电动汽车用锂离子电池模型参数辨识研究

李田丰，易映萍

（上海理工大学机械工程学院，上海 200093）

0 引言

为有效应对汽车需求量大幅提升带来的环境污染和能源短缺，全球正积极寻找可以代替传统燃料的新能源，并着力解决燃料燃烧不充分问题［1］。凭借出色的续航性能和环境友好性，电动汽车市场前景光明［2］。电池组是电动汽车面对各种环境条件和极端温度时保持正常工作的重要组成部分，作为纯电动汽车的“心脏”保证汽车行驶的安全。电动汽车的动力电池组不仅类型非常丰富而且具有很强的环境针对性，常用的动力电池组主要包括铅酸电池、镍氢电池、锂离子电池以及海洋电池等［3-4］。根据其主要参数及优缺点，本文选择锂离子电池作为研究对象。

锂离子电池内部反应极其复杂，所以通常通过电压、电流、温度等此类外部特征去推断电池荷电状态（State of Charge，SOC）、电池健康状态（State of Health，SOH）等。常见的电池模型根据不同的建立机理分为电化学模型、等效电路模型和神经网络模型。电化学模型着重分析电池在使用过程中的化学反应，模型复杂但准确度高［5］；等效电路模型通过电气场合中常见的元件经过串并联方式组成电路；神经网络模型通过神经网络训练数量可观的实验样本，建立多个电池内外特性关系，模型精确但所需数据庞大且建立时间长［6］。实际应用中多选择等效电路模型。建立等效电路模型的方式与其他类型的电池模型相比，具有模型简洁、参数易于辨识、精度验证方便的优点，常见的等效电路模型如表1 所示。……