简介： 本发明公开了一种锂电池SOH状态的预估方法，包括以下步骤：锂电池数据采集，提取健康因子构建特征向量，生成训练样本和测试样本；确定锂电池SOH状态的预估算法为蚁狮优化算法；定义算法参数和输出参数组；改进预估算法，输出最优输出参数组，改进指：通过调整精英蚁狮和普通蚁狮的随机游走对应权重值，控制不同迭代阶段搜索平衡，输出最优输出参数组；结合最优输出参数组，通过支持向量回归模型对所述测试样本集进行预测，输出所述SOH预估值。根据上述技术方案，可以支持以更少的迭代次数输出最优的参数组，以更少的代价，提高模型训练的泛化能力和拟合能力，以实现精确、实时地对锂离子电池SOH进行估计，提高准确度和收敛精度。