电动汽车电池非线性等效电路模型的研究

电动汽车对电力系统的影响研究黎瑞明【摘要】在能源紧缺的今天，电动汽车的发展已成必然，大量电动汽车的出现，不仅加重了用电高峰的负荷，而且还存在着谐波污染，必然会对电力系统造成冲击，本文研究了电动汽车对电力系统的影响，包括当前系统电力容量需求以及充电对电网造成的谐波污染等问题。

之后提出了问题的多种解决方案，并对电动汽车的未来发展前景进行了展望。

%Today, energy sources reduce day by day and the electric vehicles are more and more popular, but at the same time, there is some impact to the power system. This article studies the impact of electric vehicle to the power system, including the demand of power capacity and the harmonic pollution of charging to power grid. Then, the article puts forward lots of solutions and images the future of the electric vehicle.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2011(000)009【总页数】5页(P41-44,57)【关键词】电动汽车;谐波污染;充电站;电网【作者】黎瑞明【作者单位】广东电网公司湛江供电局,广东湛江524000【正文语种】中文【中图分类】TM712随着能源日益紧张以及低碳时代的到来，各国都在寻求新能源，同时为摆脱对不可再生资源的依赖而不断做出努力。

这时候，电动汽车应时代要求而出现。

电动汽车的出现，可以降低对石油的依赖程度，并且大大降低了碳的排放量，应该说是顺应时代潮流的。

电动汽车电池管理系统的优化研究在当今全球追求可持续发展和减少碳排放的大背景下，电动汽车作为一种绿色出行方式，正逐渐成为主流。

而电动汽车的核心组件之一——电池管理系统（Battery Management System，简称 BMS），对于电动汽车的性能、安全性和续航里程起着至关重要的作用。

一、电动汽车电池管理系统的重要性电动汽车的电池组是由多个单体电池串联和并联组成的。

由于电池个体之间存在差异，如内阻、容量、自放电率等，在使用过程中，这些差异可能会导致电池组的性能下降、寿命缩短，甚至出现安全问题。

而电池管理系统的主要任务就是监测和管理电池组的状态，包括电池的电压、电流、温度、荷电状态（State of Charge，简称 SOC）和健康状态（State of Health，简称 SOH）等，以确保电池组的安全、高效运行。

例如，当电池温度过高时，BMS 会启动散热系统，防止电池过热引发安全事故；当电池 SOC 过低时，BMS 会提醒驾驶员及时充电，避免电池过度放电损坏电池。

此外，BMS 还可以通过均衡技术，减小电池个体之间的差异，提高电池组的整体性能和寿命。

二、当前电动汽车电池管理系统存在的问题尽管电池管理系统在电动汽车中起着关键作用，但目前仍存在一些亟待解决的问题。

1、电池状态监测精度不足准确监测电池的状态是 BMS 的核心任务之一，但目前的监测技术在精度方面仍有待提高。

例如，对于电池 SOC 和 SOH 的估算，由于电池的非线性特性和复杂的工作环境，现有的算法存在一定的误差，这可能导致驾驶员对车辆续航里程的误判，影响使用体验。

2、热管理效果不理想电池的性能和寿命对温度非常敏感，过高或过低的温度都会影响电池的性能和寿命。

目前的热管理系统在应对极端温度条件和快速充放电过程中的温度变化时，效果还不够理想，可能导致电池组的性能下降和安全隐患。

3、电池均衡技术有待改进电池个体之间的差异会随着使用时间的增加而逐渐增大，如果不能有效地进行均衡管理，会导致部分电池过度充放电，从而缩短电池组的整体寿命。

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。

纯电动汽车电池管理系统关键技术解析作者：吴立卫来源：《时代汽车》2020年第15期摘要：随着新能源汽车的投入使用，对于电动汽车的研究就不断的深入。

在现阶段，新能源汽车中电池是最为核心的技术，尤其是电池管理系统的关键技术研究。

在本文中，详细介绍了纯电动汽车电池管理系统情况，通过电池管理系统中存在的问题进行分析，从电池性能的角度出发，深入探究锂电池的使用原理，在利用SOC估算的数学模型，对电池组均衡性提出了解决方式，为保证电动汽车电池管理系统打下基础。

