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摘要：电荷状态（SOC）估计对于高效且安全的锂离子电池操作很重要，尤其是在电动汽车，替代能源系统和便携式电子设备等应用中。本报告使用Kalman过滤和深神经网络（DNN）算法开发和分析SOC估计方法。它是集中的。Kalman Filter是一种基于模型的方法，在线性近似条件下估算SOC方面是可靠的。另一方面，DNN算法是一种数据驱动的方法，它从大数据集中利用其强大的非线性电池行为，通过比较分析提高了动态环境中的准确性，该报告探索了这些方法的性能，以确保准确，计算效率，并适应不同的操作条件。实验结果表明，尽管每种方法都具有不同的优势，但是将Kalman滤波器和深神经网络（DNN）模型组合在一起，提供了一种协同方法来改善SOC估计，但通过探索提供了未来研究的方法和建议的优势和局限性，包括实时适应性SOC，还可以将其组合为理论。索引术语 - 电荷状态（SOC），锂离子电池，卡尔曼过滤器，深度学习，SOC
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