電動汽車電池健康狀態的在線監測與預警

摘 要：隨著傳統燃油汽車的不斷發展和普及，車輛尾氣排放給環境帶來日益加重的壓力，同時也面臨著石油資源日益枯竭的挑戰，因此電池的健康管理變得愈發至關重要。因此，本文提出了電動汽車電池健康狀態的在線監測與預警。通過安裝在電池單元上的傳感器，將采集到的數據通過BMS進行處理，利用數據分析技術，根據數據分析結果，評估電池的健康狀態。基于在線監測的數據，對電池的健康狀態進行評估，并在發現潛在問題時提前發出預警。此外，該方法通過無線傳輸方式實時傳輸到車輛監控數據平臺，為電池故障診斷和預警提供有力支持。

關鍵詞：電動汽車 電池健康 在線監測 預警技術

0 引言

目前，電動汽車電池健康狀態的在線監測技術通過實時監測電池的狀態，包括電壓、電流、溫度等參數，以及電池內部的化學反應過程，可以對電池的健康狀態進行準確評估。這些監測數據可以通過使用無線傳輸技術，將監控數據實時傳輸至車輛監控數據平臺，從而為電池故障的診斷和預警提供了強有力的支持[1]。在預警方面，結合動力電池化學原理分析及特征參數總結，對電池健康狀態進行預測。通過構建電池狀態評估及故障預測模型，可以及時發現電池潛在的安全風險，并進行預警。

然而，目前電動汽車電池健康狀態的在線監測與預警研究仍面臨一些挑戰。如何提高監測系統的精度和可靠性，如何降低能耗和保障安全性等問題都需要進一步研究和解決。因此，電動汽車電池健康狀態的在線監測與預警對于延長電池壽命、提高電動汽車的可靠性和安全性、優化用戶的使用體驗都具有重要意義，它通過實時監測電池的健康狀態，可以及時發現潛在的安全隱患，準確的健康狀態監測和預警可以幫助用戶和維護人員更好地管理電池的使用和充電習慣，避免不當操作，延長電池的使用壽命。

1 電動汽車電池組成和老化機理

電動汽車（EV）的電池系統是其核心組成部分，采用鋰離子電池因其高能量密度、充放電效率以及相對較長的使用壽命[2]。電動汽車電池系統主要組成部分如圖1所示：

電芯是電池的最基本單元，每個電芯由正極、負極、電解質和隔膜組成。正極通常使用鋰金屬氧化物，負極使用石墨或其他碳材料。電解質是導電的鋰鹽溶液，隔膜則防止正負極直接接觸，避免短路[3]。為了方便管理和維護，電芯會被組合成模塊。一個模塊包含多個電芯，它們可以并排或堆疊排列。電池包是電池系統的最高層次結構，由多個模塊組成。電池包還包括電池管理系統（BMS）、熱管理系統、電池箱體和連接器等。

隨著充放電次數的增加，電芯內部會發生結構變化，導致活性物質損失和電極材料結構改變，從而降低電池的容量和功率。即使電池不進行充放電循環，隨著時間的推移，電化學體系自身也會發生緩慢的物理和化學變化，導致電池容量逐漸下降。電池在過高或過低的溫度下工作都會加速老化。高溫會加速化學反應，可能導致電池材料分解；低溫則會降低電池的化學反應活性，影響性能和壽命[4]。電池在存儲過程中自放電，以及電池內部阻抗的增加，會導致電池電荷保持能力的下降。電池在靜置時也會發生自放電現象，隨著使用時間的增加，自放電率會逐漸增加。由于電池在使用過程中會經歷溫度變化和振動，這會引起電芯內部結構的應力變化，導致電池性能下降。電池老化后，其安全性也會降低，可能會出現熱失控等危險情況。

2 電池健康狀態的在線監測與預警

2.1 數據的預處理

車輛數據包括來自電池管理系統（BMS）、車載傳感器等的信息，通過車載終端上傳至數據中心后，這些數據會被存儲在云端，以供進一步研究和實時監測車輛狀態。監測數據的預處理是為了提高數據質量，確保后續分析和評估的準確性。數據采集是通過電池管理系統和其他傳感器收集電池的電壓、電流、溫度、充放電次數等數據[5]。去除無效數據，如傳感器故障導致的明顯錯誤讀數。處理缺失數據、檢測和去除異常值，由于不同傳感器可能存在時間戳不一致的問題，需要同步數據以確保時間序列分析的準確性。電動汽車數據上傳過程如圖2所示。

將汽車端處理后的數據通過建立的API數據接口將BMS和其他車載傳感器收集電池的電壓、電流、溫度、充放電次數等數據，以及車輛的行駛狀態、速度、能耗等信息上傳到數據處理中心。上傳可以是在車輛充電時進行，也可以是實時或定期進行。在數據處理中心接收數據后，將數據存儲在數據庫中，以便進行進一步的分析和處理[6]。此外，對上傳的數據進行驗證，確保數據的完整性和準確性。對存儲的數據進行分析，以評估電池的健康狀態、車輛的運行效率等。

2.2 電池健康狀態的在線監測

電池健康狀態的在線監測是一種實時、連續的過程，它通過實時收集和分析電池的關鍵參數進行實時檢測和評估其工作狀態、性能及壽命。電池健康狀態的在線監測通過電池管理系統收集電池的電壓、電流、溫度、內阻等關鍵參數。使用無線傳感器技術來監測電池內部的溫度分布和電化學狀態。當電池性能達到預設的閾值時，系統會觸發預警，通知用戶或維護人員采取相應的措施。通過遠程監控系統，電池的使用者和維護人員可以實時查看電池的狀態和性能。本文采用了基于電池容量的健康狀況評估方法，以便實時監測電池的狀態。其評估公式可表示為：

