论文一：基于双卡尔曼滤波算法的动力电池内部温度估计

【分类】电池热管理

【题目】Battery internal temperature estimation method through a double extended Kalman filter

【作者】熊瑞*李幸港

【单位】北京理工大学机械与车辆学院 北京100081

【下载地址】https://doi.org/10.3901/JME.2020.14.146

【摘要】准确的内部温度对提高动力电池使用安全和可靠极为重要，然而，受限于传感器和测试手段等诸多因素，内部温度难以实时获取。通过融合Bernardi电池生热模型与热路传热模型，应用状态方程分析法实施了电池内外温度的表达，建立了温度的离散时间系统；利用双扩展卡尔曼滤波，建立了电池内部温度和环境参数的实时估计模型，实现了电池内部温度在线估计。基于内置温度传感器的动力电池测试验证表明，该方法能在线估算锂离子动力电池的内部温度，估计误差< 1℃，精度高，为电池的安全实时监控提供了有力保障。

【关键词】电动汽车 动力电池 内部温度估计 双扩展卡尔曼滤波

【推荐理由】 本文所提出的方法经过实验论证，能够准确估算电池的内部温度，并具有良好的适应性与鲁棒性。解决了实车中电池内部温度无法获取的难题，实用性较强。

【关键插图】

图1 动力电池热路模型示意图

图2 2C放电的内部温度及散热表征参数Rair估计结果

论文二：不同成组方式的并联电池模组的单体不一致性量化

【分类】电池组建模

【题目】Quantifying cell-to-cell variations of a parallel battery module for different pack configurations

【作者】Elham Hosseinzadeh, Sebastian Arias, James Marco.

【单位】WMG, University of Warwick, Coventry CV4 7AL, United Kingdom;Jaguar Land Rover, Coventry, United Kingdom.

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115859

【摘要】电池单体间的不一致性可能源于制造不一致或电池组/热管理系统设计不当。这种不一致性可能会限制电池组的能量容量，对于电动汽车应用而言，其会导致续航里程缩短、伴随着电池组中单体健康状态差异增大的电池组性能加速退化。众所周知，后者会降低系统中部分电池的可用能量，甚至可能会引起安全隐患。本研究探讨这种现象的短期影响，这对储能系统的设计具有重要意义。在Simscape中开发了包含单个电池模型的通用模组模型，并以1串15并模组为例进行了验证。结果表明，单体数目和单体间的连接电阻值是造成单体不一致性的主要因素。由于Z形结构模组的连接电阻对模组内电流的影响减小，所以Z形结构模组比梯形结构显示出显著的优势。对于梯形结构模组，电流不均匀性明显更高，其大小与模组电流无关。容量差异对系统没有显著影响。通过将容量差异从9%增加到40%，电流不均匀性从4%增加到13%，同时25%的电阻差异导致22%的电流差异。此外，还观察到电流不均匀性与温度梯度之间呈线性关系。30°C温度梯度导致模组内24%的电流差异。

【关键词】单体不一致性；并联单体；电流差异；电池组；健康状况；电动汽车

【推荐理由】电池成组后单体间的不一致性对电池组性能影响显著，量化电池组单体不一致性、分析不一致性对电池组性能的影响十分重要。本论文提供了一种并联电池组单体不一致性量化方法，对于后续电池组建模具有一定的意义。论文主要亮点包括：开发了一种由单个电池电热耦合模型组成的电池组模型，对比了梯形结构模组与Z形结构模组的性能，量化了系统不均匀性与模型参数之间的相关性，结果表明接触电阻对系统不均匀性的影响最大，而充放电倍率对系统不均匀性影响较小。

【关键插图】

图1 电池组内电池单体连接方式(a) Z形结构;(b)梯形结构

图4 1串15并的电池组模型结构及其内部各子模型关联关系

图13 电池充放电倍率、连接内阻和并联单体数对系统不均匀性的影响 (a) Z形结构模组;(b)梯形结构模组

论文三：锂离子电池快速充电过程中析锂发生和映射的检测

【分类】电池老化与快充

【题目】In Operando Detection of the Onset and Mapping of Lithium Plating Regimes during Fast Charging of Lithium-Ion Batteries

【作者】Fear, Conner; Adhikary, Tanay; Carter, Rachel; Mistry, Aashutosh N.; Love, Corey T.; Mukherjee, Partha P.

