新能源汽車動力電池管理的核心與關(guān)鍵技術(shù)研究

中圖分類號：U469.7 收稿日期：2025-03-04 DOI： 10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.05.021

Research on the Core and Key Technologies of Power Battery Management for New Energy Vehicles

Zheng Xijiang Lu Yanling Lv Yuanfeng Li Shuting Laiwu Vocational and Technical College，Jinan 2711oo，China

Abstract：Withtherapiddevelopmentofnewenergyvehicles，powerbatery，asitscorecomponent，hasbecomethekeytothe performanceand safetyof electricvehicles.Traditional Batery Management System（BMS）has manydeficiencies in monitoring， charge/dischargecontrol，theralmanagementandfaultdiagnosis.hesedefectsnotolyaectheservicelifeandsafetyofthebat tery，butalsolitteaketcompeitivenessofelectricicles.Iispaperbateryanagementframeokbasedoadaced monitoringtechologyandinteligentalgoritsisivestigatedTheframeorkintegratesig-prisionsensorsforaltiecoditionmonitoring，andutilesArtialNuralNetork（AN）todevelointellgentcharginganddishargngstrategies toipoethe chargingeffciencyandbateryservicelife.Thoughexperimentalndsimulationanalysis，thisstudyverifiestheefectivensofthe proposed framework.

Key Words：BatteryManagementSystem;Newenergyvehicles;Support Vector Machine;RandomForest;Artificial NeuralNetwork

1前言

隨著新能源汽車的快速發(fā)展，動力電池管理系統(tǒng)（BMS）作為電動汽車的核心部件之一，在監(jiān)測、控制和保護(hù)電池狀態(tài)方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。然而，傳統(tǒng)的BMS存在監(jiān)測精度低、充放電效率低、熱管理不足、故障診斷能力弱等問題[1-2]。為了解決這些問題，本文研究了一種基于高精度傳感器和智能算法的電池管理框架，旨在提高電池管理系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。

本文基于電動汽車領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和存在的問題，結(jié)合先進(jìn)的傳感技術(shù)和智能算法，針對傳統(tǒng)BMS的不足研究了一種新的解決方案。通過對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計和分析，驗(yàn)證了新型電流傳感器、智能充電策略、動態(tài)熱管理系統(tǒng)和故障預(yù)測模型等技術(shù)的有效性和優(yōu)越性。創(chuàng)新之處在于研究了一種電池管理框架，該框架集成了高精度傳感器和智能算法，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時狀態(tài)監(jiān)測、優(yōu)化充放電控制和提高電池循環(huán)壽命。技術(shù)解決方案包括新型電流傳感器、智能充電策略、動態(tài)熱管理系統(tǒng)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的故障預(yù)測模型，通過這些技術(shù)提高了電池管理系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，為新能源汽車的發(fā)展提供了重要支持。

2相關(guān)研究工作

近年來，關(guān)于電池管理的研究文獻(xiàn)很多。為了提高無人水下航行器電池管理系統(tǒng)狀態(tài)估計的準(zhǔn)確性，盧地華等[3提出了一種充電狀態(tài)和健康狀態(tài)的聯(lián)合估計方法。王悅齊等4設(shè)計并評估了基于平板熱管的航空鋰離子電池?zé)峁芾矸桨傅男阅堋ham等[5]研究了一種用于無人駕駛電動汽車的電池管理系統(tǒng)，該系統(tǒng)結(jié)合了物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等專業(yè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對無人駕駛汽車電池狀態(tài)的監(jiān)控和管理，以提高車輛的運(yùn)行效率和安全性。盡管這些研究提出了不同的電池管理方法和系統(tǒng)設(shè)計方案，但在實(shí)際應(yīng)用場景中的有效性和可靠性尚未得到充分驗(yàn)證。

關(guān)于智能算法的研究文獻(xiàn)也很多。王萍等6提出了一種基于最小二乘支持向量機(jī)誤差補(bǔ)償模型的鋰離子電池健康狀態(tài)估計方法。在比較了多種數(shù)據(jù)驅(qū)動和模型驅(qū)動方法后，劉素貞等7提出了一種基于隨機(jī)森林的電荷狀態(tài)準(zhǔn)確估計。這些研究為電動汽車充電和電池管理系統(tǒng)的開發(fā)提供了新的思路和方法，但關(guān)于算法性能參數(shù)的優(yōu)化和調(diào)節(jié)的研究相對較少。

