針對(duì)汽車鋰電池的荷電狀態(tài)（SOC）的問題，基于Thevenin電路為等效電路并且應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼算法(EKF)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行估計(jì)。在進(jìn)行卡爾曼濾波算法估算過程中，需要用到實(shí)時(shí)的估算模型參數(shù)值（最新值），即在不同的SOC下模型的參數(shù)不同。傳統(tǒng)做法是把SOC與各個(gè)參數(shù)的關(guān)系進(jìn)行普通的擬合，這種方法在擬合過程中存在較大誤差。為了解決這個(gè)問題，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合各個(gè)電路模型參數(shù)與SOC關(guān)系曲線。試驗(yàn)結(jié)果表明，與單純的擴(kuò)展卡爾曼算法相比，該方法能夠準(zhǔn)確估計(jì)電池剩余電量，誤差小于3%。