本發(fā)明公開了一種基于粒子重采樣與搜尋者優(yōu)化算法的電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法，屬于新能源電池測(cè)控領(lǐng)域，本發(fā)明基于Thevenin等效電路模型，通過(guò)將SOC粒子模仿人類的合作、記憶、學(xué)習(xí)等智能行為，確定搜尋方向和步長(zhǎng)，實(shí)現(xiàn)粒子向最優(yōu)值的靠近，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋰離子電池SOC值的有效迭代計(jì)算；本方法在充分考慮鋰離子電池工作特性的基礎(chǔ)上，基于等效電路模型，改進(jìn)以粒子濾波為基礎(chǔ)的迭代計(jì)算過(guò)程，實(shí)現(xiàn)鋰離子電池SOC估算模型的建立和SOC值的數(shù)學(xué)迭代運(yùn)算算法的可靠運(yùn)行，本發(fā)明提高了計(jì)算可靠性；本發(fā)明可為不同應(yīng)用場(chǎng)景下的鋰離子電池SOC估算模型的建立和SOC值計(jì)算提供方法參考，具有計(jì)算簡(jiǎn)潔、適應(yīng)性好和精度高的優(yōu)點(diǎn)。