电池处理系统

BMS技术关于监督各种运用中的电池包至关重要，尤其是在电动汽车中[10, 12]。BMS通过监测电压、电流、温度、SOC和健康情况（SOH）[12, 14]来前进电池的功用和安全性。通过运用库仑计数算法和传感器数据，BMS能够精确估计电池的SOC和SOH。此外，BMS还供应了一些根本功用，例如当阈值逾越期断开负载，确保电池坚持在安全的作业规模内[12, 14]。图2展示了电池处理系统单元的概念。

图2.

BMSs单元的概念性

4.1 电池热处理

电池热处理在影响电动汽车的整体功用和可靠性方面起着至关重要的效果。有用的热控制关于确保电动汽车中运用的锂离子电池的安全性、耐久性和最佳功用至关重要[150]。我们选用各种热处理战略，包括主动冷却、被逼冷却和混合系统，以减轻温度相关的退化并优化电池健康情况，然后影响能耗、续航旅程和安全[151]。文献[152]标明，不同的电池热处理系统对能耗、电池容量损失和碳排放有不同的影响。根据相变材料的系统跟着时间的推移在减少动力运用和排放方面表现更好。先进的TMS，如碳相变材料（PCM）纳米复合材料，有助于坚持电池在恰当的温度下。这使得电动汽车更加安全和高效，通过阻止失控和均匀加热等热问题[153, 154]。

进一步分析锂离子电池和锂金属电池中的潜在风险揭示了重要的安全应战，特别是关于热失控事端。过度的热量产生构成了一个明显的风险，或许会导致电池决裂、起火或爆炸。详细的退化途径将其承认为主要缺点机制，严重影响电池的功用和热安全性[155]。实施对纳米颗粒、气体和温度的监测系统能够促进前期干涉，减少事端风险[156]。一种积极主动的材料和组件点评方法能够在商业化之前前进安全点评，然后或许节约时间和本钱[157]。总的来说，在这些领域的继续研讨和开发是必要的，以发明更安全的锂电池技术并有用减轻相关风险。

4.2 电池参数和情况监测

监控电动汽车电池的参数和情况关于有用的电池处理至关重要。多篇研讨论文强调了运用物联网技术进行实时监控的重要性[158, 159]，根据多任务学习的电池温度监测方法[160]，具有远程通讯才干的安防监控系统[161]，以及用于监督电池组的BMS[162]。这些系统专心于通过数据收集、处理和控制战略来监测SOH、SOC、DOD和内阻，并点评电池的安全情况。

4.2.1 充电情况

电动汽车中的电池情况（SOC）是优化电池功用和高效运转的要害参数。多项研讨强调了精确估计SOC以前进电动汽车可靠性和可用性的重要性。研讨标明，SOC估计方法触及车辆加速、速度、电池温度、电机转速、电流和温度[163]。由于高能量密度和长寿数，电动汽车一般运用锂电池，这使得它们非常适合SOC处理[164]。研讨人员提出了新的主见，如滑润变结构滤波器硬件架构，以前进SOC估计的精确性。这标明该方法在核算上是高效的，而且能够在电动汽车电池系统中实时运用[165]。总的来说，精确的SOC估计关于充分发挥电动汽车的潜力、支撑环境可继续性以及鼓舞更多人购买电动汽车具有重要意义[166, 167]。

通过运用现代电池处理系统（BMS）中选用的扩展卡尔曼滤波器等先进卡尔曼滤波方法，Mumtaz Noreen等人[168]完结了精确的SOC核算。在处理电池的非线性行为时，这些滤波器的精度更高。与旧方法比较，它们将SOC盯梢过失下降到0.32%至1%，而旧方法的过失规模高达5%。最后，在这些效果中运用更先进的估计方法下降了BMS中的SOC盯梢过失，这有助于改进电动汽车电池的处理，并使它们的运用寿数更长。

4.2.2 健康情况

SOH供应了电池健康情况的点评，特别是关于其退化程度。SOH与充电耗尽的程度相关联，不像SOC那样简略承认。从本质上讲，它标明电池在挨近其操作极限之前剩余的循环次数，能够标明为：

(2)

我们还用参数定义了SOH。

δ
(3)

电池初始健康情况，用 \( SOH(t_0) \) 标明，受到一个函数 \( \delta_{\text{func}} \) 的影响，该函数取决于多种要素，如电压、电流、热量、SOC、机械振动、过电位等[169-172]。

