简介： 本发明涉及一种电池分数阶模型参数辨识方法，包括：对待测电池进行充放电实验和电化学阻抗谱EIS实验，确定电池分数阶模型，并确定电池分数阶模型的待辨识参数；采用粒子群算法与遗传算法混合优化算法GA‑PSO在频域和时域中对确定的电池分数阶模型的待辨识参数进行最优化辨识。该辨识方法能够准确确定分数阶模型的待辨识参数，并采用频域‑时域联合目标函数结合粒子群算法与遗传算法混合优化算法确定的参数，可以有效反映电池的特性，精度更高且收敛速度更快，可用于锂离子电池健康特征提取研究与不同锂电池材料的SOC估计，具有明显的适用性和可行性。