本發(fā)明提供一種基于GAN和LSTM的鋰電池SOC估計(jì)方法，涉及鋰離子電池技術(shù)領(lǐng)域。種基于GAN和LSTM的鋰電池SOC估計(jì)方法，包括GAN和LSTM，其中GAN負(fù)責(zé)訓(xùn)練樣本生成，LSTM負(fù)責(zé)通過時(shí)間序列預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)SOC估計(jì)。本方法的大體步驟如下：1)將電池進(jìn)行充放電測(cè)試，獲取初始的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，充放電測(cè)試條件涵蓋多個(gè)環(huán)境溫度、充放工況、老化狀況；2)獲取的充放電數(shù)據(jù)，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集投入到GAN中，以生成更多的訓(xùn)練樣本；3)將生成的訓(xùn)練樣本和原始的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集投入到LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練；4)將電池的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)投入到訓(xùn)練好的LSTM網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行SOC估計(jì)；有益效果1：提高soc估計(jì)精度，降低數(shù)據(jù)訓(xùn)練成本。