三元锂电池SOH（State of Health）算法估算是电池健康状态评估的重要内容。在此过程中，我们需要考虑电池的多种参数和因素。以下是一种可能的算法实现步骤：

1. 数据采集：首先我们需要获取电池的实时数据，这可能包括电池的电压、电流、温度、充电次数等参数。
2. 2. 数据预处理：对采集到的数据进行必要的预处理，例如数据清洗、归一化等。
3. 3. 特征工程：根据电池的工作原理和实际使用情况，选择或构造出能够反映电池健康状态的特征。这可能包括电池的使用时间、充电次数、最大放电深度等。
4. 4. 模型构建：使用机器学习或深度学习的方法构建SOH算法模型。这可能包括线性回归、支持向量机、神经网络等多种模型。
5. 5. 模型训练：使用历史数据对模型进行训练，得到能够准确预测电池健康状态的算法模型。
6. 6. 模型验证和测试：使用独立的测试数据对模型进行验证和测试，确保模型的准确性和稳定性。
7. 7. 模型应用：将训练好的模型应用于实际的电池管理系统，实时监控和评估电池的健康状态。需要注意的是，由于电池的性能参数可能受到多种因素的影响，因此SOH算法模型的构建需要综合考虑多种因素，并且需要定期使用新的数据对模型进行更新和优化。