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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。
新能源汽车动力电池SOH建模方法研究综述摘要：受环境污染和能源危机的影响，新能源汽车被列为国家重点扶持产业，近几年新能源汽车的产销量逐年递增。
由于锂离子电池在能量密度、功率密度、环境友好度和循环寿命方面有着优异的表现，成为动力电池主流选择。
然而，锂离子电池健康状态SOH（State of Health）不可避免地会随着使用而逐渐衰减，对电池的安全性及正常使用带来挑战。
因此，基于动力电池全生命周期运行数据进行建模分析并以此来估算动力电池SOH，对电池健康状态评估具有必要性。
本文选择遗传算法、基于模糊逻辑系统算法、神经网络算法、卡尔曼滤波算法、基于动态贝叶斯网络算法等建模方法进行了介绍，系统研究各不同算法的特征、优缺点和准确度，为动力电池SOH建模方法选择提供参考。
SOH算法的研究将为动力电池健康预警提供有力支撑。
关键词：新能源汽车;锂离子电池;健康状态;建模方法1 前言新能源汽车的动力电池安全可靠运行的一个日益重要的问题。
动力电池的健康状态SOH可以被理解为一个反映电池总体状况的测量值，或者与新鲜状态相比其提供指定性能的能力。
而掌握动力电池的SOH后可以预测电池的使用寿命，从而避免系统意外中断，防止造成损坏或危险事件。
所以SOH的估算是电池应用中最重要的问题之一。
动力电池的各特性性能参数，如容量和电阻会随着使用和时间发生变化，必须建立可用于动态系统的复杂数据模型和算法以达到估算SOH的目的。
电池的健康状态SOH是现在电池的性能和其在理想条件下全新状态的性能对比。
SOH可以由某温度下测量充放电的容量得出。
电池的SOH的定义为：其中为现在的实际容量，为电池出厂时的额定容量SOH能显示电池在充电和放电时的性能表现，从而反映出电池的寿命和健康情况。
基于对电池SOH的精确估算，可以对电池是否需要进行更换做出判定以及电池价值的评估提供参考。
计算锂离子电池SOH的方法主要分为两大类，第一类是以实验测量为基础的方法，包括直接测量、内阻测量和电化学阻抗测量法;第二类是建立自适应模型根据电池管理系统记录的数据进行计算的方法。
锂离子电池等效电路模型
锂离子电池是目前最常使用的一种电池，它具有高能量密度、长寿命、轻量化等优点，被广泛应用于手机、电动汽车、无人机等领域。
为了更好地理解锂离子电池的工作原理，我们需要了解它的等效电路模型。
锂离子电池的等效电路模型可以简化为三个部分：电池内部的电化学反应、电池内部的电阻和电池与外部电路之间的电化学势差。
其中电化学反应和电阻构成了电池的内部特性，而电化学势差则是决定电池输出电压的重要因素。
在电化学反应方面，锂离子电池的正极材料是氧化物，负极材料是碳材料，电池内部的电化学反应可以简化为以下方程式：
正极：LiCoO2 + e- → Li1-xCoO2 + xLi+ + xe-
负极：C6 + Li+ + xe- → LiC6
其中，正极的反应为锂离子的脱嵌过程，负极的反应为锂离子的嵌入过程。
这些反应会产生电荷转移，从而形成电动势。
电池内部还存在电阻，主要包括电解质、电极材料和接触电阻等。
这些电阻会对电池的输出电压和电池的内部损耗产生影响。
在实际应用中，我们需要对电池内部电阻进行适当的控制，以提高电池的性能和寿命。
电池与外部电路之间的电化学势差是决定电池输出电压的重要因素。
当电池与外部电路连接时，电池内部的正负极之间就会产生电势差，从而产生电流。
因此，电池的电化学势差也是决定电池输出电流和电压的重要因素。
锂离子电池的等效电路模型可以简化为电化学反应、电阻与电化学势差三个部分。
这些部分相互作用，共同决定了电池的性能和特性。
通过对锂离子电池的等效电路模型的了解，我们可以更好地掌握电池的工作原理，为电池的设计和应用提供更加科学和可靠的依据。
BMS在电动汽车中的应用探讨摘要：能源和环境问题的逐渐加剧，使得电动汽车的研究逐渐成为热门。
作为电动汽车关键部分的BMS，决定了电动汽车电池组能够安全，有效运行。
本文BMS的应用现状，重点从电池建模与SOC算法设计、均衡串联电池组策略、安全控制和数据通信，三个方面探讨了BMS在电动汽车中的应用，具有重要意义。
关键词：BMS；电动汽车；应用；1.引言随着环境污染和能源短缺问题的逐渐加剧，电动汽车取代汽柴油车成为必然趋势。
而电动汽车的一个重要部分就是电池管理系统，简称BMS，作为电动汽车的重要系统，BMS直接决定了电动汽车的动力、安全和舒适型[1]。
BMS能够使电池组可靠安全、运行，防止因为使用不当导致的电量浪费和电池的损坏，从而使电池的使用寿命和工作效率显著提高[2]。
所以开发BMS在电动汽车中的应用具有重要意义。
2.BMS的应用研究现状限制电动汽车使用和发展关键因素是电池，而决定电池使用的关键点就是BMS，所以将BMS应用到电动汽车中的研究是各个国家都非常重视的课题。
