近日，我校機電工程與自動化學院張忠波博士、余偉副教授與暨南大學、中山大學合作，以佛山大學為第一署名單位在能源領域國際知名期刊《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)階微積分相結合，提出了一種分數(shù)階多維泰勒網(wǎng)的模型結構，應用于鋰離子電池荷電狀態(tài)（SOC）的估計，并進一步結合自適應卡爾曼濾波，有望提高在復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科“先進測控技術與故障診斷”方向的新能源動力裝備管控技術。

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)映射關系，現(xiàn)有方法需要構建復雜的模型結構來描述此特征；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，導致SOC估計結果存在明顯波動；此外，隨著鋰離子電池的使用老化，電池外部特征與SOC的映射關系改變，產(chǎn)生數(shù)據(jù)漂移現(xiàn)象，導致電池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)階微積分結合，設計分數(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，結合自適應卡爾曼濾波算法，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、多學科的能源工程與研究期刊，由國際出版集團Elsevier負責發(fā)行。該期刊主要涵蓋機械工程和熱科學領域的研究，聚焦于能源分析、建模和預測、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的分析、評論和評估的權威信息源。其ISSN號為0360-5442，每年出版11期，是能源工程和研究領域內(nèi)的重要期刊之一。

論文鏈接：

doi.org/10.1016/j.energy.2025.134577