From Electrochemical Energy Storage to Next-Generation Intelligent Battery Technologies for Electric Vehicles: A Survey
作者: Abderaouf Bahi, Amel Ourici, Chaima Lagraa, Siham Lameche, Soundess Halimi, Inoussa Mouiche, Ylias Sabri, Waseem Haider, Mohamed Trari
分类: eess.SY
发布日期: 2025-12-27
备注: This work was supervised by leading professor in the field (Pr. Mohamed Trari, Pr. Waseem Haider, Pr. Ylias Sabri)
💡 一句话要点
综述：面向电动汽车的电化学储能与下一代智能电池技术
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 电化学储能 智能电池 电动汽车 电池管理系统 机器学习 数字孪生 预测分析 金属离子电池
📋 核心要点
- 现有电池技术在能量密度、安全性、寿命和成本等方面仍存在挑战，难以满足电动汽车日益增长的需求。
- 该综述着眼于电化学储能的最新进展，并探讨了人工智能技术在电池管理系统中的应用，以提升电池性能。
- 通过分析混合化学、可扩展制造和AI驱动优化等机遇，为电动汽车电池技术的未来发展方向提供参考。
📝 摘要（中文）
本研究全面概述了电化学储能的最新进展，包括钠离子、金属离子和金属空气电池，以及电极工程、电解质和固态电解质界面控制方面的创新。此外，还探讨了机器学习、数字孪生、大型语言模型和预测分析的集成，以实现智能电池管理系统，从而提高性能、安全性及运行寿命。论文还讨论了关键挑战、研究差距和未来前景，强调了混合化学、可扩展制造、可持续性和人工智能驱动优化所带来的机遇。本综述旨在为研究人员、工程师和行业专业人士提供对不断发展的电动汽车领域下一代电池技术的全面理解。
🔬 方法详解
问题定义：电动汽车的快速发展对电池技术提出了更高的要求，包括更高的能量密度、更长的循环寿命、更好的安全性和更低的成本。传统的电池管理系统（BMS）在优化电池性能和延长电池寿命方面存在局限性，无法充分利用电池的潜力。此外，电池的复杂性和非线性特性使得精确预测电池状态和剩余寿命变得困难。
核心思路：本综述的核心思路是整合电化学储能的最新进展和人工智能技术，构建下一代智能电池技术。通过引入机器学习、数字孪生和预测分析等方法，实现对电池状态的实时监测、精确预测和智能控制，从而提高电池的性能、安全性和寿命。同时，关注混合化学、可扩展制造和可持续性等关键因素，为电动汽车电池技术的未来发展提供指导。
技术框架：该综述首先回顾了各种电化学储能技术，包括钠离子、金属离子和金属空气电池，以及电极工程、电解质和固态电解质界面控制方面的创新。然后，重点介绍了人工智能技术在电池管理系统中的应用，包括机器学习模型的训练和部署、数字孪生的构建和应用、以及预测分析方法的开发。最后，讨论了混合化学、可扩展制造和可持续性等关键因素，并展望了未来发展方向。
关键创新：该综述的关键创新在于将人工智能技术与电化学储能技术相结合，提出了下一代智能电池技术的概念。通过利用机器学习、数字孪生和预测分析等方法，可以实现对电池状态的实时监测、精确预测和智能控制，从而提高电池的性能、安全性和寿命。这种方法与传统的电池管理系统相比，具有更高的智能化水平和更强的优化能力。
关键设计：该综述没有涉及具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，而是侧重于对各种技术的综述和分析。然而，在讨论人工智能技术在电池管理系统中的应用时，提到了机器学习模型的训练和部署、数字孪生的构建和应用、以及预测分析方法的开发。这些技术细节需要在具体的应用场景中进行进一步的研究和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述全面总结了电化学储能和智能电池管理系统的最新进展，强调了人工智能技术在提升电池性能和安全性方面的潜力。通过对各种电池技术和人工智能方法的分析，为研究人员和工程师提供了有价值的参考。虽然没有提供具体的实验数据，但该综述为下一代智能电池技术的发展方向提供了清晰的路线图。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于电动汽车、储能系统等领域，通过提升电池的能量密度、安全性、寿命和智能化水平，推动电动汽车的普及和能源结构的转型。智能电池管理系统能够实时监测电池状态，预测剩余寿命，并优化充放电策略，从而提高电池的利用率和降低维护成本。此外，该研究还有助于开发更安全、更环保的电池技术，促进可持续发展。
📄 摘要（原文）
This study provides a comprehensive overview of recent advances in electrochemical energy storage, including Na+ -ion, metal-ion, and metal-air batteries, alongside innovations in electrode engineering, electrolytes, and solid-electrolyte interphase control. It also explores the integration of machine learning, digital twins, large language models and predictive analytics to enable intelligent battery management systems, enhancing performance, safety, and operational longevity. Key challenges, research gaps, and future prospects are addressed, highlighting opportunities presented by hybrid chemistry, scalable manufacturing, sustainability, and AI-driven optimization. This survey aims to provide researchers, engineers, and industry profesionnals with a comprehensive understanding of next-generation battery technologies for the evolving electric vehicles sector.