关键词：电池管理系统荷电状态均衡控制信息采集1 引言随着社会对环境保护的意识加强，以及我国经济发展处在新旧动能转化阶段，绿色环保资源的使用得到了很好的发展。

在传统的制造行业中，机械生产带来产能以及耗能，而绿色资源的产生既能满足发展的需要，也是对于环境保护起到了积极的作用。

在汽车制造领域中，新能源汽车的发展迅猛，以纯电动车为代表的汽车生产力得到了很大的提高。

在分析和研究新能源汽车发展的过程中，电池是新能源汽车制造的核心因素，尤其在汽车的管理控制系统中，电池也发挥了重要的作用。

汽车电池系统在运行中主要是对电量信息使用采集和过程电能保护的效能，在功能中发挥电池的安全性和保障性，利用电力线路中的电压和电流控制，实现电池的温度把控，根据实施的运行状态，及时对电池系统管理起到调控的作用。

因此，对于电动汽车的发展研究必然要对电池管理系统进行深入研究。

2 纯电动汽车电池管理系统情况分析结合电动汽车在使用中，电池发挥动力配置的功能特点，并且结合电池管理系统在电动汽车整体系统中的特性，主要将电池管理系统分为以下几种情况。

一是电池管理系统在使用中对各项使用数据进行动态采集。

在数据中，根据不同状态下的电池信息，分析电池组使用基础数据，同时结合电动车的启动情况，掌握汽车的基本指标。

二是在电池管理系统中，系统对于电池的充放电进行有效的管理，在完成充电管理中，及时调节电压和电流状况，保证线路负载安全，利用切换放电模式，根据汽车动力方式，调节电流幅度。

电动汽车的动力学建模与控制随着环境保护意识的增强和新能源技术的不断改进，电动汽车作为一种绿色交通工具，受到了越来越多人的关注和选择。

然而，要想提高电动汽车的性能和效能，建立合理的动力学模型并进行有效的控制是至关重要的。

电动汽车的动力学建模是通过研究其运动学和力学特性，将其转化为数学模型。

这对于车辆性能分析、控制策略制定和系统仿真至关重要。

一种常用的建模方法是使用电动汽车的整体动态方程。

这个方程包括了汽车的质量、阻力、增速器和动力系统的参数。

通过对这些参数进行动态建模以及考虑其他因素如电池特性、驱动系统效率等，我们可以得到一个准确且可信的模型。

为了更好地控制电动汽车的性能，我们需要设计合适的控制算法。

控制算法可以分为开环和闭环两种。

开环控制是基于预定义的参考信号来实现汽车的期望行为。

它不考虑外部干扰和系统误差。

闭环控制则通过测量系统输出以及与期望输出的偏差来调整控制信号，以实现更加精确的控制。

闭环控制通常包括反馈控制和前馈控制。

反馈控制中最常用的方法是PID控制器。

PID控制器通过比较实际输出与期望输出的偏差，根据比例、积分和微分三个项计算出控制信号。

PID控制器的参数需要根据实际情况进行调整，以达到最佳控制效果。

前馈控制则是通过预测汽车的未来行为，提前计算出所需的控制信号，并进行补偿。

前馈控制可以大大减小系统在跟踪参考信号时出现的误差。

除了PID控制器和前馈控制之外，还有一些先进的控制算法如模型预测控制（MPC）、自适应控制和人工智能控制等。

这些算法能够更好地处理非线性系统和模型不确定性，并提供更快速、更精确的控制。

在进行动力学建模和控制之前，我们还需要进行系统辨识。

系统辨识是为了确定电动汽车的物理特性和参数，从而为建模和控制提供准确的数据。

常用的系统辨识方法包括频域分析、时域分析和信号处理等。

在动力学建模和控制方面，还有一些特殊的问题需要考虑。

例如，电动汽车的能量管理问题，即如何合理分配和利用电池的能量以及优化整个系统的能量利用效率。

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。

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。

一种纯电动汽车锂电池组等效电路研究西南科技大学苏杰，林茂松，王顺利，李进，Coffie-Ken James，谢非（西南科技大学信息工程学院，四川省绵阳621010）（2019年2月28日于《Measurement and Control》上发表）林茂松，教授中文摘要：根据纯电动汽车动力锂离子电池组的需求，建立了复合等效电路模型（S-ECM模型）。

