基于模型的电池充电优化框架：平衡充电速度与电池寿命

克兰菲尔德大学Abbas Fotouhi团队提出新型LFP电池充电策略，兼顾充电效率与电池健康

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本研究由克兰菲尔德大学Abbas Fotouhi团队完成，提出一种基于模型的电池充电优化框架，旨在平衡充电时间与电池衰退。以磷酸铁锂（LFP）电池为研究对象，结合二阶等效电路模型与热模型，并集成Wang和Naumann两种健康模型，用于评估不同温度与C倍率下的电池健康状态（SoH）。通过多约束条件下的优化算法，生成最优充电曲线，并提出“最佳健康充电”与“最佳时间充电”两种策略。

最佳健康充电策略

在无时间限制条件下，将电池从25%充至75% SoC约需99分钟；当充电时间受限为60分钟时，系统自动提升C倍率，但保持充电曲线基本形态以确保充电量。仿真结果显示，在较高环境温度下，采用更高C倍率可有效缩短充电时间，并实现循环衰减与存储衰减之间的最优平衡。同时，冷却功率需求受健康模型影响显著，Naumann模型预测的衰退更敏感，对冷却要求更高。

最佳时间充电策略

在设定150 kW充电功率与5 kW冷却功率限制下，实现25%-75% SoC区间最快约12分钟充满。优化曲线受最大电压限制，相比传统CCCV充电方式，新方法实现更精确的参数控制，充电时间缩短6.82%。对比分析显示，快速充电虽提升效率，但导致充电后电池温度迅速上升，加剧存储衰减风险。

结论

充电速度应根据可用时间动态调整。若时间充裕，推荐采用低C倍率慢充，以减少高SoC状态下的老化损失，延长电池寿命。该优化框架充分考虑实际工况与系统限制，为电动汽车智能充电管理提供了理论支持和技术路径。