【CAC2023專(zhuān)題論壇】“新能源汽車(chē)動(dòng)力電池健康管理 ”論壇集結(jié)完畢，敬請(qǐng)期待！

2023中國(guó)自動(dòng)化大會(huì)（CAC2023）將于11月17日—19日在重慶悅來(lái)國(guó)際會(huì)議中心召開(kāi)。本屆大會(huì)由中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)主辦，重慶郵電大學(xué)承辦，大會(huì)以“自主可控強(qiáng)實(shí)體 新質(zhì)生產(chǎn)創(chuàng)未來(lái)”為主題，聚焦自動(dòng)化發(fā)展，擁抱智能新時(shí)代，共話產(chǎn)業(yè)新未來(lái)。大會(huì)將繼續(xù)為全球自動(dòng)化、信息與智能科學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家學(xué)者和產(chǎn)業(yè)界的同仁，搭建展示創(chuàng)新成果、展望未來(lái)發(fā)展的高端學(xué)術(shù)平臺(tái)，加強(qiáng)學(xué)科交叉融合，共促發(fā)展新機(jī)遇，引領(lǐng)科技新風(fēng)向。

本屆大會(huì)設(shè)置共計(jì)近40個(gè)專(zhuān)題論壇，“新能源汽車(chē)動(dòng)力電池健康管理 ”論壇集結(jié)完畢，將于2023年11月19日召開(kāi)！敬請(qǐng)期待！

新能源汽車(chē)動(dòng)力電池健康管理

發(fā)展以電動(dòng)汽車(chē)為代表的新能源汽車(chē)，是我國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)、應(yīng)對(duì)能源挑戰(zhàn)的重大戰(zhàn)略抉擇。動(dòng)力電池作為電動(dòng)汽車(chē)的能源核心部件，其全生命周期內(nèi)“可靠、可信、可解釋”的健康管理對(duì)電動(dòng)汽車(chē)安全運(yùn)行至關(guān)重要，已成為國(guó)際學(xué)術(shù)界和工業(yè)界亟需攻破的難題。論壇圍繞動(dòng)力電池健康管理領(lǐng)域涉及的電池系統(tǒng)建模、優(yōu)化及控制問(wèn)題，探討端云融合管控、可信數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模、多層級(jí)協(xié)同極速充電、電池工業(yè)軟件等技術(shù)的最新進(jìn)展，展望未來(lái)動(dòng)力電池健康管理的發(fā)展前景。

本次專(zhuān)題論壇將邀請(qǐng)幾位著名的學(xué)者展示他們?cè)?strong>新能源汽車(chē)動(dòng)力電池健康管理方面取得的進(jìn)展。

專(zhuān)題主席

胡曉松

重慶大學(xué)教授

李鵬華

重慶郵電大學(xué)教授

專(zhuān)題報(bào)告

張彩萍

北京交通大學(xué)教授

報(bào)告題目：

端云融合鋰離子電池全生命周期管理技術(shù)

報(bào)告摘要：

電池系統(tǒng)狀態(tài)預(yù)測(cè)不準(zhǔn)、故障難以辨識(shí)、安全事故頻發(fā)是儲(chǔ)能市場(chǎng)快速規(guī)模化發(fā)展的主要瓶頸。電池管理系統(tǒng)是電池系統(tǒng)的控制裝置，電池管理不善將導(dǎo)致電池系統(tǒng)可靠性差、風(fēng)險(xiǎn)高，進(jìn)而引發(fā)著火重大安全事故。本報(bào)告聚焦電池狀態(tài)-老化行為-失效預(yù)警聯(lián)動(dòng)管控機(jī)制，闡述了鋰離子電池三維分布式電化學(xué)模型建模方法及其在析鋰檢測(cè)中的應(yīng)用，介紹了機(jī)理賦能的電池健康狀態(tài)評(píng)估方法及其在運(yùn)行數(shù)據(jù)的遷移應(yīng)用、基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的電池異常辨識(shí)，最后針對(duì)電池典型故障模式，解析了漏液電池失效機(jī)制及診斷方法，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)電池短期運(yùn)行性能最優(yōu)、長(zhǎng)期運(yùn)行安全可靠的管控目標(biāo)。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

張彩萍，博士，教授，博士生導(dǎo)師。IEEE高級(jí)會(huì)員、北京市科技新星。擔(dān)任北京汽車(chē)工程學(xué)會(huì)理事、IEEE PES動(dòng)力電池技術(shù)分會(huì)常務(wù)理事。長(zhǎng)期從事動(dòng)力與儲(chǔ)能電池優(yōu)化控制與安全管理關(guān)鍵技術(shù)研究。

