简介： 本发明公开了一种基于PSO‑RBF神经网络的锂电池SOC估算方法，包括以下步骤：首先对锂电池进行充放电测试，并采集实验数据，包含温度、开路电压、电流、内阻和锂电池的荷电状态(SOC)；利用粒子群算法优化RBF神经网络；然后将实验测得的锂电池的样本数据进行归一化处理；接着用已经构建好的RBF神经网络进行训练学习；最后根据优化过的神经网络训练结果建立锂电池SOC估算模型。本发明一种基于PSO‑RBF神经网络的锂电池SOC估算方法，通过建立PSO‑RBF神经网络模型，实现了准确、快速的对锂电池SOC的估算。