数据驱动的电动汽车充电策略优化：基于电池健康与用户需求协同的智能调度方法

《IEEE Access》：Data-Driven Charging Strategies to Mitigate EV Battery Degradation

本文针对电动汽车电池在充电过程中因高荷电状态(SoC)滞留和高温导致的加速老化问题，提出了一种数据驱动的智能充电调度方法。研究团队通过集成电池循环老化模型、RC热动态模型和用户出行需求（出发时间、所需续航），构建了混合整数二次规划(MIQP)优化框架，动态调整充电电流与时间。仿真结果表明，该策略在30天内可将电池循环老化指标(ξcyc)降低约2.7%，显著减少了高SoC和高温应力暴露，且无需牺牲用户用车便利性。该研究为电池管理系统(BMS)的健康意识充电控制提供了实用化解决方案，对延长电动汽车电池寿命具有重要工程意义。

　　

随着全球交通领域低碳化转型的加速，电动汽车已成为替代传统燃油车的核心选择。然而，电池寿命问题始终是制约其大规模普及的关键瓶颈。电池在长期使用过程中会出现容量衰减和内阻增加，这不仅降低了车辆的续航里程，还直接影响其二手价值和用户信心。尽管高温、高荷电状态(SoC)等应力因素已被证实会加速电池老化，但用户的充电习惯——如因“里程焦虑”而频繁充满电或整夜插电——往往在无意中加剧了电池损耗。现有电动汽车的人机界面通常只提供抽象的SoC百分比，缺乏对电池健康状态的直观反馈，而制造商给出的充电建议也多为“按需充电”等模糊表述，无法为用户提供具体、可操作的指导。

在此背景下，来自INESC-Tec和波尔图大学的Salvador Carvalhosa、Jose Rui Ferreira及Rui Esteves Araújo在《IEEE Access》上发表了一项研究，提出了一种以用户为中心、数据驱动的充电策略，旨在通过智能调度降低电池退化，同时保障用户的日常出行需求。该方法将电池老化模型、热动力学与用户输入（如出发时间和所需里程）相结合，生成个性化的充电计划，从而实现退化应力最小化与用车便利性的平衡。

研究团队构建了一个包含电池循环老化、内阻特性与热动态的综合模型框架。在循环老化方面，采用基于电荷吞吐量、平均SoC(SoC_avg)及其偏差(SoC_dev)的实证模型，并引入阿伦尼乌斯方程刻画温度影响。电池内阻则根据公开数据拟合为随SoC变化的函数，用于计算充电过程中的欧姆热效应。热模型采用一阶RC网络模拟电池包的温度变化，其中热容(C_pack)和热阻(R_th)在中等环境温度（0-25℃）和家庭充电条件下视为恒定，以兼顾计算效率与工程实用性。

在建模基础上，研究人员设计了一种两层优化结构：上层为基于混合整数二次规划(MIQP)的调度器，以多日规划周期（如30天）为单位，确定最佳充电日期与能量分配；下层则根据调度结果动态调节每场充电会话的电流曲线。优化目标是最小化累积老化暴露量，约束条件包括满足用户每日里程需求、SoC上下界（如40%-80%）、充电功率限制以及最低充电间隔等。该问题使用Python中的CVXPY库与ECOS_BB求解器实现高效求解。

电池循环老化模型

通过公式(2)至(6)量化每场充电事件导致的容量衰减。其中，老化量(ξ_cyc)与SoC_dev、e^{(k_s2·SoC_avg)}及温度项呈正相关，表明高平均SoC和高温度会显著加速退化。状态 of 健康(SoH)更新公式为SoH = 1 – ξ_cyc/Q_nom，其中Q_nom为额定容量。

电池包内阻与热生成

内阻随SoC变化呈“浴盆曲线”，在30%-80% SoC区间内最低。充电时直流侧电流(I_DC)通过I²R_pack产生热量(P_heat)，其大小直接影响电池核心温度。热平衡温度T_eq = T_amb + I_DC²R_pack/(h·A)，其中h为对流换热系数，A为电池表面积。

调度优化算法

优化问题被形式化为包含能量处理量最小化、充电日惩罚项与平滑项的多目标函数。通过约束SoC动态递归（公式28）、充电能量上限（公式30）及最小充电间隔（公式32），调度器可避免充电行为集中或波动过大，生成均匀且退化友好的充电计划。

结果分析

在模拟中，对比四种场景：传统即时充电、最大电流充电、最小电流充电及本文所提健康优化调度。结果显示，优化调度策略通过降低平均充电电流（从10.95A降至7.53A）和减少高SoC停留时间，使30天累积老化指标ξ_cyc相对降低2.7%（95%置信区间：2.682%-2.710%）。如图10所示，每场充电事件的老化增量显著低于无调度情况（图11）。

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此外，敏感性分析表明，充电电流I_DC对T_eq的影响为二次型，是温升的主导因素；而提升散热系数h或电池表面积A则呈现收益递减特性。这些发现为BMS的热管理设计提供了重要依据。

结论与展望

本研究证实了数据驱动的充电调度在缓解电动汽车电池退化方面的有效性。通过将用户需求、电池健康模型与实时热动态相结合，该方法能够在保障出行便利的前提下显著延长电池寿命。未来工作可围绕多化学体系电池（如LFP与NMC）的差异化老化特性、低温（<0℃）预加热策略集成以及联邦学习框架下的参数协同优化展开，以进一步提升算法的鲁棒性与实用性。

该框架的工程价值在于其可直接嵌入现有BMS，通过软件升级实现健康意识充电控制，无需改动硬件。对于私家用户与车队运营商而言，这种以“续航里程”替代“SoC百分比”的交互设计，不仅降低了用户的认知负担，也为电动汽车的长期可持续发展提供了关键技术支撑。