1.一种基于改进蜻蜓算法的蓄电池参数辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：一、构造三阶戴维南等效电路的模型；

二、采集蓄电池变电流放电的端电压变化数据，与步骤一模型输出结果构建适应度函数；

三、选择蜻蜓算法作为辨识方法，并使用Tent混沌映射搜索空间内的初始化蜻蜓种群，并根据适应度优劣设置猎物和天敌；

四、利用精英反向学习群策略进一步优化种群多样性；

五、基于蜻蜓算法和由S型函数构造的对齐权重和凝聚权重来自适应的调整飞行步长，更新种群位置；

六、重复实施步骤四和步骤五的操作，基于步骤一构造出的模型，不断更新迭代蜻蜓种群的位置，直到猎物的适应度满足期望值或者达到最大迭代步数；

七、输出最优个体的参数信息作为蓄电池的模型参数，并绘制拟合曲线与误差曲线。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进蜻蜓算法的蓄电池参数辨识方法，其特征在于：步骤一中三阶戴维南等效电路由内置电压源、等效内阻与三段RC网络串联构成。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进蜻蜓算法的蓄电池参数辨识方法，其特征在于：步骤三中蜻蜓算法包括分离、对齐、凝聚、寻猎和避敌五种行为模式。

4.根据权利要求1所述的一种基于改进蜻蜓算法的蓄电池参数辨识方法，其特征在于：步骤三中种群适应度最小的为猎物，适应度最大的为天敌。

5.根据权利要求1所述的一种基于改进蜻蜓算法的蓄电池参数辨识方法，其特征在于：步骤四所述的精英反向学习群策略包括先选出当前种群中的几个精英个体并求解出其反向解，然后在各精英与其反向解之间生成一组均匀分布的精英反向群，求取公式为：式中，t表示当前迭代次数，exm(t)和 分别表示第m个精英个体与其反向解，表示第m个精英反向群中的个体，zi表示Tent混沌序列中的第i个值。

6.根据权利要求3所述的一种基于改进蜻蜓算法的蓄电池参数辨识方法，其特征在于：步骤五所述的蜻蜓算法为：

ΔXi(t+1)＝(sSi+asAi+csCi+fFi+eEi)+wΔXi(t).

式中,s、f、e和w分别表示为分离权重、寻猎权重因子、避敌权重因子和惯性权重，对齐权重as和凝聚权重cs被构造为S型函数，Si、Ai、Ci、Fi和Ei分别对应蜻蜓算法的分离、对齐、凝聚、寻猎和避敌五种行为模式。