电池管理系统

电池管理系统（BMS）技术对于监督各种应用场景中的电池组至关重要，特别是在电动汽车（EV）中[10, 12]。BMS通过监测电压、电流、温度、荷电状态（SOC）和健康状态（SOH），对于提升电池性能和安全性至关重要[12, 14]。BMS利用库仑计数算法和传感器数据，精确估算电池的SOC和SOH。此外，BMS还提供关键功能，例如当阈值超过时断开负载，确保电池保持在安全工作范围内[12, 14]. 图2展示了电池管理系统的概念。

图2.

电池管理系统（BMS）单元的概念。

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4.1 电池热管理

电池热管理在影响电动汽车的整体性能和可靠性方面发挥着至关重要的作用。高效的热控制对于确保电动汽车中使用的锂离子电池的安全性、使用寿命和最佳运行至关重要 [150]。我们采用多种热管理策略，包括主动冷却、被动冷却和混合系统，以减轻与温度相关的性能退化并优化电池健康状况，从而影响能耗、续航里程和安全性 [151]。文献 [152] 表明不同的电池热管理系统对能耗、电池容量衰减和碳排放的影响各不相同。基于相变材料的系统在降低能耗和排放方面表现更优。先进的热管理系统，如碳基相变材料（PCM）纳米复合材料，有助于将电池维持在适宜的温度。这通过防止热失控和不均匀加热等热问题，使电动汽车更安全、更高效 [153, 154].

对锂离子和锂金属电池潜在危害的进一步分析揭示了重大的安全挑战，特别是关于热失控事故。过热会产生重大风险，可能导致电池破裂、起火或爆炸。特定的降解路径将其确定为主要的失效机制，严重影响电池性能和热安全 [155]。实施对纳米颗粒、气体和温度的监测系统可以促进早期干预，降低事故风险 [156]. 对材料和组件进行主动评估，可以在商业化之前提升安全性评估，从而节省时间和成本 [157]. 总体而言，这些领域的持续研究与开发对于创造更安全的锂离子电池技术并有效缓解相关风险是必要的。

4.2 监控电池参数和状态

监测电动汽车电池的参数和状态对于有效的电池管理至关重要。多篇研究论文强调了利用物联网技术进行实时监测的重要性 [158, 159]、基于多任务学习的状态温度监测方法 [160]、具备远程通信能力的安全监测系统 [161] 以及用于监督电池组的电池管理系统 [162]。这些系统专注于监测健康状态（SOH）、荷电状态（SOC）、放电深度（DOD）和内阻，并通过数据采集、处理和控制策略评估电池安全状态。

4.2.1 充电状态

电动汽车中的电池荷电状态（SOC）是实现电池最佳性能和高效运行的关键参数。多项研究表明，准确估算SOC对于提升电动汽车的可靠性和可用性至关重要。研究指出，SOC估算方法涉及车辆加速度、速度、电池温度、电机转速、电流和温度[163]。由于锂离子电池具有高能量密度和长寿命，电动汽车通常使用锂离子电池，这使其成为SOC管理的理想选择[164]. 研究人员提出了新的想法，例如平滑变结构滤波硬件架构，以提高荷电状态（SOC）估计的准确性。这表明该方法计算效率高，可用于电动汽车电池系统的实时应用 [165]. 总之，准确的SOC估计对于充分发挥电动汽车的性能、支持环境可持续性以及在各种环境中鼓励更多人购买电动汽车是必要的 [166, 167].

与 Mumtaz Noreen 合作等人。 [168], 利用先进的卡尔曼滤波方法（如现代 BMS 中使用的扩展卡尔曼滤波）可实现准确的 SOC 计算。在处理电池的非线性行为时，这些滤波器具有更高的精度。它们将 SOC 跟踪误差降低至 0.32% 至 1%，而传统方法的误差范围可达 5%。最后，这些结果中采用更先进的估算方法降低了 BMS 中的 SOC 跟踪误差，有助于改善电动汽车电池的管理并延长其使用寿命。

4.2.2 健康状态

SOH（健康状态）是对电池健康状况的评估，具体反映其退化程度。SOH 与充电损耗程度相关，其确定难度远高于 SOC。本质上，它表示电池在达到使用寿命极限前所剩余的循环次数，可表示为：

SOH=CurrentcapityInitialcapity⋅100
(2)

我们还根据参数定义了SOH。

δSOH(t)=SOH(t0)+∫τ=t0tδfunc(I,T,SOC,other)dτ
(3)

初始电池健康状况，表示为SOH(t0)⁠，受函数δδfunc⁠的影响，该函数取决于电压、电流、热量、SOC、机械振动、过电位等因素[169–172].

