3.2.6 电池GNL模型

通用非线性（General Non-Linear，GNL）模型是对PNGV模型的改进与推广。GNL模型中使用恒压源U_OC作为电池开路电压，C_b为储能大电容，用来描述电池的容量，两个并联RC网络用来描述极化效应引起的电池端电压的变化，R_o表示电池的欧姆内阻，R_sd表示电池的自放电电阻。GNL模型等效电路结构如图3-10所示。

由于GNL模型中引入了一个RC串联网络和两个一阶RC并联网络，相比Thevenin模型和PNGV模型来说，模型准确度进一步提高，模型已经可以模拟电池的欧姆极化、电化学极化、浓差极化和电池自放电现象。GNL模型考虑到了电池各项参数随温度和SOC的变化关系，采用在特定SOC点对模型参数进行拟合实验，将模型参数离散为与SOC对应的函数，并且也融合了不同温度时的电池实验数据，建立起温度与模型参数的函数。与此同时，GNL模型的复杂度也变得较高，对于PC的仿真计算来说还能胜任，但是对于嵌入式处理器来说还是比较大的挑战。以上模型中，Thevenin模型、PNGV模型和GNL模型的参数获取方法具有寻找最优化的过程，在模型的准确度上，GNL模型是最好的，其模型复杂度也是最高的。PNGV模型准确度和复杂度都居中，Thevenin模型因为过于简单，在实际中很少使用。