本发明公开了一种基于局部阶段充电数据的多工况SOH估计方法和系统，所述方法包括：S1：在不同工况下，对锂电池进行循环充放电实验，获取不同工况下的电池老化循环数据库；S2：基于所述电池老化循环数据库提取健康因子，并获取健康因子与锂电池健康状态的映射参数库；S3：基于神经网络建立锂电池的健康状态估计模型，根据不同工况下的所述健康状态估计模型和所述映射参数库，构建健康因子与锂电池健康状态的映射模型库；S4：根据锂电池实际工况，从所述映射模型库中选取相应的健康状态估计模型，利用相应的健康状态估计模型和对锂电池的健康状态进行估计。解决现有方法中需要完整充电数据的局限，对于多工况复杂情况均可实现多工况下SOH的准确估计。