1.一种联合估计动力电池系统荷电状态与健康状态的方法，其特征在于：所述方法包括：
首先，建立容量-SOC-OCV三维响应面，所述OCV是所述系统的开路电压；
其次，在线数据获取，实时采集动力电池系统的电压和电流；
然后，多时间尺度滤波算法，获得所述动力电池系统的当前宏观时间尺度下的系统容量预估修正值与当前微观时间尺度下的系统SOC预估修正值；
在每个SOC估计微观采样点下更新所述系统SOC预估修正值，每隔L个所述SOC估计微观采样点为容量估计宏观采样点，在该容量估计宏观采样点下更新所述系统容量预估修正值，每次更新后的所述系统容量预估修正值作为当前容量估计宏观采样点后L次的更新所述系统SOC预估修正值所用的参数；
所述L是两个以上；
最后，在线SOC与SOH提取，利用所述多时间尺度滤波算法获得的当前所述系统SOC预估修正值与系统容量预估修正值，估计动力电池系统荷电状态与健康状态。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述多时间尺度滤波算法包括：
步骤①：进行当前SOC估计微观采样点k下的系统SOC预估，得到系统SOC预估值；
步骤②：基于步骤①中的获得的系统SOC预估值和上个容量估计宏观采样点的系统容量预估修正值，利用所述容量-SOC-OCV三维响应面，更新当前系统开路电压得到第一开路电压；
然后，基于上述第一开路电压，进行所述系统SOC预估值的修正，得到所述系统SOC预估修正值；
步骤③：k+1作为新的SOC估计微观采样点，判断k-1是否能被L整除，如果能，则进行步骤④；否则返回步骤①；
步骤④：进行容量估计宏观采样点l+1下的系统容量预估，得到系统容量预估值；
步骤⑤：基于步骤④中的获得的系统容量预估值和最近一次步骤②中获得的系统SOC预估修正值，利用所述容量-SOC-OCV三维响应面，再次更新当前系统开路电压得到第二开路电压；
基于所述第二开路电压，进行容量估计宏观采样点l+1下的系统容量预估值的修正，得到系统容量预估修正值；并返回步骤①。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤①中利用SOC估计微观采样点k-1下的系统电流值和系统SOC预估修正值，以及最近一次采样点l的系统容量预估修正值来进行系统SOC预估。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤②中进行所述系统SOC预估值的修正，基于步骤①中的获得的系统SOC预估值、所述第一开路电压、SOC估计微观采样点k下的电流值和电压值。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于：步骤⑤中进行所述系统容量预估值的修正，基于第二开路电压、容量估计宏观采样点l+1或最近一次SOC估计微观采样点下的所述系统的电流值和电压值。
6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：利用系统容量预估修正值评估所述SOH。
7.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述SOC估计微观采样点的采样频率与所述电流和/或电压的采样频率相同。
8.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：建立所述容量-SOC-OCV三维响应面的方法为：对不同容量下的SOC与OCV关系进行拟合，得到各所述不同容量下的组合模型系数，采用二次函数对各组合模型系数与容量的关系进行拟合，完成容量-SOC-OCV三维响应面的建立。
9.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于：通过电池管理系统实时采集动力电池系统的电压、电流和/或温度。