没有电池，便没有今日之便捷生活。如今，电池作为储能系统的核心载体，已广泛应用于消费电子、动力交通以及固定式储能等各个领域。未来，甚至连飞机亦有可能实现电动化。若无电池，我们的生活将举步维艰。

随着电池市场的不断扩展，全球对电池工程领域相关人才的需求也日益增长。要在这一行业立足，需具备电化学、材料科学、物理化学、机器学习等多方面的广博知识。尽管已有不少书籍与大学课程专注于其中某一领域，却鲜有著作能将各个学科中必要的基础理论与公式方法汇于一册，并结合实际应用，系统阐述如何解决现实中形形色色的电池问题。例如：若需制造容量为1Ah的电池，应如何计算所需正负极材料的质量?当工业设计师为新型笔记本电脑确定电池尺寸时，如何评估电池的容量?如何预测电池寿命，并借助机器学习算法加以延长?若在电动汽车车顶安装太阳能电池板，又能增加多少续驶里程?当研究锂离子电池之后的新型电池时，不同化学体系对应的电池电压与寿命如何预测?若被要求用超级电容器替代锂离子电池，二者各有哪些优缺点?诸如此类的问题，不胜枚举。

本书为读者掌握电池设计及其相关需求提供了一条清晰的路径，可以帮助读者建立起对电池应用场景与技术参数的基本认知，为电池系统的设计与部署提供指导。本书兼具基础理论与实际操作指南，既适合高校学生使用，也适合希望拓展知识的电池行业从业者阅读。

在此，我谨向英特尔公司，特别是马歇尔史密斯(Marshall Smith)先生表示诚挚的感谢，感谢他在本书出版过程中给予的支持。同时，也感谢对我职业生涯产生重要影响的同事和导师：Andy Keates、Ramon Cancel、Ron Woodbeck、Morgan Hartnell、Vivek Ramani、Brian Fritz、Tod F.Schiff 和Chris Capener。

最后，我要感谢我的妻子Akiko Matsumura和女儿Otoha Matsumura，感谢她们理解本书出版的重要性并给予我的大力支持。

松村直树(Naoki Matsumura)

1. 随着电动汽车、储能系统与智能设备的爆发式增长，电池技术已成为现代新能源体系的基石。然而，产业的纵深发展正面临学科壁垒的严峻挑战：精通电化学者受困于复杂算法，深耕代码者又缺乏热力学与材料学积淀。本书打破单一学科的认知局限，基于系统工程的全局视野，为读者构建了一条从底层物理机理直达顶层智能管理的系统知识链条。2. 贯穿全生命周期的全景架构：全书结构严密，内容覆盖了电池从概念设计到退役的完整工程链路。从锂离子电池的基础原理与极片制造（第1_6章），到放电特性与SOC估算（第7章），再到复杂工况下的热传导控制与退化机理（第9_10章），最终延伸至系统级的梯次利用与回收方案，全方位重塑读者的系统级工程视野。3. 聚焦前沿，AI与算法的工程启蒙：在夯实经典理论的基础上，本书极具前瞻性地引入了智能算法应用（第12章）。无需深厚的计算机背景，内容从基础环境配置稳步过渡，通过典型的机器学习模型与仿真验证，系统解析了如何将人工智能（AI）与机器学习（ML）有效应用于情境自适应充电与寿命延长策略中。4. 本书作者松村直树先生不仅是芯片巨头英特尔负责电池算法开发的首席工程师，同时也是圣何塞州立大学的兼职教授。这种跨越产业界与学术界的背景，使得书中的理论推导与算法模型既具备极强的实操指导意义，又完美契合工程教学的认知规律。5. 全书各章均配有精心设计的本章小结与习题。无论您是寻求完善专业课程大纲的高校师生，还是亟待构建跨学科技术视野、初涉BMS设计与系统集成的研发人员，这部横跨电化学、热力学与计算机科学的系统指南，都将助您在新能源赛道上行稳致远。

随着新能源汽车、智能设备和储能系统的蓬勃发展，电池已成为现代科技的核心。本书从锂离子电池概述和规格入手，深入浅出地阐述了电化学在电池中的应用及电池阻抗对其寿命的深远影响，系统介绍了充电状态估算方法及电池寿命估算和延长的算法，为电池的精确控制提供了理论支撑。书中详细剖析了锂离子电池单体/电池组的设计、制造及回收过程，涵盖了电池全生命周期的工程实践。同时，通过分析电池在各种系统中的应用，为读者提供了丰富的实战案例和部署参数。

