本发明公开了一种电池剩余电量和健康状态联合估计方法。所述联合估计方法包括如下的步骤：S1，建立所述电池的分数阶等效电路模型；S2，利用脉冲放电数据和遗传算法确定所述分数阶等效电路模型的参数；S3，根据所述参数，确定基于所述分数阶等效电路模型的分数阶双扩展卡尔曼滤波算法，能够实时估计SOC和SOH，其中SOC表示剩余电量，SOH表示健康状态；S4，周期性采集电流和电压数据，利用所述分数阶双扩展卡尔曼滤波算法进行SOC和SOH联合估计。上述技术方案能够很好模拟
锂电池等电池充放电特性，并实时估计电池剩余电量和健康状态，估计精度高，收敛性好，可适用于电动汽车
动力电池的状态估计。
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来源：北方有色网
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