从田间地头的混动农机，到储能电站的二次电池，动力电池的性能发挥与安全运行，离不开电池管理系统（BMS）这颗“智慧大脑”的精准调度。近日，重庆能源职业学院学生创新团队分别聚焦混动农机动力电池和二次电池BMS两大方向，以算法优化与硬件协同攻关行业痛点，为动力电池“赋智赋能”。

　　为混动农机动力“稳压续能”：让每一度电用在刀刃上

　　混动农机在田间作业时，需要长时间重载运行，对动力电池的能量分配、功率输出和循环寿命提出严苛要求。然而，传统混动农机动力电池长期存在能量分配不均、连续输出功率不足、循环寿命较差三大难点，成为制约智慧农机发展的瓶颈。

　　重庆能源职业学院混动农机动力电池项目团队在校企共建的SGS动力电池实验室内，反复优化BMS控制算法、电池热失控管理策略及SOC估算精度，最终创新提出使用VMD-GRU算法实现电池能量在充放电过程中的协调分配，使农机连续重载作业持续输出功率达120kW；利用树状流道液冷散热板有效控制电池温升，保障热安全；同时采用卡尔曼滤波优化算法将电池充放电状态估算精度提升至99.5%，电池循环使用寿命延长30%。

　　团队负责人表示：“农机不怕出大力，怕的是力气使不匀、续航跟不上——我们要做的，就是给电池配好这个会算账的大脑。”目前，团队正与农机企业开展装机测试，推动技术成果走向田间地头。

　　为二次电池管理“精准把脉”：把功夫下在毫厘之间

　　二次电池广泛应用于储能、电动工具、通信备电等场景，其BMS管理系统直接决定电池组的安全与效能。然而，传统BMS存在检测精度差、均衡管理难、寿命预测难三大难题，难以满足精细化管理的需求。

　　重庆能源职业学院BMS电池管理系统项目团队研读百余篇文献，在实训室内反复优化算法模型、调试硬件电路参数、开展多场景充放电模拟测试，最终创新优化出“短时脉冲采集技术、离群动态负载均衡技术、寿命预测技术”三大核心技术：短时脉冲采集技术实现数据采集准确率达99%；离群动态负载均衡技术使电芯间差值仅±5mV，有效抑制木桶效应；寿命预测技术将电池寿命预测精度提升至98%，预测误差仅2.34%。

　　团队负责人表示：“把文献读薄，把参数调准，BMS的功夫全在毫厘之间。”目前，团队正与电池企业开展系统验证，加速推进技术成果落地应用。

　　近年来，重庆能源职业学院依托“双园协同、四维五阶”高职双创人才培养模式，为新能源等战略性新兴产业输送高技能人才，为动力电池产业创新发展添砖加瓦。