Pattipati等人。 [173] 已整合容量衰减和功率衰减，以指示电池的健康状态。容量衰减指的是续航里程的减少，而功率衰减指的是与满电电池相比加速能力的下降。活性材料的退化、内阻的上升以及不可避免的反应等因素通常会影响电池的整体健康状况。SOH 对于预测电池的剩余使用寿命（RUL）至关重要。BMS 在准确评估电池的 SOH 方面发挥着关键作用，以确保安全可靠的运行。无模型、基于模型和数据挖掘方法通常用于进行 SOH 估计 [174, 175].

4.2.3 剩余寿命或剩余使用寿命

“寿命状态”（State-of-Life，简称SOL）一词描述了电池的剩余使用寿命，指的是电池在达到其使用寿命终点（EOL）前所能准确维持的充放电循环次数或其他因素。准确预测SOL对于防止故障和确保电池组的精确维护至关重要，特别是在军事环境中。此外，预测剩余使用寿命（RUL）能使电池管理系统（BMS）提高成本效益、可靠性和准确性，同时防止任何类型的故障：

RUL=Tf−TC
(4)

Tf是随机故障时间，而Tc是当前时间。Pattipati等人。 [173] 利用容量衰减 C(i) 和功率衰减 P(I) 预测剩余使用寿命 (RUL) 如下：

RUL(k)={h(P(i),C(i)}
(5)

在预测剩余使用寿命（RUL）时，必须考虑环境条件和建模误差等不确定性因素[169, 171].

Geerts等人. [176]提出了一种用于机器学习（ML）模型的算法，以简化电池剩余使用寿命的预测。结果表明，尽可能缓慢地为单辆车充电，由于电池退化程度较低，可使该车辆的剩余使用寿命最大化。Ali等人. [177] 提出了一种基于局部放电数据（PDD）的新型支持向量机（SVM）模型。利用支持向量回归预测剩余使用寿命（RUL）。研究发现，基于PDD特征训练的支持向量机分类和回归模型能够在电池管理系统（BMS）存储压力不大时准确预测剩余使用寿命。基于PDD的支持向量机模型可用于电动汽车的在线剩余使用寿命估计。总之，电动汽车中的电池管理系统通过监测和控制剩余使用寿命，在优化电池性能方面至关重要。

4.2.4 功率状态与能量状态

BMS 必须监测功率状态（SOP），这是一个关键参数。由于时间、使用情况、温度和环境条件的影响，每个电池单元的内阻各不相同 [178, 179]。这些因素会影响电池单元的功率输出。SOP 可以通过以下特定方程来定义 [180]:

SOP=Power(current)Power(initial)
(6)

根据 Nambi等人. [181为此，他们开发了一种复杂的算法，利用人工智能（AI）和机器学习（ML），通过分析历史数据和当前运行状况来估算SOP。这通过确保动力输出响应迅速且高效，从而提升车辆性能，这对于驾驶动态和制动时的能量回收至关重要。总之，电动汽车中的电池管理系统（BMS）通过监测和控制SOP，在优化电池性能方面发挥着至关重要的作用。

能量状态（SOE）通过特定的数学表达式，量化电池剩余能量与最大可用能量之间的关系[180]:

SOE=EactualEmax
(7)

对于固定式应用，电池管理系统（BMS）精确的剩余能量（SOE）估算对于节能以及处理预测续航里程和估算备用时间等任务至关重要。温度、充放电电流速率和老化会影响SOE和最大可用能量[179]。BMS采用各种算法和技术，如自适应无迹卡尔曼滤波器，来精确估算SOE。这确保了电池在安全范围内运行，并提高了电动汽车的经济性能[182, 183]. 总之，它通过缓解与电池故障相关的风险（如过热和过充导致的潜在爆炸）来提高电动汽车的安全性。此外，这种优化不仅提高了安全性并延长了电池寿命，还改善了电动汽车的整体效率和性能。

4.2.5 放电深度

放电深度（DOD）是指电池已释放的容量占其最大容量的比例。当电池使用量达到80%时，我们通常认为这是深度放电[184]。较高的放电深度会导致电池寿命缩短。例如，当放电深度超过50%时，铅酸电池的使用寿命会缩短。电池管理系统（BMS）应监测并控制放电深度，以防止意外情况发生。您可以使用容量更大的电池并降低放电深度，从而延长电池寿命。荷电状态（SOC）是衡量放电深度的另一种方式，其定义为[185, 186].

