综述：基于先进传感技术的锂离子电池状态监测与智能管理：从原理到应用

《Energy Storage Materials》：State Monitoring and Intelligent Management of Lithium-ion Batteries Based on Advanced Sensing Technology: From Principles to Application

锂离子电池作为能源存储和交通领域的核心，其管理系统面临内部反应复杂、退化不均的挑战。传统BMS依赖外部电压电流信号，无法直接捕获电极锂枝晶、SEI膜演变等关键状态。本文系统梳理温度、应力、气体、电化学等多维先进传感技术原理与集成策略，揭示其在特征提取、模型构建、状态估计（SOC/SOP/SOH）和故障诊断中的协同作用，并分析多传感器融合、信号解耦及数据映射等关键技术瓶颈。研究为智能电池系统提供理论框架与实践指导，强调数字孪生与自适应控制的前沿方向。

　　

施琼琳|徐茂树|李俊毅|张娜|刘书涵|王如星|徐成|何欣|李浩淼|周敏|王伟|王康利|姜凯

中国华中科技大学电气与电子工程学院，先进电磁技术国家重点实验室，武汉

摘要

锂离子电池在储能系统和电动交通中得到广泛应用，是当前和未来能源基础设施的基石。然而，复杂的内部电化学反应和非均匀的退化行为给传统的电池管理策略带来了重大挑战。近年来，先进传感技术的出现为获取电池系统的机制洞察提供了新的途径，从而实现了更智能、更精细的电池管理。虽然现有的综述主要关注先进传感技术本身，但对这些技术在电池管理不同层面中的实际作用的系统分析仍然有限。为了弥补这一差距，本综述总结了代表性先进传感技术的原理、集成策略和应用场景，并进一步探讨了它们在特征提取、模型构建、状态估计和故障诊断等电池管理生命周期各个阶段中的作用。此外，本文还讨论了多传感器集成、信号解耦以及将传感数据映射到内在物理状态等关键挑战，并对实际应用进行了探讨。最后，本文指出了未来的发展方向和未解决的挑战，旨在为智能电池系统的进步提供理论见解和实践指导。

引言

商用锂离子电池是一种高效的可充电系统，通过锂离子在正极和负极之间的“摇椅式”运动来储存和释放能量[[1], [2], [3]]。其核心组件包括正极、负极、多孔隔膜和电解质，所有这些组件都用铝箔膜或金属外壳密封以防止环境干扰[[4]]。这些电池具有明显的优势：高能量密度使其体积小、重量轻，支持其在移动设备和电动汽车中的广泛应用；长循环寿命降低了总拥有成本；快速的充放电能力以及低自放电率提高了使用便利性。这些特性共同使锂离子电池成为向清洁能源系统过渡的关键技术[[5], [6], [7]]。近年来，高能量密度锂金属电池[[8], [9], [10]]、锂空气电池[11,12]、水系锌离子电池[[13], [14], [15], [16]]、钠离子电池[[17], [18], [19], [20]]、固态电池[[21], [22], [23], [24]]以及长寿命、高安全性的液态金属电池[[25], [26], [27]]等新兴电池系统受到了广泛关注。然而，锂离子电池仍然是电动交通和大规模储能系统中最成熟和最广泛使用的电池技术。

电池管理技术对于确保锂离子电池的长期稳定性、效率和安全性至关重要[[28], [29], [30]]。一个全面的电池管理系统（BMS）包括几个关键功能：状态估计（包括充电状态（SOC）[[31], [32], [33], [34], [35], [36]]、健康状态（SOH）[[37], [38], [39], [40], [41], [42], [43]]、功率状态（SOP）[44,45]和剩余使用寿命（RUL）[46,47]；充放电控制，防止过充、过放和电流过大[[48], [49], [50]]；故障诊断和安全管理，能够早期识别内部短路或锂枝晶形成等问题[[51], [52], [53], [54]]；热管理，保持温度在最佳范围内并减轻非均匀的热分布[[55], [56], [57], [58], [59]]；以及数据记录和远程监控，支持大数据分析、模型开发和维护优化[[60,61]]。然而，当前的BMS策略主要依赖于电压和电流等外部电信号[[62], [63], [64]]。这些参数往往反映了复杂内部物理化学过程的综合响应，难以准确捕捉锂离子嵌入/脱嵌、枝晶生长和电极退化等关键现象。此外，它们的延迟响应限制了早期故障的及时检测，在大规模电池系统中存在显著的安全风险[[65]]。

