数字技术驱动电池变革

机械行业和电子行业通常会走向数字化设计或数字化管理，电池也不例外，但电池的数字化之路显然要艰难得多。

2022年11月17日，在由Gaspar主办，上海虹桥国际中央商务区管理委员会和上海闵行区人民政府指导，上海虹桥投资发展(集团)有限公司协办的2022年第二届汽车动力电池论坛上，同济大学汽车学院教授魏学哲表示，电池管理最终将延伸到电化学数字电源的概念..建设数字化电源，需要从数字化建模、数字化测量、数字化管理三个方面入手。

此外，车电分离将成为未来一些场景下的大趋势。魏学哲强调，对于电池管理来说，需要关注的不是车端阶段的寿命，而是整个生命周期的寿命。

魏学哲|同济大学汽车学院教授

以下是发言摘要:

今天我把我们课题组和我自己的想法命名为“数字技术驱动电池的变革”。说到电池，我们就先说材料问题。电池行业的底层技术是电化学，然后是材料问题。毋庸置疑，20多年来，材料技术一直是电池技术进步的第一推动力。

材料分为正极、负极和电解液。负极材料包括石墨、硅碳和金属锂，正极材料包括磷酸亚铁锂和三元，电解液则从液态向固液混合物和固态移动。

说到电池设计，其实很难兼顾到不同的特性。从某种意义上说，电池是一个“跷跷板”。比如能量密度和安全是矛盾的，动力和寿命是矛盾的。很难兼顾所有方面，必须做出选择。

此外，我们还观察了电池包装的技术进步，如圆柱形、软袋形和方形。电池封装背后有很多技术路线，包括生产工艺、设备自动化等问题，牵一发而动全身，涉及产业链很长。电池封装正在向大型化、模块化方向发展。电池越大越一致。虽然能量密度和空间利用率更高，但制造难度也会明显增加。

所以，尽管电池技术飞速发展，材料设计不断完善，但各方面的需求和约束也越来越多。从车载应用来看，对电池的应用需求越来越多，有的会追求快充，有的会追求长续航，有的会要求在非常恶劣的环境下使用。总之有各种各样的需求，不可能做一个电池就能覆盖所有的需求。我们必须根据需求定制开发它。

回归主题，机械行业和电子行业通常会逐渐走向数字化设计或数字化管理的方向，电池也不例外，但电池的数字化之路显然要艰难得多。

电池设计的数字化要从需求出发，在考虑能量密度、功率密度、循环寿命、充电速度的基础上。要以数字化为技术基础，深入了解应用条件，以仿真为试错法，走好电池数字化之路。

电池设计出来后，在工厂制造，就进入了十年甚至更长时间的应用期。在应用期间，制造商还应做好电池的生命周期管理。

让我们看看电池管理系统的演变。第一阶段主要是保护和干预锂离子电池容易出问题的几个参数:电压、电流、温度的上下限。保护是第一阶段的基本思路，但这显然是不够的。

因此，电池安全管理的第二阶段应运而生。第一，系统架构创新，几百块电池，甚至上千块电池……提供并进行模块化处理，以便将多个模块级单元组合成一个包级单元。当然这样做也有困难，包括多个电位的同时采样，跨电位之间的沟通，绝缘问题等等。

当前电池管理的难点是什么？就是做各种“估计”，包括SOC、SOH、SOP、SOT，合起来叫SOX，也就是参数和状态估计。其本质困境是测量太少，估计太多，需要在低频低精度测量数据的基础上推导出复杂的算法。

综上所述，第一代BMS实际上是面向电压和电流的阈值管理，可以称之为生存阶段；第二代BMS面向电、力、能的估算，解决温饱问题；现在要进化到第三代BMS，解决长寿命和安全问题。

事实上，仅仅依靠制造阶段来实现电池的大规模长寿命使用是不现实的，我们必须面对整个生命周期中可能出现的各种问题。以上两条线讨论，一是电池设计数字化的基本思路，二是电池运行管理系统的演进。要解决上述问题，必须需要数字模型和准确的测量数据，这是电池数字化的基础。

但存在的问题是设计层面的模型较弱，电池材料层面的测量手段和数据非常丰富。但在电池阶段，它被密封在一个黑匣子里，能使用的参数很少，运行阶段的参数和设计阶段的参数完全分离。

