基于锂电池 SOC 的电池模型辨识技术解析
一、引言
随着电动汽车（EV）和可再生能源存储系统（RESS）的快速发展，锂电池因其高能量密度、长寿命
和环保特性而被广泛应用于这些领域。然而，准确估计锂电池的荷电状态（SOC）对于确保电池的安
全、延长电池寿命以及优化电池管理系统（BMS）的性能至关重要。本文将深入探讨锂电池 SOC 的估
计方法，并重点介绍电池模型辨识技术，为相关领域的研究者和技术人员提供参考。
二、锂电池 SOC 的概述
SOC 是指电池当前剩余可用电量与总容量的比值，是电池管理系统中重要的参数之一。对于锂电池而
言，其 SOC 的估计对于电池管理系统至关重要，因为它直接影响到电池的使用效率和安全性。在电池
管理系统中，SOC 的准确估计可以帮助系统优化电池充放电策略，防止电池过充或过放，从而延长电
池寿命。
三、电池模型辨识技术
电池模型辨识是电池管理系统中的一个关键环节，其目标是通过分析电池的电压、电流、温度等参数
，建立电池的数学模型，以便更准确地预测电池的行为和性能。常用的电池模型包括等效电路模型、
电化学模型和神经网络模型等。
1. 等效电路模型
等效电路模型是一种基于电池外部特性的模型，它通过电路元件（如电阻、电容等）的组合来模拟电
池的行为。等效电路模型简单易用，但对电池内部机理的描述不够准确。常用的等效电路模型包括
Rint 模型、Thevenin 模型、PNGV 模型等。
2. 电化学模型
电化学模型是一种基于电池内部电化学机理的模型，它考虑了电池内部的化学反应、离子扩散和电极
反应等因素。电化学模型可以更准确地描述电池的行为，但模型参数较多，计算复杂度较高。常用的
电化学模型包括伪二维模型、单粒子模型等。
3. 神经网络模型
神经网络模型是一种基于数据驱动的模型，它通过训练神经网络来逼近电池的行为。神经网络模型可
以处理非线性问题，对电池内部机理的描述较为灵活，但需要大量的数据来训练模型。
四、电池模型辨识流程
