针对目前梯次利用锂离子电池受老化的影响,导致在采用传统带遗忘因子的最小二乘法进行等效模型在线参数辨识后,会出现模型参数过饱和、无法跟踪时变参数的问题.本工作提出一种可变遗忘因子的最小二乘法,通过不断地对遗忘因子进行矫正更新,从而更好地跟踪梯次利用电池老化特性.以锂电池一阶RC等效电路模型为对象,搭建测试平台进行充放电试验,并与传统带遗忘因子的最小二乘法的参数辨识结果进行对比.实验结果表明,该方法能够快速收敛及动态跟踪,同时模型端电压参数平均误差减小到25 mV以内,所提出的方法在DST和储能系统典型工况下运行时,其对应的参数辨识精度提高了38.33％,证明该方法具有较高的准确性.