3研究方法

3.1高精度狀態(tài)監(jiān)測

高精度狀態(tài)監(jiān)測是BMS的核心，也是最重要的功能之一。狀態(tài)監(jiān)測的準(zhǔn)確性直接關(guān)系到BMS的工作效率和可靠性，也是電動汽車安全的關(guān)鍵。本文研究了一種新型的高精度電流傳感器，該傳感器由AC/DC電源供電，以提高輸出電壓精度和抗干擾能力。通過建立電壓、溫度、電流和溫度之間的線性模型，該傳感器實(shí)現(xiàn)了對電池工作狀態(tài)的高精度監(jiān)測。該傳感器可應(yīng)用于BMS，實(shí)現(xiàn)電池狀態(tài)信息的準(zhǔn)確采集。

傳感器直接向鋰離子電池提供AC/DC電源，無需額外的電路進(jìn)行轉(zhuǎn)換。此外，該傳感器還具有精度高、功耗低、抗干擾等特點(diǎn)。它根據(jù)收集到的電流和電壓數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測電池的當(dāng)前狀態(tài)，并實(shí)時監(jiān)測電池狀態(tài)。這為優(yōu)化充放電過程和提高電池壽命提供了數(shù)據(jù)支持。

如圖1所示，新型電流傳感器利用平行磁極作為輸人線圈，在其下方放置一個與輸人線圈串聯(lián)的磁力傳感器，這樣當(dāng)輸入電流通過磁力傳感器時，在磁力傳感器周圍產(chǎn)生感應(yīng)電壓。該感應(yīng)電壓與電流成正比，并通過電壓轉(zhuǎn)換電路輸出。這種方法可以準(zhǔn)確地測量輸出電壓，并能夠準(zhǔn)確監(jiān)測電池的運(yùn)行狀態(tài)。這有效地減少了開關(guān)器件的使用和BMS中電源誤差的引入。該傳感器在 的溫度范圍內(nèi)具有良好的測量精度和線性度，并且具有高度的抗干擾性。本文設(shè)計的高精度電流傳感器具有以下優(yōu)點(diǎn)：它利用測量的電壓、溫度、電流和電壓之間的線性關(guān)系來獲得電池的工作狀態(tài)；抗干擾能力強(qiáng)；輸出電壓精度高；可以低成本實(shí)現(xiàn)鋰離子電池運(yùn)行狀態(tài)的高精度監(jiān)測；能有效降低BMS的功耗。

3.2智能充電策略

實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)是智能充放電策略的基礎(chǔ)。本文采用集成傳感器監(jiān)測鋰離子電池的充放電性能，包括電壓、電流、溫度、歐姆損耗和功率損耗等。通過數(shù)據(jù)分析優(yōu)化了充電策略，將充電時間縮短了約 70% 。此外，基于監(jiān)測數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法開發(fā)的智能充電和放電策略顯著延長了電池的循環(huán)壽命，其中支持向量機(jī)（SVM）隨機(jī)森林（RF）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）算法是三種最常用的算法。基于監(jiān)測數(shù)據(jù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，本文構(gòu)建了一個電池組充放電模型，并利用電池充放電測試數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練。然后在此基礎(chǔ)上，開發(fā)了一種智能充電策略。該策略在短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)，并將復(fù)雜的非線性函數(shù)映射為線性函數(shù)；同時，它對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，并利用高精度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型和預(yù)測電池壽命。上述三種算法的計算方法如下：

式中， α_i 為拉格朗日乘數(shù)； y_i 為樣本標(biāo)簽； T 為隨機(jī)森林中決策樹的數(shù)量； h_t（x） 為決策樹對輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測； σ 為激活函數(shù)； x 為輸人數(shù)據(jù)。

在訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，整個鋰離子電池充電過程分為多個步驟：初始化、充電、終止充電、均衡、恢復(fù)充電、放電和關(guān)機(jī)。通過預(yù)測每一步的剩余時間和剩余電量，控制電池進(jìn)行合理的充放電。具體方法如下：由于集成傳感器的成本低，對動力電池進(jìn)行高精度在線監(jiān)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分析監(jiān)測數(shù)據(jù)，預(yù)測剩余電量和剩余時間，并以此指導(dǎo)動力電池的充電和放電。根據(jù)預(yù)測結(jié)果優(yōu)化充放電策略，提高充電效率。在實(shí)際應(yīng)用中，充電過程會導(dǎo)致鋰離子電池的溫度升高或降低。因此，監(jiān)控系統(tǒng)還需要實(shí)時監(jiān)控鋰離子電池，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以獲取其內(nèi)部的溫度變化。此外，還必須考慮鋰離子電池的工作環(huán)境和溫度范圍。

為了提高電池的使用壽命和充電效率，本文開發(fā)了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的智能充電策略。在充電過程中，通過實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法動態(tài)優(yōu)化充電策略，有效提高充電效率，延長電池壽命。首先，根據(jù)電池的當(dāng)前狀態(tài)對每個步驟進(jìn)行分類。該分類算法根據(jù)剩余電荷、初始剩余電荷和溫度等參數(shù)預(yù)測每一步。其次，使用不同的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來優(yōu)化每個步驟的不同區(qū)域。

3.3動態(tài)熱管理

動態(tài)熱管理系統(tǒng)主要包括溫度控制策略和熱管理策略，其主要目的是控制電池在極端溫度下的運(yùn)行狀態(tài)，以確保電池的安全性和穩(wěn)定性。本文研究的動態(tài)熱管理系統(tǒng)采用主動冷卻和被動冷卻相結(jié)合的方式。主動冷卻主要通過動力電池與空氣之間的熱傳導(dǎo)和對流換熱來實(shí)現(xiàn)冷卻效果；被動冷卻通過空氣/動態(tài)流體在動力電池和空氣之間的強(qiáng)制對流傳熱來實(shí)現(xiàn)冷卻效果。

以下是對動態(tài)熱管理系統(tǒng)的仿真分析：首先，建立了基于模型預(yù)測控制的熱管理系統(tǒng)仿真模型。模型的輸入?yún)?shù)為鋰離子電池電壓、電流、溫度、濕度、壓力和環(huán)境溫度，采用模糊控制算法進(jìn)行控制；輸出參數(shù)是每個測量點(diǎn)的溫度。通過系統(tǒng)采樣獲得模型的輸入?yún)?shù)；輸出參數(shù)從溫度傳感器獲得；模型的輸入和輸出變量之間存在很強(qiáng)的非線性關(guān)系。然后，使用自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)作為控制器，建立新的熱管理策略。該策略主要由兩部分組成：一是預(yù)測動力電池的溫升；二是根據(jù)預(yù)測結(jié)果，在極端環(huán)境下主動冷卻動力電池。接著，針對大功率電池溫度問題，設(shè)計了一種基于主動冷卻的策略。最后，建立了動力電池?zé)峁芾硐到y(tǒng)仿真模型進(jìn)行驗(yàn)證。

3.4故障預(yù)測模型

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電池健康狀態(tài)預(yù)測模型使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時分析電池狀態(tài)并識別潛在故障。它的特點(diǎn)是識別和定位故障，并及時采取措施消除故障。智能充電和放電策略可用于優(yōu)化電動汽車的能源管理算法。該算法基于實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)優(yōu)化了不同條件下的充電過程。此外，根據(jù)實(shí)際情況對BMS算法進(jìn)行了調(diào)整。電池健康狀態(tài)預(yù)測是一種基于使用過程中電池參數(shù)的變化來預(yù)測電池健康狀態(tài)的預(yù)測方法。在傳統(tǒng)的BMS中，電池健康狀態(tài)的預(yù)測是基于測量電池的電壓和電流來計算剩余電量。然而，由于需要依賴大量數(shù)據(jù)，很容易導(dǎo)致計算復(fù)雜度高和實(shí)時性能差。數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測模型基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，該算法根據(jù)收集到的數(shù)據(jù)實(shí)時分析電池狀態(tài)，提前識別潛在故障，提高安全性。

