本發(fā)明屬于鋰電池監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種鋰電池SOC估計方法、系統(tǒng)、介質(zhì)、設(shè)備及終端，使用傳感器采集鋰電池充電周期和放電周期中的電壓、電流、溫度、循環(huán)時間向量以及電池容量數(shù)據(jù)，基于特征工程和Pearson相關(guān)性分析提取電池容量退化相關(guān)的特征；利用所選的特征通過構(gòu)建的CNN網(wǎng)絡(luò)模型擬合鋰電池SOC的退化軌跡，構(gòu)建粒子濾波算法的狀態(tài)空間模型，最后基于粒子濾波算法更新和修正SOC估計值，實現(xiàn)鋰電池的SOC估計。本發(fā)明提供的鋰電池SOC估計方法，能夠提高SOC退化軌跡跟蹤能力、預(yù)測精度和預(yù)測穩(wěn)定性，實現(xiàn)對鋰電池SOC的準(zhǔn)確估計。本發(fā)明不依賴復(fù)雜的粒子濾波狀態(tài)空間模型，能夠更準(zhǔn)確地估計鋰電池SOC。