本發(fā)明涉及一種電池分?jǐn)?shù)階模型參數(shù)辨識(shí)方法，包括：對(duì)待測(cè)電池進(jìn)行充放電實(shí)驗(yàn)和電化學(xué)阻抗譜EIS實(shí)驗(yàn)，確定電池分?jǐn)?shù)階模型，并確定電池分?jǐn)?shù)階模型的待辨識(shí)參數(shù)；采用粒子群算法與遺傳算法混合優(yōu)化算法GA?PSO在頻域和時(shí)域中對(duì)確定的電池分?jǐn)?shù)階模型的待辨識(shí)參數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化辨識(shí)。該辨識(shí)方法能夠準(zhǔn)確確定分?jǐn)?shù)階模型的待辨識(shí)參數(shù)，并采用頻域?時(shí)域聯(lián)合目標(biāo)函數(shù)結(jié)合粒子群算法與遺傳算法混合優(yōu)化算法確定的參數(shù)，可以有效反映電池的特性，精度更高且收斂速度更快，可用于鋰離子電池健康特征提取研究與不同鋰電池材料的SOC估計(jì)，具有明顯的適用性和可行性。