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1.2电池模型的研究现状对锂离子电池的建模有两种途径,一种是对电池进行大量的实验,积累实验 数据,对采集到的数据进行模拟,总结得出锂离子电池的变化规律；另一种是对 锂离子电池的微观行为进行研究,通过对微观行为的描述,借助计算机手段,建 立具有理论根底的模型.常用的电池模型主要有内阻模型,等效电路模型,遗传 算法模型,神经网络模型以及电化学模型.1.2.1内阻模型内阻模型是最简单的电池模型,通常用来预测电池的容量［5］.一般说来,电 池容量随着电压和内阻变化.由于电压在不同放电电流下会有不同的变化,研究 者们就试图建立内阻与容量之间的关系.然而内阻并非一个本征的数值,内阻模 型需要大量的实验数据.例如电池的最大容量在不同温度下的变化规律,电池输 出端电压在不同电流倍率下的变化规律,电池内阻在不同温度下的变化规律.根 据实验得到的数据,根据电池使用环境的不同,依靠电池内阻来判定电池的容量, 因此该模型更接近于一个数据库.1.2.2等效电路模型由于电池在电流的作用下会表达电阻以及电容的局部特征,母 J0 卜$0 口 1［6-7］等人 提出可以用等效电路来建立电池模型,模拟电池的动态与静态性能.根本的锂离子电池等效电路如图 1 所示,其中 V 和 V 分别代表电池的开路电压和输出电压, oR 为电池内阻,R1 q 并联电路模拟电池的外特性.图 1.1 电池等效电路模型1.2.3遗传算法模型文献网研究了基于遗传算法的锂离子电池模型,一般情况下可以分析实验数 据,求解方程等方法建立模型,模拟电池的特性.但是由于电池内部的化学反响 非常复杂,很难找到适宜的函数来描述电池模型.遗传算法计算方便,输出函数 形式十分灵活,可以用来建立锂离子电池的模型.1.2.4神经网络模型Shen WX[9-10]等人研究了使用神经网络算法建立电池模型的可行性,建立了 锂离子电池的模型,并且成功地预测电动汽车中电池的剩余电量.K.T.Chau[ii] 将神经网络算法与模糊算法联合使用,取长补短,弥补两个算法各自的缺乏,用 来估计锂离子电池的剩余容量,提升了单一算法的估计精度.1.2.5电化学模型电化学模型是根据电池根本化学原理建立的模型,锂离子电池原理性模型是 从 1982 年 west[i2]的研究根底上逐步建立起来的.West 在研究纤维状活性物质颗 粒所组成的多孔电极时,建立了一个准二维的多孔电极模型,假定电池中的溶液 相为二元溶液体系,将扩散系数默认为常数,固相扩散过程为限制步骤,电化学 过程忽略不计.由于锂电池也是多孔电极体系,因此...