1. 本选题研究的目的及意义
锂离子电池作为一种高效、清洁的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备、储能电站等领域得到越来越广泛的应用。
准确估计锂离子电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)对于保证电池的安全运行、延长电池寿命和提高电池的利用效率至关重要。
因此，对锂离子电池SOC估算方法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
锂离子电池SOC估计是电池管理系统(BMS)的核心功能之一，近年来，国内外学者在锂离子电池SOC估计方法研究方面取得了丰富的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在锂离子电池SOC估计方面展开了广泛研究，并在电池模型建立、参数辨识和SOC估计算法等方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.锂离子电池特性分析与建模：-研究锂离子电池的充放电特性、温度特性等关键特性，分析其对SOC估算的影响。
-选择合适的等效电路模型或电化学模型来描述锂离子电池的动态行为，为SOC估算提供基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、仿真建模和实验验证相结合的研究方法，逐步推进研究工作。
1.文献调研阶段：查阅国内外相关文献，了解锂离子电池SOC估算的研究现状、主要方法及优缺点，以及粒子群算法的原理、应用和改进策略，为本研究提供理论基础。
2.锂离子电池模型建立阶段：研究锂离子电池的充放电特性、温度特性等关键特性，选择合适的等效电路模型或电化学模型，并通过实验数据进行参数辨识，构建准确可靠的电池模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种改进的粒子群算法：针对传统粒子群算法在锂离子电池SOC估算应用中存在的不足，例如容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，引入自适应策略，改进粒子群算法的性能，提高SOC估算的精度和收敛速度。
2.构建基于PSO-EKF或PSO-UKF的SOC估计方法：将改进后的粒子群算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)结合，开发新的SOC估算方法。
这种方法结合了粒子群算法的全局搜索能力和卡尔曼滤波算法的在线估计能力，可以有效提高SOC估算的精度和鲁棒性，尤其是在电池模型存在误差和测量噪声的情况下。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 孙逢殊, 黄锦才, 陈乐, 等. 基于改进二阶滑模观测器的锂离子电池SOC估算[J]. 电源技术, 2021, 45(10): 1778-1782.
2. 邓立宝, 张洪, 陈则, 等. 基于改进鸡群算法-Elman神经网络的锂离子电池SOC估算[J]. 电源技术, 2023, 47(04): 738-744.
3. 李浩, 韩子天, 王立, 等. 基于改进多元宇宙算法的锂离子电池SOC估算[J]. 电池工业, 2023, 27(02): 118-125.
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