滤波（UKF）
3. 平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）
三、新颖 SOC 估计算法及技术突破
（一）分数阶模型优化算法
1. 技术原理
2. 性能优势
3. 发展现状
（二）多滤波联合估算算法
1. ASRCKF-EKF 联合架构
2. 性能表现
（三）深度学习数据驱动算法
1. LSTM 神经网络算法
2. 技术瓶颈
3. 融合发展趋势
四、主流电动汽车公司 SOC 估算技术路线
（一）特斯拉（Tesla）
1. 核心算法
2. 技术特色
3. 创新方向
（二）比亚迪（BYD）
1. 核心算法
2. 技术特色
3. 落地表现
（三）蔚来（NIO）
1. 核心算法
2. 技术特色
3. 用户价值
五、技术对比与未来发展方向
（一）主流算法性能对比
（二）未来发展趋势
六、结论
一、引言
荷电状态（State of Charge, SOC）作为锂电池剩余容量的核心量化指标，直接决定新能源汽车的续航显示精度与电池安全控制策略。其估算偏差超 1% 即可能导致续航虚标，而滞后性误差则可能错失电池老化预警窗口。由于锂电池存在强非线性电化学特性，且 SOC 与健康状态（SOH）深度耦合，叠加温度、充放电倍率等动态干扰，高精度 SOC 估计成为电池管理系统（BMS）的核心技术难题。本文系统梳理当前成熟应用算法、前沿新颖技术及主流车企落地实践，为行业技术选型提供参考。
二、成熟及广泛应用的 SOC 估计算法
成熟算法以工程实用性为核心，在精度、实时性与稳定性间形成优化平衡，是当前车企 BMS 的主流选择。
（一）安时积分法（Coulomb Counting）
作为最基础的 SOC 估算方法，其核心原理基于电荷守恒定律，通过对充放电电流进行时间积分计算容量变化，公式如下：
SOC(t) = SOC(0) - (1/C_n) × ∫₀ᵗ I(τ)dτ
其中 SOC (0) 为初始荷电状态，Cₙ为额定容量，I (τ) 为充放电电流。
技术特点：计算复杂度低，适配各类嵌入式硬件，响应速度快。但存在固有缺陷：初始 SOC 误差会持续累积，且易受电流传感器精度（通常要求 ±0.05% FS 级）与电池容量衰减影响。
应用场景：几乎所有电动汽车 BMS 的基础计算模块，需与其他算法结合抵消误差。
（二）开路电压法（Open Circuit Voltage, OCV）
利用 OCV 与 SOC 的强非线性对应关系实现估算，通过静置后测量的开路电压，结合预校准的 OCV-SOC 曲线反推 SOC 值。工程中常采用六次多项式拟合该曲线，拟合误差可控制在 0.027V 以内。
技术特点：静态估算精度极高，平均误差可低于 0.5%。但致命局限在于需电池静置 1 小时以上以消除极化效应，无法适应动态行驶工况。
应用场景：车辆静置时的 SOC 校准环节，如充电结束后或长时间停放后的初始值修正。
（三）卡尔曼滤波系列算法
基于模型的滤波算法是当前工程应用的核心方案，通过构建电池等效电路模型，结合状态估计实现动态误差修正。
1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）
将非线性电池系统线性化处理，通过 “预测 - 更新” 迭代实现 SOC 估算。需建立状态方程描述电容电压与 SOC 的动态变化，以及观测方程关联终端电压与状态向量。
技术特点：实现成本低，实时性强，但线性化近似会引入固有误差，在强动态工况下精度下降明显。
2. 无迹卡尔曼滤波（UKF）
采用无味变换生成采样点近似高斯分布，无需线性化处理，能捕捉系统高阶矩信息。相较于 EKF，在 NEDC 等复杂工况下精度提升 30% 以上。
3. 平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）
通过乔列斯基分解将协方差矩阵转化为平方根形式，从根源避免矩阵负定等数值退化问题，稳定性显著优于传统卡尔曼滤波。
应用现状：卡尔曼滤波系列算法占据 80% 以上的车企 BMS 市场，是兼顾精度与工程可行性的最优解。
三、新颖 SOC 估计算法及技术突破
新颖算法聚焦解决传统方法的瓶颈，在模型精度、抗干扰能力与多状态协同估算方向实现突破。
（一）分数阶模型优化算法
1. 技术原理
突破传统整数阶 RC 模型局限，引入分数阶容性元件（CPE）构建等效电路模型，更精准刻画电池的记忆效应与滞后特性。结合多新息自适应技术动态调整滤波增益，适配非高斯噪声环境。
2. 性能优势
在 UDDS 城市拥堵工况下，分数阶模型的电压拟合误差较二阶 RC 模型降低 40%，为 SOC 估算提供更可靠的模型基础。
3. 发展现状
目前处于实验室验证向工程转化阶段，需解决分数阶导数计算的复杂度问题，适配汽车级微控制器算力需求。
（二）多滤波联合估算算法
1. ASRCKF-EKF 联合架构
采用 “双滤波协同 + 双向反馈” 设计：自适应平方根容积卡尔曼滤波（ASRCKF）负责 SOC 高精度追踪，通过滑动窗口实时更新噪声协方差；EKF 负责在线辨识电阻、电容及实际容量等参数，同步计算 SOH 并反馈修正 SOC 估算基准。
2. 性能表现
在三种典型工况下的测试结果显示：
