1.一种多时间尺度的方形锂电池soc和sot联合估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
s1：根据方形锂电池的正极材料确定电模型，基于谱-伽辽金降阶方法建立二维低阶热模型，并根据锂电池电热特性之间的耦合机制，建立电-热耦合模型；
s2：选择一款方形锂离子电池，设计并进行hppc实验以及典型动态工况测试，建立特性实验数据集以及动态工况数据集；
s3：对获取的数据集进行数据剔除与提取，获取能够用于模型建立、模型验证以及soc和sot联合估计有效性验证的有效数据集；
s4：基于有效特性实验数据集建立锂电池开路电压、电模型中产热相关参数与温度和soc之间的定量函数关系；基于有效动态工况数据集对锂电池的二维低阶热模型进行参数辨识、对建立的电-热耦合模型进行精度验证；
s5：基于建立的锂电池电-热耦合模型，结合先进的多时间尺度估计方法设计soc和sot联合估计框架，实现方形锂电池的soc和sot联合估计。
2.根据权利要求1所述的一种多时间尺度的方形锂电池soc和sot联合估计方法，其特征在于：所述步骤s2中，hppc实验在不同温度下进行，典型动态工况包括nedc、fuds、udds和wltp类实车驾驶工况。
3.根据权利要求1所述的一种多时间尺度的方形锂电池soc和sot联合估计方法，其特征在于：所述步骤s5中，先进的多时间尺度估计方法为改进的滚动时域估计mmhe算法。
4.根据权利要求1所述的一种多时间尺度的方形锂电池soc和sot联合估计方法，其特征在于：所述步骤s1具体包括以下步骤：
s11：根据方形锂电池的正极材料确定合适的等效电路模型：对于磷酸铁锂lifepo4电池，选择带一阶滞回的一阶rc等效电路模型；对于三元锂ncm或nca电池，选择一阶rc等效电路模型；
s12：基于谱-伽辽金法对方形锂电池的二阶偏微分导热方程进行降阶，建立该锂电池的二维状态空间热模型；
s13：根据锂电池电热特性之间的耦合机制，建立电-热耦合模型。
5.根据权利要求1所述的一种多时间尺度的方形锂电池soc和sot联合估计方法，其特征在于：所述步骤s3具体包括以下步骤：
s31：结合作图观察和经验剔除原始特性实验数据集和动态工况测试数据集中的错误、无效数据；
s32：提取特性实验数据集中各温度下各soc点处电池充分静置后的端电压作为这些点处的开路电压，建立各温度下的开路电压数据集；
s33：提取特性实验数据集中各温度下各soc点处充放电脉冲的电流、电压数据，作为实验测量法计算电模型中产热相关参数的有效数据集；
s34：提取动态工况数据集中各温度下soc区间大约为10％-90％的电流、电压以及电池表面温度数据，作为参数化模型、模型精度验证以及soc和sot联合估计有效性验证的有效动态测试工况数据集。
6.根据权利要求1所述的一种多时间尺度的方形锂电池soc和sot联合估计方法，其特征在于：所述步骤s4具体包括以下步骤：
s41：基于各温度下的开路电压数据集建立锂电池开路电压与温度和soc之间的定量函数关系；
s42：基于有效特性实验数据集建立锂电池电模型中产热相关参数与温度和soc之间的定量函数关系；
s43：基于有效动态工况数据集对锂电池的二维低阶热模型进行参数辨识，具体地，此处使用的参数辨识方法为粒子群优化算法，但不局限于该算法；
s44：基于有效动态工况数据集对建立的电-热耦合模型进行精度验证。
7.根据权利要求4所述的一种多时间尺度的方形锂电池soc和sot联合估计方法，其特征在于：对于所述步骤s12，在建模过程中考虑电池极耳处的产热以及电池本体的不均匀产热特性，建立不均匀分布式产热的二维低阶热模型。
8.根据权利要求4所述的一种多时间尺度的方形锂电池soc和sot联合估计方法，其特征在于：对于所述步骤s13中锂电池电热特性之间的耦合机制，具体为：锂电池电模型中的产热相关参数受当前时刻的温度和soc值影响，通过实验数据建立的定量函数关系确定，非产热相关参数则通过在线参数辨识获得；
通过确定的锂电池电模型，计算下一时刻的soc值；
根据当前时刻的电模型产热相关参数以及相关公式计算，计算当前时刻整个电池单体各离散体积单元的产热率，从而计算出下一时刻锂电池的温度分布情况；
更新后的soc和温度值又会反过来影响电模型中的参数，如此迭代更新。