相对于国外发达国家，我国的BMS研究起步较晚，研究水平相对较低[3]。
但是我国的BMS研究水平进步非常快，一些国内企业，比如上汽、比亚迪和奇瑞等，都在BMS研究中取得了重大进展。
而且，一些高校的研究水平也是非常不错的，比如湖南大学研发的集中式结构的BMS，如图1所示[4]，相比于别的BMS，它借助的是电压隔离开关，从而达到物理隔离各个子系统的目的[5]。
结构独立的子系统设计，能够提高各系统的自由度，而且系统也具有更高的可靠性。
图1 集中式结构的BMS3.探讨在电动汽车中应用BMS3.1 电池建模与SOC算法设计（1）电池建模电池实际运行工况与电池具备的充放电特性关系密切，而且受内部环境和外界环境的影响，呈现的关系非常复杂，并不是简单的线性关系。
所以，建模的关键性基础是准确分析电池工作特点。
建模合适的话，不仅工作量小，还能够准确模拟动态的电池工作特性。
电动汽车的动力电池模型及其参数辨识胥翼鹏;宋卫平;宁爱平【摘要】Electric vehicles are gradually replace traditional vehicles,research on electric vehicle charging batteries is also growing,and the battery model plays an important role. Three kinds of battery models are introduced━━Electrochemical mechanism model、Neural Network model and equivalent circuit model,the characteristics of PNGV equivalent circuit model are analyzed in detail, then the main parameters of the model are identified according to the principle of least squares, and fitting the nonlinear law of each parameter, which provides a theoretical basis for the SOC estimation of power battery and the simulation of electric vehicle.%纯电动汽车正在逐步替代传统能源汽车，对电动汽车充电电池的研究也在不断加深，其中电池模型起着关键的作用。
介绍了三类电池模型──电化学机理模型、神经网络模型和等效电路模型，详细分析了 PNGV 等效电路模型的特点，采用最小二乘法辨识了其主要模型参数，并拟合得到各参数的非线性规律，为动力电池的 SOC 估算及电动汽车仿真研究提供了理论基础。
电动汽车动力学研究I. 前言近年来，全球环保意识的提高和能源危机的日益加剧，迫使汽车工业向着零排放的方向发展。
电动汽车因其无污染、低能耗等优点成为了汽车工业中的一个研究热点。
然而，电动汽车的动力系统比传统汽车要复杂一些，需要进行深入的动力学研究。
II. 电动汽车的动力系统概述电动汽车的动力系统主要由电池组、电机、控制器、变速器等部分组成。
其中，电池组是电动汽车的能量来源，为电机提供电能；电机则将电能转化为机械能，带动汽车运行；控制器则控制电机输出的功率和方向，使电机能够更加有效地工作；变速器则根据行驶的条件，调节电机输出的转速和扭矩。
III. 电动汽车的动力学特点电动汽车的动力学特点包括以下几个方面：1. 电机转矩与转速相关性强与传统的内燃机不同，电动汽车的电机具有一定的功率输出限制，而且其输出功率与转速和扭矩呈非线性关系。
在电动汽车运行的过程中，需要对电机的输出进行精确控制，以保证其最佳工作效率和最大续航里程。
2. 特定工况下运行效率更高与传统的内燃机相比，电机在停车、起步、加速等特定工况下的运行效率更高。
因此，在设计电动汽车的动力系统时，需要考虑到这些特定工况的影响，并采取相应的优化措施，以提高电动汽车的动力性能和续航里程。
3. 能量回收制动电动汽车的动力系统通过能量回收技术，可以将制动时的机械能转化为电能储存到电池组中，并在后续的行驶过程中使用。
这一技术不仅可以延长电动汽车的续航里程，还可以降低制动时的能量损失。
IV. 电动汽车动力学研究进展电动汽车的动力学研究已经取得了一定的进展。
研究内容主要包括电机控制策略、电池管理系统、变速器设计等方面。
1. 电机控制策略电机控制策略是电动汽车动力学研究的重点之一。
目前，普遍采用的控制策略是磁场定向控制（FOC），其通过控制电机中磁场的方向和大小，实现电机的精确控制。
2. 电池管理系统电池管理系统是电动汽车动力学研究的另一个重点。
主要研究内容包括电池的状态估计、放电控制、充电控制等方面。