本书的独特之处在于其前瞻性，不仅介绍了燃料电池、超级电容器、太阳能电池等其他电池相关技术，还专门阐述了人工智能、机器学习、深度学习在电池充电中的应用，展现了电池技术与智能算法的深度融合。本书内容系统全面，覆盖电池技术的各个关键环节，兼具理论深度和实践广度，旨在为读者构建一条从基础理论到前沿应用的清晰学习路径。

本书既可作为高校相关专业师生的理论与操作指南，也可作为新能源汽车、储能及电子设备等领域中从事电池设计、研发、测试和管理的工程师及研究人员扩展电池知识、解决实际问题的参考书。

松村直树（Naoki Matsumura）：英特尔公司首席工程师，主要负责移动设备、数据中心及物联网领域的电池管理算法开发、CPU睿频与电源管理，以及新型电池化学体系的研发。同时兼任圣何塞州立大学（San Jose State University）教授及材料工程行业顾问委员会委员，并多次受邀在国际学术会议上，就基于机器学习与深度学习的电池管理算法发表前沿专题演讲。

陈泽宇，东北大学长聘教授、博士生导师。长期致力于新能源汽车动力系统与电池储能技术的基础研究与工程实践，在电池管理系统领域拥有深厚的理论积淀。周楠，东北大学硕士生导师。主要研究方向为新能源汽车动力电池的智能管控、状态估算与算法优化。

译者序从电化学原理到智能系统应用

有幸将松村直树（Naoki Matsumura）先生的力作《电池系统工程:原理、设计与AI管理算法》译介给国内读者。本书是电池领域一部不可多得的专著，它超越了对单一技术的孤立讲解，从系统工程的视角，系统性地阐述了从电池基础原理、材料体系、制造封装、性能表征到高级算法应用的全生命周期知识。

当前，从消费电子、物联网（IoT）到电动汽车以及大规模储能，电池产业正经历着前所未有的蓬勃发展，技术更新与性能提升的诉求也日益迫切。然而，如何精准估算电量、管理热与阻抗、延长服役寿命等，已成为制约行业发展的核心技术瓶颈。将人工智能算法（AI/ML）应用于电池管理系统（BMS），正是破解这些难题的关键。

本书的出版恰逢其时。它不仅系统性地讲解了电池工程师必须掌握的电化学（第2章）、阻抗（第3章）及老化机理（第10章）等硬核知识，更难能可贵的是，它还用大量篇幅阐述了电量计量（第7章）、智能充电（第10章）乃至AI/ML建模（第12章）等高级算法的实现路径。本书独特的;原理_应用与;问题_算法脉络，为理解先进电池算法与系统工程实践提供了不可多得的系统性视角。

翻译本书是一项极具挑战的工作。书中内容横跨电化学（第2章、第5章、第8章）、热力学与传热学（第9.5节）、半导体物理（第9.3节）乃至计算机科学（第12章）等多个交叉学科。作者松村直树先生以其在英特尔公司工作多年的深厚工程积淀，将这些复杂的知识融会贯通，并辅以丰富的应用案例（第11章）和计算实践，旨在为不同背景的读者建立一个清晰的知识框架。

为确保译文的精准与专业，我们对全书的核心术语进行了反复推敲和规范统一，均力求采用行业内的标准表述。我们始终秉持;技术准确性优先，兼顾工程可读性的原则，争取为读者呈现一本专业、严谨、流畅的中文译本。

本书得到了国家自然科学基金项目（编号：U23B20139）的资助。

译事三难，信达雅备焉。限于译者水平，书中疏漏之处在所难免，恳请广大读者和专家同仁不吝赐教。诚望本书能为国内从事电池研发、BMS设计、系统集成与AI算法开发的工程师和研究人员带来启发，助力我国在新能源赛道上行稳致远。

