ups电源参量直接检测检测等，通过基本的安时积分方法实现，但是估算误差较大，并且受到诸多因素的影响使得累积效应明显。针对ups电源SOC估算的研究，上述相关研究提供了参考思路。在此基础上进行动力工况下估算方法探索，可实现对ups电源的有效SOC估算。同时，针对动力成组应用，需要考虑组内各电池单体平衡状态估算，进而利用BMS进行有效的能量管理。构建具有参数修正和调节能力估算模型，运用基于等效电路模型的多元参数估算理论，将成为SOC估算的发展趋势。在提高精度和降低计算量间寻求最佳平衡点，不断优化和改进估算方法。
ups电源安时积分法由于计算过程简单易行，在工程上得到了广泛应用。该方法对SOC初值非常敏感，并且容易产生累积误差。由于是开环预测，其估算过程存在初始值无法确定、累积误差逐渐变大等问题。同时，该方法估算精度也不够高，需要做一些改进之后再进行使用，是其他估算方法的基础环节。该方法是SOC估算的基本方法，与离线测定查表法寻找开路电压与SOC的对应关系，获得OCV-SOC函数关系曲线，进而构建状态空间方程并进行参数辨识。开路电压法根据实验获得OCV-SOC曲线，并使用该曲线实现SOC估算。由于需要长时间静置，该方法不能满足在线检测要求，需要进行改进或联合其他方法实现SOC的实时估算。
ups电源安时积分法存在累积误差，开路电压法需要长时间搁置，因此，这两种方法在SOC估算过程中都存在误差较大的问题。虽然这两种方法在产业化应用中非常广泛，但是由于对累积误差和平台效应没有相应的修正处理机制，无法彻底解决ups电源SOC高精度估算难题。为了适应工况环境，在SOC估算过程中，引入基于卡尔曼滤波扩展算法的动态系统75
ups电源作为完备系统，通过泰勒级数展开对非线性系统进行线性化处理。进而，以SOC为状态变量，并利用观测电压值进行状态更新，不断修正SOC估算结果。基于电池等效建模，实现SOC估算并减弱极化效应的影响。该方法提高了SOC估算精度并降低了计算量，但是仍然存在高次项舍弃带来的估算误差问题。自适应卡尔曼滤波可通过降低最优性，抑制SOC估算过程中的发散现象。结合应用环境特点进行算法改进成为研究热点。在SOC估算应用中，需要对基本卡尔曼滤波估算方法进行扩展，以适应其非线性特征。扩展卡尔曼滤波(EKF)舍弃高次项处理带来了不可避免的估算误差，自适应卡尔曼滤波精度高但计算量大，无迹卡尔曼滤波(UKF)解决了上述问题，但具有粒子发散的风险，两者均无法直接、有效应用于ups电源SOC估算过程中。
ups电源有较强的环境适用性和较高的估算精度。神经网络法能够获得较好估算效果，但其估算模型结构复杂，对处理器及训练数据具有较高的要求。基于动力应用高可靠性的需求，SOC估算过程中的发散问题需要严格避免，因此，神经网络法等基于复杂运算方法的在线应用存在困难，但能够为ups电源SOC估算的实现提供参考思路。ups电源为电池以恒定电流放电时所具有的容量；SOC以百分数的形式表示，100%表示荷电状态为满，0表示荷电状态为空。
ups电源电池包中的每个单体电池都有其自身，并且电池包本身有其独立。电池放电电流的大小，会直接影响电池的实际容量：放电电流越大，电池容量相应减小。这表明电池在不同工况下，Q会发生变化。因此，在实际工程中一般用电池标称容量Q、来代替不同放电倍率下的额定容量Q。以此为基础展开ups电源SOC估算。铅酸电池通常就是用百分比来表达其DOD的，将DOD以A·h形式表示更为有用，这样，SOC(%)和DOD(A·h)组合与两项指标都用百分比表示相比，能够传递更多信息。这对于一个实际容量大于其标称容量的电池来说是明显的(例如，标称为100A·h，实际为105A·h)。当一个额定容量为100A·b的电池释放了100A·h的电荷量ups电源|2022-04-28
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