援用论文

杨世春, 周想达, 周新岸, 李强伟, 陈飞, 曹耀光. 能源电板云表管制症结时候扣问综述[J]. 机械工程学报, 2023, 59(10): 134-151.

YANG Shichun, ZHOU Sida, ZHOU Xinan, LI Qiangwei, CHEN Fei, CAO Yaoguang. Research Progress of Cloud Management for Power Batteries on Electric Vehicles[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2023, 59(10): 134-151.

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跟着数字孪生模子、高速数据传输通信时候、云表高性能接头平台、先进车载电子电气架构等先进表面和时候的发展，为能源电板邃密化模子构建、全人命周期模子参数自学习与演化、基于车云交融的电板管制联想提供了新的处罚有打算与发展机会。然则，能源电板云表管控时候仍需要表面扣问基础与时候冲破鼎新。基于此，北京航空航天大学杨世春讲解团队空洞分析了能源电板模子构建表面、健康安全管制标准及先进电子电气架构下的电板管制系统标准，对比呈报了面向车云交融的电板管制标准优舛错与改日扣问处所，为云表管制时候快速发展与落地行使提供参考。并动作《机械工程学报》2023年第10期的封面著述 发表了题为《能源电板云表管制症结时候扣问综述》一文 。

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症结时候

能源电板管制时候是保险电板安全可靠龟龄侥幸行的症结。当今，能源电板管制大多基于车端的电板管制系统(Battery management system，BMS)结束，通过BMS的从控板及时采集各单体电板电压、温度等信息，传输至主控板后获取对能源电板状况进行分析管制。云表电板管制时候是在高效集聚传输时候发展后出身的新时候，通过在车端及时采集数据并通过Telematics BOX (T-BOX)等数据结尾传输至云表监控平台，借助云表的纷乱算力与存储智商结束高性能的电板状况性能监测、寿命预测、安全预警等功能。图1 展示了典型的云表电板管制系统架构，常常情况下可分为四个层级，结尾层、集聚层、平台层、行使层。

结尾层一般由车载的电板管制系统、整车戒指系统、T-BOX等构成，是云表管制系统下的车载端实行元件。常常由电板管制系统子板肃肃电板单体信息采集，由电板管制系统主板肃肃电板数据处理、状况估算等即时功能结束，由T-BOX肃肃数据的上传和下行。集聚层包括各样数据传输形势及条约栈等，肃肃结束车载端与云表的数据交互、政策下行等。平台层与行使层部署在云表平台中，包括电板数据的获取、判辨、存储、接头等，以及以老化分析、状况监控、寿命预测等为代表的的功绩型功能行使。相对于传统的电板管制系统，云表大数据平台的行使为云表管制带来了更坚贞的数据分析与接头智商，并可使用全人命周期数据来对电板的戒指政策等进行深度优化。云表管制时候上风如表1所示 。

图1 能源电板云表管制时候框架

图2展示了等效电路模子的发展历程及性能对比。国表里学者从数学模子改造、物理场耦合等方面平等效电路模子开展了多档次的扣问，包括加多邋遢等电气元件进步模子精度，接管电-热耦合模子以进步全温域领域下模子适配度，自相宜参数修正模子改善模子泛化性等 。

图2 能源电板等效电路模子发展历程

图3展示了电化学模子的总体发展历程，并对模子特色进行了对比分析。然则，电化学模子接头复杂度高，接头经过通过依靠有限元仿真，对接头平台与仿真平台等冷落了较高条目，同期在接头经过中需破钞无数存储资源用于暂存求解扫尾，对云表系统接头智商与存储智商冷落了较高条目。尽头是针对单车单控政策下的模子更新与接头，对电化学模子冷落了极高的条目 。

图3 能源电板等效电路模子发展历程

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出息与行使

跟着数字孪生、AI赋能、车路云一体化等时候快速发展，云表电板管制时候也将迎来新的发展处所和新时候挑战。除了本文所分析的云表电板管制基本功能外，网联化、智能化等发展趋势也将成为云表电板管制的潜在时候发力点：

