在电动车能量管理仿真中，对电池包进行详细建模是非常有必要的。一方面是由于BMS的控制会关联到电池包内的局部信息（如最高/最低温度、电压分布等）。另一方面，详细的电池包模拟对于同时预测准电池温度和热负荷也是必要的。
然而，即使对于系统仿真工具来说，对电池包进行详细建模也会带来高昂的计算成本，这大大限制了详细电池包在电动车整车能量管理仿真中的应用。其中，电池包的电路计算（如数百个电芯）构成了主要的计算瓶颈。NARX（有外部输入的非线性自回归模型）结构简单、计算资源要求低，非常适合处理时间序列问题。本文将介绍GT-SUITE中的机器学习助手，并展示一个对电芯模型进行降阶处理的案例。
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