其中，表示為當前電池組所能存儲的最大電荷量，表示為電池組的額定電荷量。的計算公式可表示為：

其中，表示為累積的充電量，表示為當前電池組的充電變化量，表示為當前電池組開始充電的時間，表示為當前電池組結束充電的時間，表示為當前電池組單位時間內的電流值，表示為在時刻的容量，表示為在時刻的容量。在線監測系統通常具備高度的智能化和自動化特性。通過精確檢測電池的電壓等參數，系統能夠評估電池的健康狀態，預測其剩余壽命，并在必要時發出警報，通知用戶進行維護或更換。

2.3 電池健康狀態的在線預警

電池健康狀態的在線預警是通過實時監測電池的電壓、電流、溫度等關鍵參數，結合先進的算法和技術，對電池當前的狀態進行精確評估，并在發現潛在問題時及時發出預警。電池健康狀態的在線預警會綜合考慮電池的充放電次數、內阻變化、容量衰減等因素，以及電池在不同工作環境下的表現。一旦預警系統檢測到電池健康狀態異常，它會立即發出警報，提醒用戶關注并采取相應的措施。這可能包括調整使用習慣、更換電池或進行必要的維護。通過及時干預，用戶可以有效避免電池故障導致的設備停機、數據丟失等嚴重后果。此外，電池健康狀態的在線預警分析還有助于優化電池管理系統。通過對大量電池數據的分析和挖掘，系統能夠找出影響電池性能的關鍵因素，為電池的設計、制造和使用提供有益的參考。

3 實驗分析

選取某一次溫箱環境為-10℃的條件下，電池健康狀態的脈沖加熱的實驗過程為例，對實驗的后半部分，即脈沖撤除后，電池的散熱過程進行分析。通過該實驗過程的溫度與時間的變化關系，即可擬合得到前述的對流換熱系數。對電池健康狀態散熱實驗結果進行擬合，即可得到A，即等待辨識的參數A。針對該散熱實驗數據，求得 為0.00321。擬合的相關系數值為0.9999，均方根誤差為0.0798，結果較為精確，滿足要求。其中，電池健康狀態的數據擬合電池的散熱系數如圖3所示。

耐久性的研究不僅可以了解這一方法對電池壽命的影響，更可為脈沖參數的選擇提供條件，與加熱速率成為共同的設計目標并根據需求偏好組成目標函數。為不敏感因素，僅在較高或較低SOC時，采取正負幅值比相差較大組合會對溫升速率有小幅影響，因此在耐久性測試中暫不考慮其影響。電池健康狀態的數據擬合電池的散熱系數隨著時間的增加，其溫度降低，在時間為2000s時，其溫度降至最低為-20C°。

4 電動汽車電池健康狀態的在線監測與預警未來展望

隨著人工智能和機器學習技術的發展，可以開發出更精確的電池健康狀態預測模型。這些模型將能夠更準確地預測電池的剩余使用壽命，并在電池性能下降之前提供預警。未來的預警系統將能夠根據車輛的使用模式、駕駛習慣和環境條件自適應調整預警閾值。這意味著系統將能夠根據實際情況調整預警的敏感度，從而提高預警的準確性和及時性[7]。同時，系統將提供更加豐富的反饋信息，幫助用戶更好地理解電池狀態和潛在問題。此外，電動汽車電池健康狀態的在線監測系統與車輛的其他系統（如導航、娛樂、自動駕駛等）實現更好地集成和互聯，形成一個更加智能和全面的電動汽車生態系統。電動汽車電池健康狀態的在線監測與預警系統在未來將更加智能化、自適應和用戶友好。隨著技術的進步和市場的需求，這些系統將不斷提高其性能和可靠性，為電動汽車用戶提供更好的使用體驗和保障。

5 結論

本文討論了一種在線監測和預警電動汽車電池健康狀況的方法。借助安裝在電池單元上的傳感器，采集的數據經過電池管理系統（BMS）處理，并應用數據分析技術評估電池的健康狀況。此外，通過無線傳輸方式將數據傳輸至車輛監控數據平臺，為電池故障的診斷和預警提供了有力支持。電動汽車電池健康狀態的在線監測與預警對于用戶而言，用戶可以通過手機、平板電腦等移動設備隨時隨地查看電池的狀態和運行數據，無需親臨現場。這種便捷的遠程監控功能不僅節省了人力和時間成本，還提高了生產效率和安全性。一旦預警系統檢測到電池健康狀態異常，它會立即發出警報，提醒用戶關注并采取相應的措施。電動汽車電池健康狀態的在線監測與預警是確保電動汽車安全、高效運行的重要措施。通過實時監測和預警系統的應用，可以及時發現潛在問題并采取相應的措施，從而保障電動汽車的安全運行和延長電池的使用壽命。

參考文獻

[1]巫春玲，呂晶晶，相里康，等.基于變分模態分解和核極限學習機集成模型的電動汽車鋰電池健康狀態預測[J/OL].電源學報，1-14[2024-04-18].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/12.1420.TM.20230920.1415.002.html.

[2]王秀茹，黃小慶，段建焱，等.電池健康狀態對電動汽車充電負荷計算的影響[J].南方電網技術，2023，17（07）：65-73.

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[7]陳德海，華銘，鄒爭明，等.優化分級T-S模糊控制動態估計純電動汽車電池健康狀態[J].北京理工大學學報，2019，39（06）：609-614.