对于混合动力电动汽车，荷电状态（SOC，State of Charge）是其电池管理系统（BMS，battery management system）中的重要参数，为了更加高效地使用电池，延长电池的使用寿命，精确的SOC估算是不可或缺的。本文提出了一种基于可重构扩展卡尔曼滤波和参数回溯（PB-REKF）的荷电状态估计方法，在电池工作的不同状态下对扩展卡尔曼滤波进行重构，同时对参数进行动态调整。该算法在美国道路城市循环工况（UDDS）、新欧洲驾驶循环工况（NEDC）和动态应力测试（DST）下进行了验证，结果显示在这三种测试工况中，SOC的估算误差分别被限制在0.73%、1.42%和1.07%以内。除此之外，还验证了此方法在不同初始SOC误差下的鲁棒性。