【单位】Chemistry Division, U.S. Naval Research Laboratory, Washington, DC 20375, United States

【下载地址】https://doi.org/10.1021/acsami.0c07803

【摘要】现有的析锂检测方法只能在充电结束，析锂已发生且产生不可逆损伤时进行。在这项工作中，我们提出了一种析锂监测方法，使用石墨电极在高倍率锂化过程中的特征电位最小值反映析锂。虽然其他研究表明，电池的快速自加热会导致这种类型的“电压超调”，但我们通过纽扣电池实验证实，这种电压分布也可能是由严重的析锂引起的。在电压超调的电池中，拆卸后的石墨电极上出现宏观上可观察到的锂镀层，导致循环库仑效率非常低。通过在原位光学显微镜中直接观察析锂的发生，证实了这种电压特性的重要性。我们观察到，多孔电极结构内金属锂镀层的生长会导致石墨电极的膨胀和开裂，这表明机械电极降解导致活性物质损失是严重析锂的一个重要后果。

【关键词】锂离子电池；快充；析锂；老化

【推荐理由】本文发现并解释了析锂过程导致的石墨半电池电压特性的变化，并使用光学显微镜证实了电极内部析锂导致的活性材料的机械破碎。

【关键插图】

图1 光学显微镜原位观察析锂(a) 前视图;(b)俯视图;(c)石英观察窗和电化学部件的特写

图2 在1.5mA和环境温度条件下的半电池放电观测结果，析锂导致了石墨电极表面破碎

论文四：基于联合估计算法的锂离子容量在线估计方法

【分类】电池容量估计

【题目】Online capacity estimation for lithium-ion batteries through joint estimation method

【作者】Yu, Quanqing，Xiong, Rui，Yang, Ruixin，Pecht, Michael G.

【单位】National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.113817

【摘要】准确估计锂离子电池的容量是一个关键的挑战，尤其是在传感器中存在噪声的情况下。本文提出了一种基于联合估计算法的锂离子电池容量在线估计技术。参数辨识采用递推最小二乘算法，容量估计采用自适应H∞滤波器。针对容量和SOC的耦合现象导致容量估计结果收敛速度慢的问题，本文将当前时刻的开路电压表示为前一时刻的开路电压与容量的关系式。因此，容量和OCV都可视为一个状态量，通过自适应H∞滤波器进行估计。本文验证了基于递推最小二乘法和自适应H∞滤波器的容量估计误差。仿真结果表明，在初始参数值不准确的情况下，估计的容量可以快速收敛到参考值。此外，错误的初始参数对容量估计误差的影响大于传感器噪声。

【关键词】锂离子电池；状态估计；容量估计；传感器有偏噪声；传感器噪声偏差；自适应H∞滤波器

【推荐理由】 该文章提出一种新的容量估计思路，将容量与OCV建立直接的映射关系，构建了一种新的状态方程，并给出了非线性系统可观性的证明，具有一定的参考价值；针对不确定性的有偏噪声，AHIF算法进行了较好的抑制，该方法具有较好的工程应用潜力，值得推荐。

【关键插图】

图1 基于RLS-AHIF联合估计的容量估计算法

图2 容量估计结果及其误差

图3 容量和OCV估计结果

论文五：面向混动汽车能量管理的基于ARIMA的道路坡度和车速预测

【分类】多功率源系统控制

【题目】ARIMA-Based Road Gradient and Vehicle Velocity Prediction for Hybrid Electric Vehicle Energy Management

【作者】Jinquan Guo, Hongwen He, Chao Sun

【单位】School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology

【下载地址】https://doi.org/10.1109/TVT.2019.2912893

【摘要】道路坡度和车速对混动系统的能量管理性能有很大影响。本文提出了一种基于数据驱动的自回归综合移动平均模型(ARIMA)。通过实验获取真实车速和道路坡度数据以建立ARIMA预测器，以此为控制策略提供了不同状态下的车速和道路坡度参考。结果表明，在预测能量管理策略中使用ARIMA预测器与不使用预测器相比，系统能耗降低了约5%~7%。

【关键词】HEV；预测能量管理；ARIMA；数据驱动；V-G预测

【推荐理由】在以往的系统能量管理研究中一般不考虑道路坡度或认为已知。本文结合车辆实际行驶数据，以一种新颖的方式实现车辆立体工况预测以得到更加真实的车辆功率需求，同时能够明显提高了在线优化策略在车辆中的应用性能。

【关键插图】

图1 基于ARIMA的实时预测能量管理框架

图2 实车采集得到的道路坡度数据

论文六：电动汽车锂离子电池的健康状况和剩余寿命评估方法综述:挑战和建议

【分类】健康状态；剩余寿命

【题目】A review of state of health and remaining useful life estimation methods for lithiumion battery in electric vehicles: Challenges and recommendations

