摘要：低温下电动汽车续驶里程显著衰减是当前纯电乘用车用户体验与产品竞争力的主要瓶颈。问题的本质是“在极端边界（高/低温）条件下，车辆动力学、动力电池电化学/热行为、热管理系统、空调/乘员舱热负荷与能量管理控制形成一个多学科、多变量、动态、非线性且强耦合的系统”。为实现“低成本、低能耗、长续航”的工程目标，必须在建模层面实现（1）足够的物理真实性以覆盖低温失效机理；（2）可实时执行的降阶模型以支持车载控制；（3）基于试验数据的关键参数辨识与在线校正；（4）场景化的能量管理与预测性控制。本文从系统构架、模型要素、关键敏感参数识别与修正方法、场景化适配与控制策略、实验/标定方案及工程落地路径六个维度展开严谨分析并给出实施建议与研发路线图。
1 问题与目标界定
在低温工况下，电池的动力学与能量可用性下降主要由电化学反应速率减慢、电解质导电率降低、交换电流密度减少、内阻增加及SEI/界面阻抗变化等机理引起，同时车辆在低温下热散失、暖车与空调需求上升，热管理系统（含热泵/PTC/电加热器）效率下降，从而导致可供驱动的净能量显著减少。目标是：在不显著增加电池装载或整车成本的前提下，通过建模、参数校正及能量场景化管理，使低温条件下续驶里程损失最小化并使得整车能耗在可接受范围内。
2 系统建模总体架构（基于 CRUISE M + 矩阵耦合）
建议采用分层耦合的建模架构，顶层由 CRUISE M（或 CruiseM）承担整车纵向动力学与工况生成（车速时间序列、环境边界条件、坡度、载荷），下层通过 FMI/FMU 或 API 与 MATLAB/Simulink 或专用电化学仿真器进行耦合：电池单体/模组的电化学-热耦合模型（可采用 SPMe-T 或改进的等效热阻网 + 电化学子模型）、电池热管理液路与换热器模型（一维管路+热容）、空调/热泵与舱内热平衡模型、功率电子与电机效率表、BMS 策略模型及整车能量管理器（V-EMS）。耦合方式推荐采用同步离散时间步长（例如 0.1 s 到 1 s，视模型降阶后实时性要求而定），关键接口变量包括电流、电压、各层温度（单体表面/模组中点/冷却液）、热流、冷却液温度与空调负荷。该架构兼顾仿真精度与工程可执行性，便于开展敏感度分析、参数辨识与控制算法设计。
3 关键物理子模型与必须捕获的低温机理
在电池子模型中必须明确建模并标定以下机理：电荷传递阻抗（Rct）与其温度依赖性、交换电流密度 j0 的 Arrhenius 行为、固相与电解质扩散系数的温度标度、SEI 和界面阻抗随低温/放电条件变化的动力学、以及电池热生成的两项贡献——焦耳热（I^2R）与电化学热（反应焓与熵项）。热模型需同时考虑单体内温度分布、模组内横向与纵向热传导、模组间热接触电阻与包壳-冷却液换热系数 h(T, Re) 的工况依赖性。HVAC/热泵模型应包含在低温下的 COP 随环境温度和负载的非线性下降、压缩机启停损失与驱动功率。整车层面还需考虑空气动力学散热、车速对对流换热的影响及乘员舱热负荷（乘员、辐射、透射、渗透）。
4 关键敏感度参数识别（优先级）与物理可测性
通过全局敏感度分析（例如 Sobol 或 Morris 方法）应优先识别并重点标定以下参数（按工程重要性与低温影响排序）：
交换电流密度 j0(T) 与其活化能 Ea（直接影响低温放电能力与内阻）；
电解质离子电导率 κ(T)（影响内部电位分布与电阻）；
固相与液相扩散系数 D_s(T), D_e(T)（影响动力学极化与复合效应）；
接触热阻与单体至模组的热阻 R_th_cell-mod（决定热均匀性与局部过冷现象）；
换热系数 h_coolant(T, Re)（影响冷却/加热速率与能耗）；
SEI层电阻与其温度依赖模型（低温时SEI行为显著）；
热泵/压缩机在低温下的 COP 曲线与启动损失；
车体热损失系数（车壳散热/舱体绝热）。
以上参数既决定模型对低温场景的预测能力，也多数可通过实验测得或通过物理推导约束其范围。
5 参数修正与在线辨识策略