译者 2025年11月

辽宁沈阳

译者序序言前言第1章锂离子电池概述11.1引言：锂离子电池的发展历程11.2锂离子电池的结构11.3充放电工作原理21.3.1充电机制21.3.2放电机制21.3.3充放电过程中的化学反应31.4实现锂离子电池的关键41.5电池规格参数详解61.5.1基本术语61.5.2电池核心性能术语71.5.3电池充电模式81.5.4电池寿命与其他关键特性101.6本章小结111.7习题12参考文献13第2章电化学在电池中的应用142.1引言：电池关键参数的理论基础与计算142.2电池电压的科学与应用142.2.1锂离子电池的电压142.2.2吉布斯自由能与反应驱动力152.2.3能斯特方程及其应用152.2.4标准电极电势172.2.5锂离子电池电压182.2.6未来电池的电压192.3电化学在电池设计中的应用202.3.1法拉第电解定律202.3.2正负极活性物质的质量计算202.4本章小结212.5习题22参考文献23目录电池系统工程：原理、设计与AI管理算法第3章电池阻抗及其对电池寿命的影响243.1引言：电池内阻的特性与性能影响243.2电池阻抗243.2.1欧姆定律和IR压降243.2.2等效电路模型253.2.3电化学阻抗谱（EIS）及其应用283.2.4交流内阻与直流内阻313.3电池放电特性323.3.1不同放电倍率下的放电特性323.3.2在不同温度下的电池放电333.3.3阻抗随循环老化与存储的变化333.4额定容量与实际可用容量343.5本章小结353.6习题36参考文献37第4章电池充电与阻抗影响384.1引言：电池充电策略及其设计考量384.2锂离子电池的充电机制384.2.1恒流_恒压（CC_CV）充电法384.2.2充电过程中的电压抬升394.2.3CC_CV充电策略的原理394.2.4充电时间的估算与模拟404.3快速充电技术424.3.1连续快速充电424.3.2阶梯充电424.3.3快速充电时间模拟444.3.4电池充电系统的四大关键要素444.4电池安全充电454.4.1安全规范与设计454.4.2预充电464.5无线充电474.5.1引言474.5.2原理与结构474.5.3优势与劣势474.5.4电池工程师需关注的要点484.6本章小结484.7习题48参考文献49第5章当前和未来的电池505.1引言：主流与新兴电池技术的化学原理及展望505.1.1可充电电池技术概览505.1.2各类可充电电池的应用领域505.2铅酸电池515.2.1电化学原理515.2.2技术优劣势分析515.3镍氢电池525.3.1电化学原理525.3.2技术优劣势分析525.4锂离子电池525.4.1正负极材料体系525.4.2主流正极材料详解：LCO、NMC、NCA、LFP、LMO535.4.3负极材料详解：硅545.4.4负极材料详解：锂金属555.4.5前沿技术：全固态电池565.4.6负极材料详解：LTO575.5本章小结585.6习题58参考文献59第6章锂离子电池单体/电池组设计、制造及回收过程616.1锂离子电池的内部构造616.1.1电池单体与电池包616.1.2电芯的封装形式616.1.3电芯的内部结构与关键组件636.1.4锂离子电芯的常规制造流程656.1.5薄膜全固态电池的制造666.2危险情况预防676.2.1电池滥用条件与失效机理676.2.2电池产气与膨胀686.2.3多层级的安全保护设计686.2.4供应链中的质量管控706.2.5电池性能与安全验证测试716.3电池组配置726.3.1串联和并联726.3.2电芯不一致性及其影响746.3.3运输法规与电池认证766.3.4电池包的认证与识别766.3.5电池组与通信协议776.4锂离子电池的可持续性与回收776.4.1回收776.4.2再利用/梯次利用776.4.3减量化/延长寿命776.5本章小结786.6习题78参考文献79第7章电池电量计量方法817.1引言：电池剩余容量的估算策略与算法817.2电压测量法817.2.1OCV_SOC对应关系的基本原理817.2.2方法评析：优点与局限性827.3库仑计量法837.3.1基本原理与实现837.3.2方法评析：优点与局限性837.4OCV_库仑计混合法847.4.1基本原理847.4.2方法评析：优点与挑战857.5基于阻抗补偿的电量计量857.5.1基本原理857.5.2优点和缺点867.6高级电量计量算法专题867.6.1基于等效电路模型的OCV快速预测867.6.2基于机器学习的状态预测