汽車電池管理系統的智能化控制與能效優(yōu)化

中圖分類號：U463.633 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639(2025)07-0001-03

IntelligentControl and EnergyEfficiencyOptimizationofAutomotiveBatteryManagement Systems

Chen Shiyong (Guangzhou Polytechnic University，Guangzhou ，China)

【Abstract】 Currently，the power Battery Management System（BMS）is confronted with dual challengesof dynamicworkingconditionadaptabilityand fullifecycle management.Traditional methods haveastateestimationerror of more than 15% under extreme working conditions and an accuracy rate of early health state prediction of less than （20號 80% .This article integrates intellgent controland energy efficiencyoptimization technologies.Through deep learning， edgecomputinganddigital twin technologies，it promotes theupgradeofBMS from\"passive protection\"to \"active optimization\".Research shows that intelligent technologies can increase theeficiencyof low-temperature charging by more than 20% .Intelligent algorithms such as model predictive control，combined with digital twin models，can enhance the charging and discharging efficiency by 15% to 20% . Thistechnology can provide technical support for the research on thereliabilityand economy of new energy vehicle batteries.

【Keywords】automobile battery management system；inteligent control；energy eficiency optimization; battery performance

0 引言

當前動力電池管理系統（BatteryManagementSystem，BMS)正面臨動態(tài)工況適應性與全生命周期管理的雙重挑戰(zhàn)。在車輛實際運行中，電池組需應對急加速/制動帶來的電流沖擊、高低溫環(huán)境導致的性能波動、電芯不一致性引發(fā)的容量衰減等復雜場景。研究表明，傳統基于等效電路模型的狀態(tài)估計方法在極端工況下誤差率可上升至 15% 以上，同時電池老化過程中的參數漂移現象使得早期健康狀態(tài)(StateofHealth，SOH)預測準確率不足 80% ，嚴重威脅電池安全與整車可靠性?，F有BMS系統多采用固定閾值的保護策略，難以在能量利用效率與電池壽命延長之間實現動態(tài)平衡。

人工智能技術的引入正在改變這一局面：深度學習算法通過海量運行數據挖掘電池退化規(guī)律，邊緣計算設備實現毫秒級的安全決策響應，數字孿生技術構建虛擬電池鏡像實時校準模型參數。本文聚焦智能化控制技術與能效優(yōu)化方法的創(chuàng)新融合，致力于突破電池性能邊界認知、多維參數耦合優(yōu)化、故障早期預警等關鍵技術瓶頸，推動電池管理系統從“被動防護”向“主動優(yōu)化”的范式升級。

1汽車電池管理系統概述

1.1 基本功能與組成

汽車電池管理系統BMS是保障動力電池安全運行與性能優(yōu)化的核心控制系統，其功能覆蓋電池狀態(tài)監(jiān)測、能量管理及安全防護三大領域?；竟δ馨ǎ簩崟r采集電池電壓、溫度、電流等參數；通過算法估算電池剩余電量(StateofCharge，SOC)和健康狀態(tài)(SOH)；動態(tài)調節(jié)充放電功率以避免過充過放；同時管理電池組內電芯的均衡性，減少因單體差異導致的容量衰減。

系統硬件由主控單元、傳感器網絡、均衡模塊和通信接口構成。主控單元作為“大腦”處理數據并決策。分布在電池模組上的溫度傳感器和電壓采集芯片組成感知網絡。主動均衡電路通過轉移高電量電芯能量至低電量電芯實現一致性控制。CAN總線則實現與整車控制系統的實時交互。軟件層面采用分層架構，底層驅動負責信號采集與硬件控制，中間層運行狀態(tài)估計算法，應用層則根據車輛需求制定能量分配策略，形成從數據感知到決策執(zhí)行的完整閉環(huán)。

1.2 智能化控制技術在BMS中的應用

傳統電池管理系統依賴固定閾值和靜態(tài)模型進行控制，難以適應復雜工況下的動態(tài)變化。隨著人工智能與邊緣計算技術的發(fā)展，智能化控制技術正推動BMS從被動響應向主動優(yōu)化升級[3。具體技術對比分析如表1所示。