对于上述敏感参数，推荐采用“离线-在线”两阶段辨识策略。离线阶段通过体系化试验建立先验模型：多温度下的恒流脉冲测试、EIS（电化学阻抗谱）在多温点的量测、热流计/电池卡尺的自加热和放热量测、模组级步响应热实验（冷/热冲击）。以这些数据用贝叶斯校准或MCMC方法得到参数先验分布，并用全局敏感度结果缩小关注参数集合。在线阶段采用扩展卡尔曼滤波（EKF）/无迹卡尔曼滤波（UKF）或递归最小二乘对关键参数进行实时修正，观测量包括端电压、电流、若干表面温度与冷却液温度。为避免参数漂移或过拟合，采用滑动窗口批量估计与参数正则化（采用物理先验约束）。此外，应部署异常检测机制以识别衰老（容量与内阻长期变化）并定期触发离线重标定。
6 场景化适配与能量管理（控制架构）
场景化适配要求把驾驶情境、路线与天气预报等信息纳入能量管理器（EMS）。推荐实现分层控制：上层为基于场景预测的经济性优化（采用基于模型的预测控制 MPC 或情境优化器），中层为安全与约束保障（温度上下限、最大允许电流、热管理功率上限），下层为快速执行器指令（冷却泵速、阀门开度、加热器功率、制冷/制热模式切换）。MPC 的目标函数应平衡驱动能量损耗与热管理能耗，约束包括电池温度带内、动力需求满足与电器功率限制。关键创新点在于：将电池电化学模型的降阶版（例如参数化 SPMe-T 的线性化或基于正交分解的低秩近似）作为MPC的内核，并利用路况与气象预测来提前进行电池预热/预冷（预处理）以减少急需加热时的大功率消耗。预处理策略与充电时窗口（利用充电桩热能力）联合优化，可显著降低驾驶段的取暖能耗。
7 标定、验证与工程试验方案（可执行）
建议的试验与验证流程为：首先在电芯与模组层面完成多温度电化学与热学标定（恒流脉冲、EIS、ARC/热量计），其次在仿真平台（CRUISE M + Simulink）开展大规模蒙特卡洛场景仿真（覆盖不同路况、SOC、载荷与环境温度），通过全局敏感度确定需在线修正的参数集合；第三步在整车热箱/风洞与道路实车（包含冬季冷启动长续驶测试）进行闭环验证，采集电池包内点温度、端电压、冷却液曲线与车速数据用于在线辨识算法回路验证。评估指标包括低温续驶里程保留率、热管理系统能耗占比、SOC 可用能量差、单次加热所需能量峰值及乘员热舒适性。实验设计应使用设计矩阵（Latin Hypercube）覆盖参数空间，以确保标定的稳健性。
8 工程实施要点与研发路线（3 年建议）
第一年（基础建模与标定）：建立 CRUISE M—电化学/热耦合仿真平台，完成电芯/模组多温度实验并生成先验参数库；开展全局敏感度分析识别关键参数。
第二年（在线辨识与控制原型）：开发并验证 EKF/UKF 基于车载测量的参数在线校正器，设计并仿真基于降阶电化学模型的 MPC 能量管理器，进行工况混合仿真验证；并在试验车上进行闭环试验。
第三年（优化、工程化与量产适配）：将算法移植为车规级软件，优化计算效率与鲁棒性，结合充电/预热场景实现端到端策略，并在小批量验证车上完成冬季实地验证与标定流程固化，输出量产控制策略与校准规范。并行推进：与电池供应商协同工作以获取更多内部状态量数据，用于改善模型的先验精度；与热管理供应商共同标定换热系数与设备 COP 在低温下的真实行为。
9 风险、限制与保留的工程考量
必须认识到：高保真电化学-热耦合模型与实时控制之间存在不可逾越的计算/延迟权衡；因此工程上不可避免要做模型降阶与验证的折衷；在线参数辨识依赖测量精度（温度传感器位置与精度、端电压测量噪声）与充足的激励信号（例如电流变化幅度），在纯匀速低功率工况下参数不可辨识性将限制效果。另一个风险是电池老化带来的模型失配，需要长期迭代标定政策。最后，场景预测（路线/天气）错误会影响预处理决策效果，因此必须为预测不确定性设计鲁棒性约束或风险敏感型 MPC。
10 结论
为从根本上缓解低温续驶衰减，工程路径应当从“单一子系统优化”转向“系统级耦合建模 + 关键参数定量校正 + 场景化预测性能量管理”。具体实施建议为：建立 CRUISE M 为核心的车级耦合仿真平台，采用物理驱动且经实验标定的电化学-热模型，优先标定交换电流密度、离子导电率、扩散系数与热阻等关键参数；部署在线辨识以修正低温工况下的参数偏移，采用基于降阶模型的 MPC 进行场景化预处理与实时能量分配以最小化低温取暖对续驶的负面影响。按三年路线推进可实现从概念验证到工程化量产的闭环，显著提升低温工况下的动力经济性与用户体验，同时在成本增量可控的条件下达到长续航目标。
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