目前电池可用的型号分为:1。等效电路模型；2.电化学机理模型；3.数据驱动模型。

机理模型的基本模型框架是多孔电极理论的均相模型，但为了实用化，需要打破一些假设，比如重构电池的真实微观结构，将电池成像后再通过观察的方式重构。比如观察电池的成分和结构在整个生命周期中是否发生了变化，并以此为基础构建全生命周期电池模型。

有了模型之后，我们需要真实的测量数据作为反馈，微观的和宏观的都需要。由于电池材料级的表征材料足够丰富，因此需要将材料级的表征手段与宏观表征手段相结合，建立电芯级的表征手段和测量手段。

这可能包括循环期间的应力和应变测试、电池的CT扫描、电解质和温度分布的超声波扫描、分布式温度测量等。

在此基础上，将传感器集成到电池中，帮助测量和分析SOC和SOH、气体、析锂检测等。，而数据的智能处理可以优化电池内外温差，优化充放电策略，检测电池老化，预测热失控等问题。

但电池智能化后，必然会面临内部传感监测的诸多应用和挑战，比如传感器植入的封装问题；植入不当导致嵌锂不均匀，传感器导致极片突出，离子传输受阻，副反应产生气体。

即使没有植入传感器，外部测量仍有改进的空间。例如，AFE的硬件创新和宽带阻抗测量可以改进电池寿命估计、寿命模式识别和故障诊断。我们采用了集中激发、分布式测量的技术路线，取得了良好的效果。。

简单地说，电池的数字化管理包括三个方面:1 .从颗粒级模型到整包模型，建立电化学机理、材料表征和数据特征挖掘的整体模型，包括云模型和算法、车辆模型和算法；2.数字化测量，包括多物理量测量、嵌入式传感和智能电池设计；3.数字化管理，包括车云融合感知、主动预测管理和控制，包括高低温管理、快充管理、车联网交互管理等部分。

总之，电池管理技术将与电池数字化技术相结合，最终走向电化学数字电源，数字化将成为这种全功能电化学电源系统的核心方法论。

(以上内容来自同济大学汽车学院教授魏学哲2022年11月17日在上海虹桥投资发展(集团)有限公司第二届汽车动力电池论坛上发表的《数字技术驱动电池变革》主题演讲，该论坛由盖世汽车主办，上海虹桥国际中央商务区管理委员会、上海市闵行区人民政府指导。)机械行业和电子行业通常都会走向数字化设计或数字化管理，电池也不例外，但电池的数字化之路显然要艰难得多。

2022年11月17日，在由Gaspar主办，上海虹桥国际中央商务区管理委员会和上海闵行区人民政府指导，上海虹桥投资发展(集团)有限公司协办的2022年第二届汽车动力电池论坛上，同济大学汽车学院教授魏学哲表示，电池管理最终将延伸到电化学数字电源的概念..建设数字化电源，需要从数字化建模、数字化测量、数字化管理三个方面入手。

此外，车电分离将成为未来一些场景下的大趋势。魏学哲强调，对于电池管理来说，需要关注的不是车端阶段的寿命，而是整个生命周期的寿命。

魏学哲|同济大学汽车学院教授

以下是发言摘要:

今天我把我们课题组和我自己的想法命名为“数字技术驱动电池的变革”。说到电池，我们就先说材料问题。电池行业的底层技术是电化学，然后是材料问题。毋庸置疑，20多年来，材料技术一直是电池技术进步的第一推动力。

材料分为正极、负极和电解液。负极材料包括石墨、硅碳和金属锂，正极材料包括磷酸亚铁锂和三元，电解液则从液态向固液混合物和固态移动。

说到电池设计，其实很难兼顾到不同的特性。从某种意义上说，电池是一个“跷跷板”。比如能量密度和安全是矛盾的，动力和寿命是矛盾的。很难兼顾所有方面，必须做出选择。

此外，我们还观察了电池包装的技术进步，如圆柱形、软袋形和方形。电池封装背后有很多技术路线，包括生产工艺、设备自动化等问题，牵一发而动全身，涉及产业链很长。电池封装正在向大型化、模块化方向发展。电池越大越一致。虽然能量密度和空间利用率更高，但制造难度也会明显增加。

所以，尽管电池技术飞速发展，材料设计不断完善，但各方面的需求和约束也越来越多。从车载应用来看，对电池的应用需求越来越多，有的会追求快充，有的会追求长续航，有的会要求在非常恶劣的环境下使用。总之有各种各样的需求，不可能做一个电池就能覆盖所有的需求。我们必须根据需求定制开发它。

