Trojan电瓶基于学习的先进电池热管理系统温度预测

锂离子电池(LiBs)的高效热管理对于实现电动汽车(EVs)的快速充电、运行安全和延长循环寿命至关重要。基于经验/物理驱动模型的传统电池热管理系统(BTMS)往往面临计算限制，以及在动态条件下适应性差的问题。本综述批判性地探讨了机器学习(ML)在LiB温度预测和智能热管理方面的最新进展。本研究所评估的前沿算法包括前馈神经网络（FFNN）、循环模型（LST、GRU）、卷积架构（CNN、CNN-LSTM）、极限学习机（ELM）、NARX以及物理信息神经网络（PINN），重点考察其预测精度、计算效率与鲁棒性。虽然混合型CNN-LSTM与PINN框架表现出低于零值（−0.1°C）的均方根误差（RMSE），但其计算时间较数值求解器可缩短高达三个数量级。本综述进一步指出未来研究应聚焦于集成数字孪生（DT）、强化学习与边缘人工智能（AI）控制的自适应自学习电池热管理系统（BTMS）。通过数据驱动智能与基于物理建模的协同融合，有望构建面向可持续电气化交通的新一代高能效、自优化电池系统。

引言

可靠的储能系统对于可持续电气化与能源行业脱碳至关重要，其中锂离子电池（LiBs）作为现代便携式与固定式储能技术的支柱，这主要归功于其高比功率（200–1000 W/kg）与比能量（170–250 Wh/kg）特性。⁻¹)、高效率（约95%）、长循环寿命（约3000次循环）、低自放电率（<10%/月）、宽电压范围（3.0-4.2V）、高安全性、优异倍率性能、低发热量以及与现有基础设施的兼容性[1][2][3][4]。尽管锂离子电池在过去十年间发展迅猛，但为满足社会需求——特别是对长续航电动汽车（EVs）日益增长的需求以及保障可再生能源电力稳定供应——仍需大幅提升储能容量[5][6]。⁻¹), efficiency (∼95%), extended lifecycle (∼3000 cycles), low self-discharge (<10%/month), wide voltage range (3.0–4.2 V), enhanced safety, excellent rate capability, minimal heat generation, and of infrastructure compatibility [1], [2], [3], [4]. Despite the rapid advancement of LiBs over the past decade, substantial energy storage capacity is still essential to address societal demands, particularly the increasing need for long-range electric vehicles (EVs) as well as ensuring stable electricity supply from renewable energy sources [5], [6].
工作温度与存储温度对锂离子电池（LiBs）性能具有决定性影响[7][8]。大量研究证实温度是加速电池老化的主导因素，会导致内阻持续增加及容量随时间衰减[9][10][11]。同理，电池组内部的热不均匀性可能引发电芯间的电气失衡现象，在充电过程中既可能造成整体容量衰减，也可能导致受热影响电芯的过充问题[12]。锂离子电池模组在高温与低温极端环境下均易发生温度依赖性退化。高温会加速固体电解质界面相（SEI）的分解，同时导致电解质和粘结剂降解，从而对电池性能与寿命产生负面影响。反之，过低的环境温度会造成正负极活性材料损失，并引发锂平行宇宙耗竭。此外，过热还可能扳机热失控现象，严重时可能导致电池爆炸[13][14][15][16][17]。鉴于快速充电电池技术需求激增，这要求开发强健的热管理系统，以确保最佳安全性与运行效率。
