随着能源与环境形势的日益严峻，维持经济增长、控制碳排放、解决能源危机已成为世界各国的工作重点，能源危机与环境危机更是成为全球大多数政治、经济问题的根结所在。电动汽车便是在人们致力于解决污染问题和能源危机的过程中出现。电动汽车不再像传统意义上的汽车那样燃烧化石燃料，而是以电力作为动力来源，大大地降低了污染物的排放。电动汽车是一种发展前景广阔的绿色交通工具，是解决能源和环境问题的重要手段。

　　电动汽车使用的电池应该具备较高能量密度。目前实际应用的众多电池中，锂离子电池被业界认为是最具竞争力的候选电池方案；但是，在电动汽车中需要大量的锂电池，性能要求很高，开发费用也非常昂贵，因此量产化效果尚不明显，电池价格昂贵。如何降低电池成本是真正实现电动汽车普及的一个必要条件。其次，动力电池的性能也是决定电动汽车续航距离的重要因素。电动汽车一次充电后一般可以连续行驶100~200公里，但是在使用空调等情况下这个距离将显著减少。为了提高电动汽车的续航能力，提高电动汽车的实用性，提升动力电池性能是电动汽车普及的另一个必要条件。

　　动力电池组研究现状

　　现阶段对于动力电池组的研究主要集中在电动车辆和电池组的参数匹配化、性能对比和计算机模型仿真上，其中电池和电池组的数学模型是这些研究的基础，相关的参考文献描述了电池工作特性和各种影响因素之间的数学关系，按照模型的研究内容可分为电化学模型、电池性能模型和热模型等。

　　由于电池是一个非线性系统，而网络作为研究非线性系统的有效工具，具有泛化能力强的优点，因此也有学者采用神经网络来对电池的外特性进行模拟：在1998年美国的Sandia国家重点实验室就提出应用神经网络理论建立电池模型，1999年电动汽车专业的仿真软件ADVISOR使用神经网络模型来匹配电动汽车动力电池模型。但由于受训练的数据和训练的方法影响较大，因此神经网络模型的误差非常大，且在实际运行中电动汽车的各项指标变化都较大，采用神经网络模型难以真实反映电动汽车的各种工作状态，因此在应用过程中具有较大的局限性。

　　动力电池组的使用寿命

　　随着国家对电动汽车示范运行的推进，电动汽车的驱动及整车技术都在稳步提高。但在电动汽车上应用的成组动力电池的问题也逐渐凸显，由于存在环境温度差异、连接方式等客观因素的影响，动力电池组的运行参数如比功率、比能量等往往是达不到单体动力电池的原有水平的，而且动力电池的使用寿命也会大为缩短，这就导致了使用电动汽车成本的增加，严重制约了电动汽车产业的发展。因此，对于动力电池组使用寿命的提高不但要增强单电池的技术水平，而且应加强电池组集成化过程的研究，提高动力电池组的性能指标。

　　动力电池组寿命评估模型和实效模式的研究作为其应用的基础，也是动力电池组使用寿命研究的一个趋势。目前国内外研究人员已开展相关的工作，当前的困难主要集中在动力电池组系统的昂贵价格，需经过长时间的试验才能完成基础数据的累积，而且影响电池组寿命的因素众多，需经过多角度、全方位的研究，这些都为动力电池组的建模带来了困难。因而在该领域尚无显著的研究成果。

　　动力电池组在电动汽车上的应用

　　作为电动汽车的动力来源和能量载体，动力电池构成了电动汽车的主要组成部分，并直接影响电动汽车使用的成本。提高动力电池组的使用寿命，需要将动力电池自身技术的提高和集成化成组应用技术的提高相结合。目前电动汽车上广泛应用的是镍氢动力电池、阀控铅酸动力电池和锂离子动力电池。其中锂离子动力电池由于其优异的技术指标已成为被业内广泛看好的最具有潜力的电动汽车动力电池。但无论是哪一种电池其单体的能量和寿命都无法满足电动汽车的需要，所以在实际应用中广泛采用动力电池组的形式。目前电动汽车动力电池组正朝着系统化，集成化、模块化和智能化的方向发展，比较先进的为瑞士MES公司研发的ZEBRA电池，法国SAFT公司的电动车辆锂离子电池和Prius、CIVIC等混合动力轿车装配的镍氢电池，这些电池都以模块化的形式为用户提供能量。

　　随着全球经济的不断发展，能源、环境与经济增长之间的矛盾日益严重，电动汽车作为解决这一矛盾的重要措施被各国广泛关注。动力电池组作为电动汽车的核心技术之一，是电动汽车取得突破的关键。国内外学者在这方面已经取得了大量的成果，但如何提高动力电池组的性能指标，使之满足电动汽车的要求仍需要进一步探索和研究。

　　作者单位:英大泰和财产保险公司