国内外电池模型研究现状
动力电池热模型研究现状
10.16638/ki.1671-7988.2019.20.007动力电池热模型研究现状*苏建彬（福州职业技术学院，福建福州350108）摘要：对于没有散热结构的锂离子电池组，在充放电过程中产生大量的热，会造成部分电池温度过高。
在高温条件下，电池的温度上升得更快，严重影响电池的容量、性能以及使用寿命，甚至会导致安全事故发生。
所以需要通过优化散热结构，采用适合的方式对锂离子电池组进行热管理，以保证电池组的工作温度在正常范围。
文章主要对锂离子动力电池热状态研究现状进行阐述，并就锂离子动力电池热管理系统要求进行分析。
建议以后锂离子电池热状态研究可以将研究重心放在多种维度模型结合，得到在各种条件下的最佳组合方式。
关键词：新能源汽车；锂离子电池；热模型中图分类号：U464.9+3 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)20-18-04Status of ResearchThermal Model of Power Battery*Su Jianbin( Fuzhou V ocational and Technical College, Fuzhou Fujian 350108 )Abstract:For a lithium-ion battery pack without a heat dissipation structure, a large amount of heat is generated during charging and discharging, which may cause a part of the battery to be overheated. Under high temperature conditions, the temperature of the battery rises faster, seriously affecting the capacity, performance and service life of the battery, and even leading to safety accidents. Therefore, it is necessary to optimize the heat dissipation structure and perform thermal management on the lithium ion battery pack in a suitable manner to ensure that the operating temperature of the battery pack is within a normal range. This paper mainly describes the current research status of lithium ion power battery thermal state, and analyzes the requirements of lithium ion power battery thermal management system. It is suggested that the research on the thermal state of lithium-ion batteries in the future can focus on the combination of various dimensional models to obtain the best combination under various conditions.Keywords: New energy vehicles; Lithium-ion batteries; Thermal modelsCLC NO.: U464.9+3 Document Code: A Article ID: 1671-7988(2019)20-18-04前言随着中国的制造业迅速发展，汽车工业面临着许多挑战，例如能源危机、污染治理、低碳发展和产业转型，因此，发展新能源汽车已经成为降低汽车工业石油依赖、降低排气污染的唯一途径。
锂离子电池老化研究进展
锂离子电池老化研究进展宋杨;苏来锁;王彩娟;张雅琨;张剑波【摘要】与传统的内燃机相比,锂离子电池的老化速率较快,使用寿命较短,制约了电动汽车的推广.对锂离子电池老化的机理、解析方法和老化模型的研究进展进行了综述,并对未来锂离子电池老化研究方向提出了展望.【期刊名称】《电源技术》【年(卷),期】2018(042)010【总页数】4页(P1578-1581)【关键词】锂离子电池;老化;机理【作者】宋杨;苏来锁;王彩娟;张雅琨;张剑波【作者单位】吴江出入境检验检疫局电池产品检测实验室,江苏苏州215000;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084;吴江出入境检验检疫局电池产品检测实验室,江苏苏州215000;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084;清华大学汽车安全与节能国家重点实验室,北京100084;北京理工大学北京电动车辆协同创新中心,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TM912目前电池的性能研究主要集中在电特性、热特性和老化特性三个方面。
其中电特性研究内容主要包括电池的状态估计、等效电路模型开发、电池管理系统(batterymanagement system,BMS)等；热特性研究内容包括电池的产热散热关系、充放电过程中的温升、热失控等；老化特性研究内容包括电池老化机理、寿命模型等。
