准确的电荷状态（SOC）估计是电池管理系统的重要评估指标。然而，SOC估计精度受许多因素影响，其中电池老化是最重要的影响因素之一。因此，电池参数的实时辨识是实现精确SOC估计的必由之路。本文提出了一种用于静态储能液态金属电池SOC和参数在线估计的双自适应扩展卡尔曼滤波算法。仿真与实验结果表明，所提方法与传统方法相比具有更好的估计性能。。