与内燃机汽车相比，电动汽车 (EV) 具有许多优势，包括卓越的性能、高能量密度、更少的污染、出色的加速性能等。但电动汽车并不完美。一个主要缺点是需要具有特定维护要求（包括较长的充电时间）的昂贵电池系统。
电动汽车的关键组件之一是电池管理系统 (BMS)。为了满足更高的功率和电压要求，电动汽车使用由数百个串联或并联排列的电池单元组成的电池组——这形成了一个复杂的电池系统。
任何不理想的电池条件（例如过流、过压、过度充电或过度放电）都会导致损坏和老化。在最坏的情况下，存在着火和爆炸的风险。由于这些原因，需要 BMS 来提供“安全锁”以确保适当的电池性能。
然而，BMS 的功能（例如充电和放电过程中的电流和电压保护）取决于电池运行条件（负载、寿命、温度等）。这部分是通过电池建模来完成的，它提供了一个虚拟电池的数学模型，用于验证 BMS 是否适合相应的电池组。
电池建模包括电池：

  • 状态监控
  • 实时控制器的设计
  • 故障分析
  • 热管理
  • 整体行为解读
监控
电池状态监控对于优化电池的安全性和性能以及其寿命预测和老化诊断是必不可少的。衰退的电池会在负极形成坚固的电解质界面。电池设计、电池性能和环境条件是影响电池寿命的众多因素之一。
充电状态 (SoC) 电池评估提供有关电池剩余容量占其总容量百分比的信息。SoC估计有两种常用的方法：直接估计和基于模型的评估。
直接估计基于电池参数（电压和电流）的主要测量。使用的两种计算方法是基于安培小时 (Ah) 和基于开路电压 (OCV) 的系统。然而，在调整 SOC 估计算法的 Ah 方法时，规划初始 SoC 和测量精度可能是一个具有挑战性的过程。
这种方法高度依赖于测得的电流，其中随时间累积的误差会显着影响 SoC 估计的准确性。在现实世界中确定准确的初始 SoC 也具有挑战性（例如，在电池仅在不足范围内充电的情况下，比如从 10% 到 90%）。
另一方面，基于 OCV 的方法具有较高的估计精度，已被公认为 SoC 计算的有效且流行的方法。电池的 SoC 和 OCV 之间存在非线性关系。该过程需要电池充分休息（电池需要与充电器和负载断开连接）。这种方法的主要弱点是安静时间。断开电池充电后通常需要很长时间才能达到稳定（在低温情况下可能需要两个多小时）。
OCV-SoC 关系还取决于电池的寿命和温度。
温度
电池温度是影响电池性能、寿命、性能和安全性的重要因素。热传感器适用于测量电池的外部温度。
然而，仅此信息是不够的，因为电池的内部温度是正确电池管理的关键参数。高内部温度会刺激电池老化并引起安全问题（例如，火灾）。内部电池温度通常比表面温度有显着变化（在高功率应用中高达 12° C）。
为内部电池温度评估提供适当的方法可防止电池加速老化，并支持 BMS 算法优化电池能量放电。
分类
一般而言，电池型号可分为三大类：
1. Electric
2. Thermal
3. Coupled models（其他模型，比如动力学模型，在BMS设计中很少用到）。
电池电模型涉及电化学模型、降阶模型、相应电路模型和数据驱动模型。电化学模型提供有关电池电化学行为的信息。该模型可以非常精确，但需要高级模拟和计算工作。因此，在实时应用程序中充分使用此模型具有挑战性。
因此，降阶电模型作为简化的基于物理的电化学模型生成，以确定锂离子电池的充电状态 (SoC)。简单的降阶电动模型提供的洞察力较少，但对于实时电池应用来说很方便。
作为成功的 BMS 的一部分，关键是要监控电池温度。如果在更高或更低的温度下运行，电池的性能会下降。单独的冷却系统通常用于保持适当的电池温度。例如，特斯拉使用具有板式冷却系统的专利电池组配置来散热和监控电池温度。
电池耦合电热模型同时理解电池的电（电流、电压、SoC）和热（表面和内部温度）操作。现在已经开发了几种耦合电热模型。
例如，3D 电热模型测量电池 SoC 并计算连续和动态电流下的热量产生和分布。该模型包含一个 2D 电势传递模型和一个 3D 温度分布模型。电池已经验证了具有三种阴极材料的还原低温电热模型。该模型非常适合开发快速加热和低温条件下的最佳充电要求。