吴 健 尹 泽 李 豪 赵 滨 季 巧 孙丙香

（北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心 北京 100044）

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锂离子电池由于在能量密度、耐用性和环境保护方面的优势而在汽车和轨道交通领域中越来越受欢迎。在实际应用中，锂离子电池通常与DC-DC变换器连接来控制能量流动，这就会产生高频噪声和电流纹波，使电池在工作时受到高频激励。因此，需要开发一种新的模型，能够更好地描述电池的高频行为，有利于优化电力电子电路的控制策略以及无源元件的设计。

常见的电池模型主要有黑箱模型、电化学模型（Electrochemical Model, EM）和等效电路模型（Equivalent Circuit Model, ECM）。黑箱模型基于机器学习方法，需要大量的实验数据进行训练，但没有设计明确的模型结构来模拟电池内部的反应[1]。电化学模型是基于电化学原理建立的，可以从本质上反映电池外部特性与内部参数之间的关系。尽管电化学模型具有较高的精度，但这些模型存在明显的缺点：模型结构复杂、参数识别困难以及运算速度低。因此，电化学模型应用于实际车辆的电池管理系统（Battery Management System, BMS）中，使用效果并不理想[2-3]。而由理想电气元件组成的等效电路模型已成功地应用于荷电状态（State of Charge, SOC）、健康状态（State of Health, SOH）和能量状态（State of Energy, SOE）的估计[4-6]。

但是，整数阶等效电路模型不能准确地描述电池的动态过程，阶数会影响其准确性。具体来说，低阶模型精度较低但是计算量小，高阶模型精度较高但是计算量大，在实际使用中通常根据应用领域和需求的不同来选择使用低阶模型还是高阶模型。……