准确地评估电池组健康状况（SOH）在电动汽车的应用中是至关重要的，包括电池组的动态响应（dynamic response）和安全可靠性。然而，由于电池的充放电性能和电池组工作条件不同，使得评估电池组健康状况变得困难。
研究人员将电池组健康状况定义为电池组最大储能的变化，其包含了电池容量、荷电状态( SOC )与开路电压( OCV)的关系、电池不一致性等电池信息。
为了预测电池组的健康状况，该研发团队采用了粒子群优化遗传算法（particle swarm optimization-genetic algorithm）。在此基础上，其在电池SOC和OCV评估中采用了一个粒子滤波器，以避免在电池终端电压测量和电流漂移中产生噪声影响。此外，递归最小二乘算法提升了该电池的容量。
该团队利用新欧洲驾驶循环（New European Driving Cycle）和动态的试验剖面（dynamic test profiles）验证了该方法的有效性。实验结果表明，所提出的方法能够准确地评估电池健康状态，对实际操作具有较高的精确性。
