《基于ELM和MCSCKF的鋰離子電池SOC估計》講解了為了提高鋰離子電池荷電狀態（SOC）估計精度并減少噪聲影響，提出的一種結合極限學習機（ELM）和最大相關熵平方根容積卡爾曼濾波（MCSCKF）的方法。文章指出，利用泛化性好、運行速度快的ELM作為卡爾曼濾波的測量方程，并通過灰狼優化算法優化ELM的超參數，從而提高SOC估計精度。此外，該方法進一步采用MCSCKF減弱ELM的測量噪聲。測試結果表明，所提方法在多工況和寬溫度范圍內具有良好的泛化性能，平均運行時間僅為長短時序列和循環門控單元網絡的三分之一，且當行駛工況復雜、溫度變化較大時，均方根誤差小于1%，最大誤差小于3%。研究還顯示，即使存在初始誤差與環境噪聲，該方法依然表現出優越的魯棒性。

《基于ELM和MCSCKF的鋰離子電池SOC估計》適用于從事鋰離子電池管理系統的研發人員和技術專家，尤其適合那些關注電動汽車和儲能系統中電池安全高效應用的研究者。此方法對需要在復雜行駛工況和寬溫度范圍下確保電池SOC高精度估計的技術領域特別有用，為提升電池管理系統性能提供了新的思路和解決方案。同時，對于致力于改善電池使用效率和延長使用壽命的企業和科研機構而言，本研究提供的技術手段具有重要參考價值。