汽車電池管理系統(tǒng)的智能化控制與能效優(yōu)化

中圖分類號：U463.633 文獻(xiàn)標(biāo)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(dāng)前動力電池管理系統(tǒng)（BatteryManagementSystem，BMS)正面臨動態(tài)工況適應(yīng)性與全生命周期管理的雙重挑戰(zhàn)。在車輛實(shí)際運(yùn)行中，電池組需應(yīng)對急加速/制動帶來的電流沖擊、高低溫環(huán)境導(dǎo)致的性能波動、電芯不一致性引發(fā)的容量衰減等復(fù)雜場景。研究表明，傳統(tǒng)基于等效電路模型的狀態(tài)估計(jì)方法在極端工況下誤差率可上升至 15% 以上，同時(shí)電池老化過程中的參數(shù)漂移現(xiàn)象使得早期健康狀態(tài)(StateofHealth，SOH)預(yù)測準(zhǔn)確率不足 80% ，嚴(yán)重威脅電池安全與整車可靠性。現(xiàn)有BMS系統(tǒng)多采用固定閾值的保護(hù)策略，難以在能量利用效率與電池壽命延長之間實(shí)現(xiàn)動態(tài)平衡。

人工智能技術(shù)的引入正在改變這一局面：深度學(xué)習(xí)算法通過海量運(yùn)行數(shù)據(jù)挖掘電池退化規(guī)律，邊緣計(jì)算設(shè)備實(shí)現(xiàn)毫秒級的安全決策響應(yīng)，數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建虛擬電池鏡像實(shí)時(shí)校準(zhǔn)模型參數(shù)。本文聚焦智能化控制技術(shù)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(rèn)知、多維參數(shù)耦合優(yōu)化、故障早期預(yù)警等關(guān)鍵技術(shù)瓶頸，推動電池管理系統(tǒng)從“被動防護(hù)”向“主動優(yōu)化”的范式升級。

1汽車電池管理系統(tǒng)概述

1.1 基本功能與組成

汽車電池管理系統(tǒng)BMS是保障動力電池安全運(yùn)行與性能優(yōu)化的核心控制系統(tǒng)，其功能覆蓋電池狀態(tài)監(jiān)測、能量管理及安全防護(hù)三大領(lǐng)域?；竟δ馨ǎ簩?shí)時(shí)采集電池電壓、溫度、電流等參數(shù)；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(diào)節(jié)充放電功率以避免過充過放；同時(shí)管理電池組內(nèi)電芯的均衡性，減少因單體差異導(dǎo)致的容量衰減。

系統(tǒng)硬件由主控單元、傳感器網(wǎng)絡(luò)、均衡模塊和通信接口構(gòu)成。主控單元作為“大腦”處理數(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)。主動均衡電路通過轉(zhuǎn)移高電量電芯能量至低電量電芯實(shí)現(xiàn)一致性控制。CAN總線則實(shí)現(xiàn)與整車控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)交互。軟件層面采用分層架構(gòu)，底層驅(qū)動負(fù)責(zé)信號采集與硬件控制，中間層運(yùn)行狀態(tài)估計(jì)算法，應(yīng)用層則根據(jù)車輛需求制定能量分配策略，形成從數(shù)據(jù)感知到?jīng)Q策執(zhí)行的完整閉環(huán)。

1.2 智能化控制技術(shù)在BMS中的應(yīng)用

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

從表1可見，智能化控制技術(shù)的核心優(yōu)勢在于動態(tài)適應(yīng)性與預(yù)測能力的提升。傳統(tǒng)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(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)與歷史老化規(guī)律，可動態(tài)修正模型參數(shù)。例如在低溫環(huán)境下，傳統(tǒng)系統(tǒng)采用固定電流限值保護(hù)電池，智能控制技術(shù)會根據(jù)當(dāng)前SOC、溫度梯度及歷史性能數(shù)據(jù)，動態(tài)計(jì)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(jì)算節(jié)點(diǎn)的引入使BMS具備本地實(shí)時(shí)決策能力，車輛急加速時(shí)，邊緣設(shè)備可在 5ms 內(nèi)完成多電芯狀態(tài)評估，動態(tài)調(diào)整輸出功率，避免因集中式處理帶來的延遲風(fēng)險(xiǎn)。此外，深度學(xué)習(xí)算法通過分析海量電池退化數(shù)據(jù)，能夠提前 2000km 預(yù)測電芯性能拐點(diǎn)，為維護(hù)策略優(yōu)化提供前瞻性指導(dǎo)。

