加强逻辑关系： 本文在通过相应的实验数据估算锂电池SOC时，选择的估算方法为基于模型的SOC估算方法，此方法的估计精度则需要依赖高精度的电池模型。因此，在选择合适的电池模型时，建立相应的等效电路模型被视为研究的第一步。等效电路模型能够直观地了解电池模型的结构，不需要考虑锂电池的內部特征，便于通过采集到的端电压、电流等相关实验数据推导出相应参数的计算公式，从而根据所的参数结合相应算法估算出电池SOC值。因此选择合适的等效电路模型极为关键。

在本文中，我们强调了基于模型的SOC估算方法的重要性，并且指出了这种方法对高精度电池模型的依赖。为了建立这样的电池模型，我们需要选择适当的等效电路模型作为研究的第一步。等效电路模型具有直观的结构，无需考虑锂电池内部特征，能够通过采集到的实验数据推导出相应参数的计算公式。因此，等效电路模型的选择对于基于模型的SOC估算的准确性至关重要。

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自适应卡尔曼滤波估算SOC（State of Charge）模型是一种用于锂电池SOC估算的过程。SOC估算模型的目的是推算锂电池的充电状态，因此SOC估算模型应该能够根据锂电池的实际情况自适应地估算出电池的充电状态。

卡尔曼滤波算法是一种利用过去和当前的观测值来估计未来状态的方法。在SOC估算模型中，可以使用卡尔曼滤波算法来从锂电池的电压、电流等参数中推断出锂电池的充电状态。

在自适应卡尔曼滤波估算SOC模型中，算法会根据锂电池当前的实际状态来自适应地调整估算模型，以提高估算的准确度。通过不断地更新模型参数，自适应卡尔曼滤波可以更好地应对锂电池在实际使用中的变化和不确定性。

锂电池的SOC估算模型在电动车、能量储存等领域具有重要应用价值。通过自适应卡尔曼滤波估算SOC模型，可以更准确地估算锂电池的充电状态，提高锂电池能量的利用率和寿命，同时也能为锂电池的智能化管理提供有力支持。