欧阳明高院士长期从事节能与新能源汽车新型动力系统研究（包括电控内燃机、燃料电池发动机、动力电池系统、多能源混合动力等），尤其是在面向排放控制的发动机新型电控高压喷油原理与系统研制、保障电动汽车安全性的锂离子电池热失控机理与主动防控，优化燃料电池耐久性的燃料电池/动力电池混合动力设计与控制方法等三方面开展了从理论创新、技术突破到推广应用的系统性工作，建立了汽车动力系统学研究与人才培养体系。根据中国新能源汽车动力电池比能量发展的趋势，我们很快就会向300瓦时/公斤的所谓的高镍三元811电池很快就会进入市场,清华大学专门建了电池安全实验室开展相关的基础研究和技术开发。目前清华大学电池安全实验室跟国内外企业和研究机构开展了广泛的合作，包括宝马、奔驰、日产等大公司。研究重点是在热失控的三个方面，一是热失控的诱因，包括热、电、机械的原因。二是热失控发生的机理究竟是什么，从而在材料设计层面加以防护。三是热蔓延，一旦单体电池防止不了热失控，就得有二次防护手段，就是在系统层面要切断热失控的蔓延，只要切断蔓延就可以防止事故。我们对高比能量电池的热失控控制，不仅靠材料本身，还要从系统层面来进行。目前，在电池管理系统方面，国内的产品的功能不足、精度不够，尤其是安全功能是不全，因此需要加大电池管理系统的研发力度。清华在电池管理系统的积淀比较丰富，已经获得65项专利授权，这些专利在国内外著名公司合作中得到了应用，其中部分专利也授权给了奔驰汽车公司。锂离子动力电池高比能是全世界范围的发展方向和趋势，把握高比能量与安全性之间的平衡点是关键。基于各国动力电池技术路线的比较，短期是液态电解液的锂离子电池，下一步将会向固态电池方向发展。综合考虑电池成本和动力电池的发展方向，我们建议我国也应该走类似的路径，即短期是液态电解质，发展高镍三元正极和硅炭负极，通过电池管理系统和热蔓延的抑制来防止安全事故发生，这类电池能够满足电动汽车500公里续驶里程的要求。

崔立峰教授团队发明了一种具有自我修复功能的高分子材料，用作锂电池正负极材料的粘结剂可有效缓解电池老化造成的正负极材料的粉化以及活性物质和集流箔片的脱离造成的容量衰减。经过长时间的充放电使用，金属锂很容易沉积在负极的表面并长成枝晶状结构，这些锂枝晶容易刺穿锂电池隔膜造成内部短 路，进而造成安全隐患。经过大量实验发现以该自修复高分子作为粘结剂还可以阻止锂电池负极上锂枝晶的形成，大大提高了老旧锂电池的安全性。

常用的锂电池在被刺穿或击穿的情况下会马上短路，通常会立即起火甚至爆炸，并立即失去电源功能。课题组研发了一款具有应急功能的12V-22AH锂电池。该电池该在被刺穿（或击穿）的情况下不会爆炸或起火，而且还能继续给负载供电一段时间（30分钟以上）。该电池使用安全性能优异的正极和负极材料，并在胶体电解液中添加了阻燃聚合物和导热聚合物，确保电池被刺穿时不会起火和严重短路，只表现出可接受范围内的压降，不会马上断电，还可以继续给负载供电一段时间。该电池是一款超级安全并有特殊应急功能的锂电池，可以用于军工电源产品和其它极端环境下的电源系统。

成果创新点 该系统主要创新点是将电池热管理系统与安全防护系 统一体化，具有散热快、安全高效的优点。 技术成熟度 关键技术研发阶段。 市场前景 新型电池热管理及安全防护系统技术领先，应用前景 较好。核心技术一旦突破、可望大规模地推广应用。 转化计划 计划三年内完成实验室建设，设备安装调试、制备填 补行业空白的样品，两年实现行业领域的应用与推广。以 科

该系统主要创新点是将电池热管理系统与安全防护系统一体化，具有散热快、安全高效的优点。 

（1）技术创新性和领先性：舍弃传统以可溶性盐路线，采用氧化物为原料，实现材料可控 合成。 （2）技术成熟度：采用固相法，适合大规模生产 （3）市场及效益分析：原料价格低廉，产品附加值高 （4）合作条件：对方提供资金、设备、场地，我方提供人员、技术，成果按贡献分享。 

