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电动汽车使用的动力电池可以分为化学电池、物理电池和生物电池三大类： 1．化学电池：利用物质的化学反应发电。 化学电池按工作性质分为原电池、蓄电池、燃料电池和储备电池。 2．物理电池：物理电池是利用光、热、物理吸附等物理能量发电的电池。如太阳能电池、超级电容器、飞轮电池等。 3．生物电池：生物电池是利用生物化学反应发电的电池，如微生物电池、酶电池、生物太阳电池等。 铅酸蓄电池自1859年发明以来，其使用和发展已有100多年的历史，广泛用作内燃机汽车的起动动力源。电动汽车用铅酸蓄电池要用于给电动汽车提供动力，它的主要发展方向是提高比能量，增大循环使用寿命。铅酸蓄电池的结构： 铅酸蓄电池的优点 （1）除锂离子电池，铅酸蓄电池电压最高，为2. 0V； （2）价格低廉； （3）可制成小至lAh大至几千Ah各种结构蓄电池； （4）高倍率放电性能良好，可用于引擎启动； （5）高低温性能良好，可在-40~60℃条件下工作； （6）电能效率高达60%； （7）易于浮充使用，没有“记忆”效应； （8）易于识别荷电状态。 铅酸蓄电池的缺点 （1）比能量低，在电动汽车中所占的质量和体积较大，一次充电行驶里程短； （2）使用寿命短，使用成本高； （3）充电时间长； （4）铅是重金属，存在污染 充电时的总反应为： 随着电流的通过，在阴极上变成蓬松的金属铅，在阳极上变成黑褐色的二氧化铅，溶液中有 生成； 放电时总的反应为： 铅酸蓄电池的放电特性： 铅酸蓄电池的充电特性： 蓄电池快速充电的原理：快速充电要想方设法加快电池的化学反应速度(提高充电电压或电流等)，使之充电速度得到最大的提高；快速充电又要保证负极的吸收能力，使负极能够跟得上正极氧气产生的速度，同时要尽可能的消除电池的极化现象。 目前国内外蓄电池常用的荷电状态（SOC）估计的方法主要有放电实验法、安时计量法、开路电压法、负载电压法、电化学阻抗频谱法、内阻法、线性模型法、神经网络法和卡尔曼滤波法等 放电实验法：放电实验法是最可靠的电池SOC估计方法，采用恒定电流进行连续放电，放电电流与时间的乘积即为剩余电量。放电实验法在实验室中经常使用，适用于所有电池，但它也存在缺点：一花费时间长，二要必须中断蓄电池正在进行的工作 安时计量法： 安时（A.h）计量法是目前最常用的电池SOC估计方法。SOC表示为： 式中， 为额定容量； 为电池电流； 为充放电效率 开路电压法：电池的开路电压在数值上接近电池电动势。铅酸蓄电池电动势是电解液浓度的函数，电解液密度随电池放电成比例降低，用开路电压可估计蓄电池SOC，该方法只适用于电动汽车驻车状态。在充电初期和末期用开路电压法估计电池SOC效果好，一般常与安时计量法结合使用 负载电压法：电池放电开始瞬间，电压迅速从开路电压状态进入负载电压状态，在电池负载电流保持不变时，负载电压随电池SOC变化的规律与开路电压随电池SOC的变化规律相似。负载电压法很少应用到实车上，但常用来作为电池充放电截止的判据 电化学阻抗频谱法：电化学阻抗表示电池电压与电流之间的传递函数，通常是一个复数变量。测量电池阻抗有恒流和恒压两种模式。电池阻抗定义为： 内阻法：电池内阻有交流内阻（常称为交流阻抗）和直流内阻之分，它们都与SOC有密切关系。电池交流阻抗为电池电压与电流之间的传递函数，是一个复数变量，表示电池对交流电的反抗能力，用交流阻抗仪来测量。 线性模型法：线性模型法是基于电流、电压、SOC变化量和上一个时间点的SOC值间的关系建立的线性方程，方程具体表达式为： 式中， 为当前时刻的SOC值； 为SOC的变化量； 、 分别为当前时刻的电压与电流。 ~ 为利用参考数据，可通过最小二乘法得到其值，无物理意义。 神经网络法：估计电池SOC常采用三层典型神经网络，即输入层、中间层和输出层， 输入、输出层神经元个数根据实际问题的需要来确定，一般为线性函数，常用电压、电流、累积放出电量、温度、内阻及环境温度等作为输入变量；中间层神经元个数取决于问题的复杂程度及分析精度。 卡尔曼滤波法：利用卡尔曼滤波方法估算电池SOC的研究是在近几年才开始的，卡尔曼滤波的一个显著特点是用状态空间的概念来描述其数学公式。卡尔曼滤波另一个新颖特点是它的解是递归计算的，而且可不加修改地应用于平稳和非平稳环境。 镍氢电池是90年代发展起来的一种新型电池。它的正极活性物质主要由镍制成，负极活性物质主要由贮氢合金制成，是一种碱性蓄电池。镍氢电池具有高比能量、高功率、适合大电流放电、可循环充放电、无污染，被誉为“绿色电源” 镍氢电池的特点： （1）比功率高 （2）循环次数多 （3）无污染 （4）耐过充过放 （5）无记忆效应 （6）使用温度范围宽 （7）安全可