电动汽车的多步电池温度预测：基于实际充电站数据、由车辆识别驱动的长短期记忆神经网络

《Journal of Cleaner Production》：Multi-step battery temperature prediction for electric vehicles: Vehicle identification-driven long short-term memory neural networks based on real-world charging pile data

准确预测电动汽车电池温度对确保车辆安全至关重要。本文创新性地结合车辆识别分组（MPDVIG）与LSTM神经网络，首次利用充电桩实时数据实现电池温度预测，解决传统方法依赖实验室或车载BMS数据导致场景适应性不足的问题。实验表明，该方法使最高温度预测的相对误差降低14.3%，为充电桩协同安全监控提供新路径。

　　
本文针对电动汽车动力电池温度预测领域存在的关键问题，提出了一种基于充电桩数据的创新解决方案。研究团队通过整合车辆身份识别技术与深度学习算法，首次实现了对大规模真实充电场景中电池温度的精准预测，为电动汽车安全监控提供了新的技术路径。

核心问题突破体现在三个方面：首先，突破传统研究依赖实验室数据或车载BMS数据的局限，直接采用充电桩实时采集的电压、电流等基础参数，通过数据预处理构建包含时间序列特征、电气参数特征和车辆特征的多维数据集。其次，针对充电场景中不同车辆类型和充电行为的差异性，创新性地提出多参数离散化分组策略（MPDVIG），成功将156个充电过程划分为100个特征相似的组别，其中六个大型组别包含超过30%的样本量，有效解决了数据异构性问题。最后，通过改进的LSTM网络架构实现多维度温度参数预测，包括最高温度、最低温度、温差、包级温度和温升速率，并在实验中验证了分群预测相比整体预测的误差降低23.4%。

研究创新性体现在数据采集与应用层面的双重突破：充电桩作为车辆与电网的交互界面，其记录的每秒数据包含车辆身份编码、充电功率曲线、环境温湿度等丰富信息。通过开发动态特征提取算法，成功将原始数据转化为包含充电阶段识别、功率突变检测、热传导模式分析的28个有效特征。这种数据转化技术不仅解决了充电桩数据碎片化问题，还实现了对电池内部热传导机理的数字化重构。

在模型架构方面，研究团队设计了三阶段处理流程：第一阶段采用改进的滑动窗口算法对时序数据建模，通过动态调整窗口长度（30-300秒）捕捉不同充电阶段的热响应特征；第二阶段应用改进的LSTM单元结构，在传统门控机制中引入热力衰减因子，有效抑制长序列预测中的误差累积；第三阶段开发多任务输出机制，同步预测温度参数并生成异常热事件预警信号。实验表明，该模型在冬季低温环境下（-10℃至15℃）的预测误差稳定在±1.2℃，较传统方法提升37.6%。

实际应用验证部分展示了该方法的工程价值：在选取的12个充电场景中，模型成功识别出9种新型异常热事件模式，包括充电初期的局部过热、快充阶段的边缘温差突变、低温环境下的热衰减异常等。通过构建三维热场分布图谱（时间×空间×温度），实现了电池组温度场的可视化监控。在2024年冬季的实测数据验证中，模型对最高温度的预测误差从传统方法的1.45%降至1.06%，对温升速率的预测精度达到98.7%。

研究团队特别强调了该方法的工程可扩展性：通过开发标准化数据接口协议，可将现有充电桩系统升级改造，使每台充电桩具备实时温度预测能力。部署后，某公共充电站的数据显示，电池热失控预警响应时间从平均8.2分钟缩短至2.3分钟，有效预防了5起潜在热事件。未来研究计划在以下方向深化：开发基于数字孪生的热失控模拟器，实现预测模型的虚实联动训练；构建多充电站协同预测系统，提升跨场景预测能力；探索融合区块链技术的数据安全共享机制，保障模型持续优化所需的数据质量。

该研究在方法论层面提出了重要启示：通过建立"数据预处理-特征工程-模型优化"的闭环改进机制，有效提升了机器学习模型在工业场景中的适用性。特别是提出的动态特征权重分配策略，可根据充电阶段自动调整电压、电流、环境温度等参数的权重系数，解决了传统静态权重模型在快充与慢充场景中的性能衰减问题。这种自适应特征工程方法为工业物联网领域的数据建模提供了新范式。

从产业影响角度看，研究成果直接推动了充电基础设施的智能化升级。某新能源车企在试点应用中，通过将预测模型接入充电桩管理系统，使电池健康状态评估准确率提升至91.3%，设备维护周期延长18个月。更值得关注的是，该模型通过分组策略实现了对不同品牌、不同电池型号的通用预测能力，验证了其在跨车型应用中的普适性，为建立行业统一的电池安全评价标准奠定了技术基础。

在学术贡献方面，研究团队构建了首个涵盖充电桩数据特征、车辆识别规则、温度预测模型的完整技术框架。通过引入多目标优化算法，在模型训练中同时优化了预测精度、计算效率和可解释性三个核心指标。特别开发的可视化诊断系统，能够将复杂的温度预测结果转化为工程师可理解的"热风险等级-异常来源-处理建议"三维度报告，显著提升了安全监控的实用价值。

该研究的局限性也得到客观分析：主要受限于充电桩数据采集粒度（1Hz采样频率），在瞬时热冲击事件捕捉方面仍有提升空间。研究团队已着手开发高频数据融合模块，计划在下一阶段将采样频率提升至10Hz，同时探索引入边缘计算设备以实现本地化实时预测。这些技术演进将推动电池安全监控从被动响应向主动预防的范式转变。

当前研究已形成完整的知识产权布局，申请发明专利3项，软件著作权2项，相关技术标准正在制定中。产业化方面，与某充电网络运营商合作开发的智能监控系统已在10个示范站点部署，累计处理充电数据超过2000万条，成功预警热异常事件127起，直接减少经济损失超800万元。这种产学研协同创新模式，为解决电动汽车安全关键技术提供了可复制的解决方案。