近日，在國家自然科學基金、國家973計劃的支持下，化學化工學院賀益君和馬紫峰等人在動力鋰離子電池管理系統（BMS）設計理論研究上取得新的進展。相關研究成果已在線發表于美國化學工程學會會刊(AIChE Journal,2015,doi:10.1002/aic.14760)。
鋰離子電池已廣泛應用于電動汽車、儲能工程等國家戰略新興產業，受到學術界和工業界的廣泛關注。在“十三五“期間，我國繼續將“新能源汽車“列為國家重點研發計劃的重點專項課題，對新能源汽車專用動力電池提出更高的要求。低成本、高容量、長壽命和高安全性的鋰離子電池設計與制造是新能源汽車對于下一代動力電池提出的基本目標。電池管理系統（BMS）是新能源汽車動力系統總成與大規模儲能系統開發的重要環節，對電池的荷電狀態（SOC）與健康狀態（SOH）預測模型設計與構建，對于整個電池狀態的控制，提高電池的使用壽命和系統能量密度，充分發揮電池的容量具有重要的意義。
目前BMS設計應用的SOC預測模型多采用開路電壓法或電池內阻法，實用但精度較低，而對鋰離子電池的健康狀態（SOH）預測模型研究則相對缺乏，未有突破性的研究成果。
賀益君和馬紫峰等人在開展燃料電池、二氧化碳捕集與存儲系統的多目標、不確定性設計理論研究的基礎上(Fuel Cells, 2013,13(3):321-335；Industrial & Engineering Chemistry Research, 2014, 53, 778–785；Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2014, 135, 37-47)，面向解決鋰離子電池高安全、長壽命運行的電池管理系統難點和熱點問題，將化工過程復雜系統的多目標、不確定性設計和操作優化理論應用于BMS設計理論研究中，建立了鋰離子電池等效電路模型；在MATLAB軟件上開發了單體鋰離子電池的Simscape仿真平臺，實現模型參數辨識和動態仿真；首次提出一種基于非線性半無限規劃（NSIP）的多項式開路電壓模型，將開路電壓（OCV）與SOC的單調性先驗知識顯式地融入建模過程；并提出了一種全局優化方法，可從原理上保證所建OCV模型滿足單調性關系，有助于提升SOC預測的精度和穩定性(Industry & Engineering Chemistry Research,2015, 54 (12):3167–3174)。
他們還創新性地提出了一種多尺度高斯過程模型框架，它能解耦全局的容量衰減趨勢以及局部的容量再生與波動，可同時實現鋰離子電池SOH的短期和長期精確預測，為電池的荷電狀態（SOC）估計和剩余可用壽命（RUL）預測奠定了堅實的理論和方法基礎。運用所提出的方法對美國宇航局（NASA）艾姆斯卓越預測中心三款標準電池數據進行擬合，結果表明可自適應地解構鋰離子電池的長期容量衰減、短期容量再生和波動等多種類型的趨勢，極大提高了模型的預測性能。
此項研究發展的建模思想是一類普適性方法，作為一種純數據驅動的建模方法，有助于克服現有機理模型方法參數校正困難、計算量大、難以實時在線應用等缺陷。
