电动汽车电池非线性等效电路模型的研究

三种常用动力锂电池模型分析与比较姬伟超;傅艳;罗钦【摘要】To figure out how to choose battery models for the state of charge estimation of electric vehicles, modeling, parameter identification and simulation were respectively carried out with Matlab/Simulink to three types of non-linear models namely PNGV model, Thevenin model and Universal model suitable for Lithium-ion battery SOC estimation in special work conditions, and the precision, response characteristics and availability for application were analyzed and compared based on the experiment results. Finally,it was concluded that PNGV model was more precise and more suitable for application.%为了获得更优的用于电动汽车荷电状态(SOC)估计的动力锂电池模型，分别针对美国新一代汽车合作伙伴计划(PNGV)模型、Thevenin模型、Universal模型三种常用的适合于锂电池SOC估计的非线性模型在特定放电工况下利用matlab/simulink进行建模、参数辨识和仿真，依据实验结果分析比较其模型精确度、响应特性以及应用可行性。

最终综合比较得出PNGV模型精度更高、鲁棒性强，也更加适合实践应用的结论。

基于Thevenin改进模型SOC估算的研究谢停停;李辉;曹一凡;方立军;谢宇光【摘要】电池是电动汽车的核心部分,其荷电状态(SOC)的准确估计是比较困难的,所选择的电池等效模型对SOC估算精度影响极大.因此准确估计SOC需要建立合适的等效电池模型.文章首先针对传统的Thevenie模型进行改进为二阶的RC,建模并推导出数学模型,然后通过最小二乘法理论推导的方法对参数进行辨识.最后基于扩展的卡尔曼滤波算法(EKF)对动力电池的电量进行估计,在Matlab上进行仿真,验证了扩展的EKF对SOC估算的准确性.【期刊名称】《通信电源技术》【年(卷),期】2017(034)005【总页数】4页(P63-66)【关键词】二阶RC Thevenin模型;最小二乘法;扩展的EKF;SOC估算【作者】谢停停;李辉;曹一凡;方立军;谢宇光【作者单位】安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241000;安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241000;安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241000;安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241000;安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241000【正文语种】中文电动汽车的动力源是电池，电池的质量影响车辆的性能优劣。

电池荷电状态SOC 是电池管理系统的核心[1]，准确的预估SOC有利于提高电池能量利用率、使用寿命，降低使用成本[2]。

扩展的卡尔曼滤波算法不依赖于初值的选择，但是对电池模型有较高的要求。

建立准确的电池等效模型对SOC的估算有很大的影响。

安时计量法对SOC的估计经过长时间的电量累计，会使误差不断增大[3]。

本文以改进二阶RC的Thevenin模型作为电池的等效模型，通过拉氏变换，进行数学模型推导并利用最小二乘法对参数估计。

根据安时计量法对SOC的估计，应用扩展的卡尔曼滤波算法(EKF)对建立的电池模型优化估计，推导出数学方程，使用Matlab仿真工具验证了SOC估计的准确性。

低温条件下新能源汽车电池等效电路建模研究下载温馨提示：该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。

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电动汽车用动力锂电池 SOC 估计算法研究综述一、SOC 估计算法的概述SOC 估计算法是指通过测量电池的电压、电流等参数，结合电池模型和电路分析等方法，对电池的 SOC 进行估计的算法。