DOD(t)=1−SOC(t)=Q0−∫0tIb(τ)Q0⋅100%
(8)

BMS设计必须确保在深度放电时仍能实现最大能量输出和全功率输出，以实现最佳使用效果。

BMS的主要功能之一是实施控制充放电循环期间放电深度（DOD）的策略。通过仔细管理放电速率并将放电深度限制在安全水平，BMS可以显著减少电池的损耗。在研究中，Yalçın和Herdem [187] 进行测试，评估优化的充放电计划对电池健康的影响，特别关注放电深度对电池寿命的影响。通过这种优化，放电深度确保电池在峰值效率下运行，提供一致的性能并减少能源浪费。

4.3 电池均衡与充电控制

电池均衡与充电控制是确保电动汽车电池系统性能最优和安全运行的关键环节。研究人员已提出多种技术和方法来解决这一问题。为了实现更高效、更优的运行，研究人员开发了新的方法和基于电容的均衡器，例如开关电容均衡器[188, 189]和均衡电流纹波消除转换器[190]. 使用结合被动和主动技术的混合均衡拓扑结构的电动汽车电池组，在电池组和电池单元两个层面的电压平衡方面展现出潜力 [191]. 此外，研究人员还提出了单电感架构，以高效地在电池系统中的电池单元或电池串之间传输能量 [192]. 这些电池均衡技术的进步对于提高电动汽车电池的整体效率和使用寿命至关重要。

电池均衡是电池管理系统（BMS）的另一项关键功能。它旨在解决电池包内单体电池之间的电压和容量不平衡问题，此类不平衡可能由制造差异、老化或不同的使用模式引起。如图3 [6], BMS采用被动和主动两种均衡方法使电池单体达到平衡。这使得整个电池组的效率更高。这一均衡过程提高了电池的性能，并降低了过充或过热的风险，从而避免安全隐患。如图3a所示，电压和充电曲线的差异可能会影响ESS的可靠性。将所需负载从另一个相似的电池单体转移到欠载的电池单体上，可将该电池单体的负载/应力水平提升至工作范围内。图3b说明了一个等效的电池串。

图3.

所示，电池单体充电控制概念：(a) 不平衡状态和 (b) 均衡状态。

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4.4 故障诊断与保护

电动汽车（EV）的故障诊断与保护是确保电池系统和电动机驱动等EV组件的安全性、可靠性和性能的关键方面。为了准确地发现和修复电动汽车的故障，人们已经开发出了不同的故障检测与诊断方法。其中一些方法包括熵算法、基于机器学习（ML）的方法，以及参数估计与机器学习分类算法的结合[193–195]. 这些方法试图找出不合逻辑的变化，找出问题所在，并根据类型和位置对问题进行分类，从而绘制出车辆所有部件健康状态和故障状态的完整图谱。早期故障诊断系统对于主动维护、减少突发故障以及提高车辆整体健康状况、效率和安全性至关重要 [196–198]. 在电动汽车中整合先进的故障诊断技术对于确保最佳性能、降低维护成本以及推广未来的可持续交通解决方案至关重要。

在王的研究中 [198], 介绍了一种用于电动汽车锂离子电池的新型故障诊断方法，该方法基于利用大数据分析的多方法融合策略。首先，剔除异常值，并采用t分布随机邻域嵌入和小波变换去噪技术进行初步故障分析。我们运用因子分析识别对电池故障有显著影响的各种车辆特征。此外，还采用双向长短时记忆网络与卷积神经网络相结合的方法提取故障特征。 根据结果，该建议方法在对多种车辆数据进行测试时，可将故障诊断的准确率提高约12%。

4.5 安全电路

由于电动汽车中使用的锂离子电池固有的风险，安全电路对于电动汽车电池管理至关重要。这些电池在运行过程中会产生大量热量，因此需要进行温度监测和控制，以防止过热并确保安全运行 [199, 200]。安全监测系统也非常重要，因为它可以检查电池状态、检测内阻，并基于多项评估采用控制策略，以确保电池安全且运行良好 [201]. 电动汽车正变得越来越普及。为了确保电动汽车的安全性和可靠性，电池需要内置安全功能，以保护其免受火灾、过充和机械应力的影响 [161]. 实施电池管理系统（BMS）对于监控参数、确定电池健康状况和荷电状态（SOC）以及确保电池组的使用寿命也至关重要——从而有助于电动汽车的安全可靠运行 [202].

