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摘要:近幾十年來，電動汽車由于其良好的性能和效率而獲得了廣泛的應用。電動汽車已經被公認為應對全球環境挑戰和二氧化碳排放的最有前途的解決方案。鋰離子電池由于其各種好處而最常被用于電動汽車。有效的電池管理系統(BMS)對于提高電池性能至關重要，包括充放電控制、精確監控、熱量管理、電池安全和保護，以及對充電狀態(SOC)的準確估計。SOC需要向駕駛員提供剩余里程的精確指示。目前，不同類型的估計算法是可用的，但是由于它們的性能退化、復雜的電化學反應和不準確性，它們仍然具有幾個挑戰。本文系統地、獨立地研究了估計方法、平均誤差、優點和缺點。本文介紹了先進的SOC估計技術，如LSTM、GRU和CNN-LSMT，以及估計SOC平均誤差的混合技術。詳細比較了它們的優缺點，有助于研究人員實施電動汽車的應用。這項研究還確定了幾個因素、挑戰和潛在的建議，為未來可持續的電動汽車應用提供增強的BMS和有效的評估方法。
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