中圖分類號：U463.633 文獻標識碼：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

當前動力電池管理系統(tǒng)（BatteryManagementSystem，BMS)正面臨動態(tài)工況適應性與全生命周期管理的雙重挑戰(zhàn)。在車輛實際運行中，電池組需應對急加速/制動帶來的電流沖擊、高低溫環(huán)境導致的性能波動、電芯不一致性引發(fā)的容量衰減等復雜場景。研究表明，傳統(tǒng)基于等效電路模型的狀態(tài)估計方法在極端工況下誤差率可上升至 15% 以上，同時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)預測準確率不足 80% ，嚴重威脅電池安全與整車可靠性?，F(xiàn)有BMS系統(tǒng)多采用固定閾值的保護策略，難以在能量利用效率與電池壽命延長之間實現(xiàn)動態(tài)平衡。

人工智能技術的引入正在改變這一局面：深度學習算法通過海量運行數(shù)據(jù)挖掘電池退化規(guī)律，邊緣計算設備實現(xiàn)毫秒級的安全決策響應，數(shù)字孿生技術構建虛擬電池鏡像實時校準模型參數(shù)。本文聚焦智能化控制技術與能效優(yōu)化方法的創(chuàng)新融合，致力于突破電池性能邊界認知、多維參數(shù)耦合優(yōu)化、故障早期預警等關鍵技術瓶頸，推動電池管理系統(tǒng)從“被動防護”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三大領域。基本功能包括：實時采集電池電壓、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)調節(jié)充放電功率以避免過充過放；同時管理電池組內電芯的均衡性，減少因單體差異導致的容量衰減。

系統(tǒng)硬件由主控單元、傳感器網(wǎng)絡、均衡模塊和通信接口構成。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。主動均衡電路通過轉移高電量電芯能量至低電量電芯實現(xiàn)一致性控制。CAN總線則實現(xiàn)與整車控制系統(tǒng)的實時交互。軟件層面采用分層架構，底層驅動負責信號采集與硬件控制，中間層運行狀態(tài)估計算法，應用層則根據(jù)車輛需求制定能量分配策略，形成從數(shù)據(jù)感知到決策執(zhí)行的完整閉環(huán)。

1.2 智能化控制技術在BMS中的應用

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

從表1可見，智能化控制技術的核心優(yōu)勢在于動態(tài)適應性與預測能力的提升。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時運行數(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電池，智能控制技術會根據(jù)當前SOC、溫度梯度及歷史性能數(shù)據(jù)，動態(tài)計算最優(yōu)充電曲線，在保證安全的前提下將充電效率提高 20% 以上。邊緣計算節(jié)點的引入使BMS具備本地實時決策能力，車輛急加速時，邊緣設備可在 5ms 內完成多電芯狀態(tài)評估，動態(tài)調整輸出功率，避免因集中式處理帶來的延遲風險。此外，深度學習算法通過分析海量電池退化數(shù)據(jù)，能夠提前 2000km 預測電芯性能拐點，為維護策略優(yōu)化提供前瞻性指導。

2 能效優(yōu)化技術

2.1電池能效的關鍵影響因素

電池能效優(yōu)化是提升新能源汽車續(xù)航與使用壽命的核心挑戰(zhàn)。電池在實際運行中受溫度、充放電策略、電芯一致性等多因素耦合影響，其能量轉化效率呈現(xiàn)高度非線性特征。低溫環(huán)境導致鋰離子遷移速率下降，電池內阻顯著增加，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，進一步加劇電池極化效應，降低有效能量輸出4。此外，電池組內電芯性能差異導致的“木桶效應”，使得整體可用容量取決于最弱單體，嚴重制約能效表現(xiàn)。電池能效的關鍵影響因素如表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。溫度管理需實現(xiàn)雙向精準控制：低溫時通過PTC(PositiveTemperatureCoefficient，正溫度系數(shù)）加熱片提升電池溫度至 10^°C 以上以降低內阻；高溫時啟動液冷系統(tǒng)將模組溫差控制在 3% 以內。動態(tài)充放電策略優(yōu)化需平衡瞬時功率需求與電池壽命，例如采用多目標優(yōu)化算法，在車輛急加速時動態(tài)限制放電電流峰值，避免過度損耗。主動均衡技術通過能量轉移或補充充電，將電芯間電壓差控制在30mV 以內，從而提升整體可用容量 5% 以上。這些措施的綜合應用，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)工況與多目標平衡的復雜性，傳統(tǒng)基于固定閾值的控制策略難以適應溫度波動、負載突變及電池老化帶來的非線性特性。智能算法的核心價值在于通過數(shù)據(jù)驅動建模與實時決策，打破靜態(tài)規(guī)則的局限性，在安全邊界內實現(xiàn)能量利用效率最大化。其突破點在于構建電池狀態(tài)與外部環(huán)境的動態(tài)映射關系，通過自適應調節(jié)機制平衡瞬時性能需求與長期健康管理。

模型預測控制（ModelPredictiveControl，MPC）的優(yōu)化目標為：

J=ω?Q_ioss(1-ω)?∣P_demand-P_detual∣

式中： Q_ioss —電池損耗； P_demand 需求功率； 一實際輸出功率； ω ——權重系數(shù)，動態(tài)調節(jié)電池壽命與動力性能的優(yōu)先級。

