本发明公开了一种基于RNN模型的储能电站电池组SOC估计方法，所述方法包括：构建原始数据集；按照电池的OCV‑SOC曲线，替换电压值，组成新原始数据集；将数据集进行预处理，划分训练集和测试集；搭建神经网络模型结构；训练和评估神经网络模型；估计储能电站电池组的SOC。本发明能够利用储能电站运行期间电池组短暂退出运行的机会，通过RNN神经网络模型根据短时间内的电压和电流数据来准确估计电池组的SOC，克服安时积分法的累积误差问题，也避免开路电压法需要电池组长时间静置的缺陷。