對鋰電池模型的建模有兩種途徑，一種是對電池進行大量的實驗，積累實驗數據，對采集到的數據進行模擬，總結得出鋰離子電池的變化規律；另一種是對鋰離子電池的微觀行為進行研究，通過對微觀行為的描述，借助計算機手段，建立具有理論基礎的模型。常用的鋰電池模型主要有內阻模型，等效電路模型，遺傳算法模型，神經網絡模型以及電化學模型。

1、鋰電池模型的內阻模型

內阻模型是最簡單的電池模型，通常用來預測電池的容量[]。一般說來，電池容量隨著電壓和內阻變化。由于電壓在不同放電電流下會有不同的變化，研究者們就試圖建立內阻與容量之間的關系。然而內阻并非一個本征的數值，內阻模型需要大量的實驗數據。例如電池的最大容量在不同溫度下的變化規律，電池輸出端電壓在不同電流倍率下的變化規律，電池內阻在不同溫度下的變化規律。根據實驗得到的數據，根據電池使用環境的不同，依靠電池內阻來判定電池的容量，因此該模型更接近于一個數據庫。

2、鋰電池模型的等效電路模型

由于電池在電流的作用下會體現電阻以及電容的部分特征，v.Johsonl6.]等人提出可以用等效電路來建立電池模型，模擬電池的動態與靜態性能。基本的鋰離子電池等效電路，其中V以和V分別代表電池的開路電壓和輸出電壓，R為電池內阻，RG并聯電路模擬電池的外特性。

3、鋰電池模型的遺傳算法模型

基于遺傳算法的鋰離子電池模型，一般情況下可以分析實驗數據，求解方程等方法建立模型，模擬電池的特性。但是由于電池內部的化學反應非常復雜，很難找到合適的函數來描述電池模型。遺傳算法計算方便，輸出函數形式十分靈活，可以用來建立鋰離子電池的模型。

4、鋰電池模型的神經網絡模型

研究使用神經網絡算法建立電池模型的可行性，建立了鋰離子電池的模型，并且成功地預測電動汽車中電池的剩余電量。

將神經網絡算法與模糊算法聯合使用，取長補短，彌補兩個算法各自的不足，用來估計鋰離子電池的剩余容量，提高了單一算法的估計精度。

5、鋰電池模型的電化學模型

電化學模型是根據電池基本化學原理建立的模型，鋰離子電池原理性模型是從1982年west的研究基礎上逐步建立起來的。West 在研究纖維狀活性物質顆粒所組成的多孔電極時，建立了一個準二維的多孔電極模型，假定電池中的溶液相為二元溶液體系，將擴散系數默認為常數，固相擴散過程為控制步驟，電化學過程忽略不計。由于鋰電池也是多孔電極體系，在研究Li:LiClO4:TIS2電池模型時，采用了相似的處理方式，考慮到電池的構造，模型中引入了隔膜這一結構。Mao等人的研究結果表明，隔膜越薄，電池能夠釋放出更多地電量。但是由于該模型不是真正的電池模型，僅僅對單個電極的原理進行研究，沒有將電池看成一個整體進行建模，因此模型并不能完全模擬電池的化學特性。在上述模型中，都假設鋰離子嵌入過程無限快，因此在電極/電解液界面是存在電化學平衡體系的。也就是說，電池的OCP（Open Circuit Potential顆粒表面濃度和附近電解液濃度相關。

Doyle在研究Li:PEO3LiCF3SO3：TiS2電池時，根據多孔電極模型建立真正意義上的電池模型。采用巴特勒-沃爾默方程來描述每個電極上發生的電化學反應，用Fick定律來描述電極內部鋰顆粒的擴散現象，并默認擴散系數為常數，在發生化學反應時，電池體積的變化被忽略不計，在電池的隔膜處，鋰離子經過隔膜形成一層SEI膜，將這層膜簡化成為一個膜電阻，該電池模型不考慮副反應的發生。在[1]的基礎上，Fuller[1]等建立了在稀溶液理論下描述鋰離子電池化學特性的方程，建立了通用的鋰離子電池模型。Fuller等人的研究解釋了電池的開路電位ocP和SOC之間的聯系，這項工作具有十分重要的意義。該研究表明OCP與SOc曲線的關系是非線性的，電流密度與該曲線的關系十分緊密，OCP與soc曲線的變化率越大，電流密度的分布越均勻。隨后Nalin和Giacomo等在前人的基礎之上采用有限元的方法對鋰離子電池的化學模型進行求解，并將所求解的模型與實際的電池放電特性進行比較。