Trojan蓄电池基于先进传感技术的锂离子电池状态监测与智能管理：从原理到应用
2026-04-16 10:10:06 点击：次
锂离子电池广泛应用于储能系统和电动交通领域，是当前及未来能源基础设施的核心组成部分。然而，其内部复杂的电化学反应与不均匀的退化行为对传统电池管理策略构成了重大挑战。近年来，先进传感技术的兴起为获取电池系统机理认知开辟了新途径，从而实现了更智能、更精细化的电池管理。现有综述主要聚焦于先进传感技术本身，对其在电池管理不同层级中实际作用的系统性分析仍显不足。为填补这一空白，本文总结了代表性先进传感技术的原理、集成策略和应用场景，并深入考察了这些技术在电池全生命周期管理中的特征提取、模型构建、状态估计与故障诊断等方面所发挥的作用。此外，本综述针对多传感器集成、信号解耦以及传感数据与电池本征物理状态的映射等关键挑战展开讨论，同时探讨了实际部署问题。最后，文章提出了未来发展方向与待解决的关键难题，旨在为智能电池系统的进步提供理论洞见与实践指导。
商业化锂离子电池是一种高效可充电系统，其通过锂离子在正负极之间的"摇椅式"运动实现能量存储与释放[[1], [2], [3]]。其核心组件包括正极、负极、多孔隔膜及电解液，所有部件由铝塑复合膜或金属外壳封装以隔绝环境干扰[4]。这类电池具有显著优势：高能量密度使其具备体积小、重量轻的特点，推动其在移动设备和电动汽车中的广泛应用；长循环寿命降低了总拥有成本；快速充放电能力与低自放电特性则提升了使用便捷性。这些特性共同使锂离子电池成为清洁能源转型中的关键技术[[5], [6], [7]]。近年来，高能量密度锂金属电池[[8], [9], [10]]、锂空气电池[11,12]、水系锌离子电池[[13], [14], [15], [16]]、钠离子电池[[17], [18], [19], [20]]、固态电池[[21], [22], [23], [24]]以及长寿命高安全性的液态金属电池[[25], [26], [27]]等新兴电池体系受到了广泛关注。然而，锂离子电池仍然是电动交通和大规模储能系统中最为成熟且应用最广的电池技术。
电池管理技术对于确保锂离子电池的长期稳定性、效率及安全性至关重要[[28], [29], [30]]。完整的电池管理系统(BMS)包含多项核心功能：状态估计（涉及荷电状态(SOC)[[31], [32], [33], [34], [35], [36]]、健康状态(SOH)[[37], [38], [39], [40], [41], [42], [43]]、功率状态(SOP)[44,45]及剩余使用寿命(RUL)[46,47]）；充放电控制（防止过充、过放及电流超标[[48], [49], [50]]）；故障诊断与安全保护（可提前识别内部短路或锂枝晶形成等问题[[51], [52], [53], [54]]）；热管理，即维持温度处于最佳区间并缓解热量分布不均问题[[55], [56], [57], [58], [59]]；以及数据记录与远程监控，为大数据分析、模型开发和维护优化提供支持[60,61]。然而，当前电池管理系统（BMS）策略主要依赖于电压、电流等外部电信号[[62], [63], [64]]。这些参数往往反映复杂内部物理化学过程的综合响应，难以精准捕捉锂离子嵌入/脱嵌、枝晶生长和电极退化等关键现象。此外，其滞后性响应限制了早期故障的及时检测，给大规模电池系统带来了重大安全隐患[65]。
相比之下，先进传感技术可直接获取电池内部状态信息，如锂枝晶生长[66]、固体电解质界面膜（SEI）演化[67]以及气体析出[68]，这些信号与电池健康状态和失效机制具有更强的本征关联性。此类传感器生成的物理意义明确数据，可提升状态估计、寿命预测和热失控预警的准确性，从而为构建更精确、智能且安全的电池管理系统（BMS）奠定基础[69]。认识到这一潜力，欧洲"BATTERY 2030+"计划已将原位传感器集成列为下一代智能电池的核心要求[70,71]。同样，中国《"十四五"新型储能发展实施方案》(2022年)[72]以及国家发展改革委、国家能源局联合印发的《关于推动能源电子产业发展的指导意见》(2023年)，均将智能传感列为战略性技术优先发展方向[[73], [74], [75]]。
如图1所示，通过集成温度、应力、燃料费及电信号等多源先进传感技术，智能电池可实现内外状态的多维感知，为电动汽车与储能系统中的状态估计、安全监测及运行优化提供关键支撑。在储能系统中，先进传感技术可提升削峰填谷能力、优化能效并延长系统寿命。在电动汽车领域，该技术有助于构建主动安全机制、增强智能充放电控制，并推动智能电池平台发展。总体而言，先进传感技术不仅强化了电池管理系统的感知能力，更为构建数字孪生电池与实现自适应控制奠定基础，是未来储能与电动出行发展的关键支撑技术。尽管已有研究对各类传感器或智能传感概念进行了综述[[76], [77], [78], [79], [80]]，但关于先进传感技术如何集成至电池管理系统并支撑不同BMS功能的系统性分析仍属空白。针对这一缺口，本文综述了多种先进技术的传感原理、集成策略及应用场景，并在此基础上首次深入探讨了这些技术在特征提取、模型构建、状态估计与故障诊断中的具体作用。最后，本文论述了智能电池系统背景下先进传感技术当前面临的挑战，并指明了未来发展方向。本综述的主要贡献可概括如下：
引言
