电池模型

动力电池电化学反应过程复杂,影响因素多且具有不确定性,其数学建模是一个多领域和多学科问题,也一直是学术界和工业界研究的重点和难点。动力电池外表征量有限,目前可通过电池管理系统直接获取的参数通常只有电压、电流和温度。而由实验可以发现,动力电池端电压受工况、气候、正负极材料、老化条件等因素影响,表现出强时变、非线性等特征。动力电池的端电压可分为动态和静态两部分,静态部分主要指开路电压(平衡电势),动态部分则主要包含快速变化电压分量(欧姆极化)和缓慢变化电压分量(浓差和电化学极化等)。其中,浓差和电化学与系统的当前状态和历史激励密切相关。

为了更准确地描述动力电池的外特性、设计可靠的动力电池状态估计算法、开发出最优的新能源汽车能量管理系统,精确的建模必不可少。常见的动力电池模型主要分为电化学机理模型等效电路模型分数阶频域模型。本部分将系统介绍电化学模型、等效电路模型和分数阶模型的构建、参数辨识和验证方法,三类模型的常见结构示意图如下,点击可以查看具体介绍。


电池模型模型优缺点

P2D模型原理示意图

电化学模型基于电化学原理出发,精度高,但是计算量大,在实际应用中需要进行降维处理。电化学模型的优势在于其物理意义明确,能够准确反映动力电池电化学参数与外部激励的映射关系,在电池性能衰退机理分析、老化建模、SOH估计以及故障诊断等领域具有良好的应用前景




N阶RC等效电路模型

等效电路模型以理想的电气元件描述动力电池的电压响应,以电压源表征动力电池的静态电压特性、以RC网络描述动力电池的极化等动态电压特性,参数辨识简单,模型计算量小,实时性好,因此广泛应用于各类BMS的SOC、SOH估计和SOP预测算法,和能量管理算法;然而由于该模型参数辨识过程中缺乏实际约束,使得辨识后的参数可能显著偏离实际,以致模型缺乏真正的物理意义。因此,该模型难以反映动力电池内部特性,难以应用于动力电池热-电耦合建模以及机理分析。







一种常用的分数阶模型

相比于等效电路模型,分数阶模型从电化学阻抗谱的测量结果出发,结合分数阶理论在时域中进行计算,其电压预测和SOC估计的精度高于等效电路模型,但计算量也往往较大。该模型可以看作传统等效电路模型的泛化,并且由于频域中分数阶模型常用于拟合EIS,进而在动力电池反应机理层面获取大量信息,使得其在SOH估计方面的应用也具有很大的研究价值。

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