综述：数字孪生技术在电动汽车储能系统优化中的应用：基于4W框架的分析

这篇综述系统梳理了数字孪生（DT）技术在电动汽车（EV）储能系统（ESS）优化中的研究进展，采用4W框架（时间、地域、主体、主题）和技术成熟度（TRL）视角，分析184篇文献。研究发现中国和美国主导研究，主题聚焦DT、机器学习（ML）、锂离子电池（Li-ion）及人工智能（AI），43%研究处于TRL 4-6（原型验证），25%达TRL 7-9（商业化）。文章为可持续交通的政策制定与技术创新提供了跨学科参考。

　　

引言

全球气候行动（SDG 13）进展滞后，2023年成为有记录以来最热年份。交通运输贡献24%温室气体（GHG）排放，电动汽车（EV）的推广成为关键突破口。储能系统（ESS）作为EV核心，其优化直接影响成本、续航及寿命，而数字孪生（DT）技术通过高保真虚拟建模为ESS设计与管理提供了革命性工具。

数字孪生技术的核心能力

DT通过实时数据与物理模型的协同，实现七大功能：

1. 1.

   精准状态估计：利用长短期记忆网络（LSTM）预测电池荷电状态（SoC）和健康状态（SoH）；

2. 2.

   预测性维护：集成电池管理系统（BMS）实现早期故障预警；

3. 3.

   全生命周期管理：模拟从制造到回收的闭环优化；

4. 4.

   车网互动（V2G）：提升电网稳定性与能源利用率；

5. 5.

   安全增强：实时监控结合网络安全协议；

6. 6.

   商业模式创新：支持充电桩智能调度；

7. 7.

   可持续性提升：降低锂离子电池（Li-ion）回收成本。

研究现状与4W分析

时间维度：2021年起文献量呈指数增长，年均增长率34.93%，总被引5243次。

地域分布：中国（北京理工大学等）和美国主导研究，沙特阿拉伯等机构参与国际合作。

主题演化：关键词聚类显示从“信息物理系统”向“深度学习”和“数字孪生”迁移，TRL 4-6阶段研究占比43%，体现从实验室向规模化应用的过渡。

挑战与未来方向

当前瓶颈包括：

• •

  多源数据融合的算法复杂度；

• •

  高精度建模的算力需求；

• •

  政策滞后于技术发展（仅少数研究被Overton政策库引用）。

  未来应聚焦：跨学科协作、标准化DT框架、以及基于实际路况的动态优化模型。

结论

DT技术将推动EV储能系统从“被动响应”转向“主动预测”，但其商业化仍需解决技术-政策协同问题。该综述为研究者、企业和政策制定者提供了跨维度的路线图。