针对传统粒子滤波估算电池荷电状态(SOC)出现的粒子贫化问题,本工作提出了一种改进蝙蝠算法(IBA)优化粒子滤波(PF)来估算SOC的方法。将粒子表征为蝙蝠个体,模仿蝙蝠族群捕食过程,解决粒子滤波技术中粒子贫化问题;结合二阶Thevenin电池模型构建电池状态空间理论模型并对电池进行相关参数辨识;利用IBA-PF算法与标准PF算法在脉冲电流工况和DST工况电流下进行SOC估算。实验结果证明,与传统的PF算法比较,基于IBA-PF的锂电池SOC估算精度在2%以内,对非线性和非高斯特性的锂电池SOC估算具有良好的适应性和稳定性。