基于物理原理的电化学热力学方法通过数学模型分析电池行为，为实验方法提供了一种成本低廉且高效的替代方案，同时能准确深入地揭示工作条件和电池结构信息。值得注意的是，随着数值算法（尤其是机器学习ML）的最新进展，已开发出具有广泛适用性的多功能高效工具，其应用领域涵盖电子系统[18][19]。机器学习技术作为热管理领域的革命性突破，因其能在多变量条件下快速识别最优解，成为系统设计与优化的有效替代方案。通过实验和数值方法实现最优解本质上具有挑战性。传统实验与数值方法通常受限于预设条件范围、计算成本和时间等因素。相比之下，机器学习（ML）通过基于相关数据的充分训练快速预测最优参数，为电池热管理系统（BTMS）提供了更高效的替代方案。
多项研究已探讨了包括人工神经网络(ANN)[20][21]、长短期记忆网络(LSTM)[22][23]、卷积神经网络(CNN)[24][25]以及深度强化学习(DRL)[26][27]在内的机器学习模型在电池热管理系统(BTMS)中的应用，旨在提升系统运行鲁棒性与热安全性。当前机器学习算法在BTMS领域的应用仍处于发展阶段，亟需基于大规模训练数据集的深入研究以提升其可靠性。
本研究综述了当前采用机器学习进行电池建模的温度预测与性能优化前沿进展。尽管现有部分综述文章探讨了机器学习在电池热管理系统（BTMS）中的应用，但在系统分类以热安全为核心应用的机器学习模型方面仍存在研究空白。本综述整合了过去与当前关于机器学习辅助电池系统的研究，旨在为热安全设计与智能BTMS优化的技术发展提供见解并规划未来方向。目标在于通过本研究所提出的观点与洞见，推动实时电池监控先进数字解决方案的开发，促进创新概念的涌现，并推动锂离子电池（LiB）领域的进步。
在开展本综述研究前，我们对电池热管理系统（BTMS）中机器学习技术发展的现有文献进行了系统性评估。基于Scopus数据库，通过文章标题、摘要、关键词和出版年份等字段进行文献计量检索。检索策略采用布尔运算符组合"Battery Thermal Management"、"Lithium-ion Battery"、"Machine Learning"及"Temperature Prediction"等特定术语，以精确筛选和定位相关研究。最初，我们在标题、摘要和作者提供的关键词中检索了"Battery Thermal Management（电池热管理）"这一关键词，同时在全文范围内检索了"Lithium-ion Battery（锂离子电池）"、"Machine Learning（机器学习）"和"Temperature Prediction（温度预测）"等术语，时间限定为最近十年（2015年至2025年5月）。通过检索式：(TITLE-ABS-KEY (battery AND thermal AND management) AND ALL (lithium-ion AND battery AND machine AND learning)) AND PUBYEAR > 2014，初步筛选共获得1001篇相关文献。在第二轮筛选阶段，经过精细化处理后保留425份文献，排除了勘误表和非英语出版物等物品。随后对已识别文献的全文进行审查，以深入评估其研究范围、方法学、发现和贡献。这一过程实现了对最相关且高质量研究的筛选，最终获得126份精炼文献集，其中包含66.6%的研究论文、18.1%的综述、15.3%的会议论文以及0.05%的书籍章节，如图1所示。
既往研究探索了与电池热管理系统（BTMS）相关的若干关键方面。然而，对于热设计原理、先进冷却技术以及最前沿的人工智能驱动热控制策略，仍需更深入和全面的理解。与以往广泛考察人工智能在电池领域应用的综述不同，本研究提供了以热工程为核心的机器学习在BTMS中的集成分析。本综述的创新性体现在四个核心方面：1）以热安全为导向的分类方法——不同于通用的SOC/SOH估算，本研究根据机器学习模型在温度预测、时空热图构建、替代多物理场建模和预测控制中的功能角色进行系统分类。2）物理-数据融合分析——通过结构化对比纯数据驱动模型（FFNN、LSTM、GRU、CNN、ELM、NARX）与物理信息/混合框架（PINN、MFPI-CNN、ETNN），明确评估其数据效率、外推能力、计算复杂度和物理一致性。3）工程性能基准测试——采用热管理关键性能指标（T_maxΔT、热响应时间及归一化能耗等关键指标），从而在人工智能算法开发与应用热工指标之间建立桥梁；4）本综述创新性地分析了机器学习技术在嵌入式控制、边缘计算及自适应数字孪生架构中的适用性，着重阐明了相较于传统CFD/FEM求解器的计算资源交易。