在全球交通领域向可持续化转型的背景下，电动汽车已成为重要发展方向。然而，锂离子电池（LIBs）的锂镀层问题对电动汽车的安全性与可靠性构成威胁，影响其大规模应用。上海理工大学的研究团队近期开发出一套基于随机森林机器学习算法的智能锂镀层检测与预警系统，为电动汽车电池安全监测提供了新的解决方案。
一、锂镀层问题对电池安全的影响
锂镀层是指锂离子未正常嵌入石墨结构，而是在电池负极表面堆积的现象。这一问题主要发生在快速充电、低温环境或高荷电状态下，可能导致电池容量衰减或短路等安全问题。传统检测方法存在设备依赖性强或精度不足的缺点，因此需要开发更高效的实时监测技术。
二、随机森林算法在锂镀层检测中的应用
上海理工大学团队开发的系统利用随机森林算法分析脉冲充电数据，通过电信号特征识别锂镀层现象。该系统仅需外部电测量即可实现97.2%的检测准确率，且无需硬件改造，具有较高的兼容性和实用性。
（一）多维特征提取提升检测精度
传统单一特征检测方法的准确率为68.5%，而该系统采用多维特征提取技术，通过分析脉冲充电过程中的归一化内阻模式和松弛电压特性，提高了检测的灵敏度和准确性，为及时干预提供了依据。
图：智能监测技术为电动汽车电池安全筑牢防线
三、技术应用特点
（一）兼容现有系统
该系统仅需标准电测量数据，可通过软件更新集成到现有电池管理系统（BMS）或云监测平台中，适用于电动汽车制造环节和存量车辆的电池安全升级。
四、未来发展方向
（一）扩展应用范围
研究团队计划将更多类型的锂离子电池纳入数据集，以提高模型在不同电池化学体系和形态下的通用性，拓展其在储能系统、消费电子等领域的应用。
（二）优化快充技术
团队正在探索将该技术与快速充电协议结合，通过实时锂镀层风险评估动态调整充电参数，在保证安全性的前提下提升充电效率。
五、技术意义
随着电动汽车的普及，智能锂镀层检测系统的开发有助于提升电池安全性，推动新能源产业的可持续发展。这项技术通过数据驱动的监测和预警能力，为电池安全提供了有效保障，未来有望在能源转型中发挥更大作用。
