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。

蓄电池管理系统是国家“863计划”电动汽车重大专项子课题的研究成果。蓄电池是制约电动汽车推广以及产业化的最严重的制约因素。主要原因在于： （1）蓄电池在制造过程中，由于制作工艺的差别，即使同一批次的电池，也不可避免的存在着差异，即容量上的差异。在充电过程中，容量小的电池电压上升比较快，当其它电池尚未充满时，该电池已经充满，继续充电将造成容量小的电池处于过充电状态。在放电过程中该电池经常处于过放状态，致使其寿命明显缩短，进而带来整组蓄电池寿命降低。 （2）蓄电池组在运用过程中，如果出现单只电池损坏而未能及时发现的情况，其它蓄电池的性能将受到严重影响，致使蓄电池组的寿命远远小于单体电池的寿命。因此必须对蓄电池组中单体电池可能存在的故障情况做出早期预测与报警。 （3）蓄电池的实际容量受到多种因素制约，不仅与制造工艺有关，而且与使用状况关系密切。实时监测蓄电池组的使用状况，动态监测蓄电池组的剩余电量，对于延长电池组寿命，优化电池组的使用，具有极其重要的意义。 系统主要功能： 1、单体电池故障早期预测和报警 管理系统为适应不同应用场合，采用集中式或者分布式测量单只电池的电压和温度，采用专家系统，通过单体端电压，温度、不同充放电电流下的电池电压变化率以及温度变化率对故障电池作出准确判断，同时对于落后电池作出早期预警，及时通知维护人员更换或者检修，从而延长电池组的使用寿命。 2、剩余容量（SOC）预测 在对蓄电池剩余容量有严格要求的场合，如电动汽车、混合动力汽车等，管理系统采用高精度、高采样频率的测量系统对电池组的充放电电流进行数字积分，同时针对不同电池，采用不同的方法进行补偿，满足SOC预测精度的要求。如对铅酸电池，在静止一段时间后，利用端电压进行修正，而针对镍氢电池，则利用端电压、温度、自放电进行补偿，从而获得较高的SOC预测精度。 3、远程监控接口和数据记录功能 系统带有RS-232通讯接口，上位PC机可以利用监控软件实现远程实时监控、通过RS-485和CAN通信接口，系统可以和其它设备进行通讯。内置大容量EEPROM，实时记录单体电池数据，便于事后分析电池状况。 4、高可靠、高精度的电压检测电路 系统采用精密测量电路，分时采集每节电池的单体电压，有效地克服了用电设备尤其是高频开关器件引起的电磁骚扰，电压测量精度优于1‰，系统采用高速开关器件，既克服了继电器方案的慢速以及由于粘连有可能引起的短路问题。系统采用独特的预采样技术，即使电池组断路或者反接，也可以有效地保证检测电路的安全性。 5、高可靠性 系统在软件和硬件设计中采取了包括多项抗干扰措施以及冗余措施，同时系统有较完善的自检功能，提高系统的可靠性。

智教高校报修管理系统优化校园设施维修流程，提升服务效率与质量，满足学校师生及后勤管理部门的需求，维修完成后，能对维修服务质量（如维修效果、维修人员态度）进行打分评价，并可填写反馈意见，以便学校改进服务。 教师、学生可以通过手机端，点击报修服务、我要报修后，可以根据实际报修情况进行问题描述、上传图片等。学生可以实时跟踪维修进度，并对维修结果进行线上打分、评价。

本项目研究开发内容是开发适用于面向大功率电池组的电动汽车动力电池管理系统，使得研究成果能够尽快使用电动汽车动力系统中，并借助汽车行业的快速发展使大功率动力电池组的研究取得技术进步。 大功率电池组的电动汽车动力电池管理系统的要求是：（1）首先满足大功率充放电的要求，电动机额定功率为200kW，瞬时最大功率更是达到400kW，电池在工作中最大充放电电流达到600A，持续电流为300A左右；（2）足够的抗干扰能力，电动机驱动使用变频装置，

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。 

成果介绍针对采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法，可应用于整车的BMS软件算法设计。搭建的软硬件平台可应用于BMS算法测试。技术创新点及参数(1)采用比例积分观测器法，结合电池荷电状态估计，设计能够同时对模型参数和电池荷电状态同时进行估计的算法；(2)在观测过程中模型参数可实时更新，算法满足李雅普诺夫方程，估计计算时可保证收敛；(3)更好的动态特性与电池充放电周期整体估计精度，且在电流信号有噪声时仍有较好的估计精度；(4)基于STM32芯片主控，AD7280芯片采集数据，μC/OS-III系统完成了控制系统软硬件设计。台架实验表明，系统信号采集精度良好，性能实现成功；(5)采用OCV法对Ah法进行纠正，获得新的综合SOC估算值，针对性地设计了初值确定方法，得到改良的SOC估计算法。*明该算法能在整个电池恒流放电过程中稳定估算SOC；(6)为考虑电池工作过程中的产热，对传统的SOC估算方法，引入温度约束，建立改良的SOP估计算法。*明该算法能很好地考虑电池温度对SOP估测影响而提升估算精度；(7)采用STM32F103芯片主控，AD7280A芯片采集信息，μC/OS-III系统建立了BMS软硬件系统，并进行了实车试验。结果表明改良后的估计算法精度良好可靠，所设计BMS具备出色的控制性能。市场前景本项目的涉及的算法设计及软硬件架构，可以采用成果授权、成果转让或者技术服务的形式与汽车零部件供应商产生合作。