电池包（Pack）主要构成：
1、动力电池模组（电芯单体）
2、BMS：BMS组件、监控单元、主控单元、高压件等；
3、结构件：上盖、下箱体、密封垫等；
4、高低压线束：连接器组件、MSD、高压箱等；
5、热管理组件：液冷系统组件、热管理系统等
动力电池关键性能指标：
电池包的能量对于电动车至关重要，可以通过SOC算法进行计算。SOC算法：
1、开路电压法：
利用动力电池组电压与容量的对应关系曲线进行SOC校准，不适用于电流波动大的场合，同时
不同工况下同一电池组的内阻不同，导致电压不同，SOC校准值也不同；
2、容量积分法：
通过单位时间内，流入流出电池组的电流进行累积，从而计算出电池组每一轮放电能够放出的电量，确定SOC变化，但不同放电比率状态下 的值不同，在大电流放电时计算的SOC值就不准确；
3、电池内阻法：
利用动力电池组内阻（直流内阻+交流内阻，交流内阻法实际使用中很少使用）与容量的对应关系曲线进行SOC校准，但由于直流内阻受计算时间段的影响较大，准确测量直流内阻较困难；
4、模糊逻辑推理和神经网络法：
利用人工智能，模糊逻辑接近人的形象思维方式，擅长定性分析和推理，具有较强的自然语言处理能力，神经网络具有良好的自组织、自学习能力。两者采用并行处理结构，可从系统的输入、输出样本中获得系统输入、输出的关系，从而通过不断的学习积累估算SOC值；
5、卡尔曼滤波法：
其核心思想是对动力电池系统的状态做出最小方差意义上的最优估算，利用卡尔曼方程进行SOC的计算；
