锂离子电池模型基功率状态估算研究综述
电动汽车（EV）的普及使锂离子电池（LIB）成为现代交通的基石，其有效管理对车辆性能、安全性和寿命至关重要。在电池管理系统（BMS）监测的关键状态中，功率状态（SOP）是界定电池峰值充放电能力的重要指标。然而，由于电池复杂的非线性电化学动力学特性及其对工作温度、荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）的高度依赖性，SOP的在线精确估算仍具挑战性。本文全面综述了最先进的SOP估算方法，重点探讨了广泛采用的等效电路模型（ECM）框架。本文系统性地分类并批判性分析了主流方法学，包括直接计算方法、卡尔曼滤波器系列等高级状态观测器以及基于优化的技术。此外，研究深入探讨了关键影响因素的深远作用，并对不同算法路径进行了对比分析，着重揭示了模型保真度、计算复杂度与老化适应性之间的权衡关系。分析表明，研究范式已明显从孤立状态估计转向集成化、多物理场与自适应框架。最后，论文探讨了当前面临的模型-设备失配与验证等挑战，并指明了未来研究方向：包括高保真数字孪生开发、基于物理模型与数据驱动模型的融合、以及云-边协同架构的实施。这一朝向智能化、整体化和全生命周期感知的电池管理演进，对于充分释放电池技术潜力、加速向可持续电气化未来转型具有关键意义。
引言
随着全球对清洁能源需求的日益增长与环境问题的不断加剧，电动汽车（EVs）已成为实现低碳交通的重要途径[1][2]。在此背景下，锂离子电池（LIBs）因其高能量密度、高功率密度及长循环寿命等优势，被公认为车载储能系统的主流技术方案[3][4][5][6]。然而锂离子电池本质上是非线性时变系统，其安全高效运行高度依赖先进的电池管理系统（BMSs）[7][8]。
输出： 在电池管理系统（BMS）需要监测的众多关键状态中，SOP（峰值功率能力）是评估电池瞬时能力的核心指标[9]。SOP通常被定义为在满足特定运行约束条件（如电压、电流和温度限制）的前提下，电池在未来短时间尺度内可持续提供的最大充电功率与最大放电功率，即电池的峰值功率能力[10][11]。图1展示了SOP在电动汽车能量管理架构中的核心地位。
如图1所示，电池管理系统（BMS）作为智能核心，将电池组的原始传感器数据转化为可Action的功率限值。这些限值随后被传输至车辆能量管理系统（EMS）和电机控制器，直接调控整车性能。这种直连机制使得SOP的精准估算对电动汽车运行至关重要。一方面，SOP是影响车辆EMS性能的决定性因素；另一方面，它直接决定整车的动态性能指标，例如最大加速度（取决于最大放电功率）和再生制动能量回收效率（取决于最大充电功率）。因此，开发能够精确估算SOP的算法，是实现电池高效、安全、可靠运行的基础。实现最大充放电电流的鲁棒性估计与预测，对于提升电池效率与保障系统安全运行具有重大意义[12]。诸如改进传统混合脉冲功率特性(HPPC)测试或开发新型在线估计策略等SOP估计方法的研究，始终是该领域的热点课题[13]。
SOP估算方法的演进历程可追溯至早期基于HPPC测试的直接计算法，历经以卡尔曼滤波器（KF）族为代表的状态观测器法，直至近年基于优化的混合框架方法。尽管技术不断进步，由于电池复杂的非线性动力学特性及其与SOC、SOH的强耦合关系，实现精确的在线SOP估算仍具挑战性。
虽然精确评估SOP对电动汽车能源管理系统至关重要，但在实际电池管理系统中实现鲁棒且精确的在线SOP估算仍面临多重挑战。
锂离子电池的动态特性具有高度非线性和时变的固有属性，这使得建立精确的电池模型成为核心挑战。电池实际功率输出受一系列复杂因素影响，这要求估计算法不仅需考虑电池当前状态，还必须具备对瞬态响应的高精度建模能力。