在电动汽车中，SOC 估计算法的重要性不言而喻，它是能源管理、电池寿命预测和车辆安全等方面的基础。

二、基于测量参数的 SOC 估计算法基于测量参数的 SOC 估计算法是指通过测量电池的电压、电流等参数来估计 SOC 的算法。

该类算法具有较高的准确性和可靠性，是当前 SOC 估计算法研究的主流方向。

(1) 基于电压的 SOC 估计算法电压是电池的重要特性参数，其与电池的 SOC 密切相关。

基于电压的 SOC 估计算法主要包括线性算法和非线性算法两种。

线性算法主要是通过对电压进行线性变换，来估计 SOC。

非线性算法则是通过建立电压与 SOC 的非线性关系，来估计 SOC。

该类算法具有较高的精度和鲁棒性，在电动汽车中得到广泛应用。

(2) 基于电流的 SOC 估计算法电流是电池的另一个重要特性参数，其与电池的 SOC 也密切相关。

基于电流的 SOC 估计算法主要包括平均电流法和峰值电流法两种。

平均电流法主要是通过对电流进行平均值计算，来估计 SOC。

峰值电流法则是通过测量电流的峰值，来估计 SOC。

该类算法具有较高的准确性和可靠性，在电动汽车中得到广泛应用。

三、基于模型的 SOC 估计算法基于模型的 SOC 估计算法是指通过建立电池模型，来对 SOC 进行估计的算法。

该类算法具有较高的精度和鲁棒性，能够应对电池参数的不断变化和电池状态的不断变化。

(1) 基于电压模型的 SOC 估计算法电压模型是电池模型中最常用的模型之一，它通过对电压进行建模，来估计 SOC。

基于电压模型的 SOC 估计算法主要包括线性模型法和非线性模型法两种。

线性模型法主要是通过对电压进行线性变换，来估计 SOC。

非线性模型法则是通过建立电压与 SOC 的非线性关系，来估计 SOC。

新能源电池模型与参数辨识技术研究随着能源危机和环境污染问题的日益突出，新能源成为解决能源问题和环境保护的重要选择。

其中，新能源电池作为储能装置，被广泛应用于电动汽车、可再生能源发电和储能系统中。

为了更好地理解新能源电池的行为和提高其性能，模型与参数辨识技术成为该领域的焦点研究。

一、新能源电池模型新能源电池模型用于描述电池内部的化学和物理过程，并将这些过程与电池性能联系起来。

通过对电池模型的建立，可以预测电池的工作状态、估计电池的容量以及优化电池的运行策略。

1. 等效电路模型等效电路模型是新能源电池模型中最常用的一种。

它基于电池的电化学反应和传输过程，将电池抽象为一个由电阻、电容和电流源组成的等效电路。

等效电路模型能够比较准确地描述电池的动态特性和内部过程。

2. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工智能算法的新能源电池模型。

通过将大量的输入输出数据输入神经网络中训练，并优化网络结构和权值，神经网络模型可以学习电池内部的复杂关系，并根据外部输入预测电池的行为。

3. 粒子滤波模型粒子滤波模型是基于贝叶斯滤波理论的一种新能源电池模型。

它通过使用粒子滤波算法，从测量数据中估计电池的状态和参数。

粒子滤波模型可以处理非线性系统和非高斯噪声，并具有较高的估计精度。

二、参数辨识技术参数辨识技术是通过实际测量数据推断或优化模型的参数值，以使模型与实际系统的行为更加吻合。

在新能源电池研究中，参数辨识技术可以帮助我们获取电池模型的准确参数，从而提高电池的预测性能和优化能力。

1. 最小二乘法最小二乘法是一种常用的参数辨识技术。

它通过最小化实际测量数据与模型预测数据之间的误差平方和，寻找最优的参数值。

最小二乘法适用于线性系统和高斯噪声。

2. 遗传算法遗传算法是一种基于进化思想和自然选择原理的优化算法。

在新能源电池模型的参数辨识中，遗传算法可以通过模拟进化过程，逐步优化参数值，以使模型与实际数据更好地拟合。

3. 贝叶斯统计贝叶斯统计方法是一种基于贝叶斯定理的统计分析方法。

