摘要
锂离子电池作为一种高效储能装置，已广泛应用于便携式电子设备、电动汽车和储能电站等领域。
准确估算锂离子电池的荷电状态(StateofCharge,SOC)对于确保电池安全运行、优化电池性能和延长电池寿命至关重要。
传统的SOC估算方法，如安时积分法和开路电压法，存在精度受限、易受传感器漂移影响等问题。
近年来，数据驱动的方法，特别是机器学习，在锂离子电池SOC估算方面展现出巨大潜力。
本综述首先介绍了锂离子电池SOC估算的相关概念，然后重点概述了数据驱动的SOC估算方法，包括支持向量机、神经网络和深度学习等。
此外，还分析了不同数据驱动方法的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：锂离子电池；荷电状态；数据驱动；机器学习；深度学习
1.1锂离子电池锂离子电池是一种基于锂离子在正负极之间移动来实现充放电的储能装置。
其主要组成部分包括正极、负极、电解质和隔膜。
在充电过程中，锂离子从正极脱出，经过电解质嵌入到负极，同时电子从外电路流向负极，实现电能的储存。
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