近日，我校机械工程澳门人威尼斯3966武龙星博士（第一作者/通讯作者）在国际学术期刊《Journal of Energy Chemistry》（中科院分区：化学/化工1区TOP期刊，影响因子：13.1，DOI: 10.1016/j.jechem.2023.09.045）发表了题为“Physics-based battery SOC estimation methods: Recent advances and future perspectives”的综述论文，并在2024年3月份成功入选ESI热点论文。该研究工作的第一完成/通讯单位均为澳门人威尼斯3966，合作单位为湖北文理澳门人威尼斯3966、安徽大学及桂林电子科技大学。该研究工作得到了机械工程澳门人威尼斯3966新能源与智能车辆科研团队的大力支持，并获得了省级重点实验室开放基金(ZDSYS202304)、安徽省自然科学基金(2308085ME142)等项目资助。
荷电状态（SOC）的可靠预测是高级电池管理系统（BMS）的重要功能之一，对电动汽车的安全运行具有重要意义。到目前为止，基于经验模型和数据驱动的锂离子电池SOC估计方法已在各种文献中进行了全面的讨论和综述。近年来，基于机理的SOC估计由于能为动力电池的内部状态提供了新的物理解释，并成为高级BMS最有吸引力的候选者。然而，很少有学者对涉及物理机理的SOC估计的研究进展及未来展望进行综述和讨论。更重要的是，一些利用物理的等效电路模型（PECM）和物理信息神经网络（PINN）的新兴SOC估计方法也没有在当前的综述论文中得到总结和分析。为此，本综述论文主要总结了基于物理的SOC算法在高级BMS中的应用潜力，深入探讨了锂离子电池物理SOC估算方法的研究进展及面临的挑战。该研究成果中的见解有望促进基于物理的高级BMS算法的发展和应用。
《Journal of Energy Chemistry》期刊主要报道化石能源、二氧化碳、电化学能和氢能化学转化的创造性研究和创新应用，以促进能源科学与技术的研究与开发，为能源化学领域TOP期刊。热点论文是在SCI、SSCI过去两年发表的论文（仅限Article和Review）中，最近两个月期间同一ESI学科论文的被引次数排在前0.1％的论文。（特约通讯员：王飞 摄影：武龙星 审核：乔印虎 李同杰 胡文靖 编辑：李锦）
