电动汽车用动力电池模型的研究综述*

欧阳剑，李　迪，柳俊城

（华南理工大学机械与汽车学院，广东广州510641）

电动汽车用动力电池模型的研究综述*

欧阳剑，李迪，柳俊城

（华南理工大学机械与汽车学院，广东广州510641）

为研究电池的特点和模型，分析目前电池的种类，应用领域及特点等参数，列举近年来研究人员重点关注的几种动力电池模型，并归纳分类为电化学模型、数学模型、热模型和性能模型等六种动力电池模型。与此同时，综述了各种电池模型的特点，并着重分析对比了电池性能模型中的简化电化学模型、部分放电模型、特点因素模型和等效电路模型等几种。最后总结了当前电池剩余电量模型研究过程的关键技术，同时为未来电池模型研究提供必要的指导和参考。

动力电池；电池模型；电动汽车

0　引言

随着当前电子科技飞速发展与日趋成熟，电池技术越来越广泛应用于各行各业中，如民用领域里生活中照明、汽车、信号和无线电通信等；或者是在工业领域里的AGV小车、移动机器人、无人机、工业仪器等；或是军事领域里导弹发射系统、雷达系统等等。由于电池在各个领域有着广泛的应用，各种电子便随器及家用电器都需要大量电池的支撑，因此，电池技术的发展将会促进电子、信息及通信等领域的发展进步。同时，随着技术的发展及生产力水平的提高，不仅电池的需求量增大，也对电池提出了更多更高的要求，如体积小、质量小、容量大、寿命长、安全性高、无污染和成本低等。

但目前电池存在比能量低、安全性差、寿命短、成本高等问题。因此，针对电池不同的研究侧重点，学者们提出了不同的电池模型，可针对电池的不同方面进行分析，有描述影响电池使用的指标的，有描述电池工作外特性的，也有利用数学关系描述电池内部反应过程的，从而研究各种设计方案对性能的影响，如充放电倍率大小、使用环境及电池本身温度、循环次数对电池剩余容量、使用寿命的影响。本文从当前电池需求出发，对常用电池的常用参数进行比较，并综合分析现有的电池模型和性能模型进行了分析总结，可为今后电池模型研究提供一定的指导和参考。

图1　电池应用领域

1　电池的种类及特点

目前电池的种类繁多，按工作性质和贮存方式可划分为：一次电池，即不可充电电池，如锌锰电池、核电池；二次电池，即可充电电池，如镍氢电池、锂离电池等等。现列举目前常用的电池种类及其特点如表1所示。

表1　不同的电池及其特点

2　电池模型

由于目前市场上的电池种类繁多，性能不一，需要不同的电池模型对其进行研究分析。目前主要有六种模型来分析研究电池特性，可以归纳为：电化学模型、数学模型、热模型、耦合模型、电气模型和性能模型［1］。

2.1电化学模型

电化学模型是采用偏微分方程［1-3］来描述电池内部的电化学反应过程的一种方法，利用该方法可以描述电池内部的超电势变化、电极特性、电子在隔膜中的分布等特性。电化学模型，可以重点用于研究电池内部反应机理及电化学反应过程，尤其对于电池结构设计优化、电池设计参数（材料、尺寸、结构等）调整有着重要的意义。但是该模型表达式相对较复杂，求解方程时计算量大且参数难以确定，用于电池外特性的研究时极为不便。图2为电化学模型示意图。

2.2数学模型

数学模型是利用经验公式和数学理论方法来优化分析整个电池［4］。目前，通常借助于数学软件来构建数学模型，可以简化在系统设计过程中的工作量。该模型常用于描述电池系统可用容量、充放电效率等特性。但是，与电化学模型类似的，也存在系统模型过于复杂而需要进行简化处理，结果往往导致误差增大，由于简化过程中的人为范围限定和参数取舍，模型仅能用于描述电池的某特定方面。

图2　电化学模型示意图

2.3热模型

在电池充放电的过程中，其内部机理的本质是电子的运动，电子的定向运动产生电流释放能量，必然会导致温度发生变化。温度是影响电池性能的一个重要指标，因此，研究者们热衷于结合传热学的原理，来构建电池的热模型，用于估算电池在工作状态下的内部温度变化的情况。目前广泛使用的热模型之一由美国加州大学伯克利分校的D. Bemardi在1985年提出［1，5］，如式（1）所示电池的生热速率模型，该公式利用能量守恒的基本原理，通过研究电化学反应时的熵变以及焦耳热得出：

其中：I代表工作电流；V代表电池体积；Eoc代表电池开路电压；U代表电池的工作电压；T代表电池内部温度。

该模型应用的效果优劣取决于表达式参数选取的准确性，电池热传导率和生热速率是其最为重要的两个参数。利用该表达式能很好地描述电池的生热、传热过程，但同时，对于单一方面存在一定的局限性。