4實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

針對傳統(tǒng)BMS在監(jiān)測、充放電控制、熱管理和故障診斷方面的不足，本文研究了一種基于先進(jìn)監(jiān)測技術(shù)和智能算法的電池管理框架，該框架集成了高精度傳感器進(jìn)行實(shí)時狀態(tài)監(jiān)測，并開發(fā)了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能充放電策略，以提高電池的循環(huán)壽命和預(yù)測精度。同時，將該方法與基于SVM和RF的電池管理系統(tǒng)進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該框架實(shí)現(xiàn)了實(shí)時狀態(tài)監(jiān)測、優(yōu)化充放電控制和故障診斷功能，顯著提高了動力電池的性能、壽命和安全性，為新能源汽車的發(fā)展提供了新的思路和技術(shù)支持。某新能源汽車電池管理系統(tǒng)的接口數(shù)據(jù)圖如圖2所示。

圖2中的接口數(shù)據(jù)表示加速過程中電池系統(tǒng)中各種設(shè)備的狀態(tài)。主電池系統(tǒng)由8組電池組成，平均溫度為 65^°C ，ECU（電子控制單元）的溫度為 40^°C 。系統(tǒng)的總電壓和電流分別為395.7V和 182.6A 。此時，功率損失為 73.9% 。轉(zhuǎn)速表電池的電流為31.1A，溫度為85^°C ，轉(zhuǎn)速為 2323r/min 。此外，本文還對電池的循環(huán)壽命進(jìn)行了模擬試驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。

充電周期是電池的重要性能參數(shù)，是指電池在不同充放電周期下的性能。在表1中，包括了電池在5個不同循環(huán)時間下的剩余容量和循環(huán)壽命，并從這些數(shù)據(jù)中獲得了有關(guān)電池性能的重要信息。在這個數(shù)據(jù)集中，循環(huán)次數(shù)逐漸增加，電池的剩余容量逐漸減少。在循環(huán)壽命方面，電池的壽命隨著循環(huán)次數(shù)的增加而逐漸增加。這表明電池在多次充電/放電循環(huán)后仍能保持較長的壽命。這意味著電池的質(zhì)量和設(shè)計支持更多的循環(huán)，而不會因循環(huán)次數(shù)的增加而導(dǎo)致嚴(yán)重的性能下降。循環(huán)壽命數(shù)據(jù)顯示，電池的壽命隨著循環(huán)次數(shù)的增加而逐漸增加，這表明電池的設(shè)計和制造質(zhì)量對其壽命有重要影響。在這組數(shù)據(jù)中，循環(huán)次數(shù)越多，電池的壽命越長，這意味著在選擇電池時，除了考慮其容量外，還需要考慮其循環(huán)壽命。最后，對預(yù)測精度的結(jié)果進(jìn)行了統(tǒng)計，如圖3所示。

在圖3中，基于支持向量機(jī)的BMS的最高預(yù)測精度為 91.7% ，最低為 90.3% ，計算的平均精度為 90.98% 基于隨機(jī)森林的BMS的預(yù)測精度最高為 94% ，最低為92.3% ，計算平均精度為 93.30% ;而基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BMS的預(yù)測精度最高為 95.8% ，最低為 94% ，計算平均精度為 94.80% 。在BMS中，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)具有更高的預(yù)測精度。

5結(jié)語

本文研究了一種基于先進(jìn)監(jiān)測技術(shù)和智能算法的電池管理框架，該框架集成了用于實(shí)時狀態(tài)監(jiān)測的高精度傳感器，并開發(fā)了基于支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能充電和放電策略，以提高充電效率和電池循環(huán)壽命。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該框架顯著提高了動力電池的性能、壽命和安全性，為新能源汽車的發(fā)展提供了新的思路和技術(shù)支持。通過對充電效率和電池循環(huán)壽命的測試，發(fā)現(xiàn)基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BMS在充電效率和預(yù)測精度方面表現(xiàn)更好。BMS將繼續(xù)在未來電動汽車研究中發(fā)揮重要作用，并將繼續(xù)優(yōu)化算法和技術(shù)，提高電池管理系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，為推動電動汽車行業(yè)的發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。

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作者簡介：

鄭希江，男，1981年生，副教授，研究方向?yàn)樾履茉雌嚰夹g(shù)、汽車電控系統(tǒng)測試。