國家自然科學(xué)獎申報材料公示

國家自然科學(xué)獎申報材料公示一、項目名稱：電動汽車動力電池強(qiáng)時變非線性的解析建模與狀態(tài)量高精度估計二、提名者及提名意見：中華人民共和國教育部該項目面向國際前沿和國家戰(zhàn)略，在動力電池管理核心模型和算法方面做出一系列原創(chuàng)性國際引領(lǐng)貢獻(xiàn)：發(fā)現(xiàn)了動力電池輸出特性與其內(nèi)部參數(shù)和狀態(tài)間存在間接映射關(guān)系，闡釋了輸出電壓具有的動、靜態(tài)分量解耦特性以及動態(tài)分量具有的多階RC解析特性，提出并建立了具有普適性的動力電池N階等效電路模型，拓展建立了融合電化學(xué)機(jī)理模型、分?jǐn)?shù)階阻抗模型的動力電池機(jī)理-頻域-電氣特性綜合解析模型；發(fā)現(xiàn)了動力電池荷電狀態(tài)SOC與其開路電壓OCV相關(guān)且存在單調(diào)映射關(guān)系，首次提出了基于實車片段數(shù)據(jù)的SOC映射參數(shù)重構(gòu)方法，建立了濾波器類動力電池自適應(yīng)SOC估計算法；發(fā)現(xiàn)了動力電池組系統(tǒng)充放電末期具有的強(qiáng)極化非線性特性并引發(fā)端電壓明顯的不一致性，揭示了動力電池實際工作環(huán)境的差異對其性能衰退的影響機(jī)制以及動力電池不一致性對其性能衰退的耦合效應(yīng)和演化機(jī)理，提出了基于“表征單體模型+偏差量化模型”的動力電池組系統(tǒng)狀態(tài)估計算法，有效解決了動力電池“模型建不精”、“狀態(tài)估不準(zhǔn)”、“系統(tǒng)管不好”三大難題，成功用于華為、北汽新能源、宇通客車、聯(lián)合汽車電子等主流企業(yè)，具有重要科學(xué)和工程價值。8篇代表作SCI他引1130次、谷歌學(xué)術(shù)他引1956次，其中3篇入選“中國百篇最具影響學(xué)術(shù)論文”、2篇入選SCI期刊年度最佳論文獎。完成人作國際會議特邀報告16次，入選科睿唯安高被引科學(xué)家。申請材料屬實，完成人排名無異議。提名該項目為國家自然科學(xué)獎貳等獎。三、項目簡介發(fā)展新能源汽車是國際共識和我國的國家戰(zhàn)略，電動汽車是主要技術(shù)選擇。動力電池系統(tǒng)是電動汽車的技術(shù)瓶頸，其精準(zhǔn)管理是保障整車高效、安全和動力電池長壽命運行的核心，動力電池狀態(tài)量的高精度、強(qiáng)魯棒性估計一直是行業(yè)技術(shù)攻關(guān)的國際難題和學(xué)術(shù)研究的前沿?zé)狳c。項目組在國家自然科學(xué)基金、863計劃等支持下，歷時9年理論研究，取得系統(tǒng)性、原創(chuàng)性成果。1.發(fā)現(xiàn)了動力電池輸出特性與其內(nèi)部參數(shù)和狀態(tài)間具有的間接映射規(guī)律，闡釋了端電壓的動、靜態(tài)分量解耦機(jī)制以及動態(tài)分量具有的多階RC解析特性，建立了具有普適性的動力電池N階電氣解析模型，融合電化學(xué)機(jī)理模型、分?jǐn)?shù)階阻抗模型，建立了動力電池機(jī)理-頻域-電氣特性綜合解析模型。發(fā)明了基于存檔和實時運行數(shù)據(jù)驅(qū)動的五步驟動力電池模型參數(shù)辨識方法，實現(xiàn)了模型結(jié)構(gòu)和階次優(yōu)化，大幅提高了模型的高精度、環(huán)境感知和可靠性等屬性。2.發(fā)現(xiàn)了動力電池荷電狀態(tài)SOC與其靜態(tài)電勢/開路電壓OCV相關(guān)且存在單調(diào)映射關(guān)系，建立了融合動力電池N階電氣解析模型的OCV在線辨識和SOC估計方法。針對OCV-SOC映射關(guān)系的差異性，首次提出了基于實車片段數(shù)據(jù)的SOC映射參數(shù)重構(gòu)方法。提出了將動力電池SOC和動態(tài)極化電壓作為狀態(tài)量、將輸出電壓作為觀測量的SOC估計模型，增強(qiáng)閉環(huán)校正精度，建立了濾波器類動力電池自適應(yīng)SOC估計算法體系。發(fā)明了多時間尺度動力電池SOC、容量、內(nèi)阻的多狀態(tài)量協(xié)同估計和精度自適應(yīng)標(biāo)定方法，提高了狀態(tài)估計的魯棒性。3.