基于电池感知Transformer网络的商用电动汽车荷电状态精准估计研究

本研究针对锂离子电池在复杂工况下的荷电状态(SOC)估计难题，创新性地提出电池感知Transformer网络(BATNet)。通过融合前馈网络与编码器架构，结合局部注意力机制和自适应遗忘模块，在MATLAB Simulink构建的现代KONA EV高保真模型中验证了该算法在四种驾驶循环和五种环境温度下的优越性，实现了0.0436%的RMSE精度，为实时电池管理系统(BMS)提供了突破性解决方案。

　　

在碳中和目标的推动下，电动汽车(EV)已成为交通领域减排的关键技术。然而，作为EV"心脏"的锂离子电池，其性能管理仍面临重大挑战——特别是在复杂工况下荷电状态(SOC)的精确估计。传统方法如卡尔曼滤波(KF)和循环神经网络(RNN)难以同时应对温度波动、负载变化和电池老化等多重干扰，这直接影响了车辆的续航里程预测和电池寿命管理。更棘手的是，现有Transformer模型存在计算复杂度高、实时性差等问题，难以满足车载电池管理系统(BMS)的严苛要求。

针对这些技术瓶颈，韩国全北国立大学机械设计工程系的人工智能与电动移动中心团队开展了突破性研究。研究人员创新性地设计了电池感知Transformer网络(BATNet)，通过MATLAB Simulink构建了现代KONA EV的高保真数字模型，在包含四种标准驾驶循环(FTP75、LA92、UDDS、HWFET)和五种环境温度(-20°C至20°C)的复杂场景下进行验证。研究成果发表在《Journal of Computational Design and Engineering》，为解决EV电池管理的核心难题提供了新范式。

研究团队采用三项关键技术：首先基于LG Chem E63B电芯参数构建了67.5kWh电池包的精确仿真模型；其次开发了集成局部注意力与自适应遗忘机制的编码器专用Transformer架构；最后通过包含1000万数据点的多工况数据库进行模型训练与验证。这些方法有效平衡了算法精度与计算效率的矛盾。

在模型架构方面，研究团队摒弃了传统Transformer的编解码结构，创新性地采用编码器专用设计。如图7所示，BATNet通过位置编码(Positional Encoding, PE)保留时序信息，利用多头注意力(Multi-Head Attention)机制捕捉电池动态特征。特别设计的自适应注意力(AdaptiveAttention)函数引入可学习参数γ和调制矩阵M，使模型能动态调整特征权重。数学分析表明，该架构将SOC估计误差方程(式13)与注意力机制(式18-20)完美结合，实现了对电池非线性特性的精准建模。

性能验证结果显示，BATNet在全部测试场景中均显著优于对比模型。如图8所示，在SOC剧烈波动阶段(红圈A1-A3、绿圈B、橙圈C标记区域)，BATNet展现出更强的跟踪能力。定量分析表明，其RMSE(0.0436%)比最优的LSTM模型(0.0490%)提升11%，R²达到0.9996。温度敏感性测试(图15)更证实了该模型在-20°C极端条件下的稳定性，解决了低温环境下SOC估计失准的行业难题。

通过系统的消融研究(图12-14)，团队揭示了模型核心组件的贡献：局部注意力机制使近期信号权重提升47%，而自适应遗忘模块将瞬态噪声影响降低32%。如表6所示，完整BATNet的推理时间仅6秒，兼具工程实用性。研究还前瞻性地探讨了电池老化整合方案(式28-29)，为后续SOH(State-of-Health)联合估计奠定基础。

这项研究实现了三大突破：首先，BATNet架构为实时BMS提供了首个可部署的Transformer解决方案；其次，构建的KONA EV数字模型成为行业基准测试平台；最后，提出的温度补偿机制破解了极端环境下的SOC估计难题。这些成果不仅推动了电动汽车技术的发展，更为可再生能源存储系统的智能管理提供了新思路。未来，通过迁移学习将该框架拓展至不同电池化学体系(LFP、NMC等)，有望进一步扩大其应用范围。