新能源汽車動力電池管理的核心與關鍵技術研究

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展，動力電池管理系統（BMS）作為電動汽車的核心部件之一，在監測、控制和保護電池狀態方面發揮著至關重要的作用。然而，傳統的BMS存在監測精度低、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的性能和穩定性。

本文基于電動汽車領域的研究現狀和存在的問題，結合先進的傳感技術和智能算法，針對傳統BMS的不足研究了一種新的解決方案。通過對實驗數據的統計和分析，驗證了新型電流傳感器、智能充電策略、動態熱管理系統和故障預測模型等技術的有效性和優越性。創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，實現了實時狀態監測、優化充放電控制和提高電池循環壽命。技術解決方案包括新型電流傳感器、智能充電策略、動態熱管理系統和基于機器學習的故障預測模型，通過這些技術提高了電池管理系統的性能和穩定性，為新能源汽車的發展提供了重要支持。

2相關研究工作

近年來，關于電池管理的研究文獻很多。為了提高無人水下航行器電池管理系統狀態估計的準確性，盧地華等[3提出了一種充電狀態和健康狀態的聯合估計方法。王悅齊等4設計并評估了基于平板熱管的航空鋰離子電池熱管理方案的性能。Pham等[5]研究了一種用于無人駕駛電動汽車的電池管理系統，該系統結合了物聯網（IoT）等專業技術，實現了對無人駕駛汽車電池狀態的監控和管理，以提高車輛的運行效率和安全性。盡管這些研究提出了不同的電池管理方法和系統設計方案，但在實際應用場景中的有效性和可靠性尚未得到充分驗證。

關于智能算法的研究文獻也很多。王萍等6提出了一種基于最小二乘支持向量機誤差補償模型的鋰離子電池健康狀態估計方法。在比較了多種數據驅動和模型驅動方法后，劉素貞等7提出了一種基于隨機森林的電荷狀態準確估計。這些研究為電動汽車充電和電池管理系統的開發提供了新的思路和方法，但關于算法性能參數的優化和調節的研究相對較少。

3研究方法

3.1高精度狀態監測

高精度狀態監測是BMS的核心，也是最重要的功能之一。狀態監測的準確性直接關系到BMS的工作效率和可靠性，也是電動汽車安全的關鍵。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，該傳感器實現了對電池工作狀態的高精度監測。該傳感器可應用于BMS，實現電池狀態信息的準確采集。

傳感器直接向鋰離子電池提供AC/DC電源，無需額外的電路進行轉換。此外，該傳感器還具有精度高、功耗低、抗干擾等特點。它根據收集到的電流和電壓數據準確預測電池的當前狀態，并實時監測電池狀態。這為優化充放電過程和提高電池壽命提供了數據支持。

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的磁力傳感器，這樣當輸入電流通過磁力傳感器時，在磁力傳感器周圍產生感應電壓。該感應電壓與電流成正比，并通過電壓轉換電路輸出。這種方法可以準確地測量輸出電壓，并能夠準確監測電池的運行狀態。這有效地減少了開關器件的使用和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。本文設計的高精度電流傳感器具有以下優點：它利用測量的電壓、溫度、電流和電壓之間的線性關系來獲得電池的工作狀態；抗干擾能力強；輸出電壓精度高；可以低成本實現鋰離子電池運行狀態的高精度監測；能有效降低BMS的功耗。

3.2智能充電策略

實時監測數據是智能充放電策略的基礎。本文采用集成傳感器監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。通過數據分析優化了充電策略，將充電時間縮短了約 70% 。此外，基于監測數據和機器學習算法開發的智能充電和放電策略顯著延長了電池的循環壽命，其中支持向量機（SVM）隨機森林（RF）和人工神經網絡（ANN）算法是三種最常用的算法。基于監測數據和人工神經網絡算法，本文構建了一個電池組充放電模型，并利用電池充放電測試數據對模型進行訓練。然后在此基礎上，開發了一種智能充電策略。該策略在短時間內處理大量數據，并將復雜的非線性函數映射為線性函數；同時，它對數據進行分類處理，并利用高精度神經網絡訓練模型和預測電池壽命。上述三種算法的計算方法如下：

式中， α_i 為拉格朗日乘數； y_i 為樣本標簽； T 為隨機森林中決策樹的數量； h_t（x） 為決策樹對輸入數據的預測； σ 為激活函數； x 為輸人數據。

在訓練好的神經網絡模型中，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、恢復充電、放電和關機。通過預測每一步的剩余時間和剩余電量，控制電池進行合理的充放電。具體方法如下：由于集成傳感器的成本低，對動力電池進行高精度在線監測。神經網絡用于分析監測數據，預測剩余電量和剩余時間，并以此指導動力電池的充電和放電。根據預測結果優化充放電策略，提高充電效率。在實際應用中，充電過程會導致鋰離子電池的溫度升高或降低。因此，監控系統還需要實時監控鋰離子電池，并對數據進行處理，以獲取其內部的溫度變化。此外，還必須考慮鋰離子電池的工作環境和溫度范圍。

