动力电池状态SOX(包括荷电状态SOC、健康状态SOH、峰值功率能力SOP、内部温度状态SOT和安全状态SOS)估计是动力电池管理系统的核心功能之一，精确的SOX状态可以保障动力电池系统的安全可靠工作，优化动力电池系统使用，并为电动汽车的能量管理和安全管理等提供依据。然而，动力电池具有可测参数量有限且特性耦合、即用即衰、强时变、非线性等特征，车载环境应用又面临串并联成组非均一复杂系统、全工况(宽倍率充放电)、全气候(-30°C~55°C温度范围)的应用需求，高精度、强鲁棒性的动力电池状态估计极具挑战，一直是行业技术攻关的难点和国际学术界研究的前沿热点。本部分主要模型分享如下：

1. 基于Thevenin等效电路模型和EKF算法的动力电池SOC估计

图1 基于模型的动力电池SOC估计算法流程

具体实施关键：通过测量的电流、温度数据、以及当前时刻的电池状态预估出下一时刻的电池状态，并利用电池模型映射出对应时刻下的电池端电压，通过模型端电压与测量端电压的残差来修正电池的预估状态。不准确的SOC初值会得到错误的SOC预估值，由此映射的模型端电压会存在误差，不断调整SOC预估值使得映射出的端电压误差达到最小，从而实现SOC的闭环修正。

2. 基于SOC估计值的动力电池可用容量估计方法

算法的流程如图2所示，具体实施过程如下：

图2 基于SOC估计值的动力电池可用容量估计方法问题描述

①实时动力电池数据采集，包括电流、电压、温度等，采集数据发送到控制器中，用于算法的实时运算； ②基于在线测量数据驱动的模型参数辨识。基于采集数据计算出Thevenin模型的Ri、RD与CD，其计算结果用于后续的SOC估计； ③SOC估计。基于采集数据与在线辨识的参数结果，采用基于AEKF的SOC估计算法实现SOC的准确估计，其计算结果用于后续的可用容量估计； ④可用容量估计。在获得动力电池SOC估计值后，应判断上述三个边界条件是否满足要求，若是，则可直接推算其可用容量；否则，不更新其可用容量。

3. 持续SOP预测方法

针对需要持续采样间隔的SOP预测的问题，本部分详细讲述了针对多采样间隔的持续SOP预测方法。

4. 基于双卡尔曼滤波算法的动力电池内部温度估计

该方法分为两步：①通过融合Bernardi电池生热模型与热路传热模型，应用状态方程分析法实施了电池内外温度的表达，建立了温度的离散时间系统；②利用双扩展卡尔曼滤波，建立电池内部温度和环境参数的实时估计模型，实现了电池内部温度在线估计。图3是该动力电池热路模型的示意图。

图3 动力电池热路模型示意图

5. 一种SOS估计方法介绍

随着锂离子电池被用于电动汽车和固定存储应用中，更多的电池单元和更高的能量密度增加了可能发生灾难性事件的风险，需要对电池的安全状态SOS进行估计。

基于安全与滥用成反比的概念，给出了一种计算储能系统安全状态的定义和方法。随着后者的增加，前者减少到零。先前描述本质上是定性的，但是没有提供存储系统安全性的数字量化。对于电池测试标准，它们仅定义通过或失败标准。提出的SOS状态使用与其他常用状态量（例如SOC，SOH）相同的范围，取值介于0（完全不安全）和1（完全安全）之间。所开发的功能在一个或多个变量（例如电压，温度或机械变形）中组合了任意数量的子功能的效果，每个子功能都描述了滥用的特定情况，这些变量可以由传感器检测或由其他技术估算。通过添加新的子功能或完善现有的子功能，可以使安全状态定义更为笼统。