（1）数字孪生电板为云表电板管制提供全人命周期的信得过模子。数字孪生最早发祥于信息物理系统办法，2010年好意思国NASA界说了改日飞行器数字孪生体表率。随后，数字孪生时候在各规模缓缓行使，并取得了较好的时候效果。跟着信息、建模时候发展，数字孪生时候已缓缓投入电板规模并取得了初步探索性发达，不错为电板的云表管制提供更为精准的模子。全人命周期、向物理实体。当今，对于数字孪生电板的扣问还处于起步阶段，扣问东谈主员开发了基于等效电路模子和参数辨识算法耦合的数字孪生模子并用其结束电板SOC/SOH调理揣测，该标准与传统有打算访佛；扣问了基于电化学模子的数字孪生模子，受限于电化学参数难获取的问题，该模子不易于结束参数的全人命周期自相宜和更新。因此，对于数字孪生电板的症结表面、基础模子、参数自相宜算法等仍不解晰，进而在尺度化接口、部署性、通用性、易用性等方面均难以评估，模子的性能评价体系还未开发，仍需进一步扣问和冲破，为云表电板管制提供更邃密、更准确的模子。

（2）AI赋能为云表电板管制提供新的管制格式和戒指标准。AI智能算法的发展为电板的扣问提供了新想路，传统的能源电板机理需要依靠精密的实践开导、复杂的样品制备等形势才可结束，并难以与实质的电板充放电数据特征进行匹配。AI智能算法通过坚贞的接头架构、复杂的建模形势、数据特征提真金不怕火/分析和拿获等智商，辨识旧例机理、数据扣问标准难以执取的电板宏不雅、微不雅特征关系，何况不错通过AI智能算法开发数据开动的模子和方程，为机理扣问提供新的想路。这将为能源电板的云表管制提供新的时候有打算，以能源电板上传的云表数据为基础，通过坚贞的AI智能算法为其赋能，以获取电板里面的特征和构效关系，结束电板的全人命周期数据开动的管控。

（3）端云交融式电板管制架构。云表电板管制时候虽具有坚贞的接头和存储智商，不错结束能源电板的及时性管控等，但云平台的数据传输和教唆下发当今仍存在较大的延伸。端云交融式电板管制通过优化车端BMS系统以结束及时戒指、接管云平台优化车端BMS模子、算法等进步管制戒指智商，将车端和云表有机的联接在所有，结束了更好的电板管贤慧商。当今，端云交融式已成为下一代能源电板管制时候的迫切发展处所，宁德时间、比亚迪、国轩高科等均已在端云交融式电板管制进行时候储备、冲破和行使 。

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论断

动 力电板的云表管制时候是下一代电板管制标准，通过构建端-云交融的电板管制系统，在车端收罗电板多源信息并上传至云表，新2投注平台在云表通过高性能接头平台结束先进算法、模子等部署，将戒指政策响应下行至车端进行戒指，从而结束高效、高精度的电板管制。 然则当今云表电板管制时候仍存在较多的时候难点，包括云表的高效高精度模子构建、云表微功绩行使于性能评价，以及动作管制标准基础的端-云交融架构，亟需开展时候攻关与冲破。 本文空洞梳理了能源电板云表管制标准的症结时候与难点挑战，系 统性分析了当今在电板建模、状况评价、端云架构等方面的扣问近况与优舛错对比分析，针对苦恼挑战提供了处罚想路，对改日的能源电板云表管制时候进行了预测。

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[1]杨世春. 电动汽车能源电板建模与管制系统联想[M]. 北京：华中科技大学出书社, 2022.

[2]王芳. 电动汽车能源电板系统联想与制造时候[M]. 北京：科学出书社, 2017.

[3]王芳. 电动汽车能源电板系统安全分析与联想[M]. 北京：科学出书社, 2017.

