什么是电池建模？
电池建模是对电池在不同工况下行为的数学或计算表示的创建过程。电池建模对于设计、控制和优化在各种应用（例如电动汽车、可再生能源系统和消费电子产品）中使用的电池至关重要。
使用 Simulink 和 Simscape Battery 进行电池建模
目前有三种不同类型的电池模型：等效电路模型 (ECM)、电化学模型和数据驱动模型。您可以使用 Simscape Battery™ 和 Simulink® 产品创建这些模型并运行仿真。
等效电路模型
电池 ECM 使用电阻、电容器和电压源等电路元件对电芯的动态行为进行模拟。电池管理系统 (BMS) 设计和系统级仿真会使用 ECM，因为其简单易懂并且计算效率高。Simscape Battery 提供了预置的 ECM 模块，即 Battery Equivalent Circuit 模块，用于对电池的电热动态特性进行建模。Battery Equivalent Circuit 模块中的电路元件是取决于温度、荷电状态 (SOC) 和电流的查找表。
具有开路电压、内阻和时间常数动态特性的电池等效电路模型。（请参阅相应文档，了解 Simscape Battery 中 Battery Equivalent Circuit 模块。）
加速量热 (ARC) 测试中热失控事件的各个阶段。
电化学电池模型
电化学电池模型是描述电池在充电和放电过程内部发生的物理和化学过程的数学模型。与 ECM 相比，电化学电池模型能提供电池内部过程的详细深入信息，有助于电芯设计、退化研究、快速充电电流优化以及在极端工况下更准确的性能预测。
Simscape Battery 提供 Battery Single Particle 模块，以通过使用具有电解质动力学的单粒子模型 (SPMe) 来表示电池。
使用 Simscape Battery 在单粒子电池模型中对电极和电解质的欧姆过电势以及电池横截面上的浓度分布进行建模。（请参阅文档。）
数据驱动的电池模型
数据驱动的电池模型使用经验数据以及系统辨识、机器学习和深度学习等方法，对电池行为进行仿真和预测。当内部动态特性难以通过分析捕获时（例如电池老化建模中的电池退化机制），以上方法是理想选择。数据驱动的电池模型适用于电动汽车车队管理、预测性维护、高级诊断及其他可获得大型数据集并能提高电池寿命预测准确度的应用。
您可以使用深度学习来创建低阶非线性状态空间模型；这种模型的训练数据可以是试验数据，也可以是来自极高保真模型（例如 FEA 电池模型）的仿真数据。
电芯表征
电芯表征是将电池模型拟合到试验数据的过程。它确保模型参数能反映实际电池在各种工况下的行为。这些参数往往会根据产品代次、电池供应商和电池寿命而变化。
表征这些电芯非常重要，因为 BMS 算法使用电池模型来设置控制参数，例如用于 SOC 估计的卡尔曼滤波器参数，或基于 SOC 和温度的功率限制，以避免欠压或过压工况。在 BMS 开发的后期阶段，工程师可以使用相同的电池模型进行系统级闭环桌面仿真和实时系统仿真。
电芯表征过程包括决定在电池测试实验室进行哪些测试，以及优化模型参数，使得模型预测的电压与试验测得的电压良好匹配。对于测试，电流曲线（例如混合脉冲功率特性 (HPPC)）需要充分激发电池系统，以便有足够的信息来标识电池模型参数。
至于优化过程，您可以通过多种方式设置问题，具体取决于用于优化的雅可比矩阵是以数值方式获得还是以解析方式获得。为了测试具有这些标识参数的电池模型的准确度，建议执行验证步骤，在行驶工况电流曲线下检查电压预测的准确度，并与试验测得的电压进行比较。
您可以使用 MATLAB® 和 Simulink 产品来表征 ECM 模型：
- Simscape Battery 包含用于从 HPPC 数据估计参数的对象和函数。Simscape Battery 包含用于估计 ECM 参数的基础优化方法。您也可以选择其他工具箱提供的方法，例如 System Identification Toolbox™ 中的
tfest函数。这些替代优化方法通常提供比默认优化方法更稳健的参数估计方法。要使用这些优化方法，您必须有所需工具箱的许可证。 - Model-Based Calibration Toolbox™ 中的 MBC 优化工具 (CAGE) 提供更高效的参数估计，对于 3RC ECM 模型只需几分钟。
为了表征 SPMe 电池模型，您可以使用 Simulink Design Optimization 按影响力递减的顺序以分组方式估计参数。