887.6.3基于阻抗预测的系统功率优化887.7电池健康状态887.8电量计的部署位置：系统侧与电池包侧对比897.9本章小结907.10习题90参考文献91第8章燃料电池928.1引言：燃料电池技术概览928.2氢燃料电池928.2.1工作原理928.2.2核心组件与结构938.3燃料电池特性938.3.1极化曲线（I_V特性）与电压损失938.3.2功率密度曲线（I_P特性）958.3.3动态负载响应与混合动力系统958.4温度和压力对性能的影响958.4.1能斯特方程在燃料电池中的应用958.4.2压力对电压和性能的影响968.4.3温度对电压和性能的影响968.5其他燃料电池978.5.1直接甲醇燃料电池978.5.2固体氧化物燃料电池978.6燃料电池与锂离子电池的比较988.7实验探究：氢燃料电池的基本特性998.8本章小结1008.9习题101参考文献102第9章其他电池相关技术1039.1引言：电池系统集成的关键技术1039.2超级电容器1039.2.1工作原理与分类1039.2.2典型物理结构1049.2.3性能特点与应用1049.2.4能量计算1059.2.5锂离子电容器1069.3太阳能电池1079.3.1引言1079.3.2太阳光谱能量分布与电池效率1079.3.3工作原理：p_n结光伏效应1089.3.4典型物理结构1099.3.5I_V特性曲线与最大功率点追踪1109.3.6应用案例分析：车载光伏系统1109.3.7透明太阳能电池1119.3.8其他光伏技术概览1129.4能量收集1139.4.1动能收集1139.4.2热电能量收集（温差发电）1139.4.3射频（RF）能量收集1149.5电池热管理基础1149.5.1热传递机制1159.5.2热传导：傅里叶定律1159.5.3热对流：牛顿冷却定律1159.5.4热辐射：斯特藩_玻尔兹曼定律1159.5.5热建模、系统设计与控制策略1169.6本章小结1179.7习题118参考文献119第10章电池寿命估算和延长的算法12110.1电池循环寿命和货架寿命12110.1.1电池寿命的定义与规格12110.1.2电池老化的物理化学机理12110.1.3电压对老化速率的影响12310.2温度对老化速率的影响与寿命预测模型12310.2.1理论基础：阿伦尼乌斯方程12310.2.2阿伦尼乌斯图的线性化原理12410.2.3通过温度估算电池退化12410.3通过智能充电算法延长电池寿命12510.3.1自适应充电介绍12510.3.2基于使用模式预测的充电优化12610.3.3基于作息预测的延迟充电（优化夜间充电）12710.3.4通过情境充电实现自适应充电12710.4本章小结12710.5习题128参考文献129第11章电池在各种系统中的应用13011.1可穿戴设备13011.1.1应用特点与挑战13011.1.2核心权衡：能量密度与功率密度13011.2智能手机、平板电脑和笔记本电脑13111.2.1应用特点与设计考量13111.2.2关键技术：动态功率调节以规避突然关机13111.3无人机13211.3.1应用特点：高倍率持续放电13211.3.2对电池设计的核心要求13211.4物联网（IoT）设备13311.4.1应用概述13311.4.2电池选型与关键考量因素13311.5备用/固定式储能电源13511.5.1备用/固定电池的示例13511.5.2对电池系统的核心要求13611.6应用案例：电动汽车电池系统13611.6.1应用特点与核心要求13611.6.2电动汽车电池的算法13711.7电池系统设计的通用优化策略13711.8本章小结13811.9习题138参考文献138第12章人工智能、机器学习、深度学习在电池充电中的应用14012.1引言：面向电池工程师的人工智能技术入门与应用14012.2基本概念辨析：AI、ML与DL14012.3实践准备：编程语言与环境配置14112.4机器学习14112.4.1机器学习示例之一：代数回归问题14212.4.2机器学习示例之二：分类问题14512.4.3机器学习模型概览14512.5深度学习14612.5.1深度学习基础：神经网络14612.5.2深度学习的发展与应用14712.6机器学习和深度学习的标准化开发流程14712.7应用案例：基于情境的自适应充电14912.7.1引言与问题背景14912.7.2算法流程与仿真研究设计15012.7.3仿真结果与分析15112.8常见问题解答15212.9本章小结15212.10习题153参考文献154