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一时间常数模型和二时间常数模型的比较...
快速而准确的建模拓扑对于动力传动系统电气化至关重要。热效应在任何电化学系统中都非常重要，在电池模型中必须考虑这一点，因为温度因素在传输现象和化学动力学中最为重要。这里讨论了锂离子电池的动态性能，并开发了合适的电气等效电路来研究其对输出突然变化的响应。本文提出了一种具有热依赖性的有效锂电池仿真模型。一个串联电阻、一个电压源和一个 RC 块构成了所提出的等效电路模型。研究和比较了文献中常用的 1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型。使用 Matlab/Simulink 软件对锂离子电池 1RC 和 2 RC 模型进行仿真。本文中的仿真结果表明，在恒定电流条件下，锂离子电池 1 RC 模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.42%，在 UDDS 循环条件下，1 RC 锂离子电池模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.18%。仿真结果还表明，在简单和复杂放电模式下，与 1 RC 锂离子电池模型相比，2 RC 锂离子电池模型的输出误差得到了很大改善。因此，本文表明，对于笔记本电脑等便携式电子设计等一般应用，锂离子电池 1 RC 模型是首选，而对于汽车和空间设计应用，锂离子 2 RC 模型是首选。在本文中，1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型的这些仿真结果将对电动汽车实际锂离子电池管理系统的应用非常有用。
MATLAB/SIMULINK中的系列和平行电池组模型的建模和模拟
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量，更好的能量密度和更低的自我放电速率，这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此，担心安全性，成本，充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法，以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中，电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用：一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果，已验证了开发的电池模型。一个比较表明，创建的模型可以准确预测电流，电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的，但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态，电流，电压和电源要求。
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
在循环经济的背景下，关于锂离子电池的健康状况估计方法的审查
图2：从基于物理的电池模型中检索的特征的SOH估计方法。这些技术的缩写项是库仑计数（CC），电化学阻抗光谱（EIS），开路电压（OCV），Kalman滤波器及其扩展（KF）和遗传算法（GA）。
循环经济背景下锂离子电池健康状态评估方法综述
图 2：从基于物理的电池模型中检索到的特征的 SoH 估算方法。这些技术的缩写是库仑计数 (CC)、电化学阻抗谱 (EIS)、开路电压 (OCV)、卡尔曼滤波器及其扩展 (KF) 和遗传算法 (GA)。
考虑非线性电池行为的车辆到电网车队服务供应
摘要 电动汽车 (EV) 的迅猛发展需要精准高效的方法来协调电网运行。通过响应配电网限制和随时间变化的电价，电动汽车充电站可以最大限度地降低充电成本，同时辅助电网运行。在本研究中，我们使用来自纽约州的实时价格数据和真实的充电网络数据集，研究了车辆到电网 (V2G) 的经济效益。我们的 V2G 方法结合了非线性电池模型和价格不确定性，从而对不同 V2G 方案的成本节省进行了切合实际的估算。所提出的控制方法在扩展到实际应用时易于计算。结果表明，与单向充电的不受控充电相比，我们提出的算法平均可节省 21% 的充电成本；与单向智能充电相比，双向 V2G 可额外节省 17% 的成本。我们的结果还表明，在 V2G 控制器中使用更精准的非线性电池模型以及评估 V2G 价格不确定性成本的重要性。
电池组设计和高功率腿机器人的瞬态性能建模
legged Robotics最近已转向基于高级优化的控制方法，例如模型预测控制（MPC），以产生敏捷和节能的运动。通过将控制问题作为优化任务，机器人系统可以解释复杂的机器人动态和操作约束，包括关节限制和执行器功能。但是，高性能操作也需要严格考虑板载电池限制。这项工作提出了一种经验得出的锂离子电池模型，该模型捕获了瞬态电压下垂和时间依赖的内部电池状态，从而更准确地预测了可行的动力传递。此外，定制的高功率电池组旨在满足MIT类人动物的功率需求，强调功率密度，安全性和可维护性。尽管本文中介绍的工作并未将电池模型整合到轨迹优化框架中，但它为未来的研究建立了基础，旨在将电池和机器人动力学在机器人控制中逐渐发展。最终，这种方法将通过确保计划的轨迹尊重物理和电化学约束来促进更安全，更有能力的腿部机器人。
考虑非线性电池行为的车辆到电网车队服务供应
摘要 — 电动汽车 (EV) 的普及率不断上升，需要准确、有效的方法来协调电网运行。通过响应配电网限制和随时间变化的电价，电动汽车充电站可以最大限度地降低充电成本，同时协助电网运行。在本研究中，我们使用来自纽约州的实时价格数据和真实世界的充电网络数据集研究了车辆到电网 (V2G) 的经济效益。我们将非线性电池模型和价格不确定性纳入 V2G 管理设计中，以提供不同 V2G 选项的成本节省的实际估计。所提出的控制方法在扩展到实际应用时在计算上是可处理的。我们表明，与考虑单向充电的不受控制的充电相比，我们提出的算法平均可节省 35% 的充电成本，而与单向智能充电相比，双向 V2G 可额外节省 18% 的成本。我们的结果还表明在 V2G 控制器中使用更精确的非线性电池模型以及评估 V2G 价格不确定性成本的重要性。