图1对比了锂离子电池在这三个研究方向发表论文的情况。
从图1(a)中可以看出，锂离子电池电特性方向发表的论文数量最多，热特性方向论文数量次之，而老化特性方向发表的论文数量最少。
从图1(b)中可以看出，这三个方向的论文发表数量均呈现逐年上升的趋势。
尤其是2007年之后，由于电动汽车市场化的需求，电、热领域的研发明显加速。
然而车用电池对电池的安全性以及寿命提出了更高的需求，锂离子电池老化问题亟待解决。
自2011年之后，电池老化方向的论文发表数量出现了显著的增长趋势，但在该方向发表论文的绝对数量依然远少于电池研究的其它两个方向。
锂电池电解液电导率模型研究进展
摘要本文从经典溶液模型、统计热力学模型、半经验模型和数理统计方法四个方面阐述了近年来国内外锂电池电解液溶液电导率模型的研究进展。
锂电池电解液溶液的离子传输机理研究已逐渐从经典的溶液理论转向统计热力学理论，从分子和离子的微观参数出发建立高水平的热力学理论模型，以更好地理解微观结构和微观粒子相互作用。
锂电池电解液溶液电导率的预测以及优化则从传统的半经验模型转向数理统计方法，从而以较小的试验规模、较短的试验周期和较低的试验成本，获得理想的试验结果以及得出科学的结论。
关键词锂电池电解液；电导率；传输机理；预测电解液被称为“锂电池的血液”，其作用是在正负极间传输锂离子，对电池的能量密度、循环寿命、安全性能、高低温性能具有直接影响。
电导率是电解液最常规的物性，表征着电解液的传输特性，广泛应用于研究电解液溶液微观结构和微观粒子相互作用，帮助我们更好地理解电解液中复杂的微观现象。
另外在电池的开发过程中离子电导率低或黏度高的电解液在高电流密度或低温环境下往往表现出较差的循环稳定性，通过合适的数学模型可以帮助科研人员更好地进行电解液设计。
电解液电导率受溶质种类、溶剂组成、溶质浓度以及温度等因素影响，变量多且复杂，因此通过数学模型来探索电解液电导率与各因素之间的内在关系并寻找其中规律具有重要的研究意义。
本文综述了锂电池电解液溶液电导率的理论和数学两大类模型，理论模型包含经典溶液模型和统计热力学模型，数学模型包含半经验模型和数理统计方法。
通过建立电导率理论模型，有助于研究锂离子在电解液中复杂的热力学和输运机制，加深对锂离子溶剂化效应的理解；在此基础上预测不同组分不同条件下的电解液电导率等关键物性参数，为高低温、倍率等功能型电解液设计提供参考；另外通过建立准确的锂电池电导率模型，也能辅助电池材料基因数据库的建设。
1.1 经典溶液模型近一个世纪以来，许多研究人员试图从理论上解释电解质溶液的离子传输现象。
在电解液中电导率数据容易获得且精度高，研究人员构造出性质尽可能接近真实电解液溶液系统的物理化学模型，通过合理的假设条件推导出可靠的理论模型。
锂离子电池单体热模型研究动态
锂离子电池单体热模型研究动态宋丽;魏学哲;戴海峰;孙泽昌【摘要】本文中阐述了锂离子单体电池热模型的基本理论,介绍了国内外目前关于锂离子电池热模型的研究动态；将模型分为均一化参数模型和分布化参数模型,并对其基本理论和方法进行了分析和归纳；指出了现有锂离子电池热模型的不足和未来的发展趋势；最后讨论了不同类型模型对锂离子电池单体设计和热管理等方面的指导意义.%In this paper, the basic theory of thermal model for lithium ion battery (LIB) cell is expounded, and both domestic and foreign trends of LIB thermal model research are reviewed. The models are divided into those with homogenized parameters and those with distributed parameters, and their basic theory and method are analyzed and summed up. The extant limitations of existing LIB thermal models and their development trends in future are pointed out. Finally the guiding significance of different types of model on the design and thermal management of LIB cell is discussed.【期刊名称】《汽车工程》【年(卷),期】2013(035)003【总页数】7页(P285-291)【关键词】锂离子电池;热模型;生热率;耦合模型【作者】宋丽;魏学哲;戴海峰;孙泽昌【作者单位】同济大学汽车学院,新能源汽车工程中心,上海 201804【正文语种】中文前言锂离子电池具有功率密度和能量密度高、无记忆效应、污染少和所需自然资源丰富等优点，经过20多年的发展，如今已成为新能源电动汽车的储能载体［1-2］。
锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述
锂离子电池健康状态估计及寿命预测研究进展综述一、本文概述随着可再生能源的快速发展和电动汽车市场的不断扩大，锂离子电池作为高效能量储存和转换的关键部件，其性能和使用寿命的评估受到了广泛关注。
锂离子电池健康状态（State of Health, SOH）估计和寿命预测对于电池管理系统（Battery Management System, BMS）的智能化和电池性能的优化至关重要。
