1月11日-1月13日，以“汽车革命与交通、能源、城市协同发展”为主题的中国电动汽车百人会论坛（2019）在北京钓鱼台国宾馆举行。本次论坛以“汽车革命与交通、能源、城市协同发展”为主题，围绕汽车零排放和电动化变革、能源转化及传统能源公司转型、未来交通和出行变革图景、下一代汽车关键技术发展、汽车智能化和网联化趋势、核心供应链培育、汽车生产组织方式变革、国际创新对接、产业政策调整等热点问题进行研讨。
在1月13日下午进行的《主题峰会8：动力电池技术峰会》上，上海交通大学特聘教授马紫峰发表了主题演讲。
以下是演讲实录：
感谢欧阳明高院士的邀请，有机会给大家汇报一下我们在动力电池状态预测和安全评估方面的一些工作。前面很多专家已经讲到了怎么样做一个好的电池，像艾新平老师提出了很多材料的处理，以及电池制造过程当中注意的事项。实际来讲，当一颗电池做好了以后，它的状态到底是什么样的？直接跟我们电池的安全性是密切相关。我的报告大概分为这么几个方面：第一，按照技术策略；第二，锂电池模型构建；第三，状态模型构建。第四，模型的应用和评估。
锂离子电池今天为止已经发展了有四代产品，从手机用的钴酸锂到锰酸锂、到磷酸铁锂，还有现在的三元等等这些材料，还有很多的人在追求的更高的一些梦想，向300瓦时以上进军，更高的甚至到了500瓦时。所以从材料体系来讲，现在的研究是五花八门，新概念层出不穷，但是为什么会有这样一个目标呢？其实很重要的一点就是续航里程的焦虑，每个人都希望续航里程更高、能量密度可以不断的提升。但是大家都知道，经过了这么多年的研发，发展了那么多新的正极材料，真正目前能够得到工业化应用的寥寥无几，也就是刚才提到的钴酸锂、锰酸锂、磷酸铁锂、三元等等。
而这里面很重要的一点，实际上电池的安全性首先是取决于它本真材料的安全性。有一个很好的方面去研究，就是像热分析以及这个系统，研究表明可以发现，在这个当中磷酸铁锂的热稳定性从材料来讲身体安全是最好的。
所以我们可以发现，电池的能量密度越高，实际上产生的过热或者热失控的形式就越大。所以要增加电池的安全性，对于这些高能量的电池就可能需要在系统设计当中加入了特定的保护装置，比如说冷却系统，还有防爆系统等等，以减少电池的安全性。所以电池的安全性和长循环寿命是整个电池设计当中非常重要的一个问题。怎么样用好一个电池？实际上来讲，借鉴我们化工能的一个管理模式是什么呢？大家都知道，化工是一个非常有用的行业，但是化工今天在全国各地都得到了很多不待见，很多地方都不欢迎化工，是因为觉得化工在这方面有安全问题、甚至是毒性的问题。但事实上来讲大家看到，我们石油化工行业有大量的反应器，高压的、高温的，他们怎么样能够保证他的安全呢？实际上很好的一个方法，就是系统控制的方面。在系统控制论产生的过程中，化工系统工程实际上起到了非常重要的作用。我们能不能引入化工系统工程的原理来控制我们的电池以及电池的系统呢？这里面我们先来分析一下动力电池安全产生的一些因素和不安全的因素。电池里面实际上来讲，影响的因素非常多，所以一个系统的管理，除了它的充电、放电的控制以外，还跟它的热管理以及安全的管理，都有关系。在这些当中，实际上有一个状态的估计非常重要，状态的估计包括了核电状态，就是一个电池我们经常可以看到的，还有多少电。另外一个，他的健康状态，还有功率的状态。在这里面我们可以看这样一个卡通图，在这个卡通图里我们看到，每个人的手机都有这样一个东西，当这个电池用一段时间以后一格电没了，用到这个时候红色显示你该充电了。到底怎么监测这个电池的状态呢？实际这个状态是要依据我们的化工的一些系统工程方法来做的，我们看到左上角的这条放电曲线，就像我们化学反应工程当中反应器里面浓度的变化、压力的变化、温度的变化，而这些变化过程当中，是需要用一定的数学模型，去把它精确的描述出来。