該公式通過單一權重系數(shù)的靈活調節(jié)，實現(xiàn)多目標優(yōu)化的動態(tài)平衡。當電池處于高風險工況時（如低溫或高倍率充放電），算法自動增大值，優(yōu)先抑制電池損耗；在穩(wěn)定工況下（如常溫勻速行駛），系統(tǒng)減小值以側重能量效率。公式中絕對值項的設計確保功率偏差的線性懲罰，避免平方項對極端偏差的過度敏感。

實際應用中，權重系數(shù)根據(jù)實時采集的電池溫度、健康狀態(tài)及車輛導航信息動態(tài)計算。當導航系統(tǒng)預判前方有長上坡路段時，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，則提升值強化保護機制。這種動態(tài)調節(jié)能力使算法能夠自適應復雜多變的運行場景，在充電階段優(yōu)先采用階梯式電流曲線減少極化效應，在放電階段智能分配電芯負載以延緩容量衰減，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)通過實時“感知-決策-執(zhí)行”的閉環(huán)架構提升能效。系統(tǒng)集成高精度傳感器網(wǎng)絡，以100Hz 頻率采集電芯電壓、溫度數(shù)據(jù)，邊緣計算節(jié)點運行輕量化算法，在 10ms 內完成狀態(tài)估計與策略生成。充電管理模塊采用動態(tài)恒壓（ConstantVoltage，CV)調節(jié)技術，當檢測到電池內阻上升時，自動降低充電電壓上限，減少極化效應導致的能量損耗。在放電階段，智能功率分配器根據(jù)導航預測的坡度與距離，動態(tài)限制電機輸出功率，避免無效能量浪費。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)測與預測

電池健康狀態(tài)(SOH)的精準監(jiān)測與預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阻變化的間接評估，但電池老化過程中化學特性[如SEI(SolidElectrolyteInterface，固體電解質界面膜）增厚、活性鋰損失]的漸變特性導致單一參數(shù)評估誤差顯著。智能監(jiān)測技術通過多源數(shù)據(jù)融合實現(xiàn)精準建模：在電芯層級部署分布式傳感器網(wǎng)絡，實時采集電壓、溫度、膨脹力等多維參數(shù)；結合電化學阻抗譜分析，解析電解液分解、電極鈍化等微觀退化機制。

預測層面，數(shù)字孿生技術構建虛擬電池鏡像，將實際運行數(shù)據(jù)與老化模型動態(tài)校準，例如通過循環(huán)充放電曲線的電壓平臺偏移量預測剩余壽命。深度學習算法進一步突破傳統(tǒng)模型局限，通過分析歷史運行數(shù)據(jù)中的隱性關聯(lián)（如充電末端電壓斜率變化與容量衰減的對應關系），建立非線性退化軌跡預測模型。這種多維度感知與預測能力，使系統(tǒng)能夠提前識別性能拐點，為維護策略調整提供前瞻性依據(jù)。

3.2壽命延長與維護策略

壽命延長需從被動防護轉向主動干預，核心在于抑制老化誘因與優(yōu)化使用模式。主動均衡技術通過能量轉移或補充充電，消除電芯間容量差異。采用開關電容矩陣對高電量電芯放電并轉移至低電量電芯，將模組內電壓差控制在 30mV 以內，避免短板效應導致的整體容量損失。溫度梯度管理通過智能液冷系統(tǒng)實現(xiàn)精準控溫，在低溫環(huán)境下啟動PTC加熱片預升溫至 15^°C 以上以降低內阻，高溫時通過雙向泵閥調節(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)調整參數(shù)。當檢測到電池老化加速時，自動降低充電截止電壓并限制快充電流峰值，同時優(yōu)化放電深度范圍（如將SOC工作窗口從 20%～80% 調整為 30%～70% )，減少深度充放電引發(fā)的結構應力。維護策略的智能化升級還體現(xiàn)在云端協(xié)同管理，如：通過分析車隊級電池退化數(shù)據(jù)，動態(tài)推薦維護周期與參數(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，智能化控制技術在自適應算法、數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化、深度學習等領域的應用，使得電池管理系統(tǒng)在精準監(jiān)控和高效控制方面實現(xiàn)了顯著突破。這些技術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、電壓調節(jié)等關鍵因素，有效延緩了電池老化進程，為新能源汽車的可靠性與經濟性提升提供了技術支撐。未來研究可進一步探索智能化技術與電化學機理的深度融合，推動電池管理系統(tǒng)向更高層級的自主決策方向發(fā)展。

參考文獻

[1]裴浩然，張技術.新能源汽車電池車間工人工作服的改良與創(chuàng)新[J].遼寧絲綢，2025（2)：82-83.

[2]劉遠遠.固態(tài)電池在電動汽車中的應用前景與挑戰(zhàn)[J].汽車知識，2025，25（4)：7-9.

[3]李曉剛.比亞迪混動汽車電池熱管理技術研究[J].汽車維修技師，2025(6)：26-27.

[4]魏昕昉，張樹峰.新能源汽車電池熱管理技術研究進展[J].汽車維修技師，2025（6)：36-37.

(編輯林子衿)