Las baterías son sistemas complejos que involucran mecanismos microscópicos distribuidos espacialmente en diferentes escalas temporales, cuya interacción adecuada es esencial para garantizar un funcionamiento deseado. Describir estos fenómenos da lugar a ecuaciones diferenciales parciales no lineales acopladas cuya solución numérica requiere un esfuerzo considerable y tiempo de computación, lo que lo hace una solución inviable para aplicaciones en tiempo real. De todas formas, contar con información sobre los estados electroquímicos internos de la batería puede allanar el camino para muchas estrategias avanzadas de monitoreo y control con un gran potencial para mejorar la eficiencia y longevidad. Para tales propósitos, en el presente artículo se propone una combinación de una representación de bajo orden de la dinámica esencial asociada a los mecanismos electroquímicos internos basada en la Descomposición Modal Dinámica para control (DMDc) para obtener una representación mejorada del modelo de circuito equivalente (ECM) con parámetros continuamente actualizados y combinados con un Filtro de Kalman Extendido (EKF). El paso de reducción del orden del modelo explota extensivamente la estructura del modelo, dando como resultado una representación de bajo orden bien estructurada sin correlaciones numéricas artificiales. El rendimiento del método propuesto se ilustra con simulaciones numéricas basadas en un modelo de referencia bien establecido, mostrando su utilidad potencial en aplicaciones en tiempo real que requieren conocimiento de los estados electroquímicos internos además del estado de carga.