本文旨在综述锂离子电池健康状态估计及寿命预测的最新研究进展，包括常见的评估方法、模型构建以及实际应用中的挑战与前景。
通过系统地梳理和分析现有文献，本文旨在为相关领域的研究人员提供全面而深入的参考，以推动锂离子电池健康管理技术的进一步发展。
二、锂离子电池基础知识锂离子电池（LIBs）是现代电子设备中广泛使用的能源存储技术。
它们以其高能量密度、无记忆效应和长循环寿命等优点，在便携式电子产品、电动汽车和储能系统中得到了广泛应用。
了解锂离子电池的基本原理和结构对于其健康状态估计和寿命预测的研究至关重要。
锂离子电池主要由正极、负极、隔膜、电解质以及外部封装结构组成。
其中，正极和负极是储存和释放锂离子的主要场所，常见的正极材料有钴酸锂、锰酸锂、磷酸铁锂等，而负极则主要采用石墨或硅基材料。
隔膜位于正负极之间，防止了电子的直接接触，只允许离子的通过。
电解质则起到传输离子的作用，通常采用液态或固态的有机电解质。
锂离子电池的充放电过程涉及到锂离子的嵌入和脱出。
充电时，锂离子从正极材料中脱出，通过电解质和隔膜，嵌入到负极材料中；放电过程则相反，锂离子从负极材料中脱出，再次嵌入到正极材料中。
这一过程中，正负极材料的化学结构会发生变化，进而影响到电池的性能。
锂离子电池的性能参数主要包括容量、能量密度、内阻、开路电压等。
容量指的是电池在特定条件下能够储存或释放的电量，通常以安时（Ah）或毫安时（mAh）表示。
能量密度则是指单位体积或单位质量的电池所能储存的能量，通常以瓦时/千克（Wh/kg）或瓦时/升（Wh/L）表示。
锂离子电池建模与荷电状态估计研究
二、锂离子电池荷电状态估计
荷电状态（SOC）是锂离子电池内部电化学状态的关键参数，它反映了电池 剩余容量和健康状况。SOC估计的准确性对于电池管理系统的性能至关重要。目 前，常用的SOC估计方法包括直接测量法、模型法和数据驱动法。
1、直接测量法：通过测量电池的电压、电流等物理参数，直接获取SOC。这 种方法简单直观，但受限于测量设备的精度和响应速度。
最后是模型建立阶段，根据分析结果建立起锂离子电池的数学模型。常见的 模型包括电化学模型等效电路模型等。这些模型能够对电池的动态特性和荷电状 态进行有效的描述和预测。通过模型建立，可以更好地理解电池的内部机制和外 部表现，为后续的荷电状态估计提供有力支持。
三、实验结果与分析
实验结果表明，采用神经网络等机器学习方法建立的电池模型和荷电状态估 计值具有更高的准确性和鲁棒性。对比传统线性回归分析方法，神经网络方法可 以更好地处理非线性关系，并能够自动识别和适应多种工况条件。此外，神经网 络方法还具有自适应性、自组织性和鲁棒性等优点，可以更好地适应实际应用中 电池性能的变化。
三、荷电状态（SOC）估计
荷电状态（SOC）是描述电池剩余容量的重要指标。准确估计SOC对于电池的 优化利用具有重要意义。在实际应用中，可以通过测量电池的电压、电流和温度 等信息，采用卡尔曼滤波等算法，实现对SOC的准确估计。同时，针对电池老化 对SOC估计的影响，可以结合电池容量和内阻的模型进行综合考虑，以提升SOC估 计的准确性。
1、基于物理模型的预测方法：通过建立电池的物理模型，模拟电池的充放 电过程，从而预测电池的寿命。这种方法需要深入理解电池的内部机制，但精度 较高。
2、基于统计分析的预测方法：通过分析大量电池的数据，找出影响电池寿 命的关键因素，从而预测电池的寿命。这种方法需要大量的数据支持，但简单直 观。
电池SOC／SOH
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，建立具有理论基础的模型。
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体现电阻以及电容的部分特征，v.Johsonl [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。
基本的锂离子电池等效电路如图1所示，其中和分别代表电池的开路电压和输出o V V 电压，为电池内阻，并联电路模拟电池的外特性。
R 1R 1C oV 1C 1R RV 图1.1 电池等效电路模型1.2.3 遗传算法模型文献[8]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应非常复杂，很难找到合适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[11]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不足，用来估计锂离子电池的剩余容量，提高了单一算法的估计精度。
电动汽车充电桩设计课题研究背景及其意义及充电系统国内外研究现状
电动汽车充电桩设计课题研究背景及其意义及充电系统国内外研究现状1.1课题研究背景及其意义随着不可再生能源的不断消耗，即将到来的能源危机迫使各国更加重视新能源的开发。
作为一个国家经济发展重要支柱的汽车产业一直是一个高能源消耗产业。
现在越来越多的人拥有家用汽车，可以预见在将来人们对石油资源的需求将会越来越大。
节能与新能源汽车是汽车产业解决能源问题的重要突破口，将成为拉动国内经济增长的一个新兴产业。
我国目前己经是世界第一的汽车产销国，今后一端时间内汽车需求量仍将继续保持增长的势头，由此带来的能源问题将更加严重，汽车产业急需升级和转型来应对此问题。
所以大力发展节能与新能源汽车，既是有效化解能源危机的重要手段，也是缩短我国与发达国家在汽车产业上的差距，实现国内汽车自主创新的重要举措。
要真正实现电动汽车的大面积普及和使用，我国还有很长的路要走，要解决的问题还有很多。