發(fā)現(xiàn)了動力電池組系統(tǒng)充放電末期具有的強(qiáng)極化非線性特性并引發(fā)端電壓明顯的不一致性，首次提出分別以能量最大利用、安全應(yīng)用為目標(biāo)約束的動力電池組系統(tǒng)SOC分段高精度估計準(zhǔn)則。揭示了動力電池組系統(tǒng)實際工作環(huán)境的差異對其性能衰退的影響機(jī)制以及動力電池不一致性對其性能衰退的耦合效應(yīng)和演化機(jī)理，建立了以SOC、容量、溫度等為自變量、以偏差為因變量的近似模型。首次提出基于“表征單體模型+偏差量化模型”的動力電池組系統(tǒng)狀態(tài)估計算法，提高了狀態(tài)估計的精度和適用性。該項目在動力電池管理核心模型和算法方面做出原創(chuàng)性國際引領(lǐng)貢獻(xiàn)，發(fā)表論文SCI檢索49篇、ESI高被引21篇。8篇代表作SCI他引1130次、谷歌學(xué)術(shù)他引1956次、最高單篇他引504次，其中3篇入選“中國百篇最具影響學(xué)術(shù)論文”(電動汽車領(lǐng)域僅有的3篇)、2篇入選SCI期刊年度最佳論文獎。授權(quán)發(fā)明專利6件。完成人作國際學(xué)術(shù)會議特邀報告16次，任IEEE電氣化交通大會ITEC2014和國際應(yīng)用能源大會ICAE2016大會主席，入選科睿唯安高被引科學(xué)家。成果得到ShixueDou、歐陽明高、StefanPischinger院士等國際學(xué)術(shù)同行的高度評價。項目成果在華為、北汽新能源、鄭州宇通客車、聯(lián)合汽車電子等企業(yè)得到成功應(yīng)用，主要指標(biāo)同比優(yōu)勢明顯。中國汽車工程學(xué)會組織科技成果評價，認(rèn)為“……建立了動力電池系統(tǒng)集成參數(shù)辨識與狀態(tài)在線估計綜合優(yōu)化方法，動力電池狀態(tài)估計技術(shù)處于國際領(lǐng)先水平”。四、客觀評價1.國內(nèi)外同行代表性評價(1)本項目在解決動力電池“模型建不精”問題研究方面，代表性論文1、4、5得到國內(nèi)外同行他引937次，代表性評價包括：美國麥克阿瑟研究員、梅隆杰出教授獎獲得者RichardWhite引用指出“該模型和何洪文等提出的鋰離子動力電池雙極化模型有很強(qiáng)的相似性”，并肯定了在提高動力電池模型精度上的有效性；LG化學(xué)的A.Raghavan引用指出“何洪文等評價了鋰離子動力電池的多種等效電路模型，其中對濃差極化和電化學(xué)極化分別進(jìn)行建模的動力電池雙極化模型在估計動力電池SOC方面具有更高的精度”；中國科學(xué)院院士歐陽明高教授發(fā)表綜述性文章，對比分析指出“何洪文等建立的雙極化等效電路模型可獲得低于1.4%的平均建模誤差”；澳大利亞科學(xué)與工程院院士ShixueDou教授引用指出“……提出的帶遺忘因子的RLS方法不僅能夠得到精確的開路電壓而且能夠在電池全壽命周期自適應(yīng)獲得準(zhǔn)確的模型參數(shù)”；中國科技大學(xué)陳宗海教授、山東大學(xué)張承慧教授、北京交通大學(xué)姜久春教授等國內(nèi)學(xué)術(shù)同行也多次引用本項目提出的動力電池N-RC等效電路模型并用于動力電池狀態(tài)估計和能量管理研究工作。(代表性引文1，2，3)(2)本項目在解決動力電池“狀態(tài)估不準(zhǔn)”問題研究方面，代表性論文2、1、6、7得到國內(nèi)外同行他引1012次，代表性評價包括：IEEEAccess副主編、馬來西亞國家能源大學(xué)M.A.Hannan教授對代表性論文1、2連續(xù)引用評價“提出了基于改進(jìn)Thevenin模型的動力電池荷電狀態(tài)AEKF估計算法，應(yīng)用于鋰離子動力電池，獲得了準(zhǔn)確的具有魯棒性的結(jié)果，相比EKF，SOC估計誤差從3.16%降至1.06%，同時應(yīng)用AEKF算法進(jìn)行在線模型參數(shù)辨識，基于OCV-SOC查表進(jìn)行SOC估計，估計誤差在≤2%”。德國NorthRhine-Westphalian科學(xué)、人文與藝術(shù)學(xué)院院士StefanPischinger教授引用指出“熊等提出了一種多尺度動力電池模型參數(shù)和狀態(tài)估計方法，宏觀時間尺度定義為60s用于估計動態(tài)容量，不同老化狀態(tài)驗證結(jié)果表明獲得了±2%的SOC和容量估計誤差”；美國總統(tǒng)青年獎得主、I