AI/ML enabled smart battery management systems in electric vehicles
Mohammad Waseem
1. AI/ML enabled smart battery management systems in electric vehicles
论文基本信息
- 标题：AI/ML enabled smart battery management systems in electric vehicles
- DOI/URL：https://doi.org/10.3389/fbael.2026.1883201
- 期刊/会议/预印本平台：Frontiers in Batteries and Electrochemistry，Review article，Sec. Next Generation Batteries and Technologies
- 发表日期：2026-07-17
- 作者和机构：Mohammad Waseem；Faculty of Engineering and Technology, Jamia Millia Islamia, University Polytechnic, New Delhi, India
- 通讯作者：Mohammad Waseem（Frontiers 页面显示 correspondence: waseem2k15@outlook.com）
- 脚本评分：76
- 期刊指标核验：未核验 JCR/JIF/JCI/CiteScore/SJR；脚本标注为 specialized battery/electrochemistry journal。
- 可信度：正文页面级。Frontiers 页面可访问，摘要、作者、通讯作者、发表日期和正文目录均已核对。
纳入理由和命中证据
- 纳入理由：文章是 EV 智能 BMS 综述，明确覆盖 SoC、SoH、RUL、predictive maintenance，与电池寿命预测/健康估计主题相关。
- 命中证据：摘要写明 AI/ML algorithms such as ANN, LSTM, SVM, deep learning in enhancing SoC, SoH, and RUL；正文表 1 单列 LSTM networks for RUL prediction、DNN for degradation modeling/SoH prediction、hybrid ML+EKF for real-time SoH estimation。
- 与普通 BMS 论文区别：它不是单纯热管理或均衡控制，而是把状态估计、预测维护、云端/边缘部署与生命周期管理一起讨论。
创新点
- 主要新意是系统级综述：把 state estimation、cell balancing、thermal management、fault diagnosis、predictive maintenance、intelligent charging、FPGA edge、IoT-cloud 放在统一 BMS 架构中比较。
- 对哥哥的价值在于可提取“部署约束清单”：数据量、实时性、解释性、嵌入式算力、通信延迟与网络安全。
主要内容
- 梳理传统 BMS 中 Coulomb counting、ECM、Kalman filtering 的限制。
- 总结 ANN/SVM/LSTM/DNN/RL/混合 EKF-ML 在 SOC/SOH/RUL、故障诊断、充电优化中的用法。
- 强调 hybrid model-based + data-driven 是下一代 BMS 的主要方向。
模型架构/方法流程
- 综述文章，无原创统一模型。
- 讨论的方法流程包括：传感器采集 voltage/current/temperature → AI/ML 状态估计或故障诊断 → 控制/均衡/热管理 → cloud/IoT 监控与预测维护。
输入特征与输出目标
- 输入特征：电压、电流、温度、循环/老化相关 BMS 传感数据；部分被综述文献还涉及阻抗和 SoH-aware balancing 特征。
- 输出目标：SoC、SoH、RUL、故障/异常、热风险、充电策略或维护决策。
数据集/电池体系
- 电池体系：主要是 EV/ESS 场景下 lithium-ion batteries。
- 数据来源/结构：综述称 critical assessment of 120 research articles and review papers；不是作者自建实验数据集。
- 工况/协议：未给出统一循环协议；来自被综述文献。
- 跨验证：未能确认统一跨电池/跨工况 benchmark。
EOL/RUL/SOH 定义
- SOH：正文把 SoH 描述为 degradation level and remaining useful capacity over lifetime。
- RUL/EOL：未给出统一 EOL 阈值或 RUL 标签生成方式；由被综述文献各自定义。
- 泄漏风险：作为综述本身不存在训练/测试泄漏；若引用单篇模型，需回到原文检查 split 与标签生成。
验证设计
- 综述验证设计：文献分类与比较，不是独立实验验证。
- 未能确认 PRISMA 式系统检索协议、去重规则或质量评价表。
指标
- 无原创回归指标。
- 文中表格和正文以定性比较为主，部分引用 ANN/LSTM/DNN 等方法的“accuracy/robustness”描述。
Baseline/对比方法
- 对比传统 model-based/Kalman/ECM 与 ANN/SVM/LSTM/DNN/RL/混合方法。
- 不是同一数据集上的公平定量 baseline。
泄漏风险/局限性/复现性
- 泄漏风险：信息不足；综述引用模型可能有不同数据划分风险。
- 局限性：缺少统一实验 benchmark；部分表格引用和年份表述需要二次核查；不适合作为性能证据。
- 复现性：中等偏低；可复现的是文献清单/综述脉络，不是模型结果。
对哥哥研究/落地的启发和后续动作
- 可把其“AI/ML-enabled BMS layer”作为论文 introduction 的系统背景。
- 后续动作：抽取文中 RUL/SOH 相关引用，回溯真正有数据和代码的原始论文；不要把此综述中的泛化性能当作实验证据。
是否值得跟进
- 结论：跟进（综述/背景用途）。
- 理由：覆盖面广、能补 BMS 落地叙述；但缺乏可复现模型。
查看关键词分类依据
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