哈尔滨工业大学专业硕士学位论文
摘要
目前，在新能源汽车、储能等工业领域，锂离子电池作为清洁新能源得到广
泛应用。电池功率是衡量电池系统是否满足新能源汽车加速和爬坡需求、保障用
电装备正常工作的关键指标。针对全工况功率估计精度不足的问题，本文提出了
电池单体和电池组模型构建及参数辨识方法，并开展了基于模型的功率估计算法
研究，结合实时数据，完成了模型自主进化，保证全工况下的估计精度。
首先，结合尺寸效应影响，增加应力描述，改进现有电化学模型，在此基础
上，结合电池产热、传热特性研究，对方形电池内部温度分布进行简化计算，构
建了基于多粒径的电化学-热-力耦合模型。通过开展电池内外特性关系研究，设计
了间歇充放电辨识工况，提出基于协同粒子群算法和最小二乘法的参数获取方法。
实验验证结果表明，在1.5C及以下倍率、20~30°C环境温度，电池单体端电压和
外壳温度平均绝对误差分别不超过20mV和0.2°C；动态工况放电、25°C环境温度，
端电压和外壳温度仿真平均绝对误差分别不超过30mV和0.25°C，具有较高精度。
然后，开展电池组建模方法研究，结合不同单体间电热联系构建了电池组多
维多物理场模型。针对电化学参数，研究参数与电压敏感性关系，结合协同粒子
群优化算法，提出了参数差异化在线辨识方法；针对热参数，提出了基于增长寻
优算法的在线获取方法。实验验证结果表明，在25℃环境温度、1C恒流放电工况
下电池组端电压和外壳温度平均绝对误差分别不超过20mV和0.35°C，证明模型
及参数在线辨识方法具有可靠性。
其次，采用模型驱动技术路线，利用增长寻优算法，开展宽预测步长的恒电
流条件下电池功率估计算法和恒功率条件下电池外特性估计方法研究；基于电压、
电流限制条件，提出多约束条件下峰值功率估计方法。通过仿真试验验证了基于
模型驱动的功率估计算法的准确性，峰值功率估计算法可以针对电池组不同预测
步长，实现全SOC范围的峰值功率估计。
最后，研究了数字孪生模型构建方法研究，通过探究模型的前向预测与电池
数据的逆向反馈迭代机制，开发了基于机理-数据双驱动的参数更新算法，在此基
础上，结合电池实体数据与数字孪生模型之间的宽时域、小步长信息交互传递，
实现了数字孪生模型仿真过程研究；基于LabVIEW软件搭建了数字孪生仿真平台，
集成开发了包含参数跟踪、状态估计、功率预测等应用算法的数字孪生系统。
关键词：锂离子电池；多维多场模型；参数辨识；功率估计；数字孪生
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哈尔滨工业大学专业硕士学位论文
Abstract
Currently,lithium-ionbatteriesarewidelyusedinindustriessuchasnewenergy
vehiclesandenergystorageasacleannewenergysource.Batterypowerisakey
indicatorformeasuringwhetherthebatterysystemmeetstherequirementsfornew
energyvehicleaccelerationandclimbing,aswellasensuringthenormaloperationof
electricalequipment.Toaddresstheproblemofinadequateaccuracyinfull-rangepower
estimation,thispaperproposesamethodforconstructingsingle-cellandbatterypack
modelsandidentifyingparameters,andconductsresearchonmodel-basedpower
esti