Pattipati等人[173]将容量衰减和功率衰减整合在一同，以指示电池的健康情况。容量衰减是指续航旅程的减少，而功率衰减则是指与充满电的电池比较加速才干的下降。活性物质退化、内阻升高以及不可防止的反响等要素一般会影响电池的整体健康情况。SOH关于猜测电池的运用寿数（RUL）至关重要。BMS在精确点评电池的SOH方面起着至关重要的效果，以确保安全可靠的运转。无模型、根据模型和数据发掘方法一般用于进行SOH估计[174, 175]。

4.2.3 情况或剩余运用寿数

剩余寿数”或SOL描绘的是电池剩余的有用寿数，指的是在达到运用寿数停止（EOL）之前，电池能够精确保持的负载循环或其他要素的数量。精确猜测SOL关于防止缺点和确保电池组的精确维护至关重要，尤其是在军事环境中。此外，猜测RUL还使BMS能够前进本钱效益、可靠性和精确性，一同还能防备任何类型的缺点：

(4)

$T_f$ 是随机失效时间，而 $T_c$ 是当时时间。Pattipati 等人 [173] 运用容量衰减 $C(i)$ 和功率衰减 $P(I)$ 猜测了剩余运用寿数（RUL），公式如下：

(5)

猜测剩余运用寿数时有必要考虑不承认性要素，如环境条件和建模过失[169, 171]。

Geerts等人[176]提出了一种机器学习（ML）模型算法，以简化电池剩余运用寿数的猜测。效果闪现，尽或许慢地给单个车辆充电，由于电池退化程度较低，能够最大化该车辆的剩余运用寿数。Ali等人[177]提出了一种根据部分放电数据（PDD）的新型支撑向量机（SVM）模型。运用支撑向量回归来猜测剩余运用寿数。研讨发现，当电池处理系统没有很大的存储压力时，运用PDD特征练习的支撑向量分类和回归模型能够正确猜测剩余运用寿数。根据PDD的支撑向量机模型可用于电动汽车的在线剩余运用寿数估计。总之，电动汽车中的电池处理系统通过监测和控制剩余运用寿数在优化电池功用方面起着要害效果。

4.2.4 功率情况和能量情况

BMS有必要监测功率情况（SOP），这是一个要害参数。每个电池的内阻会跟着时间、运用情况、温度和环境条件而改动[178, 179]。这些要素会影响电池的功率输出。SOP能够运用以下特定方程来定义[180]：

(6)

根据Nambi等人[181]的研讨，他们提出了一种凌乱的算法，通过查看以前的数据和当时系统的运转情况来猜测SOP。该算法运用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术，以确保动力传输的照应性和功率性，这关于驾御动态和制动期间的能量收回至关重要。总之，电动汽车中的BMS通过监测和控制SOP在优化电池功用方面发挥了重要效果。

电池剩余能量情况(SOE)通过特定的数学表达式[180]量化了电池中剩余能量与最大可用能量之间的联系：

(7)

关于固定式运用，BMS精确的SOE预算关于节约动力和处理比如猜测续航旅程和估计备电时间等任务是必要的。温度、充电/放电电流率以及老化会影响SOE和最大可用能量[179]。BMS选用多种算法和技术，如自习惯无迹卡尔曼滤波器，以精确预算SOE。这确保了电池在安全规模内运转，并前进了EV的经济性[182, 183]。总之，通过减少与电池缺点相关的风险，如过热和因过充导致的潜在爆炸，它前进了EV的安全性。此外，这种优化不只增强了安全性并延伸了电池寿数，还前进了EV的整体功率和功用。

4.2.5 放电深度

DOD是电池放电容量与其最大容量之比。我们一般认为，当我们运用电池容量的80%时，就产生了深度放电[184]。较高的DOD会导致电池运用寿数缩短。例如，当DOD逾越50%时，铅酸电池的寿数会缩短。BMS应该监测并保持DOD以防止意外情况产生。你能够运用一个DOD较小的更大电池来延伸运用寿数。SOC是衡量DOD的另一种方法，定义为[185, 186]。

(8)

BMS设计有必要确保即便在深放电期间也能供应最大能量和全功率，以完结最佳运用。

BMS的主要功用之一是在充电和放电周期中实施战略，以控制DOD。通过精心处理放电速率并将DOD限制在安全水平，BMS能够明显减少电池的磨损。在研讨中，Yalçın和Herdem[187]检验点评了优化后的充电/放电计划对电池健康的影响，特别是关注了DOD对电池寿数的影响。通过这种优化，DOD确保电池在峰值功率下运转，供应共同的功用并减少能量糟蹋。

