锂电池凭借其能量密度高、循环寿命长等显著优势，成为电动汽车动力系统与大规模储能电站的核心组件，构建高精度健康状态估计模型对于电池的安全平稳运行至关重要。基于此，提出了一种基于等效电路模型与数据驱动融合的锂电池健康状态估计方法。首先，建立考虑滞回与回弹特性的锂电池的二阶RC等效电路模型，通过间歇充放电试验的实际数据得到电池的SOC-OCV曲线，通过脉冲充放电试验辨识出模型参数，选取相关性高的参数作为估计锂电池健康状态的特征；其次，从充放电过程和增量容量曲线中提取特征，与RC等效电路模型的关键参数组成复合特征集；最后，通过引入灰狼优化算法优化最小二乘支持向量机评估锂电池的健康状态。试验结果表明，该融合方法有效提升了锂电池的健康状态估计性能。