基于模型预测的电动汽车全生命周期热管理与充电策略优化研究

为解决电动汽车长途行驶中的里程焦虑和充电速度瓶颈问题，Kareem Abo Gamra团队通过动态编程优化模型，开发了整合电池电热行为与车辆动力学的快速充电策略。研究在特斯拉Model 3上验证显示，优化策略可减少24分钟充电时间，而采用阳极电位控制（anode potential control）的高功率电池方案更可节省50分钟充电时长。该成果为电动汽车智能化充电管理提供了理论框架与技术路径，发表于《eTransportation》。

　　

随着全球交通领域CO₂排放占比攀升至欧盟总排放量的四分之一，电动汽车（EV）的普及被视为实现碳中和的关键。然而，续航里程短、充电速度慢等痛点严重制约用户接受度，尤其在低温环境下电池性能衰减显著。传统充电策略往往忽视电池电化学特性与热管理的协同优化，导致充电效率低下。针对这一挑战，来自慕尼黑工业大学的Kareem Abo Gamra团队在《eTransportation》发表研究，提出了一种融合电化学模型与车辆动力学的全局优化方案。

研究团队采用动态编程（dynamic programming）算法，构建了包含三层次级的分析框架：首先基于特斯拉Model 3标准续航版实测数据建立电池等效电路模型（ECM），整合SOC（State of Charge）与温度依赖的内阻特性；其次通过OpenStreetMap获取850公里长途路线数据，结合175kW以上充电站坐标建立优化节点；最后引入阳极电位控制策略模拟高功率电池行为，以4C倍率充电协议规避锂析出（lithium plating）风险。关键技术包括基于Batemo商业模型的全参数化电化学仿真、考虑静态/动态热传递系数的热力学建模，以及权衡时间成本（16欧元/小时）与能耗成本（0.59欧元/kWh）的多目标优化。

3.1 案例研究与模型验证

通过对比特斯拉车载导航策略与仿真数据，研究发现原系统因过度充电至近100%SOC导致电压限制区效率低下。实测显示，在0°C环境温度下，模型预测的电池温度波动误差小于5K，验证了简化集总参数模型的可靠性。

3.2 优化充电与预热策略

实验组采用20-60%SOC区间分段充电，相较对照组减少24分钟总充电时间。值得注意的是，阳极电位控制方案通过利用充电自发热效应，将预热能耗从16kWh降至12kWh以下，凸显了电化学特性对系统优化的关键作用。

3.3 速度优化分析

当设定150km/h激进驾驶模式时，动态速度调节展现出双重优势：一方面通过提高电机损耗加速电池预热，另一方面精准控制SOC在5%阈值附近以最大化充电功率。但超过180km/h后，因充电站间距限制，旅行时间反而增加。

这项研究的突破性在于首次将电化学层面的阳极电位控制策略扩展至整车系统级优化。通过实验验证，证实了模型预测与实测数据的高度吻合（误差<3分钟），为智能导航系统开发提供了新范式。讨论部分指出，尽管低SOC充电策略可提升效率，但需平衡用户里程焦虑与SOC估算误差风险。未来研究需进一步整合云端实时数据，以应对交通状况、充电桩可用性等不确定性因素。该成果不仅为电动汽车快充技术树立了新标杆，其方法论框架还可延伸至氢燃料电池车等新能源交通工具的优化设计。