锂电池是电动汽车的核心部件。描述锂电池的工作特性需要求解复杂的电化学方程。BMS作为电池管理系统掌控电池的健康状态和工作状态，需要即时响应。因此由于成本关系当前的BMS系统通常使用电池特性数据或者数据的拟合来完成状态估计，并未直接采用电化学方程来描述电池的工作状态。

基于物理的模型被认为是下一代BMS最佳建模工具。它们可以提供内部电化学状态的高度物理可解释性，可用于最大限度地提高电池系统的安全性、可用性和使用寿命。因此，BMS模型目前已从经验模型转向基于物理的电化学模型。这些模型能够准确捕获电池的行为和退化，因为它们描述了电池的内部动力学并保留了相关物理场以进行精确的状态估计。

斯坦福大学的这篇文章独辟蹊径，基于Doyle-Fuller-Newman（DFN）模型，使用Matlab算法库，开发出了近似满足实时要求的基于电化学方程的BMS管理体系。下面给出若干要点。

DFN的变量和方程

DFN方程向DAE方程的转换

全均质化宏观模型FHM

DFN模型简化

降阶模型和观察器

不一致初始化问题

参数识别

总结

本文介绍的最先进的研究技术释放了实施基于物理的模型的潜力，这些模型实时提供内部电化学状态的信息和最佳的快速充电策略，同时最大限度地减少内存，即使在板载BMS和云环境中执行时也是如此。实施基于物理的模型可以缓解当前BMS的关键弱点，这些弱点与无法使用经验模型捕获退化机制有关。通过先进的BMS计算，我们设想可以增强电池性能和可用性，从而提供更长，更安全的电池使用时间。

审核编辑：汤梓红