2012年4月国家发发布了《节能与新能源汽车产业发展规划(2012一2020年)》,规划指出今后将以纯电动汽车作为主要的战略取向,其主要任务包括了积极推进充电设施建设，因地制宜建设慢速充电桩、公共快速充换电设施。
与传统的充电站相比，电动汽车充电桩占地面积很少，路边只需要1平方的空地就能建设一个充电桩，成本很低，很适合在城市中的超市、停车场、住宅小区等车辆密集停放的区域建设。
近几年来国家出台了一系列电动汽车方面的优惠政策和措施推动了电动汽车及其配套基础充电设施的飞速发展。
(1)2001年“十五”863计划电动汽车重大科技专项[3];(2)2006年“十一五”863计划节能与新能源汽车重大项目;(3)2009年1月“十城千辆节能与新能源汽车示范推广应用工程”，对试点城市新能源汽车补贴，促进试点城市充电基础设施建设;(4)2012年《电动汽车科技发展“十二五”专项规划》[5]，促进能源供给基础设施平台建设;(5)2012年《节能与新能源汽车产业发展规划(2012一2020年)》，积极推进充电设施建设，因地制宜建设电动汽车充电桩设施。
锂电池SOC估算方法的研究(续1)
摘要：由于锂离子电池在各种储能单元中性能表现突出，被广泛地使用在电动汽车中。
作为电池管理系统的核心功能,SOC 估算精度的提高对电池安全和节能起到了至关重要的作用。
所以，文章结合国内外研究现状对锂电池SOC 的估算方法进行 了综述。
从SOC 估算的研究流程出发，分别介绍了常用的几种电池模型的机理和特点以及参数辨识的一般流程。
重点分析了现阶段的几种SOC 估算方法，将原理、优缺点以及特点进行了归纳和总结。
最后，基于研究现状提出了锂电池SOC 估算方法进一步的研究方向。
关键词:SOC 估算;电池模型;EKF 算法;BP 神经网络算法Research on SOC Estimation Method of Lithium Battery *(Continued 1)Abstract ： Lithium-ion batteries are widely used in electric vehicles due to their outstanding performance in various energy storageunits. As the core function of battery management system, the improvement of SOC estimation accuracy plays a crucial role in batterysafety and energy saving. Therefore, based on the research status at home and abroad, the estimation methods of lithium battery SOC were reviewed in the paper. Based on the research flow of SOC estimation, the mechanism and characteristics of several commonlyused battery models and the general flow of parameter identification are introduced respectively. The paper focuses on the analysis of several SOC estimation methods at the present stage, and summarizes the principles, advantages and disadvantages as well ascharacteristics. Finally, based on the current research situation, the further research direction of SOC estimation method for lithiumbatteries is proposed.Key words : SOC estimation; Battery model; EKF algorithm; BP neural network algorithm锂电池在各类动力电池中，具有比能量高、充电 快、使用寿命长、以及对环境“友好”等优点，已经广泛 应用于电动汽车中。
等效电路法动力锂离子电池组系统建模与仿真
等效电路法动力锂离子电池组系统建模与仿真王新霞;王党树【摘要】以锂离子电池作为研究对象分析了多种电池等效电路模型的优缺点,最终选取二阶RC等效电路模型,搭建了仿真模型.该模型很好地表现了电池的输出特性,不仅直观地反映了开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)-荷电状态(State of Charge,SOC)特性,更进一步反映了工作电压-荷电状态特性,对电池的SOC在线评估具有的重要作用.【期刊名称】《实验室研究与探索》【年(卷),期】2018(037)007【总页数】5页(P92-96)【关键词】电池模型;电池管理系统;荷电状态估计;均衡保护【作者】王新霞;王党树【作者单位】西安科技大学电气与控制工程学院,西安710054;西安科技大学理学院,西安710054【正文语种】中文【中图分类】TP274+.20 引言建立准确的电池等效模型是研究电池荷电状态估计和均衡管理一种重要方法。
目前国内外学者所建立的电池模型大致可分为电化学模型、数学分析模型或电气原理模型[1-4]。
电化学模型是从电池的电解液、电极、隔膜材料之间的反应机理出发,用数学模型反映电极化学反应过程及电解液离子的浓度变化。
建模者应具有良好的电化学知识，所以模型只能在特定环境条件下使用[2]。
