近日,，我校機電工程與自動化學(xué)院張忠波博士,、余偉副教授與暨南大學(xué)、中山大學(xué)合作,，以佛山大學(xué)為第一署名單位在能源領(lǐng)域國際知名期刊《Energy》上發(fā)表題為“State of charge estimation of lithium-ion batteries using a fractional-order multi-dimensional Taylor network with adaptive Kalman filter”的文章,，張忠波博士為第一作者，余偉副教授為通訊作者,。該論文基于多維泰勒網(wǎng),，將多元泰勒展開式與分數(shù)階微積分相結(jié)合，提出了一種分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的模型結(jié)構(gòu),，應(yīng)用于鋰離子電池荷電狀態(tài)（SOC）的估計,，并進一步結(jié)合自適應(yīng)卡爾曼濾波，有望提高在復(fù)雜工況下鋰離子電池SOC估計的準確性與穩(wěn)定性,，有力支撐了機械工程學(xué)科“先進測控技術(shù)與故障診斷”方向的新能源動力裝備管控技術(shù),。

準確獲取鋰離子電池SOC信息對延長電池使用壽命、提供準確的電動汽車續(xù)航里程,、保障電池安全運行具有重要意義,。鋰離子電池的外部工作特征與SOC之間存在非整數(shù)映射關(guān)系，現(xiàn)有方法需要構(gòu)建復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)來描述此特征,；同時,，電動汽車在實際駕駛過程中，受到人為操作及噪聲的影響,，外部特征產(chǎn)生強烈波動,，導(dǎo)致SOC估計結(jié)果存在明顯波動；此外,，隨著鋰離子電池的使用老化,，電池外部特征與SOC的映射關(guān)系改變，產(chǎn)生數(shù)據(jù)漂移現(xiàn)象,，導(dǎo)致電池SOC估計精度下降,。為此，本文提出了一種基于分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的鋰離子電池SOC估計方法：將多元泰勒展開式與分數(shù)階微積分結(jié)合,，設(shè)計分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)模型,；給出了分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的鋰離子電池SOC估計方法；基于分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的鋰離子電池SOC估計方法,，結(jié)合自適應(yīng)卡爾曼濾波算法,，對鋰離子電池SOC進行最優(yōu)估計；在電動汽車駕駛條件下的鋰離子電池公開數(shù)據(jù)集,，與其它方法進行比較,，說明提出方法的魯棒性與泛化性,。

《Energy》期刊為中科院一區(qū)TOP期刊，影響因子：9.0,，創(chuàng)刊于1976年,，是一份國際性、多學(xué)科的能源工程與研究期刊,，由國際出版集團Elsevier負責(zé)發(fā)行,。該期刊主要涵蓋機械工程和熱科學(xué)領(lǐng)域的研究，聚焦于能源分析,、建模和預(yù)測,、綜合能源系統(tǒng)、能源規(guī)劃管理等方面,，旨在成為與能源相關(guān)的分析,、評論和評估的權(quán)威信息源,。其ISSN號為0360-5442,，每年出版11期，是能源工程和研究領(lǐng)域內(nèi)的重要期刊之一,。

論文鏈接：

doi.org/10.1016/j.energy.2025.134577