4.3 电池均衡与充电控制

电池均衡和充电控制是电动汽车中确保电池系统最佳功用和安全性的要害方面。研讨人员现已提出了各种技术和方法来处理这个问题。为了使事情更好地、更有用地运作，研讨人员提出了新的方法和根据电容的均衡器，例如开关电容均衡器[188, 189]，以及均衡电流纹波消除转换器[190]。运用混合均衡拓扑结构的电动汽车电池包在堆栈和单元级别上闪现出平衡电压的前景[191]。此外，研讨人员还提出了单电感架构，以在电池系统中的单元或串之间高效传输能量[192]。这些电池均衡技术的前进关于前进电动汽车电池的整体功率和寿数至关重要。

电池均衡是BMS的另一个要害功用。它处理了电池组中单个电池之间的电压和容量失衡问题，这些失衡或许是由于制作差异、老化或不同的运用方式引起的。如图3[6]所示，BMS运用被逼和主动均衡方法使电池单元达到均衡。这使得电池组整体更加高效。这种均衡进程前进了电池的功用，并减少了过充或过热的风险，然后防止了安全问题。电压和充电曲线的不共同，如图3a所示，或许会对ESS的可靠性产生晦气影响。将所需负载从另一个相似的电池转移到负载较轻的电池上，能够将电池提升到作业规模内的负载/应力水平。图3b展示了一个等效的电池单元串。

图3.

电池单体充电控制的概念：(a) 不平衡情况和 (b) 均衡情况。

4.4 缺点确诊与维护

电动汽车中的缺点确诊和维护是确保电池系统、电机驱动等组件的安全性、可靠性和功用的要害方面。为了精确地找到并批改电动汽车的缺点，现已创建了不同的缺点检测和确诊方法。其间一些包括熵算法、根据机器学习的战略以及结合机器学习分类算法的参数估计[193-195]。这些方法妄图发现无意义的改动，找出问题所在，并根据类型和方位对问题进行分组，然后全面了解车辆所有部件的健康情况和损坏情况。前期缺点确诊系统关于主动维护、减少突发缺点以及前进整体车辆健康、功率和安全至关重要[196-198]。在电动汽车中整合先进的缺点确诊技术关于确保最佳功用、下降维护本钱以及促进未来的可继续交通处理方案至关重要。

在Wang的研讨[198]中，提出了一种新颖的用于电动汽车中运用的锂离子电池缺点确诊方法，该方法根据一种运用大数据分析的多方法交融方法。首要，任何失常都会被扫除在外，然后运用t分布随机邻域嵌入和小波变换去噪技术进行开始缺点分析。我们选用因子分析来辨认对电池缺点有明显影响的车辆特征。还运用了双向长短期回想网络方法结合卷积神经网络来提取有缺点的特征。根据效果，当在各种车辆的数据上检验时，所提出的方法能够将缺点确诊的精确性前进约12%。

4.5 安全电路

由于电动汽车中运用的锂电池存在固有风险，安全电路关于电动汽车电池处理至关重要。这些电池在运转进程中会产生很多热量，需求进行温度监测和控制以防止过热并确保安全操作[199, 200]。安全监控系统也非常重要，由于它们能够查看电池情况，找到内部电阻，并根据多次点评运用控制战略来坚持电池安全和杰出作业[201]。电动汽车正变得越来越受欢迎。为了确保电动汽车的安全和可靠性，电池需求具备内置的安全功用，以维护它们免受火灾、过度充电和机械应力的影响[161]。实施BMS关于监测参数、承认电池健康情况和SOC以及确保电池组的耐久性也至关重要——然后有助于电动汽车的安全和可靠操作[202]。

常[161]在研讨进程中，提出了一种针对电动汽车动力电池安全性的监控方法。该情况监控架构包括一个信息处理子系统、一个实行模块和一个远程通讯单元。数据收集结构通过先进的数据传输技术将收集到的电池情况数据传输到数据存储系统的缓存中。此外，点评方针结构通过根据多要素和多层次分析的迷糊逻辑推理彻底查看了电池的安全性。该方法的效果给出了更精确、客观地闪现电池单元真实情况的值。这使得更简略对动力电池的安全运用进行更精确的大数据分析。

4.6 车辆功用点评

在电动汽车的功用点评中，会考虑许多要素，如续航旅程、电池充电时间、安全特性、能效、环境影响以及整体驾御质量，以了解电动汽车的作业效果和功率[203]。文献[204]标明，与传统内燃机比较，电动汽车在减少污染物、前进动力功率和环境维护方面具有优势。Almatrafi等人[205]建议运用不同的驾御循环来检验电动汽车模型的功用，如城市动态驾御程序（UDDS）、纽约市循环（NYCC）和全球轻型车辆共同检验程序（WLTP）。这些周期将有助于查看速度、电池SOC和功率运用情况。实行包括UDDS、NYCC和WLTP在内的单一驾御周期的能量需求被核算出来，以承认哪种驾御程序表现出最小的能耗。能量消耗的模仿效果约为UDDS为16.437千瓦时，NYCC为20.568千瓦时，WLTP为11.113千瓦时。在驾御周期之后，SOC值别离为UDDS为88.35%，NYCC为87.66%，WLTP为87.62%。这证明了WLTP驾御周期产生了最低的能量消耗，为11.113千瓦，一同SOC值为87.62%。效果标明，特定的驾御周期运用较少的电力并具有较高的SOC值[205]。

