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基于粒子滤波算法优化的锂离子电池荷电状态预测研究
一、引言
随着电动汽车和智能电网的快速发展，锂离子电池作为其核心能源技术，其性能和安全性的研究变得尤为重要。其中，锂离子电池的荷电状态（SOC）预测是电池管理系统的重要一环。SOC作为电池剩余电量的重要指标，其准确预测对于电池的优化使用和延长寿命具有重要意义。传统的SOC预测方法往往存在精度不高、实时性差等问题。因此，本文提出了一种基于粒子滤波算法优化的锂离子电池荷电状态预测方法，以提高SOC预测的准确性和实时性。
二、粒子滤波算法概述
粒子滤波算法是一种基于蒙特卡罗方法的贝叶斯滤波方法，通过在状态空间中随机采样一组粒子来近似表示系统的后验概率
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