Una estimación precisa del estado de carga (SOC) de la batería de fosfato de hierro y litio (LiFePO) es una de las funciones más importantes para el sistema de gestión de baterías (BMS) de vehículos eléctricos (EVs) y sistemas de almacenamiento de energía (ESSs). Sin embargo, una estimación precisa del SOC de LiFePO es un desafío debido al fenómeno de histéresis que ocurre durante la carga y descarga. Por lo tanto, un modelado preciso del fenómeno de histéresis es esencial para una estimación confiable del SOC. Los métodos convencionales de modelado de histéresis, como el modelado de histéresis de un estado y el modelado de paralelogramo, no son lo suficientemente buenos para lograr una estimación precisa del SOC debido a sus errores en la aproximación del contorno de histéresis. Este documento propone un método novedoso para un modelado preciso de histéresis, que puede proporcionar una mejora significativa en cuanto a la precisión de la estimación del SOC en comparación con los métodos convencionales. La estimación del SOC se realiza utilizando un filtro de Kalman extendido (EKF) y los parámetros de la batería se estiman utilizando un modelo auto regresivo exógeno (ARX) y el filtro de mínimos cuadrados recursivos (RLS). Los resultados experimentales con los métodos convencionales y propuestos se comparan para mostrar la superioridad del método propuesto.