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、等效电路模型和分数阶频域模型。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 | |
| 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。 | |
| 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。 | |
| 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。 |
