本發(fā)明提供一種電池荷電狀態(tài)估算方法及裝置，包括建立磷酸鐵鋰電池的多參數(shù)融合數(shù)學(xué)模型；采用基于指數(shù)輸入隸屬度函數(shù)的模糊卡爾曼濾波算法對(duì)電池荷電狀態(tài)進(jìn)行優(yōu)化估算。其中，建立多參數(shù)融合數(shù)學(xué)模型包括充放電倍率—荷電狀態(tài)分模型的建立、溫度—荷電狀態(tài)分模型的建立、循環(huán)次數(shù)—荷電狀態(tài)分模型的建立。上述的電池荷電狀態(tài)估算方法，采用基于指數(shù)輸入隸屬度函數(shù)的模糊自適應(yīng)卡爾曼濾波算法，使得更為平滑地自適應(yīng)調(diào)節(jié)卡爾曼濾波器中的量測(cè)噪聲的理論值，提高系統(tǒng)量測(cè)噪聲的匹配程度，更精確地對(duì)電池荷電狀態(tài)進(jìn)行估算。