电池SOP（峰值功率状态）的估计并非孤立过程，其与SOC（荷电状态）、SOH（健康状态）等其他核心状态存在强耦合关系。具体而言，电池老化状态的演变会显著改变其内阻特性，直接导致最大充放电容量下降。如表1所示，当模型参数未更新时，电压与SOC的估计误差随老化程度加剧而急剧上升，表明模型存在严重失配问题。图2进一步可视化呈现：在严重老化条件下（SOH<80%），未进行参数校正的模型其端电压预测值会偏离实测值超过200mV。这种现象印证了将SOH参数纳入SOP实时估计框架的必要性——通过在线识别电池老化引起的极化电阻与欧姆电阻变化，可动态修正功率边界计算中的阻抗参数，从而维持全生命周期内的估计精度。实验数据表明，采用联合估计算法后，即使电池容量衰减至初始值的70%，SOP估计误差仍能控制在5%以内。5)，与新电池相比，其峰值功率和电流能力会显著受限，除非在线调整可用容量、欧姆电阻等模型参数[14]。健康状态(SOH)估算中的任何误差都不可避免地会被传递并放大，成为老化电池峰值功率(SOP)估算失准的主要原因[15]。这就要求峰值功率(SOP)算法必须具备强大的适应性，例如通过周期性重新标定关键模型参数，以应对电池在整个生命周期中持续发生的这些变化。
电池工作温度是影响其功率能力最关键的客观因素之一[16]。电池内部参数（如欧姆内阻、极化电阻和开路电压）对温度变化极为敏感，温度波动会导致这些参数发生剧烈变化，从而直接改变电池的峰值功率输出。因此，开发一种具备有效温度补偿机制的SOP估算方法，以确保其在高温和低温范围内的准确性与鲁棒性[17]，是研究人员需要攻克的关键技术瓶颈之一。
电池建模与功率状态（SOP）估计方法主要分为电化学模型、数据驱动方法及等效电路模型（ECMs）三类。电化学模型虽具有较高的物理保真度，但其复杂性高、计算量大，难以满足电池管理系统（BMS）的实时性需求[18][19]。数据驱动方法虽可实现高精度预测，但需大量训练数据支撑，且在未经历过的工况下可能缺乏鲁棒性与可解释性。
相比之下，等效电路模型(ECM)因其在模型保真度与计算效率之间的有效平衡，已成为电池管理系统(BMS)的主流选择[20]。然而这种折中方案给ECM框架带来了一个特有基础性挑战——由于仅能通过有限电气元件组来表征复杂电化学动力学行为(如扩散与极化)，其状态功率(SOP)估计精度直接受限于模型的能力。此外，这些元件参数(电阻、电容)并非静态，而是会随温度、荷电状态(SOC)及老化程度(SOH)发生显著漂移。因此，基于等效电路模型（ECM）的荷电状态（SOP）估计的核心问题不仅在于求解方程组，更在于通过鲁棒的在线参数辨识持续保障基础模型的保真度。本综述将从模型-对象失配（model-plant mismatch）这一核心挑战的应对视角，系统分析ECM框架内SOP估计算法的演进历程——这一在广泛状态估计综述[21]中常被弱化的关键维度。
尽管电池状态估计领域已取得显著进展，关于功率状态（SOP）估计的研究在模型结构、状态观测器和混合优化方法方面仍呈现碎片化态势。尤其对于基于等效电路模型（ECM）的SOP估计，核心难度不仅在于求解约束电流或功率方程，更在于维持模型在不同温度、荷电状态（SOC）和老化条件下的保真度。模型-实际系统失配、参数漂移以及SOC、健康状态（SOH）与SOP之间的耦合效应，持续制约着电池管理系统（BMS）实际部署中的估计鲁棒性。因此，本文综述专门聚焦于基于等效电路模型（ECM）的电池健康状态（SOP）估计方法，系统性地探讨了以下核心议题：（1）不同ECM结构对SOP预测的适用性；（2）关键运行约束条件的分类体系；（3）直接估算法、观测器法、联合估计法以及优化/混合算法的技术演进路径；（4）面向自适应化、集成化和全生命周期感知的电池管理当前挑战与未来发展方向。
