在MATLAB/Simulink中建立电池模型（用于BMS仿真）

在MATLAB/Simulink中建立电池模型（用于BMS仿真）

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/m0_52011717/article/details/146278402

在MATLAB/Simulink中建立电池模型（用于BMS仿真）以下是一个详细的建模指南，结合等效电路模型（ECM）和Simulink实现：

1. 选择电池模型类型

常用的电池模型包括：

• 等效电路模型（ECM）：如Rint模型、Thevenin模型（一阶/二阶RC模型），适合实时仿真。
• 电化学模型：如单粒子模型（SPM），精度高但计算复杂。
• 数据驱动模型：如神经网络、支持向量机，依赖大量数据。

推荐从二阶RC等效电路模型开始，因其平衡了精度与计算复杂度。

2. 确定模型参数

电池模型的核心参数包括：

• 开路电压（OCV）与SOC的关系：( V_{oc}(SOC) )
• 欧姆内阻 ( R_0 )
• 极化电阻 ( R_1, R_2 ) 和极化电容 ( C_1, C_2 )
• 容量 ( Q )（单位：Ah）

参数获取方法：

• 通过实验数据拟合（如脉冲充放电测试）。
• 参考电池厂商数据表。
• 使用MATLAB的优化工具（如
  lsqcurvefit
  ）进行参数辨识。

3. 在Simulink中搭建电池模型

方法1：使用Simulink内置电池模块

Simulink提供预置的Battery Block（
Battery (Table-Based)
）：

1. 从
   Simscape Electrical
   库中找到电池模块。
2. 配置参数：

• 输入SOC-OCV曲线（查表形式）。
• 设置内阻、容量等参数。

3. 连接负载电流源和电压/电流传感器。

方法2：手动搭建等效电路模型

1. 电路结构：

  
V_oc(SOC) ── R0 ─┬─ R1 ── C1 ──┤
                 └─ R2 ── C2 ──┤
  

2. Simulink实现：

• 使用电压源（
  Controlled Voltage Source
  ）表示 ( V_{oc}(SOC) )。
• 用电阻（
  Resistor
  ）和电容（
  Capacitor
  ）搭建RC网络。
• 用电流传感器（
  Current Sensor
  ）测量负载电流 ( I_{load} )。

4. SOC估算算法集成

BMS的核心功能之一是SOC估算。常用方法：

• 安时积分法：
  [
  SOC(t) = SOC_0 + \frac{1}{Q} \int_0^t \eta I(\tau) d\tau
  ]

其中 ( \eta ) 为库仑效率（通常取0.98~1）。

• 扩展卡尔曼滤波（EKF）：
  需将电池模型线性化，并在Simulink中实现状态观测器。

在Simulink中，可通过
MATLAB Function
块或Stateflow实现SOC逻辑。

5. 温度影响建模

电池参数受温度影响显著，需添加温度补偿：

• 使用查表或多项式函数描述 ( R_0(T)、V_{oc}(SOC,T) )。
• 在模型中添加温度输入端口，通过热模型（如简单的一阶热传递模型）或外部温度信号驱动。

6. 模型验证

1. 脉冲测试验证：

• 模拟脉冲充放电，对比仿真电压与实际数据。

2. 动态工况测试：

• 导入实际驾驶循环（如UDDS、WLTC）的电流曲线，验证模型动态响应。

示例代码：SOC-OCV曲线拟合

  
% 假设SOC为0:0.1:1，对应OCV测量数据
SOC = [0, 0.1, 0.2, ..., 1];
OCV = [3.0, 3.3, 3.5, ..., 4.2];
% 多项式拟合（例如5阶多项式）
p = polyfit(SOC, OCV, 5);
V_oc = @(soc) polyval(p, soc);
  

完整Simulink模型结构

  
BMS_Model.slx
├── Battery_Block (等效电路模型)
├── SOC_Estimator (EKF或安时积分)
├── Thermal_Model (温度补偿)
├── Load_Profile (电流输入)
└── Monitoring (电压/电流/SOC显示)
  

在MATLAB中完全可以通过纯代码（非Simulink）实现电池模型的仿真。这种方法适合需要灵活自定义模型、批量仿真或与算法深度集成的场景。以下是具体的实现方法：

1. 电池模型的选择与数学描述

以二阶RC等效电路模型为例，其数学模型如下：

)

同时，SOC通过安时积分法更新：

)

