汽车与交通学院2025年研究生学术活动月学术报告—在役车辆电池容量预测方法

报告时间：2025年12月5日9:30-12:30

报告地点：西华大学郫都校区第五教学楼5D216

报告人： 邓忠伟 博士副教授（电子科技大学）

主持人： 刘旭磊

主办单位：西华大学汽车与工程学院

报告人简介

邓忠伟，男，博士，电子科技大学副教授，入选四川省青年人才项目，IEEE Senior Member，中国汽车工程学会高级会员。长期围绕新能源汽车动力电池、储能电池、无人机电池系统等，结合AI与物理建模方法，开展电池优化控制、健康估计、寿命预测及安全管理等研究。先后主持国家自然科学基金青年/面上项目、国家重点研发计划子课题项目、中国博士后科学基金特别资助及面上项目、四川省自然科学基金青年项目等多项国家省部级项目以及多项企业攻关项目。在交通及能源领域主流刊物上发表高水平论文80余篇，谷歌学术引用5000余次，其中以第一作者/通信作者发表SCI论文30余篇（含ESI高被引论文8篇），连续3年入选斯坦福大学全球前2%科学家榜单，授权/申请国家发明专利40余项。获机械工程学报青年杰出论文奖、汽车工程优秀论文奖、世界电动车大会优秀论文奖、川渝科技学术大会优秀论文奖、入选Energy杂志主页重点宣传的高影响力论文。

 内容简介

随着锂离子电池在电动汽车中的大规模应用，准确预测其容量衰减对于维护安全和梯次利用至关重要。然而，车载电池管理系统受限于实际条件，实现精准预测仍面临挑战。本报告针对实际车载场景，提出一种基于充电数据与数据驱动的容量预测方法。首先，采用改进安时积分法计算容量，并以月统计值作为标注以减少误差。随后，提取充电数据特征并通过分析构建最优特征集。核心模型采用序列到序列（Seq2Seq）框架预测未来容量轨迹。利用20辆实际运营约29个月的电动汽车数据进行验证。结果表明，仅输入前3个月数据，即可对未来容量序列实现高精度预测，平均误差低于1.6%。该方法为在实际车载环境下实现可靠的电池健康状态预测提供了有效解决方案。