锂离子电池作为重要的储能元件，其荷电状态（SOC）直接影响所在系统的运行状态。为了实现对锂离子电池SOC的精确估算，舰船综合电力技术国防科技重点实验室（海军工程大学）的研究人员李超然、肖飞、樊亚翔、杨国润、唐欣，在2020年第9期《电工技术学报》上撰文，提出一种基于门控循环单元神经网络（GRU-RNN）和Huber-M估计鲁棒卡尔曼滤波（HKF）融合方法的锂离子电池SOC估算模型。
实验结果表明，基于GRU-RNN和HKF融合方法的锂离子电池SOC估算模型不仅能够准确地实现锂离子电池SOC估算，而且能够降低测量误差及异常值对估算结果的影响，使锂离子电池SOC估算结果快速且精确收敛。