【作者】M.S. Hossain Lipu, M.A. Hannan, Aini Hussain, M.M. Hoque, Pin J. Ker, M.H.M.Saad, Afida Ayob

【单位】Center for Integrated Systems Engineering and Advanced Technologies (Integra), Faculty of Engineering and Built Environment, Universiti Kebangsaan Malaysia, Malaysia

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.09.065

【摘要】由于零碳排放、化石燃料储备减少、交通舒适轻便等优点，电动汽车越来越受欢迎。然而，由于各种内外部因素的影响，使用锂离子电池的电动汽车在准确预测健康状态和剩余寿命方面面临困难。目前，很少有论文对健康状态(SOH)和剩余寿命(RUL)估计方法进行总结。因此，本文的目的是对预测SOH和RUL的不同估计模型进行全面的综述，并进行比较。结果确定了电动汽车应用的分类、特点和评价过程及其优缺点。本综述也研究了问题和挑战以及可能的解决方案。此外，本文还对锂离子电池SOH和RUL的进一步技术发展提出了一些选择性的建议。这篇综述的所有亮点都将有希望促进未来电动汽车先进SOH和RUL方法的发展。

【关键词】锂离子电池；电动汽车；健康状态；剩余寿命；热失控；老化；安全保护；环境影响

【推荐理由】本文综述了锂离子动力电池SOH估计和RUL预测的相关算法，对其中的关键问题和挑战进行了较为详细的论述，对于刚接触相关领域的研究人员具备良好的指导意义和参考价值。

【关键插图】

图1 SOH估计方法分类

图2 锂离子电池RUL预测方法

论文七：多种石墨低温电化学性能及锂沉积的研究

【分类】电池材料低温性能

【题目】The study of electrochemical properties and lithium deposition of graphite at low temperature

【作者】Gumjae Park, et al.

【单位】Department of Applied Chemistry, Saga University, Honjo, Saga, Japan

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2011.10.058

【摘要】在25℃和5℃下，对不同石墨化度、菱面体含量和比表面积的石墨的电化学性能进行了研究，石墨化程度和菱面体相的含量影响样品的嵌锂/脱层和表面沉积。在5℃时，电解液电导率和锂离子在石墨层间扩散速率的降低导致了石墨容量的降低，同时使得石墨表面也有锂沉积。高石墨化样品受温度影响较大，在低温下表现出较大的容量损失。增加的菱面体相有助于锂离子在石墨表面的沉积，因为锂离子不会插入石墨层间层并在其边缘平面上积累。增加锂离子插层通道的数量可以促进锂离子的插层，减少锂离子的沉积。

【关键词】石墨；石墨化；菱形相；锂夹层；锂沉积

【推荐理由】本文对比了多重结构的石墨负极在锂离子电池中的表现特性，对不同石墨化度、菱面体相含量和比表面积的石墨的特性进行了研究，对于电池负极材料的设计和制造具有一定的指导意义。

【关键插图】

图1 不同结构的石墨样品的SEM扫描图：(a) NG; (b) KS-6; (c) MAGC; (d) MCMB6-28;(e) MCF

图2 第一次装料后石墨样品的形貌(a)天然石墨;(b)KS-6石墨;(c)MAGC石墨;(d)MCMB6-28石墨;(e)MCF石墨

图3 石墨/锂电池在1M LiPF6-EC/DEC (3:7 by volume)电解液中的第一次充放电曲线(a)天然石墨;(b)KS-6石墨;(c)MAGC石墨;(d)MCMB6-28石墨;(e)MCF石墨

论文八：LiFePO4/石墨锂离子电池性能和老化的多尺度热电模型

【分类】热电模型

【题目】Multi-Scale Thermo-Electrochemical Modeling of Performance and Aging of a LiFePO4/Graphite Lithium-Ion Cell

【作者】Christian Kupper , Wolfgang G. Bessler

【单位】Institute of Energy Systems Technology (INES), Offenburg University of Applied Sciences, 77652 Offenburg, Germany

【下载地址】https://doi.org/10.1149/2.0761702jes

【摘要】本文提出了一个能够描述多尺度热质输运和复杂电化学反应机理的建模框架。基于1D+1D+1D（伪3D）多尺度方法，用于粒子内锂扩散、电极对质量和电荷传输以及电池单体层面热传输，通过边界条件和均匀化方法进行不同尺度上的耦合。在温度预测方面，一种直接的方法是将热源和热传导性包括在标准P2D类型模型中。然而，与典型P2D模型描述的电极尺度相比，温度梯度通常出现在更高的尺度上，即单个电池的mm和cm尺度。因此，模型扩展到电池单体尺度上是必要的，尺度耦合方法得以发展，以便更有效地描述电极对尺度上的电化学和电池单体尺度上的热传输。尺度耦合通常采用不同尺度上独立的计算域，通过适当的边界条件进行耦合。

