新乡市智能电池数字孪生技术重点实验室主要依托beat365体育官方网站开展建设，围绕智能电池、数字孪生电池、智能电池管理系统和智能电池系统开展研究，将计算机科学与技术、物联网工程、大数据科学与技术和人工智能等技术与传统动力（储能）电池及系统相融合，实现电池及系统的信息化、数字化、智能化，提高电池系统的性能、安全性和管理水平，为电池产业的发展和应用提供科技支撑和解决方案。

实验室将围绕以下几个方向开展研究工作：

1.基于物联网技术的智能电池及管理系统研究

智能电池是将传统电池与多源传感器系统、电池管理系统及无线通信系统的融合，可以实时监测电池内部温度、气压、应力、电压、电极电位和气体等多种信号，从而可以更精确地进行电池状态和更早地进行主动预警。实验室以智能电池为研究对象，研究温度、气压、应力、电压等多体系传感器与电池的融合方法，提出有效、高效的传感器集成方案。建立多触发条件、多参数耦合的智能电池板载安全预警、防护的方法及策略，开发配套的电池管理系统。针对智能电池在不同串并组合下信号干扰影响，研究高稳定的自适应、抗干扰网络通信技术，实现电池传感数据准确、快速无线传输。

2.建设智能电池全生命周期多源数据库

实验室面向智能电池多维数据特性，制定“机械、电、热、电化学”安全性能测试试验方案，开展多时间尺度、多温度跨度、多应用场景、多安全用例的智能电池及系统测试，开展动力及储能电池安全性能多表征参数及测试方法的研究。研究电池多物理过程耦合机制，明晰其全生命周期机械、电、热、电化学过程特性演化特征。研究设计融合多源数据的数据格式规范与实验数据库架构，建立智能电池全生命周期多源数据库。

3.基于数字孪生和人工智能的数字孪生电池研究

实验室在电池物理模型、全生命周期多尺度多源数据库和运行数据等基础上，集成多学科、多物理量和多尺度的数字化过程，利用AI技术在云端完成对实体电池全生命周期过程的镜像映射，为电动汽车及储能应用系统BMS构建高精度数字电池模型。根据云端历史数据，基于云端平台的强大算力、存储空间和AI算法构建电池数字孪生模型。利用深度学习算法模型，实现基于数据驱动的电池状态（SOX）估算、故障预测、安全预警、残值评估和梯次重组等功能。

4.基于“云-边-端”架构的下一代电池管理系统研究

基于物联网技术、边缘计算技术和云计算技术，构建终端、边缘端和云端的多层交互架构，实现物理世界电池与虚拟世界电池之间的通信，结合数字孪生电池技术，实现基于“云-边-端”架构的下一代BMS，使电池管理更加智能化和自动化。

5.智能电池及系统示范应用研究

针对智能电池、数字孪生电池、下一代BMS等应用中面临的应用场景复杂、电池类型多样化、系统结构多样性的问题，开展典型应用场景的示范应用。通过对典型应用场景的关键参数标定、模型参数辨识、系统方案设计和关键技术研究等，形成完善的新能源汽车（储能）智能电池示范应用的解决方案和标准规范。

实验室拥有一支涵盖高校、企业的多领域研究团队，团队整体技术水平高、研发能力强、工程化实践经验丰富。现有教师和研究人员25人。在学历结构方面，有博士10人、硕士15人；在职称结构方面，有教授7人、副高职称人员9人，职称、学历结构合理。团队成员长期从动力及储能电池生产、电池大数据、物联网技术、云计算技术、人工智能技术的理论和应用研究，具有扎实的理论技术和实践经验。

近年来，实验室主要成员先后主持参与省厅级科研项目和横向项目22项，发表SCI、EI论文25篇，出版技术专著1部，授权发明专利16件，实用新型专利2件。