锂离子电池以储能密度高、充放电次数多、自放电率小等优点成为当前的主流动力电池。荷电状态（State of Charge,SOC）是电池管理系统的关键参数之一,直接影响着动力电池组的使用效率和安全性。由于锂离子电池内部的反应过程是一个高度非线性的动态系统,获得精确的锂电池SOC存在很大挑战性,因此开展SOC估计方法研究具有实际应用价值。论文通过分析常见的锂离子电池模型,以二阶等效电路模型描述电池工作特性。利用实验获得锂离子电池充放电数据,通过实验数据拟合锂离子电池开路电压（Open Circuit Voltage,OCV）与SOC之间的关系曲线。对二阶等效电路模型采用带有遗忘因子的递推最小二乘法辨识模型参数。实验表明,该模型输出电压值与实际电压值的绝对误差小于0.07V。在估计SOC过程中,常伴随噪声值不确定以及无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter,UKF）算法协方差矩阵负定这两种情况。论文提出了均方根自适应无迹卡尔曼滤波（Square-Root Adaptive Unscented Kalman Filter,SR-AUKF）算法,它是基于UKF算法加入了自适应调节噪声算法和均方根滤波的思想。实验结果表明,在不同的初始SOC误差条件下,SR-AUKF算法在估计锂离子电池SOC时,比UKF算法具有更高的估计精度和更快的响应速度。由于等效电路模型受电池模型和参数的准确性影响较大,并且在计算过程中忽略了温度、电压、电流等外部条件对锂电池SOC估计的影响。因此论文提出了一种结合门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）和UKF的混合数据驱动的方法。该方法利用深度学习技术建立了锂电池SOC与电流、电压和温度测量信号间的非线性关系,并以此作为UKF的观测方程。然后,通过UKF估计SOC值以提高算法的估计精度。通过采用窗口滑动技术对输入数据进行划分处理,提高GRU训练速度和SOC估计精度。实验结果表明,在不同温度以及不同的工况下,所提方法的均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error,MAE）分别小于0.51%和0.46%,验证了方法的有效性。