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本发明提供了一种复杂工况下的锂离子电池非线性建模方法，属于锂离子电池技术领域，解决了复杂工况下最小二乘类算法辨识效果差、传统等效电路模型精度不高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤1)对电池进行DST和FUDS工况测试；步骤2)建立锂离子电池NL‑ECM模型；步骤3)构建GWO的算法流程；步骤4)在GWO基础上进行改进，构建IGWO；步骤5)利用IGWO辨识模型参数，在多种工况下利用辨识结果进行端电压预测。本发明的有益效果为：本发明在ECM基础上引入块结构，构建NL‑ECM模型，在DST工况下利用IGWO进行参数辨识，算法收敛速度快，辨识结果准确，构建的模型精度明显高于ECM。

本发明提供了一种储能电池的建模方法，包括：获取储能电池在不同的内部温度下的电化学阻抗谱；根据所述储能电池在不同的内部温度下的电化学阻抗谱，建立第一储能电池模型和第二储能电池模型；所述第一储能电池模型为所述储能电池的内部温度位于第一温度范围内的储能电池模型；所述第二储能电池模型为所述储能电池的内部温度位于第二温度范围内的储能电池模型，所述第一温度范围和所述第二温度范围不同。本发明能够在储能电池的内部温度不同的情况下，构建结构不同的储能电池模型，能提高对储能电池SOC与SOH的估算精度。