鉛酸蓄電池荷電狀態怎么樣估算？目前國內外對鉛酸蓄電池SOC的檢測方法大致分為兩大類：

第一類是從研究鉛酸蓄電池的內部用途機理出發，通過檢測電解液密度來估算蓄電池的SOC。同時通過外部表征量以及使用相關經驗還可以得到電池的一些內部信息，如極板的硫酸化、極板的脫落、電解液液面降低等等。另一類是從研究蓄電池的外部特性角度出發，對其端電壓、電流、內阻等電池的表征量進行分析，采用一定的檢測裝置和算法得到蓄電池的SOC。這類是目前研究最多、應用最廣泛的方法，重要有安時法、開路電壓法、內阻法、卡爾曼濾波算法、神經網絡以及模糊算法等等。

(1)安時法

該方法通過檢測初始時刻至時刻的電流，采用積分算法得到充入電量和放出電量，與額定容量Cn相比后，再與初始SOC0時刻相減，即可得到t時刻的SOC值。

安時法因其檢測方法簡單，易于實現等優點在SOC檢測中被廣泛應用。但安時法也存在兩個重要缺陷：a)要較為準確的SOC初始值;b)安時法是開環的電流積分，且電池在工作時受充放電倍率、溫度、老化等因素影響。如不考慮這些因素，隨著時間的新增，安時法累積誤差將越來越大，最終得不到準確的SOC值。

(2)開路電壓法

開路電壓法是利用電池的開路電壓與SOC有相對固定的函數關系，通過測量鉛酸蓄電池的開路電池來估算SOC。開路電壓法比較簡單，但由于極化用途，電池要幾個小時甚至十幾個小時的靜置時間來達到穩定的開路電壓，這給測量造成困難。

(3)內阻法

鉛酸蓄電池內阻有交流內阻和直流內阻之分。關于鉛酸蓄電池，其內部阻抗與蓄電池的容量及完好性有著密切的關系，因此有人提出可以利用測量阻抗來評估和預測蓄電池的性能。事實上，在線準確測量電池的內阻是比較困難的。

(4)神經網絡法與模糊理論法

關于蓄電池而言，其內部參數之間關系是高度非線性的，有的參數甚至是未知的，這使得想要通過建立一個簡單而有效的數學方法來估算蓄電池的狀態很難。神經網絡以及模糊理論都是處理非線性系統的有力工具，近年來，采用神經網絡和模糊理論來估算蓄電池SOC的研究不斷涌現。

(5)卡爾曼濾波法

卡爾曼濾波法估算SOC是通過一系列數學遞歸公式來實現SOC的最小方差估計。卡爾曼濾波算法在估算SOC過程中不僅能保持較好的精度，并且對初始值的誤差有很強的修正用途，適用于各種類型的電池。卡爾曼濾波算法估算SOC時有著不同的應用方式，一般情況下選取安時法計算SOC的變形公式作為狀態方程，也有直接利用蓄電池數學模型或相關經驗公式直接獲得狀態方程。