【关键词】锂离子电池；多尺度热电模型；伪3D；老化

【推荐理由】本文从锂离子动力电池机理层面出发，建立了完整的热电耦合模型。在建模过程中，巧妙地使用活性颗粒、电极对、单体三个尺度描述其中发生的离子扩散和迁移以及生热、传热等过程。最终通过适当的边界条件来将上述三个尺度联系起来，有助于研究学习电池的建模和电化学的相关知识。

【关键插图】

图1 多尺度电池模型的原理图 单体尺度（x方向）、电极对尺度（y方向）、粒子尺度（z方向）

图2 CCCV充放电期间，不同温度下，模拟和实验得到的电池电压-容量曲线

图3 CCCV充放电期间，不同倍率下，模拟和实验得到的电池温度-时间曲线

论文九：基于容量老化数据驱动的电池循环寿命预测

【分类】电池老化

【题目】Data-driven prediction of battery cycle life before capacity degradation

【作者】Kristen A. Severson, Peter M. Attia, Norman Jin, Nicholas Perkins

【单位】Department of Chemical Engineering, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA; Department of Materials Science and Engineering, Stanford University, Stanford, CA, USA.

【下载地址】https://doi.org/10.1038/s41560-019-0356-8

【摘要】准确地预测复杂非线性系统对于研究电池循环寿命预测至关重要。其主要影响在于不同的老化机制、设备差异和动态操作条件。本文生成了124组在快速充电条件下的磷酸铁锂/石墨电池的综合数据集，循环寿命从150到2300个循环不等。本文使用放电电压曲线从老化初期尚未表现出容量退化时利用早期循环的放电电压等特征，应用机器学习对电池循环寿命进行预测和分类。最佳模型基于前100个循环的特征来预测循环寿命时达到9.1%的测试误差，在使用前5个循环将循环寿命分为高低寿命组时达到4.9%的测试误差。本文展实了将数据生成与数据驱动建模相结合来预测复杂动态系统行为的前景。

【关键词】锂离子电池；循环寿命预测；机器学习

【推荐理由】本文为动力电池循环寿命预测领域中高被引文章。与已有文献相比，采用更早期的容量数据，发掘出大量电池老化特征，最终找到相关性最高的特征利用机器学习算法实现较精准的循环寿命预测与分类。本文提供采用正则化的最小二乘法，可复现。

【关键插图】

图1 (a)第10和100次循环周期的电压与放电容量曲线;(b)各电池第10和100次循环周期的电压与放电容量差值曲线;(c)最佳特征与循环次数相关性。可以看出找到的最佳老化特征（Qd100-Qd10的方差对数）与循环次数呈线性负相关

图2 训练集测试集预测结果(a)方差模型 ;(b)放电模型;(c)全模型

论文十：锂离子电池低温运行下高频交流加热的建模与分析

【分类】电池加热

【题目】Modeling and analysis of high-frequency alternating-current heating for lithium-ion batteries under low-temperature operations

【作者】Yunlong Shang, et al.

【单位】School of Control Science and Engineering, Shandong University

【下载地址】https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2019.227435

【摘要】在寒冷气候下，为了提高低温锂离子电池的输出功率和可用容量，需要进行预热。低温电池有多种内部交流加热方式，加热速度快、效率高、均匀性好。但现有的交流加热装置由于交流加热频率较低，体积大、成本高的特点突出，在电动汽车上难以实现。因此，本文提出了一种基于buck-boost转换的高频交流加热器，并基于欧姆电阻的发热和锂离子传输机制建立了高频热电模型。实验结果验证了所提出的高频交流加热拓扑和热电模型在不同交流加热频率和均方根电流下的有效性。研究表明，在相同的均方根电流下，增加交流加热频率可以显著提高加热速度和加热效率，增加了欧姆电阻的发热量和锂离子传输，而不会对电池造成进一步的损伤。

【关键词】电池加热器；BUCK-BOOST转换器；高频交流加热；电池热模型

【推荐理由】本文提出了基于buck-boost转换的高频交流加热器，并基于欧姆电阻的发热和锂离子输运建立了高频热电模型。

【关键插图】

图1 基于升降压转换的车载交流加热器(a) 两个串联电池的半桥结构拓扑;(b)三个串联电池的全桥结构拓扑

图2 用于双电池电池组的建议交流加热器的操作状态