张 [161在研究过程中，提出了一种针对电动汽车动力电池安全监控的方法。状态监控架构包括信息处理子系统、执行模块和远程通信单元。数据采集框架通过先进的数据传输技术，将采集到的电池状态数据传输至数据存储系统的缓存中。此外，评估指标框架基于多因素、多层次分析，利用模糊逻辑推理对电池安全性进行全面检查。该方法的结果能更准确、客观地反映电池单体的真实状态，从而便于对动力电池的安全使用进行更精准的大数据分析。

4.6 车辆性能评估

电动汽车性能评估会考察诸多方面，如续航里程、电池充电时间、安全特性、能源效率、环境影响及整体驾驶品质，以评估电动汽车的工作效能与效率[203]。文献[204]表明，电动汽车在减少污染物排放、提高能源效率及环境效益方面优于传统内燃机。Almatrafi等人。 [205] 建议使用不同的驾驶循环来测试电动汽车车型的性能，例如城市道路驾驶循环（UDDS）、纽约市循环（NYCC）和全球统一轻型车辆测试程序（WLTP）。这些循环有助于分析速度、电池荷电状态（SOC）和功率消耗。计算执行包含UDDS、NYCC和WLTP的单一驾驶循环所需的能量，以确定哪种驾驶程序的能耗最低。模拟结果显示，UDDS的能耗约为16.437千瓦时，NYCC为20.568千瓦时，WLTP为11.113千瓦时。完成驾驶循环后，UDDS的SOC值为88.35%，NYCC为87.66%，WLTP为87.62%。这证实了WLTP驾驶循环的能耗最低，为11.113千瓦时，SOC值为87.62%。结果表明，特定的驾驶循环能耗更低，SOC值更高 [205].

4.7 电动汽车电池管理系统中的人工智能方法

我们将人工智能方法分为机器学习、深度学习、优化及基于规则的策略。电池参数对于评估荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）及剩余使用寿命（RUL）至关重要，机器学习技术利用各类参数以提升预测精度。评估内阻对于了解电池健康状况至关重要，使机器学习算法能够通过内阻变化来预测SOH和RUL。机器学习算法通过分析事物的循环过程、电化学阻抗谱数据、老化对日历的影响以及运行条件，构建能够准确预测荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）的模型[206]. 表5展示了用于电动汽车电池管理系统（BMS）的机器学习技术对比。

 

 

Table 5.
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Comparison of ML techniques used for BMS applications in EVs.

ML method	Goals	Findings	Advantages	Disadvantages	References
BPNN	SOH and RUL	RMSE is 0.78%. AAE is 1.01%	Nonlinear modelling Automatically feature modelling Adaptability	Complexity and overfitting Lengthy training time Lack of interpretability	[207]
RBFNN	SOH	The AAE and the route mean square error could be reduced by 0.23% and 0.34%, respectively, with the implementation of this combined model	Nonlinearity and function approximation Local learning and generalization Interpretability	Selection of radial basis Function Limited scalability Lack of sequential learning	[208]
ELM	SOH	Value error is <2.5%	Fast training Simple implementation Scalability	Limited control over model complexity Overfitting in noisy data Lack of interpretability	[210]
RF	SOH and RUL	The value SOH average accuracy is 1.8152%	Higher accuracy Robustness to noisy data	Lack of interpretability Overfitting potential Expensive memory and computational resources	[211]

反向传播神经网络（BPNN）是一种深度学习技术，通过微调神经网络的参数以减少预测值与实际值之间的差异来训练网络。这使得网络随着时间的推移变得更加准确。一项研究[7] 开发了一种用于锂离子电池管理系统（BMS）的健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）估计模型。该方法结合了粒子群优化（PSO）与BP神经网络（BPNN），以识别最佳参数并提升结果。结果显示，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（AAE）分别为0.78%和1.01%。BPNN在建模电池数据中的复杂关系方面尤为有效，使其适用于估计荷电状态（SOC）。此外，BPNN能够处理非线性趋势并适应电池条件的变化。

径向基函数神经网络（RBFNN）是一种使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。吴等人. [208] 提出了一种用于估算锂离子电池健康状态（SOH）的改进型 RBFNN 方法，其最大误差为 ±4%。张等人. [209] 构建了一种将PSO与RBFNN相结合的混合模型，用于预测锂离子电池的SOH。其研究结果表明，AAE和RMSE分别降低了0.23%和0.34%。由于RBFNN能够通过径向基函数估计复杂函数，因此在复杂且非线性的电池应用中表现出色。不过，为了使RBFNN发挥最佳性能，必须仔细调整参数，特别是在改变径向基函数位置时。然而，他们擅长识别复杂模式和非线性关系，这使他们在神经网络和机器学习研究中具有重要价值。

在监督学习中，特别是在神经网络领域，极限学习机（ELMs）是一种机器学习算法。ELM使用简单的激活函数，如Sigmoid函数或径向基函数，随机设置输入层与隐藏层之间的权重。这些函数应用于隐藏神经元。通常，只有一个隐藏层。BMS使用ELM是因为其具有增强的可扩展性、快速的训练速度和有效的泛化能力。Pan等人. [210] 提出了一种采用极限学习机（ELM）算法的SOH估计模型。该模型展现了优异的速度和精度。研究结果表明，最大估计误差低于2.5%。