锂离子电池等效模型参数精度是影响模型以及荷电状态（State of Charge，SOC）估计精度的一个重要因素。为了在磷酸铁锂电池电流存在波动的情况下保持较高的模型精度，本文在双极化等效电路模型的基础上，首先分析了变遗忘因子递推最小二乘法（Variable Forgetting Factor Recursive Least Square，VFFRLS）的参数辨识过程，针对VFFRLS存在为所有需要辨识的参数仅分配一个遗忘因子进行修正而不满足参数变化率不一致时的辨识精度问题，提出了基于多重自适应遗忘因子的递推最小二乘（Multiple Adaptive Forgetting Factors Recursive Least Square，MAFFRLS）算法进行电池模型参数辨识。该MAFFRLS算法需要进行多个VFFRLS计算过程，通过对每个待辨识参数的遗忘因子、增益以及协方差进行更新，以提供准确捕捉实时变化和参数动态变化的能力，计算的简单性仍然保留。与传统VFFRLS进行实验对比研究，结果表明了MAFFRLS在电池电流存在不同波动时不仅可以准确地表征电池模型参数，还利于提高电池SOC的估计精度。