人们对电动汽车电池的需求不断增加，并且需要这些电池能够以极快的速度进行充电。因此，随着汽车行业向更环保的出行方式发展，电池管理系统(BMS)对于监控和管理汽车高压电池组性能方面变得非常重要。然而，标准的BMS方法并不总是能够很好地估计重要的电池参数并预测电池将如何退化，这使得找到最佳充电策略和延长电池寿命变得更加困难。
这种限制使得在BMS中内置最先进的人工智能方法和预测性维护算法成为可能。利用机器学习(ML)和深度学习(DL)模型的数据驱动功能，这些先进的方法可以帮助进行准确的状态估计，同时考虑到锂离子电池复杂的非线性和退化过程。此外，基于人工智能的预测性维护方法，如故障预测与健康管理(PHM)技术，可以估计电池将如何退化以及它们还能工作多久，从而带来更好的充电程序和预防性维护。
当AI算法和预测分析技术结合到车载BMS设计中时，它们可以彻底改变电动汽车的充电方式。这些新方法可以准确估计电池的充电情况以及随时间推移它们会如何退化。这样就可以即时更改充电参数，在电池退化开始之前就加以阻止，最终延长电池寿命，使电动汽车的运行更加高效和环保。
电动汽车中安装的电池类型和尺寸一般决定了车辆的性能和行驶里程。通常，为了达到所需的电压，这些电池是由串联和并联的锂离子电池组成的高压电池组。
为了管理此类电池组，就需要安装BMS，它作为电池系统的大脑，监控电池电压、电流和温度等各种参数，来确保安全运行。为了给此类电池组充电，汽车必须连接到专用充电站，由充电器提供电力。电网的交流电(AC)被转换为直流电(DC)，然后通过BMS进入电池组。
其中，BMS根据需要控制充电速率，以防止电池单元过充、过热或发生任何其他可能损坏系统的问题。此外，先进的BMS还会采用电池平衡技术，以确保所有电池单元均匀的充电和放电。这可以防止由于电压不均匀而导致的内部电流回路，并最大限度地延长电池组的整体使用寿命。
此外，BMS可以与外部充电器通信，提供诸如优化充电配置、负载平衡和电网集成等优势，以便在多辆电动汽车同时充电时实现高效的充电率。此类通信还具有如远程监控和诊断充电过程以及根据实际消耗的能量进行准确计费等优势。
电动汽车充电时的典型布局(来源Energies, 16(1), 185和Batteries, 8(11), 219)
电动汽车电池的快速充电取决于其两种状态：充电状态(SOC)和健康状态(SOH)。为了估算这些状态，人们一直使用基于数学模型的传统方法。这些方法需要创建能够准确反映锂离子电池内部发生的复杂电化学过程的数学模型。然而，这些基于模型的方法通常难以捕捉电池随时间推移而表现出的复杂非线性和动态退化模式，进而导致估算结果不够准确。
上述挑战为基于AI的方法铺平了道路，这些方法对于根据数据估计BMS状态非常有用。与传统的基于模型的方法不同，ML和DL等AI方法可以直接从数据中学习。它们可以使用大量的运行数据和历史电池数据来发现复杂的模式和关系。由于AI算法基于数据，因此它们可以更好地适应和扩展到锂离子电池复杂多变的动态中。这将带来更准确的状态估计。
神经网络作为一种众所周知的AI程序，用于在BMS中估计状态正越来越流行。这些模型强大而灵活，可以准确显示电压、电流和温度等输入变量与SOC和SOH等目标变量之间的非线性联系。不同类型的神经网络(如前馈网络、递归网络和卷积网络)已被用于估计电池状态，并且通常比基于标准模型的方法效果更好。
支持向量机(SVM)是另一种在估算BMS状态方面表现出良好前景的AI方法。这些引导式学习算法擅长处理多维和非线性数据，这意味着它们可以轻松模拟锂离子电池的工作方式。在估算SOC和SOH时，我们使用SVM，因为它们可以在具有大量维度的特征空间中找到最佳决策限值。
基于人工智能的系统在估计状态方面更胜一筹，但它们的工作效果在很大程度上取决于训练数据的质量和数量。很多时候，需要采用细致的数据预处理、特征工程和数据增强方法，以确保人工智能模型能够学习到模式，并在它们从未见过的情况下很好地工作。
在BMS框架中添加AI算法当然也会带来一些需要解决的问题，包括计算复杂性和实时应用等。随着时间的推移，AI模型会变得越来越复杂，这就需要更多的算力。这可能会使它们在资源有限的环境中更难被使用。为了使基于AI的状态估计方法在BMS架构中实时运行良好，可能需要采用模型压缩、剪枝和硬件加速等策略。
在车载BMS中添加AI算法和预测性维护有望大幅提高电动汽车的充电速度和电池使用寿命。这些方法使用ML、DL和PHM来正确估计电池的状态，找到电池退化模式并预测电池的剩余使用寿命。然而，处理数据可用性、计算复杂性和实时执行等问题非常重要。要创建强大的数据策略、有效的硬件解决方案和标准化模型，使AI驱动的BMS集成顺利进行，就必须通力合作。随着人们对环保交通的不断追求，将AI、预测分析和BMS结合起来，将成为电动汽车充分发挥其潜力的关键部分。
(原文刊登于EDN姊妹网站Power Electronics News，参考链接：Predictive Analysis Facilitated by On-Board BMS for Efficient EV Charging，由Ricardo Xie编译。)
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