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摘要:近幾十年來，電動汽車由于其良好的性能和效率而獲得了廣泛的應用。電動汽車已經(jīng)被公認為應對全球環(huán)境挑戰(zhàn)和二氧化碳排放的最有前途的解決方案。鋰離子電池由于其各種好處而最常被用于電動汽車。有效的電池管理系統(tǒng)(BMS)對于提高電池性能至關(guān)重要，包括充放電控制、精確監(jiān)控、熱量管理、電池安全和保護，以及對充電狀態(tài)(SOC)的準確估計。SOC需要向駕駛員提供剩余里程的精確指示。目前，不同類型的估計算法是可用的，但是由于它們的性能退化、復雜的電化學反應和不準確性，它們?nèi)匀痪哂袔讉€挑戰(zhàn)。本文系統(tǒng)地、獨立地研究了估計方法、平均誤差、優(yōu)點和缺點。本文介紹了先進的SOC估計技術(shù)，如LSTM、GRU和CNN-LSMT，以及估計SOC平均誤差的混合技術(shù)。詳細比較了它們的優(yōu)缺點，有助于研究人員實施電動汽車的應用。這項研究還確定了幾個因素、挑戰(zhàn)和潛在的建議，為未來可持續(xù)的電動汽車應用提供增強的BMS和有效的評估方法。
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