主创简介

杨世春， 北京航空航天大学交通科学与工程学院院长、讲解、博士生导师，入选国度级领军东谈主才推敲、寰宇优秀科技使命者、中国汽车工程学会会士。长久从事新能源汽车能源系统安全管控时候扣问，初次冷落了基于赛博链的能源电板端云交融管制标准，主理研发了5代20余款车用电板管制系统，时候行使于华为、比亚迪、宁德时间等领军企业，后果获国度级/省部级科研、训诫奖励十余项，其中，以第一完成东谈主获国度科学时候跳跃二等奖、国度训诫后果一等奖、中国汽车工程学会时候发明非凡奖、种植部科技跳跃一等奖、中国汽车工业时候发明一等奖。

陈飞， 北京航空航天大学交通科学与工程学院助理扣问员，主要从事新能源汽车能源能源系统优化戒指与检测时候扣问。主理国度重心研发推敲子课题2项，参与国度重心研发推敲、国度当然科学基金重心技俩等技俩10项，发表SCI/EI论文10余篇，授权发明专利20余项，获国度科学时候跳跃二等奖1项，种植部科学时候跳跃一等奖/二等奖各1项、北京市科学时候跳跃二等奖1项。

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主创作家团队主要扣问处所

北京航空航天大学交通科学与工程学院智能新能源汽车团队深耕车用能源电板基础表面与管控时候扣问，比年来在议论规模承担了国度重心研发推敲技俩/课题、国度当然科学基金调理基金重心技俩等国度级技俩30余项，冷落了基于赛博链的能源电板端云交融管制标准，时候行使于华为、比亚迪等领军企业，在Matter、Journal of Power Sources、Applied Thermal Engineering等海外高水平期刊发表论文百余篇，授权国度发明专利95项，议论扣问后果获国度科技跳跃二等奖2项、中国汽车工程学会时候发明非凡奖1项、种植部科技跳跃一等奖1项，其他省部级科技奖励十余项。

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近两年团队发表著述

[1]Yang S C, He R, Zhang Z J, et al. CHAIN: cyber hierarchy and interactional network enabling digital solution for battery full-lifespan management[J]. Matter 2020, 3 (1)：27-41.

[2] Yang S C, Gao X L, Li Y L，et al. Minimum lithium plating overpotential control based charging strategy for parallel battery module prevents side reactions[J]. Journal of Power Sources, 2021, 494：229772.

[3] Liu Xinhua, Zhang Lisheng, Yu Hanqing, et al. Bridging multiscale characterization technologies and digital modelling to evaluate lithium battery fully lifespan[J]. Advanced Energy Materials, 2022, 15：2200889.

[4] Zhou S D， Liu X H，Hua Y，et al. Adaptive model parameter identification for lithium-ion batteries based on improved coupling hybrid adaptive particle swarm optimization-simulated annealing method[J]. Journal of Power Sources，2021, 482：228951.

[5] Hua Y, Zhou S D, Huang Y，et al. Sustainable value chain of retired lithium-ion batteries for electric vehicles[J]. Journal of Power Sources，2020，478：228753.

[6] Pan Y W, Hua Y, Zhou S D，et al. A computational multi-node electro-thermal model for large prismatic lithium-ion batteries[J]. Journal of Power Sources, 2020, 459：228070.

[7] He YL, He R, Guo B，et al. Modeling of dynamic hysteresis characters for the lithium-Ion battery[J]. Journal of The Electrochemical Society 2020, 167(9)：090532.

[8] Xie W，Liu X H，He R，et al. Challenges and opportunities toward fast-charging of lithium-ion batteries[J]. Journal of Energy Storage，2020，32(6)：101837.

[9] Lin J Y，Liu X H，Li S，et al. A review on recent progress, challenges and perspective of battery thermal management system[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer，2021， 167：120834.

[10] Hua Y，Liu X H，Zhou S D，et al. Toward sustainable reuse of retired lithium-ion batteries from electric vehicles[J]. Resources, Conservation and Recycling, 2021, 168：105249.

作 者：杨世春

牵累裁剪：杜蔚杰

牵累校对：张 强

审 核：张 强

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