摘要
锂离子电池作为一种重要的储能器件，在电动汽车、便携式电子设备和储能系统等领域得到广泛应用。
电池荷电状态(SOC)是反映电池剩余电量的关键参数，对电池管理系统(BMS)的安全性和可靠性至关重要。
传统的整阶模型在描述电池动力学特性方面存在局限性，难以准确地反映电池的非线性行为。
近年来，分数阶微积分理论在电池建模和SOC估计方面取得了显著进展。
分数阶模型能够更好地捕捉电池的记忆效应和长程相关性，提高了电池模型的精度和泛化能力。
本文综述了基于分数阶模型的锂离子电池SOC估计方法的研究进展。
首先介绍了锂离子电池的工作原理和SOC估计的意义，并回顾了传统的整阶电池模型和分数阶模型的理论基础。
然后，详细阐述了基于分数阶模型的SOC估计方法，包括分数阶模型参数辨识、卡尔曼滤波、粒子滤波和神经网络等方法。
最后，对现有研究进行了总结和展望，指出了未来研究方向。
本文的研究表明，基于分数阶模型的SOC估计方法具有更高的精度和鲁棒性，能够有效地提高锂离子电池的管理效率和安全性。
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