作者：聂文艳 图片：封居强 审核：黄凯峰 上传：李振 发布：李振
论文信息
近日，机械与电气工程学院教师封居强博士在国际知名测量领域期刊《Measurement》（该期刊被中国科学院列为二区Top期刊，2024年影响因子5.2）上发表了一篇题为“Multi-timescale inconsistency evaluation and data-driven state of health prediction for circulating water-cooled series battery pack”的重要论文。
矿用锂离子电池在实际应用中，通常需要串并联成组以满足设备的高功率和长续航能力需求。然而，在电池模组运行过程中，产热积累和单体间的放电不一致性成为影响电池模组寿命与性能的关键因素。这些问题如果得不到有效解决，不仅会降低电池组的整体性能，还可能引发严重的安全事故。针对这一挑战，封居强博士的研究团队以循环水冷条件下的串联电池模组为研究对象，进行了深入的循环老化试验。通过这一试验，他们成功提出了一种创新的多时间尺度不一致性评价方法，并结合数据驱动技术，实现了对电池模组健康状态（State of Health, SOH）的精准预测。本项目的老化实验、多时间尺度的实验测试流程图分别如下。
矿用电池组老化实验测试示意图
多时间尺度的实验测试流程图
这一研究成果的取得，不仅为矿用锂离子电池的性能优化与安全管理工作开辟了新的路径与方法，同时也为我校新能源汽车现代产业学院在矿用新能源领域深入探索的众多研究项目带来了宝贵的参考价值和深刻的启示。未来，随着新能源技术的不断发展和应用领域的不断拓展，这一研究成果有望产生更加广泛的社会效益和经济效益。
