一种多尺度卡尔曼滤波的锂电池参数和状态估计方法、系统、设备及介质

本发明提供一种多尺度卡尔曼滤波的锂电池参数和状态估计方法、系统、设备及介质，所述方法包括如下步骤：S1、建立电池模型；S2、进行锂离子电池开路电压测试得到OCV‑SOC拟合曲线；S3、将电池模型的模型状态方程进行离散化得到电池模型状态方程；S4、获取锂电池的采样数据并输入电池模型状态方程，在微观时间尺度的每个时段用MIUKF算法根据电池模型状态方程的计算结果估计SOC，并根据OCV‑SOC拟合曲线和SOC得到对应的OCV，在宏观时间尺度的每个时刻用EKF算法进行电池参数在线辨识，用辨识的电池参数估计值更新电池模型状态方程。本发明明显降低了SOC估计的误差，解决了锂电池工作过程因参数变化造成的SOC估计精度差的问题，提高了精确性和鲁棒性。