Este documento establece un estudio para un método preciso de modelado de parámetros para baterías de iones de litio. Se utiliza un modelo preciso de espacio de estados generado a partir de un circuito eléctrico equivalente para llevar a cabo el proceso de identificación propuesto, donde la identificación de parámetros es un problema de optimización no lineal. El algoritmo de optimización de buitres africanos (AVOA) se utiliza para resolver este problema mediante la simulación de los hábitos de búsqueda y navegación de los buitres africanos. El AVOA se utiliza para implementar esta estrategia y mejorar la calidad de las soluciones. Se consideran cuatro escenarios para tener en cuenta el efecto de la carga, la atenuación y los análisis dinámicos. La función de aptitud se selecciona como el error cuadrado integral entre el voltaje estimado y medido en estos escenarios. Se realizaron simulaciones numéricas en una batería de iones de litio Panasonic de 2600 mAhr para demostrar la efectividad de la técnica de identificación de parámetros sugerida. El AVOA propuesto se cumplió con alta precisión, el menor error y alta cercanía con los datos experimentales en comparación con diferentes algoritmos de optimización, como el algoritmo simplex de Nelder-Mead, el algoritmo cuasi-Newton, el optimizador de Runge Kutta, el algoritmo genético, el optimizador de lobo gris y el optimizador de tropas de gorilas. El AVOA propuesto logra el nivel más bajo de la función de aptitud de los escenarios estudiados en comparación con algoritmos de optimización relativos.