2 能效優(yōu)化技術(shù)

2.1電池能效的關(guān)鍵影響因素

電池能效優(yōu)化是提升新能源汽車?yán)m(xù)航與使用壽命的核心挑戰(zhàn)。電池在實(shí)際運(yùn)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(zhuǎn)化效率呈現(xiàn)高度非線性特征。低溫環(huán)境導(dǎo)致鋰離子遷移速率下降，電池內(nèi)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(jìn)一步加劇電池極化效應(yīng)，降低有效能量輸出4。此外，電池組內(nèi)電芯性能差異導(dǎo)致的“木桶效應(yīng)”，使得整體可用容量取決于最弱單體，嚴(yán)重制約能效表現(xiàn)。電池能效的關(guān)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(diǎn)。溫度管理需實(shí)現(xiàn)雙向精準(zhǔn)控制：低溫時(shí)通過PTC(PositiveTemperatureCoefficient，正溫度系數(shù)）加熱片提升電池溫度至 10^°C 以上以降低內(nèi)阻；高溫時(shí)啟動液冷系統(tǒng)將模組溫差控制在 3% 以內(nèi)。動態(tài)充放電策略優(yōu)化需平衡瞬時(shí)功率需求與電池壽命，例如采用多目標(biāo)優(yōu)化算法，在車輛急加速時(shí)動態(tài)限制放電電流峰值，避免過度損耗。主動均衡技術(shù)通過能量轉(zhuǎn)移或補(bǔ)充充電，將電芯間電壓差控制在30mV 以內(nèi)，從而提升整體可用容量 5% 以上。這些措施的綜合應(yīng)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(biāo)平衡的復(fù)雜性，傳統(tǒng)基于固定閾值的控制策略難以適應(yīng)溫度波動、負(fù)載突變及電池老化帶來的非線性特性。智能算法的核心價(jià)值在于通過數(shù)據(jù)驅(qū)動建模與實(shí)時(shí)決策，打破靜態(tài)規(guī)則的局限性，在安全邊界內(nèi)實(shí)現(xiàn)能量利用效率最大化。其突破點(diǎn)在于構(gòu)建電池狀態(tài)與外部環(huán)境的動態(tài)映射關(guān)系，通過自適應(yīng)調(diào)節(jié)機(jī)制平衡瞬時(shí)性能需求與長期健康管理。

模型預(yù)測控制（ModelPredictiveControl，MPC）的優(yōu)化目標(biāo)為：

J=ω?Q_ioss(1-ω)?∣P_demand-P_detual∣

式中： Q_ioss —電池?fù)p耗； P_demand 需求功率； 一實(shí)際輸出功率； ω ——權(quán)重系數(shù)，動態(tài)調(diào)節(jié)電池壽命與動力性能的優(yōu)先級。

該公式通過單一權(quán)重系數(shù)的靈活調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)多目標(biāo)優(yōu)化的動態(tài)平衡。當(dāng)電池處于高風(fēng)險(xiǎn)工況時(shí)（如低溫或高倍率充放電），算法自動增大值，優(yōu)先抑制電池?fù)p耗；在穩(wěn)定工況下（如常溫勻速行駛），系統(tǒng)減小值以側(cè)重能量效率。公式中絕對值項(xiàng)的設(shè)計(jì)確保功率偏差的線性懲罰，避免平方項(xiàng)對極端偏差的過度敏感。

實(shí)際應(yīng)用中，權(quán)重系數(shù)根據(jù)實(shí)時(shí)采集的電池溫度、健康狀態(tài)及車輛導(dǎo)航信息動態(tài)計(jì)算。當(dāng)導(dǎo)航系統(tǒng)預(yù)判前方有長上坡路段時(shí)，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(shí)，則提升值強(qiáng)化保護(hù)機(jī)制。這種動態(tài)調(diào)節(jié)能力使算法能夠自適應(yīng)復(fù)雜多變的運(yùn)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(yīng)，在放電階段智能分配電芯負(fù)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(tǒng)與能效提升