楊曉光

北京理工大學(xué)教授

報(bào)告題目：

高比能動(dòng)力電池多層級(jí)協(xié)同極速充電技術(shù)研究

報(bào)告摘要：

極速充電(Extreme Fast Charging, XFC)技術(shù)被認(rèn)為是消除里程焦慮、實(shí)現(xiàn)電動(dòng)汽車(chē)大規(guī)模普及的核心技術(shù)。動(dòng)力電池的充電能力是制約電動(dòng)汽車(chē)充電速率的瓶頸，大倍率充電容易引發(fā)電池析鋰，嚴(yán)重縮短電池壽命并造成安全隱患。本報(bào)告將從傳熱、傳質(zhì)與電化學(xué)等多學(xué)科交叉的角度，剖析動(dòng)力電池快速充電過(guò)程中的多尺度、多物理場(chǎng)、多老化機(jī)制耦合過(guò)程，探討動(dòng)力電池析鋰的決速過(guò)程和關(guān)鍵影響因素，并介紹一種通過(guò)材料、結(jié)構(gòu)和運(yùn)維多個(gè)層級(jí)協(xié)同實(shí)現(xiàn)高比能動(dòng)力電池長(zhǎng)壽命極速充電的方法。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

楊曉光，教授、博士生導(dǎo)師，廣東省電動(dòng)汽車(chē)工程技術(shù)研究中心副主任。長(zhǎng)期從事動(dòng)力電池材料-結(jié)構(gòu)-運(yùn)維的協(xié)同設(shè)計(jì)、仿真與優(yōu)化的研究。

陳崢

昆明理工大學(xué)教授

報(bào)告題目：

基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的車(chē)用動(dòng)力鋰電池健康狀態(tài)估算及應(yīng)用

報(bào)告摘要：

鋰離子電池因其高能量密度、長(zhǎng)壽命和性能優(yōu)異而被廣泛應(yīng)用于電動(dòng)汽車(chē)、電子設(shè)備和儲(chǔ)能系統(tǒng)等領(lǐng)域。然而，各種內(nèi)外部因素都會(huì)影響電池的性能，導(dǎo)致電池劣化和老化。由于復(fù)雜的工作特性和不斷變化的內(nèi)部物理參數(shù)，準(zhǔn)確估計(jì)電池的健康狀態(tài)成為了一項(xiàng)挑戰(zhàn)。報(bào)告人以動(dòng)力鋰電池單體和電池組為研究對(duì)象，揭示外在多耦合因素對(duì)動(dòng)力電池性能衰退的影響機(jī)理，并基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，從動(dòng)力電池健康狀態(tài)數(shù)據(jù)集構(gòu)建、健康狀態(tài)特征參數(shù)提取和狀態(tài)估算等多個(gè)方面，探求外部復(fù)雜環(huán)境下特征參數(shù)選取、健康狀態(tài)估算精度、預(yù)測(cè)結(jié)果有效性和實(shí)用性的一些研究成果。面向?qū)嵻?chē)應(yīng)用場(chǎng)景，從提高算法預(yù)測(cè)精度、降低算法計(jì)算成本、實(shí)時(shí)評(píng)估車(chē)輛健康狀態(tài)等方面，分析未來(lái)動(dòng)力電池健康狀態(tài)估計(jì)的發(fā)展前景。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

陳崢，昆明理工大學(xué)教授，歐盟瑪麗居里學(xué)者、英國(guó)工程技術(shù)學(xué)會(huì)會(huì)士（IET Fellow）、等榮譽(yù)，以第一或通信作者在國(guó)內(nèi)外重要期刊上發(fā)表論文190余篇，Google學(xué)術(shù)引用6600余次，參編新能源汽車(chē)領(lǐng)域中英文專(zhuān)著各1部，授權(quán)發(fā)明專(zhuān)利30余項(xiàng)，以第一完成人獲省部級(jí)二等獎(jiǎng)3項(xiàng)。

李鵬華

重慶郵電大學(xué)教授

報(bào)告題目：

輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的動(dòng)力電池健康狀態(tài)與剩余壽命預(yù)測(cè)

報(bào)告摘要：

動(dòng)力鋰電池長(zhǎng)期在復(fù)雜環(huán)境下工作時(shí)的健康狀態(tài)與壽命預(yù)測(cè)精度低，成為制約電動(dòng)汽車(chē)推廣的瓶頸之一?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)方法可提高模型的預(yù)測(cè)精度和泛化能力，但模型復(fù)雜、計(jì)算需求遠(yuǎn)高于車(chē)載硬件配置，阻礙了相關(guān)方法的高性能應(yīng)用。針對(duì)上述問(wèn)題，本報(bào)告介紹輕量級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壽命預(yù)測(cè)方法，給出預(yù)測(cè)模型的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)框架，降低建模過(guò)程中的人工干預(yù)，獲得結(jié)構(gòu)更靈巧、準(zhǔn)確性更高的模型。同時(shí)，還將匯報(bào)相關(guān)模型在嵌入式硬件上應(yīng)用性能的綜合評(píng)價(jià)，為動(dòng)力電池SOH和RUL預(yù)測(cè)模型的輕量化部署及應(yīng)用提供理論與技術(shù)支撐。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

