基于AI预测性均衡的BMS多电芯同步控制策略
陈晗
中国华电科工集团有限公司,北京 100070
摘要：针对电池管理系统(BMS)在多电芯协同控制中面临的均衡滞后性、能量利用效率低及系统鲁棒性不足等问题,提出一种基于人工智能(AI)预测性均衡的多电芯同步控制策略.该策略以"预测为先,同步控制"为核心理念,构建一个融合长短期记忆网络(LSTM)预测模型与多目标优化算法的控制框架.结果表明,通过智能感知电芯状态的演变趋势,该策略实现了从传统被动均衡向主动预见式均衡的范式转变;提出的算法能够明显提升能量利用效率与系统鲁棒性,有效降低因均衡滞后导致的能耗,为新能源汽车动力电池系统的节能减排提供了关键技术支撑;通过实时性与硬件可行性的验证,该策略为产业化落地奠定了基础,并为面向全生命周期的电池健康管理提供了新的范式.
关键词：AI预测性均衡电池管理系统多电芯同步控制长短期记忆网络预测模型能量利用效率
分类号：TK950(能源与动力工程)
论文发表日期：2026-02-25
在线出版日期：2026-03-31（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 25-28 )
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