2. MATLAB代码实现步骤

(1) 定义电池参数

  
% 电池参数（示例为某三元锂电池）
battery.R0 = 0.05;     % 欧姆内阻 (Ohm)
battery.R1 = 0.01;     % 极化电阻1 (Ohm)
battery.C1 = 2000;     % 极化电容1 (F)
battery.R2 = 0.005;    % 极化电阻2 (Ohm)
battery.C2 = 10000;    % 极化电容2 (F)
battery.Q = 50;        % 电池容量 (Ah)
battery.eta = 0.995;   % 库仑效率
% SOC-OCV曲线（示例数据）
battery.SOC_curve = 0:0.1:1;
battery.OCV_curve = [3.0, 3.3, 3.5, 3.6, 3.7, 3.75, 3.8, 3.85, 3.9, 4.0, 4.2];
battery.V_oc = @(soc) interp1(battery.SOC_curve, battery.OCV_curve, soc, 'pchip');
  

(2) 定义微分方程函数

  
function dxdt = batteryModel(t, x, I_load, battery)
    % 状态变量: x = [V1; V2; SOC]
    V1 = x(1);
    V2 = x(2);
    SOC = x(3);
    
    % 微分方程
    dV1dt = (I_load / battery.C1) - (V1 / (battery.R1 * battery.C1));
    dV2dt = (I_load / battery.C2) - (V2 / (battery.R2 * battery.C2));
    dSOCdt = (battery.eta * I_load) / (battery.Q * 3600);  % 转换为Ah/s
    
    dxdt = [dV1dt; dV2dt; dSOCdt];
end
  

(3) 仿真主程序

  
% 初始化
tspan = [0 3600];  % 仿真时间（秒）
x0 = [0; 0; 0.5];  % 初始状态 [V1, V2, SOC]
% 定义负载电流（示例：先放电后充电）
I_load = @(t) 2 * sin(0.001*t) + 5*(t<1800) - 3*(t>=1800);
% 使用ODE求解器
[t, x] = ode45(@(t,x) batteryModel(t, x, I_load(t), battery), tspan, x0);
% 计算端电压
V1 = x(:,1);
V2 = x(:,2);
SOC = x(:,3);
V_oc = battery.V_oc(SOC);
V_terminal = V_oc - battery.R0 * arrayfun(I_load, t) - V1 - V2;
  

(4) 结果可视化

  
figure;
subplot(3,1,1);
plot(t, V_terminal);
ylabel('Voltage (V)');
subplot(3,1,2);
plot(t, SOC*100);
ylabel('SOC (%)');
subplot(3,1,3);
plot(t, arrayfun(I_load, t));
ylabel('Current (A)');
xlabel('Time (s)');
  

3. 代码方法的优势与局限

优势

• 灵活性：可自由修改模型结构（如三阶RC、温度模型）。
• 高效性：适合批量仿真（如参数优化、蒙特卡洛分析）。
• 可移植性：代码可直接嵌入C/C++等其他平台。

局限

• 可视化限制：需手动编写绘图代码。
• 实时性限制：复杂模型可能计算较慢（需优化代码或使用Mex）。

4. 扩展功能示例

(1) 温度补偿

  
% 定义温度相关的R0
battery.R0_T = @(T) battery.R0 * (1 + 0.01*(T - 25));  % 温度每升高1度，R0增加1%
% 修改端电压计算
V_terminal = V_oc - battery.R0_T(Temp) * I_load - V1 - V2;
  

(2) 扩展卡尔曼滤波（EKF）

  
% EKF实现SOC估计（需定义状态转移矩阵和观测矩阵）
% 此处需额外代码，涉及协方差矩阵更新
% 参考MATLAB的kalmf函数或手动实现
  

5. 验证模型

通过脉冲充放电测试验证模型动态响应：

  
% 生成脉冲电流
t_pulse = 0:1:3600;
I_pulse = 10 * (mod(t_pulse, 600) < 300);  % 周期600s，50%占空比
% 运行仿真并绘制电压响应曲线
  

完整代码框架

  
% 电池模型仿真主程序
% 作者：YourName
% 步骤1：定义电池参数
...
% 步骤2：定义输入电流（可以是函数、数组或外部数据）
...
% 步骤3：求解微分方程
[t, x] = ode45(...);
% 步骤4：后处理（电压、SOC计算）
...
% 步骤5：可视化与验证
...
% 步骤6：保存数据/导出结果
save('battery_sim.mat', 't', 'V_terminal', 'SOC');