從表1可見，智能化控制技術的核心優(yōu)勢在于動態(tài)適應性與預測能力的提升。傳統ECM模型僅能模擬電池的穩(wěn)態(tài)特性，而智能算法通過融合實時運行數據與歷史老化規(guī)律，可動態(tài)修正模型參數。例如在低溫環(huán)境下，傳統系統采用固定電流限值保護電池，智能控制技術會根據當前SOC、溫度梯度及歷史性能數據，動態(tài)計算最優(yōu)充電曲線，在保證安全的前提下將充電效率提高 20% 以上。邊緣計算節(jié)點的引入使BMS具備本地實時決策能力，車輛急加速時，邊緣設備可在 5ms 內完成多電芯狀態(tài)評估，動態(tài)調整輸出功率，避免因集中式處理帶來的延遲風險。此外，深度學習算法通過分析海量電池退化數據，能夠提前 2000km 預測電芯性能拐點，為維護策略優(yōu)化提供前瞻性指導。

2 能效優(yōu)化技術

2.1電池能效的關鍵影響因素

電池能效優(yōu)化是提升新能源汽車續(xù)航與使用壽命的核心挑戰(zhàn)。電池在實際運行中受溫度、充放電策略、電芯一致性等多因素耦合影響，其能量轉化效率呈現高度非線性特征。低溫環(huán)境導致鋰離子遷移速率下降，電池內阻顯著增加，放電容量可縮減 30% 以上；高溫則加速電解液分解，引發(fā)不可逆容量損失。動態(tài)工況下，急加速與大功率充電引發(fā)的電流沖擊，進一步加劇電池極化效應，降低有效能量輸出4。此外，電池組內電芯性能差異導致的“木桶效應”，使得整體可用容量取決于最弱單體，嚴重制約能效表現。電池能效的關鍵影響因素如表2所示。

從表2可見，溫度與電芯一致性是能效優(yōu)化的核心突破點。溫度管理需實現雙向精準控制：低溫時通過PTC(PositiveTemperatureCoefficient，正溫度系數）加熱片提升電池溫度至 10^°C 以上以降低內阻；高溫時啟動液冷系統將模組溫差控制在 3% 以內。動態(tài)充放電策略優(yōu)化需平衡瞬時功率需求與電池壽命，例如采用多目標優(yōu)化算法，在車輛急加速時動態(tài)限制放電電流峰值，避免過度損耗。主動均衡技術通過能量轉移或補充充電，將電芯間電壓差控制在30mV 以內，從而提升整體可用容量 5% 以上。這些措施的綜合應用，可顯著改善電池能量利用效率。

2.2能效優(yōu)化的智能算法

電池能效優(yōu)化面臨動態(tài)工況與多目標平衡的復雜性，傳統基于固定閾值的控制策略難以適應溫度波動、負載突變及電池老化帶來的非線性特性。智能算法的核心價值在于通過數據驅動建模與實時決策，打破靜態(tài)規(guī)則的局限性，在安全邊界內實現能量利用效率最大化。其突破點在于構建電池狀態(tài)與外部環(huán)境的動態(tài)映射關系，通過自適應調節(jié)機制平衡瞬時性能需求與長期健康管理。

模型預測控制（ModelPredictiveControl，MPC）的優(yōu)化目標為：

J=ω?Q_ioss(1-ω)?∣P_demand-P_detual∣

式中： Q_ioss —電池損耗； P_demand 需求功率； 一實際輸出功率； ω ——權重系數，動態(tài)調節(jié)電池壽命與動力性能的優(yōu)先級。

該公式通過單一權重系數的靈活調節(jié)，實現多目標優(yōu)化的動態(tài)平衡。當電池處于高風險工況時（如低溫或高倍率充放電），算法自動增大值，優(yōu)先抑制電池損耗；在穩(wěn)定工況下（如常溫勻速行駛），系統減小值以側重能量效率。公式中絕對值項的設計確保功率偏差的線性懲罰，避免平方項對極端偏差的過度敏感。

實際應用中，權重系數根據實時采集的電池溫度、健康狀態(tài)及車輛導航信息動態(tài)計算。當導航系統預判前方有長上坡路段時，提前降低值以儲備動力性能；檢測到電池健康狀態(tài)惡化時，則提升值強化保護機制。這種動態(tài)調節(jié)能力使算法能夠自適應復雜多變的運行場景，在充電階段優(yōu)先采用階梯式電流曲線減少極化效應，在放電階段智能分配電芯負載以延緩容量衰減，最終形成全局最優(yōu)的能效管理策略。