这个跟什么有关呢？跟电池的材料化学体系，所以这个电池的模型建立当中，对于磷酸铁锂、对钴酸锂、对锰酸锂都有不同的曲线特征。大家都知道，磷酸铁锂的放电曲线是非常平的一条曲线，而对于锰酸锂来讲有两个放电平台，这两个放电平台怎么样去确定它的SOC状态？SOC实际上就是我们曲线，在4.0V的时候SOC我们假定是100%，而到了后面2.5V，放电截止，它是真正的没有了。事实上我们在做电池管理系统的时候、做模型的时候，可不可以把这个SOC截到5%甚至1%呢。事实来讲，在汽车当中，我们装的电池比如装的是50度电，但是你能不能用到49度，我想谁都不敢用到。所以我们电池管理的时候一定会有一个余量。这个余量怎么去判断？就是需要有一个精确的状态估计，而这个估计除了材料化学体系，还有一个就是内阻。而大家知道内阻跟什么有关？跟我材料的体系以及温度是有关系的，另外还有我们界面的效应，还有电芯的管理系统。
所以这个过程当中我们能测到什么？真正一个电芯测到的只有一个开路电压、还有温度，其他的我们是看不到的，所以我们首先就要去确定一个开路电压，然后去确定开路电压与这个荷电状态的管理，这是基于SOC模型当中重要的理论基础。所以可以说OCV和SOC模型的精确度，是我们操控电池健康状态的一个关键。
做这个模型之前我们首先就要对锂电池单体的模型进行一个构建，所以锂电池的模型涉及到了方方面面，所以我经常讲，锂离子电池的充电和放电过程，实际上是一个化学反应过程，而这个化学反应过程是一个多项的，它有电化学反应，也涉及到电机动力学，也涉及到我们的传制过程，也涉及我们的电荷转移，还有传热，所以它是一个非常复杂的系统。
大家知道，在我们国家基金委的主任李院士，他提出了多尺度复杂系统，所以我们能不能把多尺度复杂系统的理论运用到电池管理当中呢？我们首先就要对电池的影响因素考察。我们模型外部表现刚才讲开路电压、电流，电流是我们充电、放电的电流值，然后还有温度，这三个外部参数怎么样与我们的SOC和内阻能够关联起来。
从一个电芯的阻抗我们可以看到，这是我们测了一个20安时的软包电池它的SOC和它的阻抗的关系，我们可以发现，其实SOC和阻抗它是一个变量，我们知道，做模型的时候用的很多的时候叫安时积分法，基于欧姆定律，R等于V2R，我们发现V和R之间都是时间的变量，这样就产生一个问题，怎么样能够去收敛它。另外一个测量，我们同样一个电芯，在不同的温度下，在同样的荷电状态下，它的阻抗明显的不同。所以说，当我们一个车上的电池在工作状态的时候，它的SOC是不断变的，所以说会出现一些问题，我们的BMS对SOC测不准，因为它在过程当中已经发生变化了。
之于这样来讲，建立电池模型就需要有不同的一些方法，这里面有三种模型：
第一种，电化学的机理模型。电化学的机理模型是基于我们的电机反应动力学、我们阻抗的变化，这样的一个工作实际上来讲，我们要给予大量的实验测量和模拟。所以在这个过程当中，它的精度非常高，但是它的数学模型会变得非常复杂，而复杂的结果是什么呢？会造成我们这个计算方法计算工作量的增加。
第二种，黑箱模型。我们可以假设它，我这个内阻是在一定的状态下是一个恒定值，这个计算就比较简单了，它参数很简单，计算时间短。
第三种，基于我们的等效电路模型。等效电路的模型有一个非常明确的这种物理定义，也很直观，而且我们可以通过简单的交流阻抗去测量。当然这个阻抗不是基于我们材料试验的阻抗，而是要基于我们电芯的阻抗。所以我们就有必要去建立一套系统，我们上海电化学能源工程中心，专门构建了一条功率放大系统，加上阻抗测量，这样就可以去测量这种，比如说5安时、10安时、100安时单体电芯的阻抗。
这里我们主要介绍我们最近做的一些工作：
第一个工作，我们构建了一个开路电压的模型。因为开路电压是一个关键，开路电压实际上跟我们检测到的是息息相关的，所以我们在建立的时候，首先是比较了一些多项式的、指数型的、对数型的等各种模型进行了比较，比较以后我们去构建了一阶非线性的程序模型，而这种模型可以去满足这种单调性的约束，就是收敛性。所以这样一种模型来讲，我们去研究了一中全局优化的方法，去进行了优化和计算。
这是我们通过建立的模型对美国宇航局的AMes一些数据库的电芯进行模拟的结果。从不同的温度影响以及不同的计算时间我们可以看到，它的CPU计算处理时间，我们这个模型可以少于180秒，比传统的充放电时间少，所以就很容易的去捕捉到这个充电和放电过程中它的状态，如果你的计算时间非常长的话，就是说你放电的时候，你的电已经过去了，你没有办法及时的捕捉到。所以在这个方程的构建当中，就需要去匹配它，这个表格我们比较了三种不同的模型它的计算时间以及在不同温度下它的多项式的指数。
