基于卡尔曼滤波器的锂电池SOC预测，通过仿真并得到印证，证明了方法的可行性。(SOC prediction of lithium battery based on Calman filter)

电池仿真估算，对模型进仿真，获得电池的剩余电压(Battery simulation estimates, simulation of the model, the battery residual voltage)

锂电池荷电状态(SOC)的精确估计一直是电池管理系统的核心任务之一。电流传感器中存在非零均值的电流漂移噪声,这些噪声会造成不可避免的估计误差。为减少电流漂移噪声对估算造成的不利影响,提出了联合扩展卡尔曼滤波法,以Thevenin模型为锂电池等效电路模型,将电流漂移值作为状态变量与电池SOC进行同步预测。实验和仿真结果表明,该方法能有效抑制电流漂移噪声,提高估算精度。(The accurate estimation of the char

电池SOC估算模型,是MATLAB中的simulink仿真模型，可以估算电池SOC(Battery SOC Estimation Model)