国内外对于电动汽车动力电池SOC的估算已经做出了大量的研究，目前主要有以下几种方法：
表1-1常见的SOC算法
SOC估算方法    优势    不足    适用情况
开路电压法    易于实现    需要对电池进行长久静置，不利于实时测量    电动汽车处于静置状态
内阻法    适用于电池放电后段时间的测量    电池放电前期，内阻变化较大，不易测量    电池放电后期的SOC估计
卡尔曼滤波法    在得到SOC估计的同时，可获得估计误差    能力要求比较高    使用范围较广 25160
线性模型法    对初始条件和测量的误差具有鲁棒性    使用范围小    低电流，SOC小幅度变化的情况
放电实验法    可靠，精度高    所耗时间长，电池需处于脱机状态    电池的检修和文护
Ah计量法    只要能够准确测量放电电流，并且有起始点，是一种简单可靠的方法    电流测量精度低将导致累积误差[6]    可用于所有电动汽车电池
人工神经网络法    简单，迅速，精度较高    需要大量的参考数据进行训练    各种电池 论文网
动态逼近法    简单    准确性一般    准确性要求低的场合
从上表中可以看出，每种方法各有优点和不足，并不能满足实际中的所有场合。在不同情况下，需要对不同的方法就行修正。 电动汽车动力电池SOC国内外研究现状:http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_18802.html