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题名基于AI预测性均衡的BMS多电芯同步控制策略
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作者
陈晗
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机构
中国华电科工集团有限公司
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出处
《节能》
2026年第2期25-28,共4页
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文摘
针对电池管理系统(BMS)在多电芯协同控制中面临的均衡滞后性、能量利用效率低及系统鲁棒性不足等问题,提出一种基于人工智能(AI)预测性均衡的多电芯同步控制策略。该策略以“预测为先,同步控制”为核心理念,构建一个融合长短期记忆网络(LSTM)预测模型与多目标优化算法的控制框架。结果表明,通过智能感知电芯状态的演变趋势,该策略实现了从传统被动均衡向主动预见式均衡的范式转变;提出的算法能够明显提升能量利用效率与系统鲁棒性,有效降低因均衡滞后导致的能耗,为新能源汽车动力电池系统的节能减排提供了关键技术支撑;通过实时性与硬件可行性的验证,该策略为产业化落地奠定了基础,并为面向全生命周期的电池健康管理提供了新的范式。
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关键词
AI预测性均衡
电池管理系统
多电芯同步控制
长短期记忆网络预测模型
能量利用效率
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Keywords
AI predictive balancing
battery management system
multi-cell synchronous control
LSTM predictive model
energy utilization efficiency
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分类号
TK950
[动力工程及工程热物理]
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