智能控制系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)“感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)架構(gòu)提升能效。系統(tǒng)集成高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)，以100Hz 頻率采集電芯電壓、溫度數(shù)據(jù)，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)運(yùn)行輕量化算法，在 10ms 內(nèi)完成狀態(tài)估計(jì)與策略生成。充電管理模塊采用動態(tài)恒壓（ConstantVoltage，CV)調(diào)節(jié)技術(shù)，當(dāng)檢測到電池內(nèi)阻上升時(shí)，自動降低充電電壓上限，減少極化效應(yīng)導(dǎo)致的能量損耗。在放電階段，智能功率分配器根據(jù)導(dǎo)航預(yù)測的坡度與距離，動態(tài)限制電機(jī)輸出功率，避免無效能量浪費(fèi)。云端數(shù)字孿生模型定期同步車輛數(shù)據(jù)，通過對比歷史退化曲線，優(yōu)化本地控制參數(shù)，形成“全局-局部”協(xié)同的能效提升機(jī)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(yù)測

電池健康狀態(tài)(SOH)的精準(zhǔn)監(jiān)測與預(yù)測是延長使用壽命的核心前提。傳統(tǒng)方法依賴容量衰減和內(nèi)阻變化的間接評估，但電池老化過程中化學(xué)特性[如SEI(SolidElectrolyteInterface，固體電解質(zhì)界面膜）增厚、活性鋰損失]的漸變特性導(dǎo)致單一參數(shù)評估誤差顯著。智能監(jiān)測技術(shù)通過多源數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)建模：在電芯層級部署分布式傳感器網(wǎng)絡(luò)，實(shí)時(shí)采集電壓、溫度、膨脹力等多維參數(shù)；結(jié)合電化學(xué)阻抗譜分析，解析電解液分解、電極鈍化等微觀退化機(jī)制。

預(yù)測層面，數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建虛擬電池鏡像，將實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)與老化模型動態(tài)校準(zhǔn)，例如通過循環(huán)充放電曲線的電壓平臺偏移量預(yù)測剩余壽命。深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)一步突破傳統(tǒng)模型局限，通過分析歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中的隱性關(guān)聯(lián)（如充電末端電壓斜率變化與容量衰減的對應(yīng)關(guān)系），建立非線性退化軌跡預(yù)測模型。這種多維度感知與預(yù)測能力，使系統(tǒng)能夠提前識別性能拐點(diǎn)，為維護(hù)策略調(diào)整提供前瞻性依據(jù)。

3.2壽命延長與維護(hù)策略

壽命延長需從被動防護(hù)轉(zhuǎn)向主動干預(yù)，核心在于抑制老化誘因與優(yōu)化使用模式。主動均衡技術(shù)通過能量轉(zhuǎn)移或補(bǔ)充充電，消除電芯間容量差異。采用開關(guān)電容矩陣對高電量電芯放電并轉(zhuǎn)移至低電量電芯，將模組內(nèi)電壓差控制在 30mV 以內(nèi)，避免短板效應(yīng)導(dǎo)致的整體容量損失。溫度梯度管理通過智能液冷系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控溫，在低溫環(huán)境下啟動PTC加熱片預(yù)升溫至 15^°C 以上以降低內(nèi)阻，高溫時(shí)通過雙向泵閥調(diào)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(diào)整參數(shù)。當(dāng)檢測到電池老化加速時(shí)，自動降低充電截止電壓并限制快充電流峰值，同時(shí)優(yōu)化放電深度范圍（如將SOC工作窗口從 20%～80% 調(diào)整為 30%～70% )，減少深度充放電引發(fā)的結(jié)構(gòu)應(yīng)力。維護(hù)策略的智能化升級還體現(xiàn)在云端協(xié)同管理，如：通過分析車隊(duì)級電池退化數(shù)據(jù)，動態(tài)推薦維護(hù)周期與參數(shù)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(jié)論

本文深入探討了汽車電池管理系統(tǒng)BMS中的智能化控制技術(shù)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(shù)在自適應(yīng)算法、數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)化、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的應(yīng)用，使得電池管理系統(tǒng)在精準(zhǔn)監(jiān)控和高效控制方面實(shí)現(xiàn)了顯著突破。這些技術(shù)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(diào)節(jié)等關(guān)鍵因素，有效延緩了電池老化進(jìn)程，為新能源汽車的可靠性與經(jīng)濟(jì)性提升提供了技術(shù)支撐。未來研究可進(jìn)一步探索智能化技術(shù)與電化學(xué)機(jī)理的深度融合，推動電池管理系統(tǒng)向更高層級的自主決策方向發(fā)展。

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(編輯林子衿)