电池管理技术对于确保锂离子电池的长期稳定性、效率及安全性至关重要[[28], [29], [30]]。完整的电池管理系统(BMS)包含多项核心功能：状态估计（涉及荷电状态(SOC)[[31], [32], [33], [34], [35], [36]]、健康状态(SOH)[[37], [38], [39], [40], [41], [42], [43]]、功率状态(SOP)[44,45]及剩余使用寿命(RUL)[46,47]）；充放电控制（防止过充、过放及电流超标[[48], [49], [50]]）；故障诊断与安全保护（可提前识别内部短路或锂枝晶形成等问题[[51], [52], [53], [54]]）；热管理，即维持温度处于最佳区间并缓解热量分布不均问题[[55], [56], [57], [58], [59]]；以及数据记录与远程监控，为大数据分析、模型开发和维护优化提供支持[60,61]。然而，当前电池管理系统（BMS）策略主要依赖于电压、电流等外部电信号[[62], [63], [64]]。这些参数往往反映复杂内部物理化学过程的综合响应，难以精准捕捉锂离子嵌入/脱嵌、枝晶生长和电极退化等关键现象。此外，其滞后性响应限制了早期故障的及时检测，给大规模电池系统带来了重大安全隐患[65]。
相比之下，先进传感技术可直接获取电池内部状态信息，如锂枝晶生长[66]、固体电解质界面膜（SEI）演化[67]以及气体析出[68]，这些信号与电池健康状态和失效机制具有更强的本征关联性。此类传感器生成的物理意义明确数据，可提升状态估计、寿命预测和热失控预警的准确性，从而为构建更精确、智能且安全的电池管理系统（BMS）奠定基础[69]。认识到这一潜力，欧洲"BATTERY 2030+"计划已将原位传感器集成列为下一代智能电池的核心要求[70,71]。同样，中国《"十四五"新型储能发展实施方案》(2022年)[72]以及国家发展改革委、国家能源局联合印发的《关于推动能源电子产业发展的指导意见》(2023年)，均将智能传感列为战略性技术优先发展方向[[73], [74], [75]]。
如图1所示，通过集成温度、应力、燃料费及电信号等多源先进传感技术，智能电池可实现内外状态的多维感知，为电动汽车与储能系统中的状态估计、安全监测及运行优化提供关键支撑。在储能系统中，先进传感技术可提升削峰填谷能力、优化能效并延长系统寿命。在电动汽车领域，该技术有助于构建主动安全机制、增强智能充放电控制，并推动智能电池平台发展。总体而言，先进传感技术不仅强化了电池管理系统的感知能力，更为构建数字孪生电池与实现自适应控制奠定基础，是未来储能与电动出行发展的关键支撑技术。尽管已有研究对各类传感器或智能传感概念进行了综述[[76], [77], [78], [79], [80]]，但关于先进传感技术如何集成至电池管理系统并支撑不同BMS功能的系统性分析仍属空白。针对这一缺口，本文综述了多种先进技术的传感原理、集成策略及应用场景，并在此基础上首次深入探讨了这些技术在特征提取、模型构建、状态估计与故障诊断中的具体作用。最后，本文论述了智能电池系统背景下先进传感技术当前面临的挑战，并指明了未来发展方向。本综述的主要贡献可概括如下：
- (1)
A systematic overview of advanced batteries sensing technologies across multiple physical dimensions, including temperature, stress/strain, acoustic signals, and gas sensing. Summarizing their sensing principles, implementation methods, and application characteristics, and comparatively analyzing their applicable scenarios, advantages, and limitations. - (2)
Establishment of an analytical framework for the deep integration of advanced sensing with BMS, including feature acquisition, model development, state estimation, and fault diagnosis, and elucidates their roles in state estimation, fault diagnosis, and early warning of thermal risks. - (3)
A perspective on future research directions for advanced sensing in intelligent battery management, highlighting critical challenges and opportunities in practical application multi-sensor integration, signal decoupling and data transmission, and the development of digital twin models, thereby providing guidance for next-generation intelligent battery systems.