2.4耦合模型

通常电化学反应伴随着热量的产生，对于电池内部反应而言更是联系紧密，为研究这两个因素在电池充放电过程中的关系，可以构建电化学热耦合模型。该模型的理论基础是电化学反应动力学与电化学反应热力学，利用能量守恒定律，结合电能、化学能和热能进行推导。在构建耦合模型时，如式（2）所示的Arrhenius公式，用于描述电化学模型参数因电池所处温度场不同而发生的变化［5］：

2.5电气模型

电气模型使用电压、电流源、阻容网络等元器件组成电路，用于描述电池的外特性。该模型简单、直观，对于研究电池的外特性非常适合，由于采取的都是常规的电气元件，因此进行仿真试验研究也较方便。但是其精度相对于电化学模型和数学模型有较大的差距［6］。

2.6性能模型

性能模型主要用于描述动力电池的外特性。与前述的模型相比，其通用性较强，简单且结构多样，可根据需求比较方便地进行修改调整。利用该模型可以在使用过程中，轻松地捕捉电池的动态特性参数，可用于改进电池的参数设计。同时，可以用来估计电池的SOC，有助于改进电池的管理系统设计，是目前主要的电池分析模型［6］。

3　电池常用的性能模型

电池的性能模型分类方法可多样，本文将其划分为以下四种实用性较强的模型：特定因素模型、部分放电模型、神经网络模型、等效电路模型。

3.1特定因素模型

特定因素模型主要应用于研究某一个或几个特定因素在工作过程中对电池状态的影响情况，常见的影响电池状态的因素有电池的剩余电量、使用环境温度、容量衰减程度、电池的循环寿命等等。通过建立特定因素影响下的电池模型来作为其他模型的补充，达到快速获取电池某一特点的目的［1，7］。但是，这种模型单独使用时会有一定的片面性，不能完善的描述电池的整体状态。

3.2部分放电模型

部分放电模型是通过计算电池剩余电量的变化量［7-8］实现的。具体计算公式如式（3）-（5）所示：

其中，Pdi为电池放电功率密度（W/kg）；Edi为电池在功率密度为Pdi时所对应的能量密度（kJ/kg）；

Edi与Pdi之间有如下关系：

则式（3）可改写为：

Tdi为电池在功率密度为Pdi时的放电时间（h）。

功率密度Pdi和能量密度Edi的关系由式（6）和（7）给出，它们可以通过实验的方法得到。

其中，A、B和C是由实际电池参数和特性所确定的常数［7］。

3.3神经网络模型

神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，对于处理非线性系统问题表现出优秀的性能，适合用于电池建模［7-9］。该模型用于不同老化程度和不同类型的电池，计算结构都具有一定的精确性。但是，该模型也存在着一些问题，如数据样本需要事先获取、系统需要离线训练、计算量较大影响实际应用的实时性和硬件成本等等。图3为神经网络结构图。

图3　神经网络模型结构示意图

3.4等效电路模型

实际系统应用中，常需要在线、实时对电池的状态进行检测和估算，等效电路模型利用常规的电气元器件对电池进行等效建模，结构简单、灵活多样，最大的优势在于方便在线计算操作，同时，也便于计算机仿真分析。这些模型是基于电池工作原理用电路网络来描述电池工作特性，可应用于多种电池研究分析［9-10］。基于等效电路模型和自适应控制算法的电池剩余电量估算，是近年来电池剩余电量估算方法的研究热点。通过建立电池的等效电路模型、参数拟合、离线数据样本学习，再结合自适应控制算法进行计算，可以实现在线对非可测量电池状态进行准确的估算。

4　结论

随着科技技术的高速发展，国内外学者对于电池模型的关注和研究日益增加。本文对比了当前市场上常见电池的使用范围、特点、使用周期等参数，同时分析归纳了常用的电池模型的特点。在本文综述的电池模型中，电化学模型常见于电池内部特性的研究中，而等效电路模型则在电池外特性的建模中被大量使用；特定因素法则常常作为其他模型的补充。经总结和分析，可以为今后电池模型的研究和应用提供必要的理论指导和参考。

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The Overview of Research of Power Battery Model Use for Electric Vehicle

OUYANG Jian，LI Di，LIU Jun-cheng
（Technology Institute of Mechanical and Automobile，South China University，Guangzhou510641，China）

This paper analyzes the types and characteristics of battery，enumerates the current hot battery model，and summed up in the electrochemical model，mathematical model and thermal model，the coupling model，the electrical model and the performance model of six kinds of model.At the same time，analyzes the advantages and disadvantages of all kinds of battery model，and through to subdivide the battery performance model to simplify the electrochemical model，neural network model，the partial discharge model，characteristic factor analysis model and equivalent circuit model.Finally sums up the current battery remaining power model the key technology of the research process，at the same time the battery model for the future research direction.

power battery；battery model；electric vehicle

U469.72TM91

A文献标识码：1009-9492（2015）12-0001-04

10.3969/j.issn.1009-9492.2015.12.001

欧阳剑，男，1983年生，湖南隆回人，博士研究生。研究领域：电动汽车用动力电池管理系统。已发表论文6篇。

（编辑：阮毅）

*广东省战略新兴产业核心技术攻关项目（编号：2012A010702004）

2015-08-06