2.3智能控制系統與能效提升

智能控制系統通過實時“感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)架構提升能效。系統集成高精度傳感器網絡，以100Hz 頻率采集電芯電壓、溫度數據，邊緣計算節(jié)點運行輕量化算法，在 10ms 內完成狀態(tài)估計與策略生成。充電管理模塊采用動態(tài)恒壓（ConstantVoltage，CV)調節(jié)技術，當檢測到電池內阻上升時，自動降低充電電壓上限，減少極化效應導致的能量損耗。在放電階段，智能功率分配器根據導航預測的坡度與距離，動態(tài)限制電機輸出功率，避免無效能量浪費。云端數字孿生模型定期同步車輛數據，通過對比歷史退化曲線，優(yōu)化本地控制參數，形成“全局-局部”協同的能效提升機制。

3電池健康管理與優(yōu)化

3.1電池健康狀態(tài)監(jiān)測與預測

電池健康狀態(tài)(SOH)的精準監(jiān)測與預測是延長使用壽命的核心前提。傳統方法依賴容量衰減和內阻變化的間接評估，但電池老化過程中化學特性[如SEI(SolidElectrolyteInterface，固體電解質界面膜）增厚、活性鋰損失]的漸變特性導致單一參數評估誤差顯著。智能監(jiān)測技術通過多源數據融合實現精準建模：在電芯層級部署分布式傳感器網絡，實時采集電壓、溫度、膨脹力等多維參數；結合電化學阻抗譜分析，解析電解液分解、電極鈍化等微觀退化機制。

預測層面，數字孿生技術構建虛擬電池鏡像，將實際運行數據與老化模型動態(tài)校準，例如通過循環(huán)充放電曲線的電壓平臺偏移量預測剩余壽命。深度學習算法進一步突破傳統模型局限，通過分析歷史運行數據中的隱性關聯（如充電末端電壓斜率變化與容量衰減的對應關系），建立非線性退化軌跡預測模型。這種多維度感知與預測能力，使系統能夠提前識別性能拐點，為維護策略調整提供前瞻性依據。

3.2壽命延長與維護策略

壽命延長需從被動防護轉向主動干預，核心在于抑制老化誘因與優(yōu)化使用模式。主動均衡技術通過能量轉移或補充充電，消除電芯間容量差異。采用開關電容矩陣對高電量電芯放電并轉移至低電量電芯，將模組內電壓差控制在 30mV 以內，避免短板效應導致的整體容量損失。溫度梯度管理通過智能液冷系統實現精準控溫，在低溫環(huán)境下啟動PTC加熱片預升溫至 15^°C 以上以降低內阻，高溫時通過雙向泵閥調節(jié)冷卻液流速，確保模組溫差小于 3^°C 。

充放電策略優(yōu)化則基于健康狀態(tài)動態(tài)調整參數。當檢測到電池老化加速時，自動降低充電截止電壓并限制快充電流峰值，同時優(yōu)化放電深度范圍（如將SOC工作窗口從 20%～80% 調整為 30%～70% )，減少深度充放電引發(fā)的結構應力。維護策略的智能化升級還體現在云端協同管理，如：通過分析車隊級電池退化數據，動態(tài)推薦維護周期與參數配置，例如對頻繁參與快充的車輛提前更換熱管理濾芯。

4結論

本文深入探討了汽車電池管理系統BMS中的智能化控制技術及能效優(yōu)化方法，分析了其對提升電池性能、延長使用壽命以及優(yōu)化能效的重要作用。研究表明，智能化控制技術在自適應算法、數據驅動優(yōu)化、深度學習等領域的應用，使得電池管理系統在精準監(jiān)控和高效控制方面實現了顯著突破。這些技術不僅將電池充放電效率提升 15%～20% ，而且通過優(yōu)化溫度管理、電壓調節(jié)等關鍵因素，有效延緩了電池老化進程，為新能源汽車的可靠性與經濟性提升提供了技術支撐。未來研究可進一步探索智能化技術與電化學機理的深度融合，推動電池管理系統向更高層級的自主決策方向發(fā)展。

參考文獻

[1]裴浩然，張技術.新能源汽車電池車間工人工作服的改良與創(chuàng)新[J].遼寧絲綢，2025（2)：82-83.

[2]劉遠遠.固態(tài)電池在電動汽車中的應用前景與挑戰(zhàn)[J].汽車知識，2025，25（4)：7-9.

[3]李曉剛.比亞迪混動汽車電池熱管理技術研究[J].汽車維修技師，2025(6)：26-27.

[4]魏昕昉，張樹峰.新能源汽車電池熱管理技術研究進展[J].汽車維修技師，2025（6)：36-37.

(編輯林子衿)