【同济大学_魏学哲_】电池系统多维感知与智能管控_27页_8mb

电池系统多维感知与智能管控总结

核心内容

电池系统在新能源汽车及储能装备中扮演着至关重要的角色，但随着大规模应用的推进，电池失效问题日益突出，主要表现为性能衰减和安全退化。为应对这些挑战，研究提出了基于多维参量感知与智能管控的新方法，旨在提升电池健康状态评估与异常识别能力，实现更高效、更安全的电池管理。

主要观点

一、应对电池失效问题的困境

• 电池作为强非线性、强时变的物理化学系统，其失效原因复杂，影响因素多且相互耦合。
• 电池失效会导致续航里程下降、安全风险增加等问题，消费者对此有较高的抱怨率（68.3%）。
• 传统电池管理系统（BMS）存在信号测量维度低、精度不足、速度不够等限制，难以满足电池技术发展的需求。

二、电池多维参量的外部测量

• 电池的外部参量包括电压、电流、阻抗、应变和温度等，这些信号可有效反映电池的健康状态及失效过程。
• 通过多维信号测量，可以提升电池状态估计（SOC）的精度，实现电池异常识别，如内短路检测。
• 多维信号的测量需在电池模组级进行，以提高数据处理效率。

三、电池多维参量的内部测量

• 电池内部信号如电位、温度、压力、气体等，能更直观地反映电池内部变化及老化过程。
• 内部信号测量技术包括植入式传感器、光纤传感器、电化学工作站等，实现高精度、高频率的信号采集。
• 通过阻抗测量和温度估算，可实现析锂在线诊断与热失控早期预警。

四、电池管理系统新架构

• 传统AFE（模拟前端）仅以单体电压为主，难以满足多维信号处理需求。
• 需要构建具备多维信号测量、存储与计算能力的BMS新架构，提升其功能与智能化水平。
• 基于模组级多维信号处理，实现电池管理系统在全生命周期中的智能管控。

关键信息

电池健康状态评估

• 提出新的健康评价指标：SoNA（State of Nonlinear Aging），用于衡量电池老化路径偏离线性程度。
• 通过迁移学习与零样本学习方法，实现电池容量估计，误差控制在1.1%以下。
• 基于阻抗角与温度的对应关系，可实现电池内部温度的在线估计。

电池异常识别

• 内短路可通过电压偏离、电量消耗异常等特征识别。
• 力学信号（如应变、压力）可用于SOC估计与热失控预警，提前500秒以上实现预警。

电池管理系统优化

• BMS需具备多维信号处理能力，包括电热力等信号。
• 多维信号的采集、处理和存储能力不足，限制了BMS功能的扩展。
• 需要创新电池数据处理模型、算法及软硬件体系，以支持高维数据的高效利用。

智能电池发展趋势

• 通过AFE实现电池模组级多维信号测量，推动智能电池发展。
• 单体管理芯片可对电池内部信号进行处理，实现单体级管理，最终形成智能电池系统。
• 智能电池技术将实现电池的全生命周期管理，涵盖健康状态评估、寿命优化、安全失效检测等。

总结

当前电池管理系统面临诸多挑战，需通过多维感知技术提升其对电池健康状态的评估与异常识别能力。研究提出基于外部与内部多维参量测量的解决方案，包括电压、电流、阻抗、应变、温度等信号，以及析锂、热失控等在线诊断技术。同时，电池管理系统架构需进一步优化，以支持多维信号处理与存储，实现更智能、更高效的电池管理。未来，智能电池将成为发展趋势，通过AFE与单体管理芯片等技术，实现从单体到模组的多维感知与管控，推动电池技术向更高水平发展。