本發(fā)明公開了一種基于自適應(yīng)災(zāi)變遺傳優(yōu)化循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法及系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜運(yùn)行工況下動力電池荷電狀態(tài)的精確估計(jì)。該方法利用鋰離子電池充放電過程中產(chǎn)生的電壓、電流實(shí)時(shí)參數(shù)訓(xùn)練得到循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并基于驗(yàn)證組數(shù)據(jù)對訓(xùn)練好的鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)模型進(jìn)行測試評估。該方法使用了自適應(yīng)災(zāi)變遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化，有效提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)權(quán)值和閾值的全局搜索能力，最終提升鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)精度與魯棒性。本發(fā)明提出的鋰離子電池荷電狀態(tài)估計(jì)方法作為數(shù)據(jù)驅(qū)動建模方法，無需辨識鋰離子電池內(nèi)部各電化學(xué)參數(shù)，具有更好的實(shí)用性，可應(yīng)用于復(fù)雜工況下動力電池荷電狀態(tài)的實(shí)時(shí)估計(jì)。