En este documento, se ha desarrollado un modelo de simulación matemática de una batería de tracción de vehículo eléctrico, en el cual se estudió la batería durante los modos dinámicos de carga y descarga para vehículos eléctricos pesados en diversas condiciones de conducción, tanto en condiciones urbanas como fuera de la ciudad. El estado de una batería de iones de litio se modela en base a factores operativos, incluidos los cambios en la temperatura de la batería. Los resultados de la simulación serán útiles para la implementación de sistemas en tiempo real que tengan en cuenta los procesos de cambio de las características de las baterías de tracción. El modelo matemático desarrollado puede ser utilizado en sistemas de gestión de baterías para monitorear el estado de carga y la degradación de la batería mediante la evaluación del estado de carga (SOC) y el estado de salud (SOH). Esto es especialmente importante al diseñar y operar un sistema de gestión de baterías inteligente (BMS) en prácticamente cualquier aplicación de baterías de iones de litio, proporcionando información sobre cuánto tiempo funcionará el dispositivo antes de necesitar ser cargado (valor de SOC) y cuándo la batería debe ser reemplazada debido a la pérdida de capacidad de la batería (valor de SOH). Con base en el circuito equivalente de la batería y el sistema de ecuaciones, se creó un modelo de simulación para calcular las características eléctricas y térmicas. El circuito equivalente incluye elementos activos y reactivos, cada uno de los cuales imita el parámetro fisicoquímico de la batería en estudio o el elemento estructural de la batería electroquímica. Las señales de entrada del modelo matemático son la corriente y las temperaturas ambientales obtenidas durante las pruebas del vehículo eléctrico, y las señales de salida son el voltaje, la temperatura del electrolito y el grado de carga. Las ecuaciones resultantes permiten asignar valores de resistencia interna a cierto valor de temperatura y a cierto valor de grado de carga. Como resultado de la modelización por simulación, se determinó la dependencia del calentamiento de la batería en diversas temperaturas ambientales.