数学分析是根据经验利用过数学方程来表示电池内部关系，抽象于实体电池,主要有Peukert、RVW和随机马尔科夫链模型。
但不能表征电池内部具体参数如电阻、端口电压，难以仿真[5-8]。
电气模型又称作等效电路模型，是用具体的电气方程描述电池内部特性和外特性。
主要有Thevenin模型[9-10]、PNGV(Partnership for a New Generation of Vehicles)模型[5]和通用性的非线性(General Nonlinear, GNL)模型[11-12]：Thevenin模型对电池稳态特性的描述不够完善，同时无法预测电池的工作时长；PNGV 模型对Thevenin模型做出了改善，但是它的精度是一大缺陷；GNL模型是对PNGV 模型的扩展与推广，模型适用性广，但同样模拟精度不高。
锂离子电池的健康状态估计研究现状分析
锂离子电池的健康状态估计研究现状分析李佳【摘要】随着大型储能设备的发展与应用,特别是电动汽车,为保证电池拥有良好的工作性能,对电池进行有效健康状态估计(S O H)是完善和提高电池管理系统必不可少的.因此,针对锂离子电池健康状态估计,从影响因素、电池模型,以及估计方法进行总结,阐明发展方向.【期刊名称】《蓄电池》【年(卷),期】2017(054)005【总页数】5页(P232-236)【关键词】电动汽车;健康状态;电池;管理系统;估计;模型【作者】李佳【作者单位】重庆交通大学机电与车辆工程学院,重庆 400074【正文语种】中文【中图分类】TM912.9电池的使用性能会随其使用程度的加深出现不同的损伤，以致失效，同时电池组的健康与否关系到电动汽车的动力性能，因此实时监测电池的 SOH 对电池工作在高效状态下非常关键。
通过实时监测电池的 SOH，可及时纠正电池的荷电状态（SOC），使电池组 SOC 估计越发接近真实情况；可为电池自身的检测与诊断提供依据，及时了解各单体电池的健康状态，及时更换老化的单体电池，提高电池组的整体寿命。
本文中，笔者针对锂离子电池 SOH 性能指标进行概述，对其电池模型和估计方法进行总结，并阐明未来的发展方向。
电池 SOH 包含了容量、内阻以及功率等性能参数。
通常 SOH 表示在标准条件下完全充电后测定容量与额定容量的比值，是电池寿命的一种表现形式。
依其定义，在 IEEE 标准 1188.1996 中明确指出，当电池的 SOH 的值<80 % 时，电池不能正常发挥性能，应更换电池。
导致锂离子电池寿命衰退的内在因素有：①电源正极材料的溶解。
例如：LiMn2O4 电池中，活性材料锰的溶解导致 LiMn2O4 电池容量衰退。
②电解液的分解。
在锂电池的充电过程中，电解液与含碳电极易发生还原反应，消耗有机溶剂。
③ 过充电使负极锂沉淀。
④ 自放电。
⑤ 形成界面膜。
⑥ 集流体腐蚀，以及影响电池 SOH 估测精度的外在因素，如温度、成组方式、SOC 不一致性等。
光伏电池工程用数学模型研究
光伏电池工程用数学模型研究随着可再生能源的日益重视和广泛应用，光伏电池作为一种重要的可再生能源转换设备，其研究和发展具有重要意义。
为了准确模拟光伏电池的性能和行为，需要建立有效的数学模型。
MATLAB是一种强大的数学计算和仿真软件，为光伏电池建模提供了便利。
光伏电池的通用数学模型可以根据物理原理和电路拓扑结构建立。
在物理原理方面，光伏电池利用半导体材料的光电效应将光能转化为电能。
这个过程可以表示为：$P_{in} = P_{out} + P_{loss}$，其中$P_{in}$为输入光功率，$P_{out}$为输出电功率，$P_{loss}$为损失功率。
在此基础上，根据能量守恒定律和半导体方程，可以建立光伏电池的数学模型。
在电路拓扑结构方面，光伏电池可以等效为电压源和电阻抗的组合。
其中，电压源表示光伏电池的开路电压$V_{OC}$，电阻抗表示光伏电池的内阻$R_{s}$。
根据电路原理，可以列出光伏电池的通用数学模型：$V_{OC} = V_{mp} + I_{mp}R_{s}$其中，$V_{mp}$为最大功率点电压，$I_{mp}$为最大功率点电流。
对于一个给定的光伏电池，其$V_{OC}$、$R_{s}$、$V_{mp}$和$I_{mp}$均为工作温度和光照强度等外部参数的函数。
利用MATLAB进行光伏电池建模时，可以根据上述数学模型编写程序代码。
根据物理原理和电路拓扑结构建立数学模型函数，然后使用MATLAB的仿真计算功能对函数进行求解和分析。
例如，可以使用MATLAB的优化工具箱对光伏电池的最大功率点进行寻址和控制，提高系统的效率和稳定性。
MATLAB还可以方便地绘制各种图表和图形来可视化结果，帮助人们更好地理解光伏电池的性能和行为。
基于MATLAB的光伏电池通用数学模型可以有效地模拟光伏电池的性能和行为，为光伏电池的研究和发展提供了有力支持。
光伏电池作为一种清洁、可再生的能源转换设备，已日益受到人们的。
新能源汽车电池包箱体结构的轻量化研究现状
1 前言电动汽车动力系统是一个机械和电气相结合的复杂结构体，设计时应充分考虑其刚度、强度、振动及使用寿命。
随着电动汽车对高能量密度和短时间充电的迫切需求，三元正极材料、快速充电技术的应用使锂离子电池极易发生机械滥用、电气滥用和热滥用，进而导致电池系统热失控和整车起火爆炸，故动力锂离子电池已成为新能源汽车动力系统领域研究的热点和难点。
电池包箱体（壳体）是电池包的主要承载部件，只有箱体的静、动态（刚强度、模态等）稳定，才能保证动力电池不出现滥用工况，使动力系统平稳运行。
本文针对新能源汽车电池包箱体轻量化途径（材料选择、结构设计和制造技术）的研究成果进行系统梳理，对主流电池包箱体轻量化技术进行阐述，并分析其研究重点和发展方向。
