1、鋰電池模型的內(nèi)阻模型

 

內(nèi)阻模型是最簡單的電池模型，通常用來預(yù)測電池的容量[]。一般說來，電池容量隨著電壓和內(nèi)阻變化。由于電壓在不同放電電流下會有不同的變化，研究者們就試圖建立內(nèi)阻與容量之間的關(guān)系。然而內(nèi)阻并非一個本征的數(shù)值，內(nèi)阻模型需要大量的實驗數(shù)據(jù)。例如電池的最大容量在不同溫度下的變化規(guī)律，電池輸出端電壓在不同電流倍率下的變化規(guī)律，電池內(nèi)阻在不同溫度下的變化規(guī)律。根據(jù)實驗得到的數(shù)據(jù)，根據(jù)電池使用環(huán)境的不同，依靠電池內(nèi)阻來判定電池的容量，因此該模型更接近于一個數(shù)據(jù)庫。

 

2、鋰電池模型的等效電路模型

 

由于電池在電流的作用下會體現(xiàn)電阻以及電容的部分特征，v.Johsonl6.]等人提出可以用等效電路來建立電池模型，模擬電池的動態(tài)與靜態(tài)性能?；镜匿囯x子電池等效電路，其中V以和V分別代表電池的開路電壓和輸出電壓，R為電池內(nèi)阻，RG并聯(lián)電路模擬電池的外特性。

 

3、鋰電池模型的遺傳算法模型

 

基于遺傳算法的鋰離子電池模型，一般情況下可以分析實驗數(shù)據(jù)，求解方程等方法建立模型，模擬電池的特性。但是由于電池內(nèi)部的化學(xué)反應(yīng)非常復(fù)雜，很難找到合適的函數(shù)來描述電池模型。遺傳算法計算方便，輸出函數(shù)形式十分靈活，可以用來建立鋰離子電池的模型。

 

4、鋰電池模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

 

研究使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立電池模型的可行性，建立了鋰離子電池的模型，并且成功地預(yù)測電動汽車中電池的剩余電量。

 

將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法與模糊算法聯(lián)合使用，取長補短，彌補兩個算法各自的不足，用來估計鋰離子電池的剩余容量，提高了單一算法的估計精度。

 

5、鋰電池模型的電化學(xué)模型

 

電化學(xué)模型是根據(jù)電池基本化學(xué)原理建立的模型，鋰離子電池原理性模型是從1982年west的研究基礎(chǔ)上逐步建立起來的。West 在研究纖維狀活性物質(zhì)顆粒所組成的多孔電極時，建立了一個準二維的多孔電極模型，假定電池中的溶液相為二元溶液體系，將擴散系數(shù)默認為常數(shù)，固相擴散過程為控制步驟，電化學(xué)過程忽略不計。由于鋰電池也是多孔電極體系，在研究Li:LiClO4:TIS2電池模型時，采用了相似的處理方式，考慮到電池的構(gòu)造，模型中引入了隔膜這一結(jié)構(gòu)。Mao等人的研究結(jié)果表明，隔膜越薄，電池能夠釋放出更多地電量。但是由于該模型不是真正的電池模型，僅僅對單個電極的原理進行研究，沒有將電池看成一個整體進行建模，因此模型并不能完全模擬電池的化學(xué)特性。在上述模型中，都假設(shè)鋰離子嵌入過程無限快，因此在電極/電解液界面是存在電化學(xué)平衡體系的。也就是說，電池的OCP（Open Circuit Potential顆粒表面濃度和附近電解液濃度相關(guān)。