电动汽车锂电池戴维南等效电路模型参数辨识研究李百华;郭灿彬;钟其水;涂涛【摘要】首先分析了锂离子电池的特性和充放电原理,介绍了锂离子电池的戴维南(Thevinin)等效电路模型,并采用脉冲法和递推最小二乘法相结合对戴维南等效电路模型参数进行辨识,实现了戴维南等效电路模型参数的实时在线辨识,为电动汽车锂电池的等效电路模型的分析研究提供了一种可行方式.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2017(036)001【总页数】4页(P83-85,88)【关键词】电动汽车;等效电路;脉冲法;最小二乘法【作者】李百华;郭灿彬;钟其水;涂涛【作者单位】广东机电职业技术学院,广东广州510515;广东机电职业技术学院,广东广州510515;电子科技大学航空航天学院,四川成都611731;电子科技大学航空航天学院,四川成都611731【正文语种】中文【中图分类】U469.72+2随着汽车需求不断上升，能源短缺与环境污染日趋严重，电动汽车具有无污染、电能来源多样的优点，其发展得到广泛重视。

电动汽车锂电池存在过充或过放后将产生不可恢复的破坏性影响，不正常工作状态下将会导致自燃等安全问题[1]。

通过建立有效理论模型对其工作状态、特性和性能作有效评价是必要的。

目前，常用的电池模型有多种，戴维南等效电路模型由于模型参数简单、计算量适中得到广泛采用。

本文通过分析戴维南等效电路模型，研究等效电路模型参数辨识，得到该等效电路模型参数的确定方法[2]。

锂离子电池正极一般采用钴酸锂、锰酸锂、磷酸铁锂、镍酸锂等锂离子化合物，负极一般采用石墨等可以嵌入锂离子的化合物[3]。

磷酸铁锂离子电池正极充放电变化如图1所示，锂离子通过电解液和电池隔膜在电池的正负极间来回转移。

电池组等效为电压源、内阻、一阶RC串联的电路，如图2所示，其中R1是电池的欧姆内阻，一阶RC表征电池充放电过程中极板的极化电容和电阻[4]。

这样电池组充放电过程中电压的突变特性可由内阻R1表征，电压的渐变特性可由Rp和Cp表征。

锂离子电池等效电路模型一、引言锂离子电池是目前最为常见的电池之一，其广泛应用于移动设备、电动工具、电动汽车等领域。

在设计和优化锂离子电池系统时，需要对其进行建模和仿真，以便更好地理解其行为和性能。

本文将介绍锂离子电池的等效电路模型。

二、锂离子电池的基本原理锂离子电池是一种化学反应产生电能的装置。

它由正极、负极、隔膜和电解液组成。

当外界施加一个正向电压时，正极会释放出锂离子，并将它们输送到负极。

在负极上，这些锂离子会与负极材料中的空穴结合，从而形成了一个稳定的化学反应。

这个过程中，释放出的能量被转换成了电能。

三、锂离子电池的等效电路模型为了更好地描述锂离子电池的行为和性能，可以使用等效电路模型来代表它。

这种模型通常由一个或多个简单的元件组成，每个元件代表着不同的物理过程或现象。

1. 传输电阻传输电阻是锂离子电池中最基本的元件之一。

它代表了在电解液和电极材料之间传输锂离子所需的电阻。

传输电阻可以用以下公式表示：R_t = \frac{d}{\sigma A}其中，R_t是传输电阻，d是电解液层的厚度，\sigma是电解液的导电率，A是过程的面积。

2. 极化电阻极化电阻代表了在锂离子过程中产生的极化现象所引起的额外电阻。

这种现象通常发生在正负极材料与溶液接触处。

3. 电荷转移当锂离子通过正负极材料时，它们会与材料中的空穴结合形成化学反应。

这个过程会产生一个额外的内部电势差，称为内部反应。

4. 开路电压开路电压是指在没有任何负载情况下测得的锂离子电池输出端口上的总体电势差。

5. 等效串联内阻等效串联内阻代表了由于各种原因而导致的总体锂离子系统内部损失（例如：传输、极化、电荷转移等）。

四、总结锂离子电池的等效电路模型是一个非常有用的工具，可以帮助我们更好地理解其行为和性能。

通过使用这种模型，我们可以预测锂离子电池在不同工作条件下的输出特性，并优化系统设计以提高其效率和可靠性。