2 电池包箱体材料轻量化研究进展电池包箱体材料应具备电绝缘性、高散热性和化学稳定性等特点，箱体一般由上、下箱体和密封系统组成。
电池包质量占整车系统质量的18%～30%，而箱体质量约占电池包总质量的10%～20%。
目前普遍使用金属作为电池包箱体材料，复合材料由于其优异的比刚强度也逐渐受到重视。
2.1 电池包箱体用金属材料在电池包箱体所用的金属材料中，钢板材料的制造工艺简单、成本低，具有较好的导热性、抗冲击性和热管理能力，为箱体的常用材料，但其主要缺点是质量较大。
随着汽车轻量化设计理念的深入，铝合金因密度小、刚强度大和压铸性能好等优点，逐渐成为实现汽车轻量化的主要材料，目前已经生产出铸铝电池箱、铝板材电池箱和铝型材电池箱等产品。
其中，铝制电池包箱体的承载结构主要分为底板式和框架式[6]。
大众公司研究发现，框架承载式结构的箱体能满足不同结构的强度要求，更易实现轻量化。
此外，金属和塑料的结合也是实现电池包箱体轻量化的主要方式，如比亚迪-秦（Pro EV500）电池包的上、下壳体分别采用片状模塑料复合材料（Sheet Molding Com⁃pound，SMC）和高强铝。
考虑到成本、加工等因素，国内入门级和经济型电动汽车的电池包外壳多采用钢制箱体，部分新能源汽车电池包采用金属箱体材料，如表1所示。
SOFC建模与控制策略的研究现状与发展
ＭＥＡ 的 阴 极 和 电 解 质 层 的 界 面 处 ， 氧 分 子 得 到 电 子 被 还 原 为
氧 离 子（ Ｏ２—） ； 氧 离 子 在 电 位 差 和 氧 浓 度 差 驱 动 力 的 作 用 下 ，
通过电解质到达阳极和电解质层界面处与氢气发生氧化反
应 ， 生 成 Ｈ２Ｏ， 并 释 放 出 电 子 。 产 生 的 电 子 被 电 解 质 层 阻 隔 而 经外电路经过负载流回阴极形成直流电。
综
述 电源技术
Ｓ ＯＦＣ建模与控制策略的研究现状与发展
霍海波， 朱新坚， 曹广益 （ 上 海 交 通 大 学 自 动 化 系 燃 料 电 池 研 究 所 ， 上 海 ２００２４０）
摘 要 ： 简 单 介 绍 了 固 体 氧 化 物 燃 料 电 池（Ｓ ＯＦＣ）的 单 体 结 构 类 型 和 工 作 原 理 ； 然 后 详 细 介 绍 Ｓ ＯＦＣ 的 电 极 、单 电 池 、电
化 与 传 递， 着 眼 于 性 能 的 优 化 。如 上 所 述 ， 要 真 正 实 现 安 全 、持
续 的 发 电 ， 除 了 燃 料 电 池 、电 堆 外 ， 还 需 集 成 其 它 辅 助 子 系 统 。
显然， 电极和电池模型是讨论的基础， 电堆模型是研究的关
键， 建立系统集成模型是工程化和产业化的必由之路。
的 人 工 神 经 网 络 模 型 。 该 智 能 模 型 有 助 于 更 好 地 了 解 ＳＯＦＣ
的操作特性， 减少实验次数同时降低实验成本。 Ｋ． Ｓｕｄａｐｒａｓｅｒｔ ［７］建 立 了 ＳＯＦＣ 的 三 维 模 型 ， 用 来 预 测 电 池
内 温 度 、浓 度 分 布 和 速 度 变 化 情 况 。 为 了 对 ＳＯＦＣ 进 行 动 态 仿 真 和 控 制 ， Ｙｕｔｏｎｇ ＱＩ ［８］建 立 了
国内外电池模型的研究现状
国内外电池模型的研究现状电池模型是指对电池内部化学反应机理和电池行为进行建模和仿真的研究。
由于电池在能源领域的重要性日益凸显，电池模型的研究也越来越受到关注。
下面将分别介绍国内外电池模型研究的现状。
国内电池模型研究的现状主要体现在以下几个方面：首先，国内学者在电池化学反应机理的研究上取得了一些进展。
例如，中国科学院过程工程研究所的研究人员通过实验和理论计算相结合的方法，揭示了锂离子电池中锂离子的输运机制和锂离子插入材料的相变行为。
这些研究为电池模型的建立提供了重要的理论基础。
其次，国内研究人员在电池模型的参数辨识和优化方法方面也取得了一些成果。
电池模型的参数辨识是指通过对电池实验数据的拟合来确定模型参数的值。
目前，国内学者已经提出了多种参数辨识和优化方法，例如基于粒子群算法的参数辨识方法和基于遗传算法的参数优化方法。
这些方法可以提高电池模型的精度和预测能力。
此外，国内学者还开展了一些电池模型仿真软件的开发工作。
这些软件可以通过输入电池的工况和参数等信息，对电池的充放电过程进行仿真和预测。
例如，清华大学与电动汽车企业合作开发了一款基于物理模型的电池仿真软件，该软件可以用于电池包的设计和电池管理系统的研究。
国外电池模型研究的现状相对来说更加成熟和广泛。
国外研究人员在电池模型的建立和应用方面取得了很多重要的成果。
首先，国外学者在电池化学反应机理的研究上做出了一系列的贡献。
例如，美国阿贡国家实验室的研究人员提出了一种基于锂离子电池内部化学环境的动力学模型，可以较好地预测电池的性能和寿命。
这些研究有助于深入理解电池内部的化学反应过程。
其次，国外学者在电池模型的参数辨识和优化方法方面也取得了显著进展。
例如，英国剑桥大学的研究人员提出了一种基于自适应滑模观测器的电池参数辨识方法，可以提高电池模型的辨识精度。
这些方法可以提高电池模型的准确性和可靠性。
此外，国外学者还开发了一些电池模型仿真软件和工具。
例如，美国阿贡国家实验室的Argonne National Laboratory Battery Modeling Toolkit是一个开源的电池模型开发和仿真工具，可以用于各种类型的电池设计和预测。
新能源汽车电池安全评价模型研究
新能源汽车电池安全评价模型研究一、引言新能源汽车是未来汽车产业的重要发展方向，而电池作为新能源汽车的“心脏”，其安全性一直是人们关注的焦点。
因此，建立一套科学可靠的电池安全评价模型，对于促进新能源汽车产业的发展，提高电池的安全性和可靠性具有十分重要的意义。
