現代電動車的軟件架構正在進行關鍵的智能升級。多國研究聯盟在歐盟資助的 Nemo 項目中，開發了先進的數學模型和預測算法，旨在大幅提升電動車（EV）電池組的安全性、耐用性及使用壽命。透過將電動車電池診斷從基本的外部追蹤轉移至實時內部審計，系統能夠在微小的電池單元異常升級為災難性熱故障之前，及早識別問題。就如同交響樂團需要高度協調的指揮來維持平衡，電動車依賴電池管理系統（BMS）來調節電力分配、充電循環及能量儲存。
然而，歷史上，標準的汽車 BMS 硬件對於單個電池單元的內部健康狀況相對盲目。傳統監測幾乎完全依賴基本的外部指標：總電壓、電流輸出和局部表面温度。由於內部劣化、製造缺陷及局部物理壓力無法僅依賴表面指標準確診斷，因此車輛計算機通常無法在電池單元發生系統性故障之前識別微損傷。
格拉茨科技大學開發新算法提升電池安全性
為了彌補這一關鍵的觀察空白，格拉茨科技大學（TU Graz）車輛安全研究所的工程師專注於將物理撞擊數據轉化為預測軟件模型。在該大學的專門電池安全中心，研究人員將單個鋰離子電池單元置於受控的機械變形環境中，完美複製現實世界中如小型碰撞或低速停車場事故等情景。從這些實驗室壓力測試中收集的數據被用來訓練專用的機器學習算法，使升級後的 BMS 軟件能夠獨立識別內部結構損壞的確切電氣信號。
研究團隊集成了一種先進的傳感器技術——電化學阻抗譜（EIS），以在不進行破壞性測試的情況下從活躍的電池單元深處提取高保真數據。EIS 測量工具在行駛中的車輛內部持續脈衝小型電信號，繪制變化的內部電阻輪廓，這提供了對電池老化過程中微觀化學變化的實時觀察。為了補充 EIS 傳感器陣列，研究人員設計了一個預測物理體積模型。鋰離子電池在高容量充放電循環中自然會輕微膨脹和收縮。
如果單個電池單元過度膨脹，密封電池組內的壓力會迅速增加，導致微裂紋、分隔物撕裂及內部短路。透過實時預測這些確切的物理體積變化，新算法智能地調節電力輸送，以減少結構應力，有效降低內部短路的風險，並在危險的熱峯值顯現之前預防其出現。
新算法顯著延長電池組的商業服務壽命
歷史上，評估電池劣化需要將車輛插入靜態診斷終端，以顯示相對於工廠標準的總容量損失百分比。新的算法完全繞過這些外部限制，通過提供有關內部化學變化的連續、細緻的見解，使得車輛計算機能夠對單個電池單元的工作負載進行微調和實時調整。通過在健康與老化的電池單元之間動態平衡電力需求，該系統顯著延長了整個電池組的商業服務壽命。儘管計算能力有了這一重大飛躍，研究人員指出，升級後的 BMS 並未對車輛的大小或重量造成任何顯著影響，但確實需要專門的傳感器配置。
項目 規格 電池容量 高容量充放電循環 傳感器技術 電化學阻抗譜（EIS） 算法功能 實時預測物理體積變化