回归主题，机械行业和电子行业通常会逐渐走向数字化设计或数字化管理的方向，电池也不例外，但电池的数字化之路显然要艰难得多。

电池设计的数字化应该从需求出发，在考虑能量密度、功率密度、循环寿命的基础上……nd充电速度。要以数字化为技术基础，深入了解应用条件，以仿真为试错法，走好电池数字化之路。

电池设计出来后，在工厂制造，就进入了十年甚至更长时间的应用期。在应用期间，制造商还应做好电池的生命周期管理。

让我们看看电池管理系统的演变。第一阶段主要是保护和干预锂离子电池容易出问题的几个参数:电压、电流、温度的上下限。保护是第一阶段的基本思路，但这显然是不够的。

因此，电池安全管理的第二阶段应运而生。第一，创新系统架构，将上百块电池，甚至上千块电池进行模块化划分处理，使多个模块级单元组合成一个封装级单元。当然这样做也有困难，包括多个电位的同时采样，跨电位之间的沟通，绝缘问题等等。

当前电池管理的难点是什么？就是做各种“估计”，包括SOC、SOH、SOP、SOT，合起来叫SOX，也就是参数和状态估计。其本质困境是测量太少，估计太多，需要在低频低精度测量数据的基础上推导出复杂的算法。

综上所述，第一代BMS实际上是面向电压和电流的阈值管理，可以称之为生存阶段；第二代BMS面向电、力、能的估算，解决温饱问题；现在要进化到第三代BMS，解决长寿命和安全问题。

事实上，仅仅依靠制造阶段来实现电池的大规模长寿命使用是不现实的，我们必须面对整个生命周期中可能出现的各种问题。以上两条线讨论，一是电池设计数字化的基本思路，二是电池运行管理系统的演进。要解决上述问题，必须需要数字模型和准确的测量数据，这是电池数字化的基础。

但存在的问题是设计层面的模型较弱，电池材料层面的测量手段和数据非常丰富。但在电池阶段，它被密封在一个黑匣子里，可以使用的参数很少，运行阶段的参数和设计阶段的参数完全分离。

目前电池可用的型号分为:1。等效电路模型；2.电化学机理模型；3.数据驱动模型。

机理模型的基本模型框架是多孔电极理论的均相模型，但为了实用化，需要打破一些假设，比如重构电池的真实微观结构，将电池成像后再通过观察的方式重构。比如观察电池的成分和结构在整个生命周期中是否发生了变化，并以此为基础构建全生命周期电池模型。

有了模型之后，我们需要真实的测量数据作为反馈，微观的和宏观的都需要。由于电池材料级的表征材料足够丰富，因此需要将材料级的表征手段与宏观表征手段相结合，建立电芯级的表征手段和测量手段。

这可能包括循环期间的应力和应变测试、电池的CT扫描、电解质和温度分布的超声波扫描、分布式温度测量等。

在此基础上，将传感器集成到电池中，帮助测量和分析SOC和SOH、气体、析锂检测等。，而数据的智能处理可以优化电池内外温差，优化充放电策略，检测电池老化，预测热失控等问题。

但电池智能化后，必然会面临内部传感监测的诸多应用和挑战，比如传感器植入的封装问题；植入不当导致嵌锂不均匀，传感器导致极片突出，离子传输受阻，副反应产生气体。

即使没有植入传感器，外部测量仍有改进的空间。例如，AFE的硬件创新和宽带阻抗测量可以改进电池寿命估计、寿命模式识别和故障诊断。我们采用了集中激发、分布式测量的技术路线，取得了良好的效果。。

简单地说，电池的数字化管理包括三个方面:1 .从颗粒级模型到整包模型，建立电化学机理、材料表征和数据特征挖掘的整体模型，包括云模型和算法、车辆模型和算法；2.数字化测量，包括多物理量测量、嵌入式传感和智能电池设计；3.数字化管理，包括车云融合感知、主动预测管理和控制，包括高低温管理、快充管理、车联网交互管理等部分。

总之，电池管理技术将与电池数字化技术相结合，最终走向电化学数字电源，数字化将成为这种全功能电化学电源系统的核心方法论。

(以上内容来自同济大学汽车学院教授魏学哲2022年11月17日在上海虹桥投资发展(集团)有限公司第二届汽车动力电池论坛上发表的《数字技术驱动电池变革》主题演讲，该论坛由盖世汽车主办，上海虹桥国际中央商务区管理委员会、上海市闵行区人民政府指导。)

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