相比之下，先进传感技术可以直接获取电池内部状态，如锂枝晶形成[[66]]、固态电解质界面（SEI）演变[[67]]和气体生成[[68]]，提供与电池健康和故障机制具有更强内在相关性的信号。这些传感器产生的数据具有物理意义，有助于提高状态估计、寿命预测和热失控预警的准确性，为更精确、智能和安全的BMS铺平了道路[[69]]。认识到这一潜力，欧洲的“BATTERY 2030+”计划将原位传感器集成确定为下一代智能电池的核心要求[[70,71]]。同样，中国的“十四五”新能源存储发展规划（2022年）[72]以及国家发展和改革委员会与国家能源管理局联合发布的《关于促进能源电子产业发展的指导意见》（2023年）也都将智能传感列为战略性技术优先事项[[73], [74], [75]]。

如图1所示，通过集成温度、应力、气体和电信号等多源先进传感技术，智能电池可以实现对内部和外部状态的多维度感知，为电动汽车和储能系统的状态估计、安全监控和运营优化提供重要支持。在储能系统中，先进传感技术可以改善峰值削减和谷值填充，提高能源效率，并延长系统寿命。在电动汽车中，它有助于建立主动安全机制，增强智能充放电控制，并促进智能电池平台的发展。总体而言，先进传感不仅增强了电池管理系统的感知能力，还为构建数字孪生电池和实现自适应控制奠定了基础。它是未来储能和电动出行的关键支持技术。尽管之前的研究已经回顾了单个传感器类型或智能传感概念[[76], [77], [78], [79], [80]]，但对先进传感技术如何集成到电池管理系统中以及如何支持不同BMS功能的系统分析仍然不足。为了填补这一空白，本综述总结了各种先进技术的传感原理、集成策略和应用场景。在此基础上，进一步探讨了它们在特征提取、模型构建、状态估计和故障诊断中的作用。最后，本文讨论了当前面临的挑战，并概述了智能电池系统中先进传感的未来发展方向。本综述的主要贡献如下：

• (1)
  对包括温度、应力/应变、声学信号和气体传感在内的多个物理维度的先进电池传感技术进行了系统概述。总结了它们的传感原理、实现方法和应用特点，并比较分析了它们的适用场景、优势和局限性。
• (2)
  建立了先进传感与BMS深度集成的分析框架，包括特征获取、模型构建、状态估计和故障诊断，并阐明了它们在状态估计、故障诊断和热风险预警中的作用。
• (3)
  对智能电池管理中先进传感的未来研究方向进行了展望，强调了实际应用中的关键挑战和机遇，如多传感器集成、信号解耦和数据传输以及数字孪生模型的开发，从而为下一代智能电池系统提供了指导。

部分摘录

电池的先进传感技术

在锂离子电池的运行和老化过程中，内部和外部物理及化学状态会发生显著变化。这些变化不仅影响电压和电流等传统外部参数，还涉及一系列不断演变的内部状态。先进传感技术能够直接检测与电池性能密切相关的关键指标，从而揭示内部状态的演变过程。

通过先进传感技术提升的电池管理

电池管理的整体框架包括三个关键组成部分：数据采集和特征提取、电池模型构建以及状态估计和寿命预测，如图11所示。数据采集通常通过各种传感器进行实时数据收集，其中电压、电流和温度是最常测量的参数，因为它们易于获取。基于收集的数据，然后构建电池模型

展望与挑战

先进传感技术可以增加特征获取能力，辅助电池模型开发，提高状态估计的准确性，并实现早期故障检测。然而，它们的应用仍面临许多挑战，需要进一步改进。未来的发展趋势如下：

CRediT作者贡献声明

施琼琳：概念化、数据整理、方法论、软件、可视化、初稿撰写、资金获取、审稿与编辑

徐茂树：概念化、数据整理

李俊毅：形式分析、软件

张娜：形式分析、方法论

刘书涵：数据整理、初稿撰写

王如星：数据整理、初稿撰写

徐成：数据整理、方法论

何欣：验证、方法论

李浩淼：资金获取、方法论、撰写

CRediT作者贡献声明

施琼琳：审稿与编辑、初稿撰写、可视化、软件、方法论、资金获取、数据整理、概念化

徐茂树：数据整理、概念化

李俊毅：软件、形式分析

张娜：方法论、形式分析

刘书涵：初稿撰写、数据整理

王如星：初稿撰写、数据整理

徐成：方法论、数据整理

何欣：验证、方法论

李浩淼：审稿与