基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)的锂离子电池荷电状态(SOC)估计是当前电池管理系统(BMS)领域的
热门研究方向之一。作为电动汽车、储能系统等领域中最为常用的电池类型之一，锂离子电池的 SOC
估计对于优化系统性能、延长电池寿命具有重要意义。然而，由于锂离子电池的复杂特性以及外部环
境的变化，准确估计其 SOC 一直是一个难题。
在传统的卡尔曼滤波算法中，通常使用线性模型来描述系统演化以及观测模型。然而，锂离子电池的
非线性特性使得传统的卡尔曼滤波算法难以提供准确的 SOC 估计结果。因此，无迹卡尔曼滤波算法被
引入到 SOC 估计中，以克服传统卡尔曼滤波算法在非线性系统中的局限性。
无迹卡尔曼滤波算法是基于蒙特卡洛方法的一种非线性滤波算法。其核心思想是通过一组离散的状态
采样点来近似非线性系统的概率分布。通过这种方式，无迹卡尔曼滤波算法能够更好地适应锂离子电
池的非线性特性，提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。
在无迹卡尔曼滤波算法中，SOC 的估计是通过对锂离子电池的动态模型进行运算得到的。动态模型主
要包括电池内阻、开路电压、电荷/放电电流等相关参数。通过对这些参数的测量和监测，可以建立
一个准确的系统模型，并利用无迹卡尔曼滤波算法对 SOC 进行估计。
与传统的卡尔曼滤波算法相比，无迹卡尔曼滤波算法具有以下优点：
1. 鲁棒性：无迹卡尔曼滤波算法能够更好地适应系统模型的不确定性和外部环境的变化，提高 SOC
估计的鲁棒性。
2. 估计精度：无迹卡尔曼滤波算法能够通过选择合适的采样点集合，提高 SOC 估计的精度。
3. 计算效率：相比于基于粒子滤波的方法，无迹卡尔曼滤波算法具有更高的计算效率，适用于实时
性要求较高的应用场景。
在实际应用中，无迹卡尔曼滤波算法已经被广泛应用于锂离子电池 SOC 的估计。通过对多种电池参数
的测量和监测，可以建立一个准确的模型，并利用无迹卡尔曼滤波算法对 SOC 进行实时估计。同时，
通过不断优化算法参数和模型结构，可以进一步提高 SOC 估计的准确性和稳定性。
总之，基于无迹卡尔曼滤波算法的锂离子电池 SOC 估计具有很好的鲁棒性与估计精度。随着电动汽车
和储能系统的快速发展，对于 SOC 估计的准确性和稳定性的要求也越来越高。因此，继续深入研究无
迹卡尔曼滤波算法在 SOC 估计中的应用，不断提升其性能和效果，对于实现高效、可靠的锂离子电池
管理系统具有重要意义。
