随着全球新能源汽车产业的迅猛发展和"双碳"战略的深入实施,动力电池作为电动汽车的核心部件,其性能、寿命与安全性直接决定了整车的市场竞争力与用户体验。然而,在复杂工况下的状态精确感知、健康度评估、寿命预测以及安全风险防控,一直是行业面临的重大技术挑战。在此背景下,智能化、高精度、高可靠的电池管理技术已成为产业升级和学术研究的关键突破口。
国家需求层面, 我国新能源汽车产业与新型储能系统的飞速发展,对高安全、长寿命、高可靠性的动力电池系统提出了迫切需求。《新能源汽车产业发展规划(2021-2035年)》及"双碳"战略目标均将突破电池安全瓶颈、提升电池管理水平列为关键任务。GB38031-2025《电动汽车用动力蓄电池安全要求》的强制实施,特别是"5分钟热失控预警"技术要求,亟需通过智能化电池管理技术(BMS)实现电池状态的高精度感知、健康度的可靠评估、寿命的准确预测及安全隐患的早期智能诊断,以保障人民生命财产安全,支撑国家新能源战略与产业竞争力的提升。
学术研究趋势方面,机器学习引领BMS创新浪潮。从单一模型到模型融合与迁移学习,为克服单一模型泛化能力不足、依赖特定工况/老化状态数据的局限,模型融合、迁移学习、元学习成为研究热点。它们旨在利用有限数据、跨工况/跨电池型号知识迁移,提升模型的适应性和鲁棒性,完美契合新国标对全生命周期、复杂工况鲁棒性的要求。深度学习模型因其强大的时序特征提取、空间特征捕获和长序列建模能力,在SOC/SOH估计、RUL预测、退化轨迹建模、故障诊断等领域取得显著优于传统方法的精度,是当前活跃的研究方向。
目录 主要内容
电池管理技术概述
1.电池的工作原理与关键性能指标
2.电池管理系统的核心功能
3.BMS的软件开发要点:SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测
人工智能机器学习
基础
1.人工智能的发展
2.机器学习的关键概念
3.机器学习在电池管理中的应用案例介绍
人工智能在电池荷电状态估计中的应用
1.荷电状态估计方法概述
2.基于支持向量机的SOC估计
(1)锂电池测试及数据集
(2)基于SVM的估计框架
(3)模型验证和讨论
3.基于神经网络的SOC估计
(1)锂电池数据集
(2)基于BP/CNN/LSTM神经网络的估计框架
(3)不同输入的对比分析
(4)不同工况/温度的精度验证
3.基于迁移学习的 SOC 估计
(1)锂电池测试及数据集
(2)基于深度迁移学习的SOC估计
(3)多温度下 SOC 估计验证
(4)多老化点下 SOC 估计验证
实例讲解1:基于支持向量机的SOC估计
实例讲解2:基于神经网络的SOC估计
实例讲解3:基于迁移学习的SOC估计
人工智能在电池健康状态估计中的应用
1.健康状态估计方法概述
2.人工智能技术在电池单体SOH预估中的应用
(1)健康因子提取
(2)构建人工智能模型
(3)模型训练与超参数优化
(4)电池系统健康状态
3.满充满放恒定工况下基于机器学习的电池SOH估计
(1)健康因子提取
(2)健康因子相关性分析
(3)基于机器学习的电池SOH估计
4.多阶恒流/片段恒流工况下的 SOH 估计方法
(1)锂离子电池老化数据集
(2)SOH健康特征提取
①电池公开数据集老化试验
②电池增量容量曲线提取
③电压序列构建方法
④电压序列相关性分析
(3)健康特征提取
(4)基于神经网络的电池SOH估计方法
5.动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法
(1)方法基本原理及框架
(2)数据集及参数辨识
(3)模型误差面积提取
(4)老化特征及工况特征融合
(5)模型训练及验证
- 基于云端大数据的电池SOH估计
(1)数据预处理
(2)容量标签构建
(3)容量估算框架
(4)多场景验证及测试
实例讲解1:满充满放恒定工况下的电池SOH估计
实例讲解2:多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计
实例讲解3:动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计
实例讲解4:基于实车运行大数据的电池 SOH 估计
人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 1.锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述
2.基于传统机器学习SVR的电池剩余寿命预测
(1)数据集介绍
(2)特征提取及估计框架
(3)方法验证及讨论
3.基于深度学习的电池RUL联合预测方法
(1)电池数据集介绍
(2)特征提取及估计框架
(3)方法验证及讨论
4.基于机器学习的电池SOH和RUL联合预测方法
(1)数据集介绍
(2)研究框架和方法
(3)结果分析与验证
5.基于数据驱动的电池衰退轨迹预测方法
(1)数据集及数据预处理
(2)特征工程与退化敏感特征提取
(3)数据集构建与划分
(4)模型选择与训练
(5)轨迹预测与评估优化
实例讲解1-基于支持向量回归的寿命预测方法
实例讲解2-基于深度学习的寿命预测方法
实例讲解3-基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法
实例讲解4-基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法
人工智能在电池热失控预警中的应用 1.电池热失控预警方法概述
2.算法数据集介绍:电池故障数据来源
3.基于无监督聚类算法(KMeans)的电池现实故障检测方法
(1)KMeans聚类方法
(2)基于聚类方法的检测框架
(3)检测结果集讨论
4.基于无监督聚类算法(DBSCAN)的电池现实故障检测方法
(1)DBSCAN聚类方法
(2)基于聚类方法的检测框架
(3)检测结果集讨论
5.基于局部离群因子的电池系统故障智能诊断方法
(1)LOF 算法核心原理
(2)特征选择及逻辑判断准则
(3)结果分析及验证
6.基于深度学习的电池系统智能故障诊断方法
(1)神经网络诊断框架
(2)结果分析及验证
实例讲解1:基于KMeans的异常电芯检测
实例讲解2:基于DBSCAN的异常电芯检测
实例讲解3:基于LOF的异常电芯检测
实例讲解4:基于深度学习的异常电芯检测