锂离子电池模型综述 *

刘 鹏，梁新成，黄国钧

(1.西南大学工程技术学院，重庆 400715；2.西南大学人工智能学院，重庆 400715)

1 引言

为积极响应国家可持续发展战略，传统燃油汽车正向新能源汽车转型。锂离子电池作为新能源汽车最主要的储能单元，其与铅酸电池、镍氢电池和镍镉电池等传统电池相比，具有比能量和比功率高、循环使用寿命长、对环境污染小、充电速度快、无记忆效应与工作电压高等特点[1]，因而应用在越来越多的场景中。SOC(State of Charge)作为锂电池的重要参数，对其进行精确估计有利于充分发挥新能源汽车的动力性和安全性，并且延长锂电池的使用寿命。美国先进电池联合会在其《电动汽车电池实验手册》中定义SOC为电池在一定放电倍率下，剩余电量与相同条件下额定容量的比值：

(1)

SOC0表示电池初始的荷电状态，η表示等效库伦效率，等于电池放电容量与相同条件下充电容量的比值，用以描述不同放电倍率、电池自放电和工作环境温度等因素对电池放电状态的影响，C表示电池的额定容量，i(t)表示随时间变化的电流[2]。SOC作为BMS(Battery Management System)的核心，一般通过对电压、电流和温度等参数实现对其估算，进而完成电池充放电控制、热管理等功能[3]。受多种因素影响，实现对SOC精确在线估计较为困难。目前常用的锂电池模型主要有电化学模型、等效电路模型、神经网络模型和热耦合模型，对其进行分析具有重要的工程应用价值。

2 电化学模型

电化学模型将锂电池简化为正电极、负电极、隔膜和电解液组成的系统。……