4.7 电动汽车电池处理系统中的AI方法

我们将AI方法分为机器学习、深度学习、优化和根据规则的战略。电池参数关于点评SOC、SOH和RUL至关重要，而ML技术运用各种参数来前进精确性。点评内阻关于了解电池健康情况至关重要，使ML算法能够通过内阻改动猜测SOH和RUL。ML算法查询循环情况、电化学阻抗谱数据、老化对日历的影响以及操作条件，以树立能够精确猜测SOC、SOH和RUL的模型[206]。表5闪现了用于电动汽车BMS运用的ML技术的比较。

用于电动汽车BMS运用的ML技术比较。

机器学习方法	方针	发现	优点	缺点	参考文献
反向传达神经网络	SOH和RUL	均方根过失为0.78%。 AAE是1.01%	非线性建模 主动特征建模 习惯性	凌乱度和过拟合 练习时间过长 短少可解释性	[ 207 ]
径向基神经网络	SOH	通过实施该混合模型，均匀肯定过失和途径均方过失别离减少了0.23%和0.34%。	非线性与函数迫临 部分学习与泛化 可解释性	径向基函数的挑选 有限的扩展性 短少次第学习	[ 208 ]
ELM	SOH	值过失小于2.5%	快速练习 简略完结 可扩展性	对模型凌乱性的控制有限 在噪声数据中的过拟合 短少可解释性	[ 210 ]
射频	SOH和RUL	SOH均匀精度为1.8152%	更高的精度 对噪声数据的鲁棒性	短少可解释性 过拟合潜力 昂贵的内存和核算资源	[ 211 ]

反向传达神经网络（BPNN）是一种深度学习技术，通过微调其参数来练习神经网络，以减少猜测值与实践产生值之间的差异。这使得网络跟着时间的推移变得更加精确。一项研讨[7]创建了一个模型，用于估计锂离子电池处理系统（BMS）的SOH和RUL。该方法结合了粒子群优化（PSO）和BPNN，以承认最佳参数并前进效果。效果闪现，均方根过失（RMSE）和均匀肯定过失（AAE）别离为0.78%和1.01%。BPNN特别适用于模仿电池数据中的凌乱联系，使其适用于估计SOC。此外，BPNN能够处理非线性趋势并习惯电池条件的改动。

径向基函数神经网络（RBFNN）是一种运用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。Wu等人[208]创建了一种更好的RBFNN方法，用于承认锂离子电池的SOH，其最大过失为±4%。Zhang等人[209]创建了一个混合模型，将PSO与RBFNN集成在一同，以猜测锂离子电池的SOH。他们的研讨效果闪现，AAE和RMSE别离减少了0.23%和0.34%。由于RBFNN能够通过径向基函数估计凌乱函数，因此在凌乱的非线性电池运用中效果很好。然而，为了使RBFNNs发挥最佳效果，有必要仔细调整参数，特别是在改动径向基函数的方位时。尽管如此，它们在辨认凌乱方式和非线性方面的才干使其在神经网络和机器学习研讨中具有价值。

在监督学习中，特别是神经网络内，极点学习机（ELM）作为一种机器学习算法。运用简略的激活函数，如sigmoid或径向基函数，ELM随机设置输入层和躲藏层之间的权重。这些函数被用于躲藏神经元。一般只有一个躲藏层。BMS运用ELM是由于其增强的可扩展性、快速的练习和有用的泛化才干。Pan等人[210]提出了一种选用ELM算法的SOH估计模型。该模型展示了优胜的速度和精确性。研讨效果闪现最大估计过失低于2.5%。

随机森林（RF）是一种习惯性强且广泛运用的机器学习算法，适用于分类和回归问题。与其他算法比较，RF 具有抗过拟合的才干，而且超参数调整的需求最小。Wang等人[211]运用RF模型来猜测锂离子电池的SOH和RUL。作者报告了SOH的均匀过失为1.8152%，这逾越了传统模型的精确性。在[212]中，作者运用RF方法运用各种锂离子电池材料来估计SOC。验证是通过在不同热条件下的环境温度和EV驱动周期的试验检验进行的。RF模型表现出色，如在25°C的动态应力检验驱动周期中均匀肯定过失为0.193%，混合脉冲功率表征检验中的RMSE为0.382%所示。