- HWFET 高速巡航：SOC 平均误差 0.12%，最大误差 0.28%
- NEDC 综合路况：SOC 平均误差 0.12%，急加速段误差≤±0.35%
- UDDS 城市拥堵：SOC 平均误差 0.16%，注入 3% 传感器噪声后最大误差仍≤0.5%
相较于传统 EKF，精度提升幅度超 80%，且完全适配汽车级硬件。
（三）深度学习数据驱动算法
1. LSTM 神经网络算法
利用门控机制捕捉充放电时序数据中的长期依赖关系，输入电压、电流、温度等多维度时序特征，通过端到端学习建立 SOC 映射模型。典型流程包括数据预处理（清洗、归一化、时序重构）、网络构建（LSTM 层 + 全连接层）、模型训练与部署四大环节。
2. 技术瓶颈
依赖海量标注样本（需覆盖 - 20℃至 60℃全温度范围及 0.2C-3C 多倍率场景），泛化性不足，且缺乏物理解释导致安全验证难度大。
3. 融合发展趋势
当前主流研究方向为 “模型 + 数据驱动” 融合架构，如用 LSTM 修正卡尔曼滤波的模型误差，在保持物理可解释性的同时提升精度。
四、主流电动汽车公司 SOC 估算技术路线
车企算法选型呈现 “成熟技术落地 + 前沿技术预研” 的双线布局特征，核心差异体现在模型精度与自适应能力。
（一）特斯拉（Tesla）
1. 核心算法
采用 “安时积分 + EKF” 基础架构，结合自主研发的 11 参数等效电路模型，通过 OTA 持续优化滤波参数。
2. 技术特色
利用车端海量行驶数据训练 SOC 误差修正模型，针对不同电池批次（松下 21700、宁德时代磷酸铁锂）建立个性化 OCV-SOC 曲线，在低温工况下估算误差控制在 1.5% 以内。
3. 创新方向
预研基于 Transformer 的端到端 SOC 估算模型，计划 2026 年融入 FSD 系统实现能源管理与智驾协同优化。
（二）比亚迪（BYD）
1. 核心算法
磷酸铁锂电池采用 “UKF + 开路电压校准” 方案，三元锂电池采用 “SRCKF + 在线参数辨识” 技术，适配不同化学体系特性。
2. 技术特色
针对刀片电池开发专用分数阶简化模型，在保证精度的同时降低计算复杂度，适配自研 BMS 芯片算力（500DMIPS）。
3. 落地表现
在汉 EV 车型上实现 SOC 估算最大误差≤1.2%，续航显示偏差较老款车型降低 60%，解决磷酸铁锂电池 SOC 难估算的行业痛点。
（三）蔚来（NIO）
1. 核心算法
采用 “ASRCKF-EKF 联合滤波” 技术，直接实现 SOC 与 SOH 的协同估算，SOH 平均误差≤0.45%。
2. 技术特色
结合换电场景开发电池身份识别与参数匹配系统，每块电池均存储个性化衰减曲线，换电后 10 秒内完成 SOC 基准校准。
3. 用户价值
通过高精度 SOC 估算实现 “续航焦虑缓解”，实际续航与显示值偏差≤5%，在 NEDC 工况下续航达成率行业领先。
五、技术对比与未来发展方向
（一）主流算法性能对比
| 算法类型 | 平均误差（MAE） | 实时性 | 抗噪声能力 | 工程成本 | 代表应用场景 |
| 安时积分法 | 2%-5% | ★★★★★ | ★☆☆☆☆ | ★☆☆☆☆ | 基础电流积分 |
| EKF | 1%-2% | ★★★★☆ | ★★☆☆☆ | ★★☆☆☆ | 经济型电动车 |
| SRCKF | 0.3%-0.8% | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | 中高端电动车 |
| ASRCKF-EKF 联合 | ≤0.2% | ★★★☆☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | 旗舰车型 / 换电车型 |
| LSTM 神经网络 | ≤0.5% | ★★☆☆☆ | ★★★☆☆ | ★★★★★ | 预研 / 特定场景优化 |
（二）未来发展趋势
- 多物理场融合建模：结合电化学 - 热耦合模型，解决温度对 SOC 估算的干扰问题，目标在 - 30℃至 55℃全温域误差≤1%。
- 边缘智能部署：优化深度学习模型轻量化技术，如知识蒸馏将 LSTM 参数规模压缩 80%，适配车规级 MCU。
- 云边协同估算：车端实现实时 SOC 计算，云端基于海量数据训练全局误差修正模型，通过 OTA 推送优化参数。
- 多状态联合估算：深化 SOC-SOH-SOP（功率状态）协同算法，为电池健康管理与动力控制提供一体化解决方案。
六、结论
锂电池 SOC 估算技术已形成 “成熟算法工程化落地、新颖算法迭代突破” 的发展格局。卡尔曼滤波系列及其改进算法仍是当前车企的主流选择，其中 ASRCKF-EKF 等联合滤波技术实现了精度与稳定性的双重突破，已在蔚来等品牌旗舰车型落地应用。分数阶模型与深度学习算法代表未来技术方向，需通过算力优化与数据积累逐步实现工程转化。
车企技术路线呈现明显差异化：特斯拉以数据驱动优化传统算法，比亚迪聚焦电池化学体系适配，蔚来则通过联合滤波技术实现高精度协同估算。未来，随着车规级算力提升与云边协同技术发展，SOC 估算将向 “全工况高精度、全生命周期自适应” 方向迈进，为新能源汽车安全与用户体验提供核心支撑。