锂电池SOC估计：基于扩展卡尔曼滤波与马里兰数据的多温度多工况分析

锂电池 SOC 估计的难度，都知道。这里有个挺实用的方案，就是利用扩展卡尔曼滤波（EKF）来估算 SOC（荷电状态）。通过马里兰大学的电池数据集，你可以在不同温度（0°C、25°C、45°C）和工况下进行，直接用 Python 代码展示具体操作。简单来说，EKF 可以你在多变的环境条件下，精准地估算锂电池的 SOC，尤其是结合查表离线参数，效果会更好哦。如果你是从事电池管理系统开发的，或者对电池 SOC 估算感兴趣，这个方法可以让你少走多弯路。

文中还提到，温度和工况对 SOC 估算的影响是蛮大的，想要精准估算 SOC，温度控制也得注意。要是你刚开始接触 EKF，文中给的 Python 代码示例易上手，直接跟着做就行了。综合来说，EKF 技术相对来说精度挺高，是在变化比较大的情况下。

如果你是做电池相关产品的工程师或研究者，真的可以试试看这个方法，你 SOC 估算的问题。