首先，根据模型参数辨识的要求，设计了间歇放电和混合功率脉冲特性联合实验，对模型参数进行辨识。

研究表明，该方法能有效地识别参数。

其次，利用Matlab/Simulink对纯电动汽车动力锂离子电池组的复合等效电路模型进行了仿真，表明该模型对纯电动汽车动力锂离子电池组的描述是可行的。

欧姆内阻R0的模拟误差应小于0.05mΩ。

研究表明，纯电动汽车用动力锂离子电池组在荷电状态范围内有一个稳定的放电周期[20%，80%]。

然而，当充电阶段低于20%时，纯电动汽车用动力锂离子电池组不再稳定，复合等效电路模型的参数发生了显著变化。

英文摘要：According to the demand of vehicle lithium-ion battery pack, the Splice-Equivalent Circuit model(S-ECM) is constructed. Firstly, A joint experiment of intermittent discharge and Hybrid Power Pulse Characterization (HPPC), basis of the requirements of parameters identification for the model, is designed to identify the parameters. Study shows that it can identify the parameters. Secondly, The Splice-Equivalent Circuit model of vehicle lithium-ion battery pack is simulated by MATLAB/Simulink, which shows the model is feasible to describe the vehicle lithium-ion battery pack. The simulation error of ohmic internal resistance R0 should be less than 0.05mΩ. Study suggests that t he vehicle lithium-ion battery pack have a stable discharge period within the SoC rage of [20%,80%]. However, when stage of charge is below 20%, vehicle lithium-ion battery pack is no longer stable and the parameters of the Splice-Equivalent Circuit model change dramatically.国家级大学生创新创业训练计划支持项目（201810619018）作者简介：苏杰（1998-）、男，四川遂宁，自动化专业，2016级，研究方向为新能源测控方向。

车辆动力学的建模与仿真研究一、前言车辆动力学是研究汽车运动时各种力的作用及其相互关系的一门学科，对于汽车的安全性、舒适性和可靠性都有着至关重要的作用。

现代汽车已经发展到了需要通过复杂的数学模型来研究其运动的阶段，建立车辆动力学的模型并进行仿真研究已成为汽车技术领域中的重要研究方向，本文将对车辆动力学的建模技术和仿真方法进行详细分析。

二、分析车辆运动的各种力车辆在运动时，受到许多力的作用，如空气阻力、滚动阻力、引擎动力、刹车力等，这些力的大小和方向对车辆的运行状态和性能都有着直接的影响。

（一）引擎和电动机动力模型车辆引擎和电动机都是车辆动力的重要来源，对其进行建模将有助于我们更准确地预测车辆的性能和燃油消耗量。

引擎动力模型是通过考虑发动机输出转矩、旋转惯量以及转速等参数来进行建模，有多种方法可供选择，如最基础的等效燃料消耗率方法、卡曼滤波法和现代控制理论中的状态空间法。

电动机动力模型的建立则更加复杂，需要考虑到电动机的电气属性，如电容、电阻、电感等，同时还需要考虑传动系统的摩擦、转子和定子的转动惯量等因素。

（二）转弯力的建模在车辆转向时，受到的转向力矩和向心力的作用使得车辆产生侧倾和向心加速度，需要建立一种模型来准确地描述这些效应。

侧倾角和向心加速度的建模可以通过考虑车辆的悬挂系统、轮胎的特性以及转向率等参数来实现。

（三）车辆管道系统的模型在汽车制动和油门的控制过程中，流体管道系统的动态响应对车辆的反应速度和响应能力都有着重要的影响。

对于管道系统的建模，可以使用一些常见的模型，如一阶模型或二阶模型，并通过实验数据进行参数拟合。

三、车辆动力学仿真的方法（一）基于 MATLAB/Simulink 的仿真MATLAB和Simulink是建立和测试车辆动力学模型的常用工具，其中MATLAB可以用于处理数学等离散模型，Simulink则可以用于建立和运行连续模型。

这种方法优点在于易于实现、可视化程度高、建模速度快、可靠性高。