电池状态估计与安全检测技术

中国水利水电出版社

【作者】武明虎张凡杜万银

【I S B N 】978-7-5226-3839-3

【责任编辑】张玉玲

【适用读者群】本专通用

【出版时间】2026-07-30

【开本】16开

【装帧信息】平装（光膜）

【版次】第1版第1次印刷

【页数】160

【千字数】174

【印张】10

【定价】￥55

【丛书】

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本书系统阐述锂离子电池状态估计与安全检测技术，共分为三大板块。

第一板块是基础与状态估计：构建健康状态（SOH）、荷电状态（SOC）、剩余使用寿命（RUL）评估框架，融合电化学模型、等效电路模型与先进算法，通过多尺度分解和神经网络模型提升估计精度与鲁棒性。

第二板块是安全检测与系统设计：解析电池故障机理与热失控诱因，提出单/ 多故障诊断方法，集成温度/气体/压力多维度检测技术，建立热失控传播模型。基于智能电池管理系统（BMS）实现状态-安全协同管理，结合云端边缘计算优化系统可靠性。

第三板块是未来展望：探讨新型电池材料与AI、边缘计算的融合路径，分析技术在新能源汽车、储能及航空航天领域的迁移潜力。

全书以“机理—算法—验证”为逻辑主线，兼具理论深度与工程适用性，不仅可作为理论研究的参考指南，亦可为电池领域科研人员及工程人员提供关键技术参考。

在全球能源结构转型与“双碳”战略目标的引领下，锂离子电池作为新能源汽车、储能系统等领域的核心能量载体，正面临高精度状态管理与安全防控的迫切需求。随着全球电池市场规模的爆发式增长，电池系统的健康状态（SOH）评估、剩余使用寿命（RUL）预测、荷电状态（SOC）动态估计及热失控预警等关键技术，已成为学术界与产业界共同关注的焦点。本书紧扣电池全生命周期管理的核心痛点，系统构建状态估计与安全检测的理论体系、技术方法及实践路径，致力于为行业提供兼具前沿性与实用性的解决方案。

本书以“系统性、创新性与实践性”为核心导向，构建覆盖“机理—算法—系统”的完整技术链条，突破传统单一方法的局限，通过典型工程案例验证技术路径的可行性与可靠性。全书共10章，分为三个逻辑层次：基础与状态估计篇（第1～4章）解析SOH、SOC、RUL等关键参数的定义、机理与估计方法，涵盖经典物理模型与深度学习等新兴技术；安全检测与系统设计篇（第5～9章）深入剖析故障诊断、热失控预警、智能电池管理系统架构等安全防控技术；未来展望篇（第10章）前瞻新型电池技术、智能化检测与跨学科发展趋势。本书面向新能源、电气工程、控制科学等领域的科研人员、工程师及高校师生，既可作为理论研究的参考指南，也可为工程实践提供方法论支撑。

本书由长期深耕电池管理领域的学界与业界专家协作编撰。其中，第1～4章由武明虎教授撰写，聚焦电化学机理建模与数据驱动算法的融合创新，深入解析SOH退化机理、SOC动态估计及多状态联合优化等核心难题；第5～9章由张凡博士与杜万银博士联合执笔，聚焦故障诊断工程实践与标准体系构建，结合热失控预警等典型案例，系统剖析安全管理系统设计；第10章由全体编者共同编撰，并邀请行业专家对固态电池、数字孪生等前沿方向进行审校，确保内容的技术前瞻性。全书架构设计与统稿工作由武明虎教授主持，保障技术逻辑的连贯性与学科交叉的深度融合。