二、国内外电池安全评价模型研究现状目前，国内外对于电池安全评价模型的研究已经取得一定的进展。
国内一些高校和科研机构对此进行了深入的研究。
例如，华南理工大学研发了一套适用于锂离子电池的安全评价模型，该模型可以从多个方面评估电池的安全性能，如热失控、机械振动等。
国外也有些优秀的电池安全评价模型，如美国 ARPA-E 提出的电池安全性能评估工具，该工具可以对锂离子电池在热失控、机械振动等不同条件下的行为进行评估。
此外，欧盟也提出了一套适用于电池的几个评价指标，如电池的内部热量分布、电池的机械稳定性、电池的环境适应性等。
三、电池安全评价模型的组成要素电池安全评价模型通常由多个方面的因素组成，这些因素直接或间接地影响电池的安全性能。
因此，电池安全评价模型的组成要素包括以下几个方面：1. 电池的内部结构与材料组成电池的内部结构与材料组成决定了电池的基本性能。
电池的正负极、电解质等材料直接决定了电池的电压、容量、尺寸等性能，而电池的结构设计会对电池的使用寿命和安全性能产生重要影响。
2. 充放电条件充放电条件是影响电池性能和安全性的重要因素，包括充电电流、充电时间、放电电流、负载特性等。
这些条件会影响电池的电化学性能、电池的内部温度变化、电池的机械性能等方面。
3. 温度环境温度环境是影响电池安全性的重要因素之一。
电池的温度环境直接影响电池内部反应的速率、电池结构材料的热膨胀系数等，从而影响电池的安全性能。
4. 机械环境机械环境是指电池在使用过程中面临的各种振动、撞击、弯曲等情况。
这些机械环境会影响电池的结构和材料的机械性能，从而影响电池的安全性能。
5. 环境适应性环境适应性是指电池在各种环境条件下的使用和储存情况。
锂离子电池热模型研究概述
锂离子电池热模型研究概述作者：李生红熊震秦国锋糜沛纹劳晶晶来源：《时代汽车》2021年第16期摘要：锂离子电池的热安全性对于衡量电动汽车性能指标具有重要作用，建立电池的热效应模型能够有效设计电池热管理系统，改善电池散热效果，从而提高热安全性。
本文对按照建模维数划分模型研究，包括集中质量模型、一维模型、二维模型、三维模型;对按照建模原理划分模型研究，包括电化学-热耦合模型、电-热耦合模型、热滥用模型，并对国内外关于热模型的研究发展进行展望。
关键词：锂离子电池热模型耦合模型热滥用Overview of Research on Thermal Model of Lithium-Ion BatteryLi Shenghong Xiong Zhen Qin Guofeng Mi Peiwen Lao JingjingAbstract：The thermal safety of lithium-ion batteries plays an important role for vehicles performance， and the establishment of the heating effect of the battery model can effectively design the battery thermal management system， improve the battery cooling effect， and thus improve the thermal security. In this paper， according to the modeling of dimension classification of model studies， the paper classifies model studies into lumped mass models of one dimensional model， of two-dimensional model， and three-dimensional model; according to the modeling principle， the paper divides the models into electrochemical-thermal coupling models， electrothermal coupling models， thermal abuse models， and the research and development of thermal models at home and abroad are put forward.Key words：lithium-ion， battery thermal model， coupled model， thermal abuse1 引言鋰离子电池是一种拥有比其他类型电池更高的能量密度、电压、功率密度、更多循环充放电次数等优点的二次电池。
国内外电池模型的研究现状 -临时分类-
SOC算法
1 常用的SOC算法：安时法、电压法、内阻法、神经网络法 和卡尔曼滤波法等。
2 安时法将电池看作黑箱，不关心电池内部的结构，算法简 单易行，被广泛应用，但是它会产生累积误差且无法消除；
3 电压法和内阻法是根据电池电压电压法和内阻法是根据电 池电压和内阻与SOC的固定函数关系来对SOC进行估计， 也得到了广泛应用；
4 经验公式模型
• 1 非线性动静态特性也可以用一些非线性的经验公式来模拟，下面几个比较常用的经验 公式模型。
• 2 公式中的yk表示端电压，zk表示电池的SOC,R是电池内阻，E0表示电池SOC为100％ 时的电动势，Ki、K2、K3是没有物理意义的系数。
• 3 Shepherd模型 ： • 4 Unnewehr universal模型： • 5 Nernst模型：
电池管理
— 电池管理几个关键技术 二 影响电池SOC的因素 三 国内外研究电池模型
几个关键技术
