本發(fā)明涉及一種電池分數(shù)階模型參數(shù)辨識方法，包括：對待測電池進行充放電實驗和電化學(xué)阻抗譜EIS實驗，確定電池分數(shù)階模型，并確定電池分數(shù)階模型的待辨識參數(shù)；采用粒子群算法與遺傳算法混合優(yōu)化算法GA?PSO在頻域和時域中對確定的電池分數(shù)階模型的待辨識參數(shù)進行最優(yōu)化辨識。該辨識方法能夠準確確定分數(shù)階模型的待辨識參數(shù)，并采用頻域?時域聯(lián)合目標函數(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，具有明顯的適用性和可行性。