本發(fā)明提供了一種動(dòng)態(tài)建模的最小二乘支持向量機(jī)SOC估計(jì)方法，屬于SOC估計(jì)方法技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明的方法，在放電初期，LS?SVM不斷地匹配與當(dāng)前放電循環(huán)最相近的樣本，不斷地建立新的模型給出當(dāng)前放電時(shí)刻對(duì)應(yīng)的SOC值，隨后在放電穩(wěn)定后，不再建立新的模型，使用當(dāng)前模型完成對(duì)后續(xù)放電時(shí)刻的SOC估計(jì)。本發(fā)明對(duì)電池在整個(gè)生命周期進(jìn)行SOC估計(jì)的同時(shí)，可以把本發(fā)明的方法推廣至不同電池中。由于電池的充放電是個(gè)復(fù)雜的電化學(xué)反應(yīng)過(guò)程，因此其SOC不可直接測(cè)量得到。在進(jìn)行SOC估計(jì)時(shí)，需要采集電池外部可測(cè)參數(shù)，例如：電壓、電流、電阻、溫度等。由于這些外部參數(shù)與SOC非線性相關(guān)，因此需要將參數(shù)進(jìn)行非線性映射到SOC上，達(dá)到通過(guò)外部可測(cè)量估計(jì)SOC的目的。