本项目聚焦于锂电池管理系统在智能化监测与预测中的关键痛点，尤其拟面向电池容量衰减预测、SOC/SOH估计不准、电池剩余时间不准确、MAP/SOP估算等方面。通过引入人工智能算法，构建融合机器学习与深度学习的电池状态预测模型，拟实现高精度SOC（荷电状态）与SOH（健康状态）估计的优化，提升电池管理系统的智能水平与安全性。 解决方案方面，项目基于实地检测磷酸铁锂电池充放电数据构建训练集，采用轻量级线性回归模型及改进型人工神经网络进行建模优化，并结合特征工程技术提高预测精度。同时，设计适用于边缘计算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平台实时运行，降低对计算资源的依赖。 在竞争优势方面，项目成果具备算法轻量化、部署便捷、预测准确度高、兼容性强等特点，特别适用于电力储能、电动汽车等对安全性和可靠性要求高的场景。相比传统BMS方案，该AI算法可显著提升电池使用效率与寿命，精准估算SOC/SOH，降低维护成本。 目前项目成果已在合作企业内部储能设备中开展应用测试，初步反馈表明荷电状态预测准确度提升40%左右，电池健康度准确度提升40%左右，系统响应及时，具备较高实用性和推广价值。专家评审一致认为，该项目在智能电池管理系统方向具有较强的创新性和实际应用前景。

        滑雪头盔作为滑雪运动中不可或缺的安全装备，在《中国滑雪场所管理规范》中指出，滑雪头盔是必选项，滑雪头盔市场规模和发展潜力巨大。目前滑雪头盔市场仍由国外品牌主导。

蓄电池是目前煤矿蓄电池电机车运行的能源来源，其本身的安全可靠决定了蓄电池机车的安全可靠运行，蓄电池电机车司机在驾驶机车时，若能实时通过显示屏观察蓄电池的容量和剩余使用时间，则可以有效指导司机对蓄电池机车的计划使用，能及时更换容量不足电池，防止电池过放电，同时也能防止蓄电池机车半路抛锚事故的发生，提高生产效率与生产水平。本成果通过实时检测运行过程中蓄电池的开路电压及放电电流，同时根据蓄电池的放电曲线，能对蓄电池容量及剩余使用时间进行预测。

项目背景：2021 年国务院政府工作报告中指出，扎实做 好碳达峰、碳中和各项工作，加大新能源技术研发。据研究 公司 Frost＆Sullivan 发布的一项新报告指出，预计到 2030 年，全球电池储能市场的复合年增长率将达到 23％。由此可 见，未来十年储能电池数量将大幅增加。另一方面，储能电 池安全性引起广泛关注，2019 年 4 月 19 日，美国亚利桑那 州 McMicken 电池储能项目发生火灾爆炸事故；2021 年 4 月 16 日，北京集美家居大红门的储能电站起火。因此储能电池 安全性显得尤为重要。通过人工智能和机器学习等手段预测 电储能电池的安全性已经成为研究热点，英国剑桥大学和美 国斯坦福大学等顶尖高校和科研院所都有相关的实验室。在 国内，中科院、比亚迪、宁德时代、国家电网等企业院所已 经开展了各种类型储能电池和技术的研发。然而，目前国内 外还没有成熟的电储能电池远程管控系统，储能电池数据传 输协议没有公认的标准。由于不同类型的电储能数据指标差 异较大，需要采集的数据缺乏规范标准。另外，何种指标的 变化会引起潜在的储能电池安全问题尚未明确，目前基本是 通过人工经验判断，效率不高，并且准确率较低。如果能够 通过机器学习，深度学习等人工智能手段，结合储能电池实 际工作过程中的电流、电压的变化数据，学习并分析其运行 规律，挖掘出数据变化导致的潜在安全风险，电储能电池的 安全性能将大幅提高。 所需技术需求简要描述：1.研发储能电池故障预测模 型，利用人工智能等手段，通过机器学习的方法对采集的电 池运行状态及参数数据进行分析，实时监控电池运行状态， 对可能出现的潜在储能电池安全问题进行评估，实现对即将 出现的电池故障和安全问题的预判。2.建立储能电池的远程 安全传输协议，对电池运行状态及参数数据进行周期性采 集，并实现多终端异构网络环境下的储能电池数据实时传 输。建立安全传输机制，有效防止数据伪造和恶意攻击。3. 开发电储能电池数据远程管理系统，对不同种类的储能电池 安全问题采取相应的措施，通过网络实现对储能电池的远程 管理，从而延缓或避免由于电池故障产生的安全问题。数据 通信应建立在安全可靠的传输机制上。  对技术提供方的要求:1、建立电储能电池的远程数据采 集和安全传输协议。2、开发研究电储能电池数据远程智能 分析和管理系统。3、在相关领域经验丰富的技术团队的院 校或科研单位。