本发明公开了一种基于分数阶模型的锂离子电池状态估计方法及系统,该方法包括:构建锂离子电池耦合模型;对锂离子电池耦合模型进行参数估计;采用双层无迹卡尔曼联合估计的方法进行状态估计,估算锂离子电池SOC的卡尔曼滤波器的输出作为估算SOH的卡尔曼滤波器的输入,输出的SOH作为下一时刻估算SOC的卡尔曼滤波器的输入,并不断迭代,以实时更新SOC值与SOH值。本发明基于分数阶模型的锂离子电池状态估计方法及系统可以构建高精度的锂离子电池耦合模型,具有很好的鲁棒性,能够准确地描述锂离子电池的动态特性。其次,采用双层无迹卡尔曼SOC‑SOH联合估计的方法实时更新的SOC值与SOH值与自适应遗传算法进行参数辨识让模型整体的精度更高。
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