1 电池组的安全快速充电技术 2 均衡技术 3 荷电状态（State of Charge，SOC）计算技术。
电池组的安全快速充电技术
1 电池在充电过程中会出现欧姆极化、浓差极化和电化学极 化构成的极化现象，从而导致电池电压升高，充电效率降 低，充入电池的电量减少。
• 6上述经验公式进行总结，得到了如下的复合模型：模型中参数都由实验数据得到。
2 传统：恒流、恒压充电 3 现在：多阶段恒流充电、恒流－恒压充电、自适应快速充电、
变电间歇快速充电、放电脉冲去极化等智能充电方法。
均衡技术
• 能量耗散型：是在电池单体两端并联电阻支路， 通过能量消耗的方法来限制电池的端电压。（消 耗电池组的能量，而且不能实现动态均衡)
• 非能量耗散型:采用开关电容均衡、双向DC/DC动 态均衡等技术控制电池单体间能量的流动来实现 电池组的均衡.(控制要求较高，消耗电池组的能量 较少，而且能实现动态均衡,研究热点)
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SOC算法
1 常用的SOC算法：安时法、电压法、内阻法、神经网络法 和卡尔曼滤波法等。 2 安时法将电池看作黑箱，不关心电池内部的结构，算法简 单易行，被广泛应用，但是它会产生累积误差且无法消除； 3 电压法和内阻法是根据电池电压电压法和内阻法是根据电 池电压和内阻与SOC的固定函数关系来对SOC进行估计， 也得到了广泛应用； 4 神经网络法和卡尔曼滤波法是最近几年才应用于SOC估计 中的智能算法，原理较为复杂，实现起来有一定难度。
均衡技术
• 能量耗散型：是在电池单体两端并联电阻支路， 通过能量消耗的方法来限制电池的端电压。（消 耗电池组的能量，而且不能实现动态均衡) • 非能量耗散型:采用开关电容均衡、双向DC/DC动 态均衡等技术控制电池单体间能量的流动来实现 电池组的均衡.(控制要求较高，消耗电池组的能量 较少，而且能实现动态均衡,研究热点)
kT k1 SOC (t ) SOC (t0 ) i(t )dt / Q0 kl t0
t
1 线性模型
该模型只是用常值电阻R简单地等效电 池的欧姆内阻和极化内阻，而不考虑它受 电池SOC、温度和电流等因素的影响。
2 Thevenin模型
• 1 该模型有动静态特性，考虑温度、电流以及充放电动态差异的情况下 可以较准确地模拟电池的充放电行为。 • 2 图中的E是电池电动势，在同一温度下与SOC有固定的函数关系。R1 是电池的欧姆内阻，由电极材料、电解液、隔膜内阻及各部分零件的接 触电阻组成；R2是电池的极化内阻，它是电化学反应时由极化引起的 电阻，包括电化学极化和浓差极化引起的电阻，它与电容C并联构成容 阻回路，用于模拟电池极化产生和消除过程中表现出的动态特性。
t0
放电倍率因素
• 1 Peukert就总结出了放电容量和放电电流关系的经验公式.
• 2 放大倍率修正
I tk
n
QI
I0 )1 n 1
t
1nBiblioteka knlg t2 lg t1 lg I 2 lg I1
Q1
Q0
(
I1
k1
1
1
t t0
Q(t ) 1Q0 (t0 ) I1dt
•
4 经验公式模型
• • • • • • 1 非线性动静态特性也可以用一些非线性的经验公式来模拟，下面几个比较常用的经验 公式模型。 2 公式中的yk表示端电压，zk表示电池的SOC,R是电池内阻，E0表示电池SOC为100％ 时的电动势，Ki、K2、K3是没有物理意义的系数。 3 Shepherd模型 ： yk E0 Rik ki / Zk 4 Unnewehr universal模型：yk E0 Rik ki Zk 5 Nernst模型：
t0
SOC (t ) SOC (t0 ) k1i(t )dt / Q0
t
SOC (t ) SOC (t0 ) kT k1i (t )dt / Q0
t0
电池寿命因素
• 蓄电池经历一次充放电称为一个充放电周期，在一定的放电制度下， 电池容量降至某一规定值之前，电池所经历的循环次数，称为二次电 池的循环寿命。Kl为SOH补偿的容量修正系数。
yk E0 Rik k2 ln( zk ) k3 ln(1 zk )
6上述经验公式进行总结，得到了如下的复合模型：模型中参数都由实验数据得到。
yk E0 Rik k1 / zk k2 zk k3 ln( zk ) k4 ln(1 zk )
温度因素
• 1 体现方面：电池容量，电池电动势，电池自放电率 • 2 温度修正
Q(t)=Q(t 0 )+ i (t ) dt
t0
t
Q(t)=mT Q(t 0 )+ i(t )dt
t0 t
t
KT
1 mT
SOC(t ) Q(t ) /[mT Q0 ]
SOC (t ) SOC (t0 ) KT i(t )dt / Q0
3 四阶动态模型
• 1 Gignioi提出的四阶动态模型。模型由两部分组成：第一部分由代表电解液 反应内阻的R3，代表电池欧姆内阻的R2和与之相关的电容C2，以及代表能 量损失的电阻R1及与之相关的电容C1组成；第二部分由代表电池自放电特性 的RS和ES组成。 2 提高电池模型的阶数，更为准确的模拟。处理器速度的要求很高，其中各 个参数的确定是由很多经验化的数据得到。
电池管理
一 电池管理几个关键技术 二 影响电池SOC的因素 三 国内外研究电池模型
几个关键技术
1 电池组的安全快速充电技术 2 均衡技术 3 荷电状态（State of Charge，SOC）计算技术。
电池组的安全快速充电技术
1 电池在充电过程中会出现欧姆极化、浓差极化和电化学极 化构成的极化现象，从而导致电池电压升高，充电效率降 低，充入电池的电量减少。 2 传统：恒流、恒压充电 3 现在：多阶段恒流充电、恒流－恒压充电、自适应快速充 电、变电间歇快速充电、放电脉冲去极化等智能充电方法。