為了提高電池的使用壽命和充電效率，本文開發了一種基于機器學習的智能充電策略。在充電過程中，通過實時監測數據和機器學習算法動態優化充電策略，有效提高充電效率，延長電池壽命。首先，根據電池的當前狀態對每個步驟進行分類。該分類算法根據剩余電荷、初始剩余電荷和溫度等參數預測每一步。其次，使用不同的機器學習算法來優化每個步驟的不同區域。

3.3動態熱管理

動態熱管理系統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行狀態，以確保電池的安全性和穩定性。本文研究的動態熱管理系統采用主動冷卻和被動冷卻相結合的方式。主動冷卻主要通過動力電池與空氣之間的熱傳導和對流換熱來實現冷卻效果；被動冷卻通過空氣/動態流體在動力電池和空氣之間的強制對流傳熱來實現冷卻效果。

以下是對動態熱管理系統的仿真分析：首先，建立了基于模型預測控制的熱管理系統仿真模型。模型的輸入參數為鋰離子電池電壓、電流、溫度、濕度、壓力和環境溫度，采用模糊控制算法進行控制；輸出參數是每個測量點的溫度。通過系統采樣獲得模型的輸入參數；輸出參數從溫度傳感器獲得；模型的輸入和輸出變量之間存在很強的非線性關系。然后，使用自適應神經模糊推理系統作為控制器，建立新的熱管理策略。該策略主要由兩部分組成：一是預測動力電池的溫升；二是根據預測結果，在極端環境下主動冷卻動力電池。接著，針對大功率電池溫度問題，設計了一種基于主動冷卻的策略。最后，建立了動力電池熱管理系統仿真模型進行驗證。

3.4故障預測模型

基于人工神經網絡算法的電池健康狀態預測模型使用神經網絡實時分析電池狀態并識別潛在故障。它的特點是識別和定位故障，并及時采取措施消除故障。智能充電和放電策略可用于優化電動汽車的能源管理算法。該算法基于實時監測數據優化了不同條件下的充電過程。此外，根據實際情況對BMS算法進行了調整。電池健康狀態預測是一種基于使用過程中電池參數的變化來預測電池健康狀態的預測方法。在傳統的BMS中，電池健康狀態的預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據，很容易導致計算復雜度高和實時性能差。數據驅動的預測模型基于人工神經網絡算法，該算法根據收集到的數據實時分析電池狀態，提前識別潛在故障，提高安全性。

4實驗結果與討論

針對傳統BMS在監測、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監測技術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行實時狀態監測，并開發了基于人工神經網絡的智能充放電策略，以提高電池的循環壽命和預測精度。同時，將該方法與基于SVM和RF的電池管理系統進行了比較。實驗結果表明，該框架實現了實時狀態監測、優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，為新能源汽車的發展提供了新的思路和技術支持。某新能源汽車電池管理系統的接口數據圖如圖2所示。

圖2中的接口數據表示加速過程中電池系統中各種設備的狀態。主電池系統由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% 。轉速表電池的電流為31.1A，溫度為85^°C ，轉速為 2323r/min 。此外，本文還對電池的循環壽命進行了模擬試驗，結果如表1所示。

充電周期是電池的重要性能參數，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個不同循環時間下的剩余容量和循環壽命，并從這些數據中獲得了有關電池性能的重要信息。在這個數據集中，循環次數逐漸增加，電池的剩余容量逐漸減少。在循環壽命方面，電池的壽命隨著循環次數的增加而逐漸增加。這表明電池在多次充電/放電循環后仍能保持較長的壽命。這意味著電池的質量和設計支持更多的循環，而不會因循環次數的增加而導致嚴重的性能下降。循環壽命數據顯示，電池的壽命隨著循環次數的增加而逐漸增加，這表明電池的設計和制造質量對其壽命有重要影響。在這組數據中，循環次數越多，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，還需要考慮其循環壽命。最后，對預測精度的結果進行了統計，如圖3所示。

在圖3中，基于支持向量機的BMS的最高預測精度為 91.7% ，最低為 90.3% ，計算的平均精度為 90.98% 基于隨機森林的BMS的預測精度最高為 94% ，最低為92.3% ，計算平均精度為 93.30% ;而基于人工神經網絡的BMS的預測精度最高為 95.8% ，最低為 94% ，計算平均精度為 94.80% 。在BMS中，基于人工神經網絡的技術具有更高的預測精度。

5結語

本文研究了一種基于先進監測技術和智能算法的電池管理框架，該框架集成了用于實時狀態監測的高精度傳感器，并開發了基于支持向量機、隨機森林和人工神經網絡的智能充電和放電策略，以提高充電效率和電池循環壽命。實驗結果表明，該框架顯著提高了動力電池的性能、壽命和安全性，為新能源汽車的發展提供了新的思路和技術支持。通過對充電效率和電池循環壽命的測試，發現基于人工神經網絡的BMS在充電效率和預測精度方面表現更好。BMS將繼續在未來電動汽車研究中發揮重要作用，并將繼續優化算法和技術，提高電池管理系統的性能和穩定性，為推動電動汽車行業的發展做出更大貢獻。

參考文獻：

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[7]劉素貞，袁路航，張闖，等.基于超聲時域特征及隨機森林的磷酸鐵鋰電池荷電狀態估計[J].電工技術雜志，2022，37（22）：5872-5885.

作者簡介：

鄭希江，男，1981年生，副教授，研究方向為新能源汽車技術、汽車電控系統測試。