撰写过程中，我们力求兼顾理论严谨性与工程实用性，但受限于技术发展的动态性与编者认知所及，书中难免存在疏漏之处，恳请广大读者不吝指正。

谨以此书献给所有致力于绿色能源技术创新的探索者！

第1章电池状态估计概述 1
1.1 电池状态的定义与分类 1
1.1.1 健康状态（SOH） 1
1.1.2 荷电状态（SOC） 2
1.1.3 剩余使用寿命（RUL） 2
1.1.4 能量状态（SOE） 2
1.2 状态估计的技术框架与应用场景 3
1.2.1 技术框架 3
1.2.2 应用场景 5
1.3 状态估计面临的技术难点与发展趋势 6
1.3.1 电池模型的准确性 6
1.3.2 状态估计算法的鲁棒性 7
1.3.3 状态估计的实时性 7
1.3.4 高精度电池模型 7
1.3.5 先进状态估计算法 8
1.3.6 多源信息融合 8
第2章电池健康状态估计 9
2.1 SOH的定义与评估指标 9
2.2 SOH变化机理及其影响因素 9
2.2.1 SOH变化机理 9
2.2.2 SOH影响因素 10
2.3 基于模型的SOH估计方法 13
2.3.1 基于EM的SOH估计方法 13
2.3.2 基于ECM的SOH估计方法 14
2.3.3 基于MM的SOH估计方法 16
2.4 基于数据驱动的SOH估计方法 16
2.5 SOH估计的实验验证与工程实践 19
2.5.1 ECM的实验验证 19
2.5.2 数据驱动方法的实验验证 21
第3章电池剩余寿命预测 25
3.1 RUL的定义与预测的重要性 25
3.2 电池寿命衰退机理与建模方法 25
3.3 基于物理模型的RUL预测 26
3.4 基于机器学习的RUL预测 27
3.5 RUL估计的实验验证 28
3.5.1 数据集的介绍 28
3.5.2 多尺度分解下GRU-MLR组合预测RUL 29
3.6 实验数据预处理 31
3.6.1 EEMD分解结果 31
3.6.2 实验数据处理 32
3.7 对比实验分析 33
3.7.1 同一起点下不同预测模型的验证 33
3.7.2 同一模型下不同预测起点的验证 34
3.7.3 不同电池数据集下的验证 36
第4章电池荷电状态估计 38
4.1 SOC定义及影响因素 38
4.2 基于TCN算法的SOC估计方法 39
4.2.1 动力电池特征分析和筛选 40
4.2.2 数据预处理及评价指标 43
4.2.3 基于TCN的SOC估计 45
4.3 基于TCRN的SOC估计和预测 51
4.3.1 时间重组模块 51
4.3.2 TCRN整体结构 53
4.3.3 对比实验及分析 53
4.4 基于Autoformer的SOH-SOC联合估计方法研究 59
4.4.1 SOH估计方法及结果分析 59
4.4.2 SOH–SOC联合估计方法及结果分析 65
第5章电池安全问题概述 69
5.1 电池安全的重要性与挑战 69
5.1.1 电池安全的战略意义 69
5.1.2 电池安全的核心挑战 70
5.2 常见电池故障模式及其机理 71
5.2.1 电失效模式：内部短路与过充/过放 71
5.2.2 热失效模式：热失控与温度不均 72
5.2.3 化学与结构失效模式 73
5.2.4 不同电池类型的失效差异 73
5.3 热失控的诱因与传播机制 74
5.3.1 热失控的诱因 74
5.3.2 热失控的反应过程与传播机制 75
5.4 电池安全检测技术现状与展望 75
第6章动力电池组单故障诊断 78
6.1 电池故障诊断的理论基础与指标 78
6.2 基于传感器技术的故障诊断方法 80
6.3 基于机器学习的故障识别 82
6.4 基于物理建模的故障诊断 83
第7章动力电池组多故障诊断 86
7.1 动力电池组现状概述 86
7.2 多故障特征的耦合与分离难点 86
7.2.1 多故障特征分离的挑战 86
7.2.2 多故障特征分离的难点 87
7.2.3 多故障特征分离的技术方法 88
7.3 多故障诊断算法（特征提取、分类） 89
7.4 数据驱动与模型结合的多故障诊断技术 91
7.4.1 模型融合方法 92
7.4.2 基于物理模型的特征提取与数据驱动分类 92
7.4.3 深度学习与物理模型结合 93
7.5 案例分析：电池组多故障诊断与容错管理 94
7.5.1 研究背景与问题描述 94
7.5.2 多故障诊断总体框架 94
7.5.3 基于统计特征的多故障诊断分析 95
7.5.4 基于机器学习的多故障诊断分析 96
7.5.5 多模型融合诊断与决策分析 96
7.5.6 多故障风险评估与分级预警管理 97
第8章电池热失控检测与预警 98
8.1 电池热失控概述 98
8.2 热失控的物理与化学机理 99
8.2.1 热失控的诱因 99
8.2.2 电池过充电 101
8.3 热失控检测技术 103
8.3.1 温度检测技术 104
8.3.2 气体检测技术 111
8.3.3 压力检测技术 113
8.4 热失控传播的建模与仿真 116
8.4.1 热失控传播建模原理 116
8.4.2 热失控传播的仿真技术 120
8.4.3 热失控传播的关键参数及实际应用 123
8.5 热失控防护案例研究 124
8.5.1 热失控防护的跨领域挑战 124
8.5.2 动力电池的安全进化论 125
8.5.3 储能系统：规模化能源的“防火墙”工程 126
8.5.4 消费电子与航空：微型化时代的“安全博弈” 126
8.5.5 未来趋势：从“防御”到“免疫”的技术跃迁 127
第9章智能电池安全管理系统 128
9.1 电池管理系统的核心功能与架构 128
9.1.1 核心功能 128
9.1.2 典型架构 129
9.2 安全检测与状态估计的融合 130
9.2.1 安全检测的核心技术 130
9.2.2 状态估计的核心方法 131
9.2.3 融合机制与优势 131
9.2.4 工程应用案例 132
9.3 基于AI的智能电池管理系统 132
9.3.1 AI算法在BMS中的应用 132
9.3.2 典型应用场景 133
9.3.3 挑战与应对 134
9.4 云端与边缘计算在电池安全管理中的应用 134
9.4.1 云端计算的应用 134
9.4.2 边缘计算的应用 135
9.4.3 云边协同机制 135
9.4.4 应用案例 136
9.4.5 挑战与展望 136
9.5 下一代电池管理系统的研究方向 136
9.5.1 技术创新 137
9.5.2 系统集成 137
9.5.3 产业趋势 138
9.5.4 挑战与应对 138
第10章电池技术的未来发展 139
10.1 新型电池材料与结构的潜力 139
10.2 状态估计与安全检测的智能化与自动化趋势 140
10.3 跨学科技术融合：传感器、AI与电池技术的结合 141
10.4 应用场景的未来展望：从新能源汽车到航空航天 143
参考文献 145

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