荷电状态估算是铅酸蓄电池进行充放电控制和均衡管理的重要根据，铅酸蓄电池作为重要的储能元件，其性能优劣直接影响着光伏发电系统的稳定运行。为了延长蓄电池的使用寿命，保证光伏储能系统的安全可靠经济运行，必须对蓄电池的荷电状态SOC进行准确估算。

　　目前国内外对铅酸蓄电池SOC的检测方法大致分为两大类：

　　第1类是从研究铅酸蓄电池的内部作用机理动身，通过检测电解液密度来估算蓄电池的SOC。同时通过外部表征量和使用经验还可以得到电池的1些内部信息，如极板的硫酸化、极板的脱落、电解液液面下降等等。另外一类是从研究蓄电池的外部特性角度动身，对其端电压、电流、内阻等电池的表征量进行分析，采取1定的检测装置和算法得到蓄电池的SOC。这类是目前研究最多、利用最广泛的方法，主要有安时法、开路电压法、内阻法、卡尔曼滤波算法、神经网络和模糊算法等等。

　　(1)安时法

　　该方法通过检测初始时刻至时刻的电流，采取积分算法得到充入电量和放出电量，与额定容量Cn相比后，再与初始SOC0时刻相减，便可得到t时刻的SOC值。

　　安时法因其检测方法简单，易于实现等优点在SOC检测中被广泛利用。但安时法也存在两个主要缺点：a)需要较为准确的SOC初始值;b)安时法是开环的电流积分，且电池在工作时受充放电倍率、温度、老化等因素影响。如不斟酌这些因素，随着时间的增加，安时法积累误差将愈来愈大，终究得不到准确的SOC值。

　　(2)开路电压法

　　开路电压法是利用电池的开路电压与SOC有相对固定的函数关系，通过丈量铅酸蓄电池的开路电池来估算SOC。开路电压法比较简单，但由于极化作用，电池需要几个小时乃至10几个小时的静置时间来到达稳定的开路电压，这给丈量造成困难。

　　(3)内阻法

　　铅酸蓄电池内阻有交换内阻和直流内阻之分。对铅酸蓄电池，其内部阻抗与蓄电池的容量及完好性有着密切的关系，因此有人提出可以利用丈量阻抗来评估和预测蓄电池的性能。事实上，在线准确丈量电池的内阻是比较困难的。

　　(4)神经网络法与模糊理论法

　　对蓄电池而言，其内部参数之间关系是高度非线性的，有的参数乃至是未知的，这使得想要通过建立1个简单而有效的数学方法来估算蓄电池的状态很难。神经网络和模糊理论都是处理非线性系统的有力工具，最近几年来，采取神经网络和模糊理论来估算蓄电池SOC的研究不断出现。

　　(5)卡尔曼滤波法

　　卡尔曼滤波法估算SOC是通过1系列数学递归公式来实现SOC的最小方差估计。卡尔曼滤波算法在估算SOC进程中不但能保持较好的精度，并且对初始值的误差有很强的修正作用，适用于各种类型的电池。卡尔曼滤波算法估算SOC时有着不同的利用方式，1般情况下选取安时法计算SOC的变形公式作为状态方程，也有直接利用蓄电池数学模型或经验公式直接取得状态方程。

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