在SOC的基础上我们去构建离线模型，不是在线状态的，关键是怎么样去均衡模型的精度和复杂度。因为我们的模型，我刚才讲，如果我的等效电路模型非常复杂，我要很精准的把温度的效应以及它的荷电状态都检测出来，这些过程建模型是借鉴了我们化工系统工程当中，比如说有很多的我们的设计或者实验和数学模型的模拟和回归的方法。这些数学模型会建的非常复杂，但是它精度很好，也能算的很好。但实际上来讲，可能在应用当中并不实用，但是这种模型可以运用到某一些，比如说CPU内存很高的系统当中，比如说像现在华为，它运用的一些里面来讲，它的芯片计算速度非常高，它就可以来运用我们这样一种模型来计算。
所以我们的这些工作模型后来都是在我们化工领域当中非常认可的，像美国化工学报、化工科学方面，他们先后对我们这个工作进行了深入的报道。我们提出了两种计算方法，两个模型，一个是双目标多项式模型，另外一个是单目标的，用的就是显式的方法、隐式的方法还有这样一个准则三种模型进行的计算。（PPT）这个是计算的其中一种方法显示法，得到多项式模型计算和预测动态的性能。这个是隐式法得到的一个结论。
在离线模型基础上，我们又开始发展一种在线的模型，我们发展基于滚动的模型，跟比亚迪合作，在它的储能电池系统当中进行了验证，这个在线模型最重要的就是提高它的收敛速度和鲁棒性和估算的精度，所以这个工作我们可以看到，在不同的DST工况下得到的结果，这个是我们得到的一个非常具有强鲁棒性和显示处理约束的一个滚动的故障法的基础模型。
这个模型我们可以在极端的初始调整，比如SOC等于0的状态下或者SOC等于1的状态下，进行全工况的在线模拟。可以看到，我们得到的这种滚动的方法可以快速的收敛到正确的值，具有很强的鲁棒性。这里就是给出的两个SOC接近于1、SOC接近于0的两种阶段状态下模拟的一个过程。
这个里面我们可以发现，在估计如果偏大的时候，它的结果也是不一样的。
这个是估算，如果极值偏小接近于0的时候它的结果。在SOC的估算下面我们进一步发展电池的健康状态，因为电池的健康状态直接会影响到我们在车载BMS控制当中去估算说我这个电池大概还可以用多久，我们提出多尺度的高斯模型，用来进行追踪它的健康状态。这个健康状态的模型建立了以后，当时我们送给了美国化学工程学报，当时他们就提出，你这个模型有没有经过验证，最好是能够选择一些第三方的数据，他们就推荐我们用了美国宇航局一个电池数据库的三款电池，编号分别是5、6、7编号的18650电池，对它的SOH进行了估算，这个估算以后我们的精度是达到了3%以内，它就接受了我们的工作。
最近来讲，我们在SOC、SOH的估算基础上进一步去发展了一种热电耦合模型，因为实际上大家知道，在真正的应用当中它是热也有产生，大家都有体会，当你在打电话的时候，如果打的时间比较长手机就会发热，如果你在充电充的非常快的时候也会发热，所以热的模型实际上非常重要。
我们同样取了20安时的软包作为模型进行验证和试验，我们进一步对它进行了测量，最近我们在热模型上面建立了一个基于等效电路的耦合模型也已经完成。
我们课题组本身来讲，实际上从前期做磷酸铁锂的材料，到后来的电芯，到后来的做BMS，这也是为什么上个星期我们可以得到了国家的一个科技进步奖。重要的一个贡献，实际上就是我们从系统材料开始，到比亚迪的合作，同时，我们现在的模型已经不仅仅是在比亚迪合作，先后从今年开始与华为、南方电网、上海国际汽车城等等这些企业进行了战略的合作，主要是利用我们这样一些精确的模型，同时针对他们不同的应用场景，去做不同的模型以及不同模型的修正。
我们认为，实际上如果要想精准的控制和预测的话，对不同电池的材料体系，不同电池的结构，比如圆柱的、软包的、钢壳的、电芯单体容量不同的大小，都会有不同的充放电特征曲线，这样它的模型也需要进行修正，这也是为什么我们可以有这么多不同的战略合作，因为可以满足它特定的需求。
最后我想，我们通过这几年的努力，先后建立了一些像开路电压、健康状态、SOC的这些估算模型，对这个模型函数的选择以及它的形式、参数估计的方法、计算，提出了自己特定的一些手段，同时我们也认为，电池安全系统保障的基础就像艾新平老师讲的，材料化学体系是本身安全的一个基础。电池的保护装置，比如说限压过充保护、BMS优化控制方案，是一个有效的阶段。