李鵬華，博士，教授，博士生導(dǎo)師?，F(xiàn)任重慶郵電大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院測(cè)控系副主任，大數(shù)據(jù)智能計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)技術(shù)過(guò)程故障診斷與安全性專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員，重慶人工智能學(xué)會(huì)智慧交通專(zhuān)業(yè)委員會(huì)常務(wù)委員。主要從事神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其創(chuàng)新應(yīng)用研究。

李哲

清華大學(xué)副教授

報(bào)告題目：

電池研發(fā)工業(yè)軟件：技術(shù)要素與開(kāi)發(fā)實(shí)踐

報(bào)告摘要：

電池廣泛用于驅(qū)動(dòng)與儲(chǔ)能，中國(guó)電池產(chǎn)業(yè)具有全球領(lǐng)先的產(chǎn)量與技術(shù)水平。本報(bào)告介紹電池研發(fā)過(guò)程的先進(jìn)軟件工具及其底層技術(shù)要素，包括數(shù)理方程、物性數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)值求解、高效算法等；還將介紹報(bào)告人主持開(kāi)發(fā)的電池工業(yè)軟件工具鏈Electroder?及其在中國(guó)與歐洲多家電池企業(yè)與整車(chē)廠的應(yīng)用情況。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

李哲，清華大學(xué)車(chē)輛與運(yùn)載學(xué)院副教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閯?dòng)力與儲(chǔ)能電池的設(shè)計(jì)與制造。發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，出版專(zhuān)著1部。承擔(dān)多項(xiàng)國(guó)家項(xiàng)目，主持開(kāi)發(fā)電池工業(yè)軟件工具鏈Electroder?，應(yīng)用于中國(guó)與歐洲多家電池企業(yè)與整車(chē)廠。

劉凱龍

山東大學(xué)教授

報(bào)告題目：

基于可解釋性數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的電池智能管控

報(bào)告摘要：

Lithium-ion batteries have become one of the most promising sources for accelerating the development of transportation electrification, where effective electrode manufacturing plays a key role in determining battery performance. Due to the highly complicated process and strongly coupled interdependencies of electrode production, a data-science solution that can analyze feature variables within the manufacturing chain and achieve reliable prediction is urgently needed. This work proposes two feasible data-science solutions, through using interpretable machine learning techniques, for effectively quantifying the importance and correlations of battery manufacturing features and their effects on the predictions of electrode properties. Illustrative results demonstrate that the proposed data-science frameworks not only achieve reliable predictions of electrode properties but also leads to the effective quantification of both manufacturing feature importance and correlations. This is the first time to design the systematic data-driven frameworks for directly quantifying battery production feature importance and correlations by various evaluation criteria, paving a promising solution to reduce model dimension and conduct efficient sensitivity analysis of battery manufacturing.

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

劉凱龍，山東大學(xué)教授、博導(dǎo)，IEEE高級(jí)會(huì)員。長(zhǎng)期從事電池與儲(chǔ)能系統(tǒng)建模、管理、控制研究。

胡曉松

重慶大學(xué)教授

報(bào)告題目：

車(chē)用動(dòng)力電池系統(tǒng)故障診斷與安全預(yù)警

報(bào)告摘要：

快速準(zhǔn)確的電池系統(tǒng)故障診斷和安全預(yù)警對(duì)于保證電動(dòng)汽車(chē)安全可靠的運(yùn)行至關(guān)重要，然而單一故障診斷容易造成診斷誤報(bào)，短路初期故障隱蔽性強(qiáng)且特征不明顯，對(duì)故障早期檢測(cè)和安全預(yù)警構(gòu)成挑戰(zhàn)。針對(duì)上述問(wèn)題，本報(bào)告介紹基于模型和信號(hào)處理相結(jié)合的故障診斷方法，給出電池系統(tǒng)傳感器、電池短路與連接等多故障的檢測(cè)與分離算法框架。同時(shí)，還將匯報(bào)基于電池容量增量曲線和局部離群因子的早期內(nèi)短路故障診斷方法，介紹基于狀態(tài)表示法的電池包熱失控安全預(yù)警算法，以及算法在實(shí)車(chē)數(shù)據(jù)下的適用性情況。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

胡曉松，重慶大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，一直專(zhuān)注于新能源汽車(chē)動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)、優(yōu)化與控制方面的基礎(chǔ)理論與應(yīng)用基礎(chǔ)研究。