基于物理信息全均质宏观模型的锂离子电池实时放电曲线与荷电状态精准预测

本文创新性地将物理信息神经网络（PINN）与全均质宏观模型（FHM）结合，首次实现了锂离子电池（LIB）在宽温域（15-45°C）和高倍率（0.5C-10C）条件下的实时精准预测。通过嵌入电化学物理约束，该框架在放电电压（MAE<0.02V）和荷电状态（SOC，MAE<2%）预测中表现卓越（RMSE=0.0389，R2>0.97），为电池管理系统（BMS）提供了兼具计算效率与物理一致性的解决方案。

　　

Highlight

本研究首次将物理信息神经网络（PINN）框架应用于全均质宏观模型（FHM），通过融合数据驱动方法与电化学物理定律，实现了锂离子电池在极端工况下的精准建模。该创新方案突破了传统机器学习"黑箱"局限，为电池管理系统（BMS）提供了兼具高精度与实时性的新型工具。

关键创新点

1. 1.

   PINN与FHM的首次联姻：通过将FHM模型的偏微分方程（PDEs）嵌入神经网络架构，在减少实验数据依赖的同时，确保了预测结果的物理合理性。

2. 2.

   极端工况适应能力：模型在宽温域（15-45°C）和高倍率（0.5C-10C）条件下仍保持优异性能，成功捕捉了非线性电化学动态与温度效应。

3. 3.

   实时预测突破：采用深度前馈网络与跳跃连接结构，在保持FHM模型计算效率的前提下，实现了SOC（MAE<2%）和放电曲线（MAE<0.02V）的实时预测，为电动汽车BMS硬件集成铺平道路。

Conclusion

本研究证实了PINN框架解决FHM模型的有效性，其通过Tanh激活函数和自适应权重策略，在多种工况下均展现出卓越的预测精度（R²>0.97）。该成果为发展下一代智能BMS提供了新范式，对推动电动汽车普及和碳中和目标具有重要实践意义。