序

发展新能源汽车是交通领域实现双碳目标的主要技术途径之一，其中如何提高动力电池的安全性是关键技术问题之一。经过几十年的发展，我国的动力电池产业从数量上和质量上都取得了极大的突破。同时，中国汽车动力电池产业创新联盟发布的动力电池数据表明，截至2022年8月，我国动力电池累计产量303.8GW·h，同比增长172.3%，累计装车量162.1GW·h，同比增长112.3%，呈现持续快速增长的发展势头。

动力电池由于其高功率、高能量密度和无记忆效应，目前已经在电动车辆和储能电站得到了广泛的应用。然而，由于电池生产过程中不可避免地存在单体差异性，这种“不一致性”会随着电池的长期使用过程不断放大，加速电池老化衰减，最终导致电池发生热失控，给企业和使用者带来严重的人身和财产威胁。在动力电池安全应用领域，目前的研究还存在很多不足，主要体现在以下4个方面：

1）实车运行环境复杂多变导致参数辨识建模难度大，实车应用效果依然不佳。

2）大量特征工程和人为经验才能避免复杂工况影响，实车风险信号提取难度大。

3）动力电池热失控机理复杂，风险预警要求严格，常规故障报警方法难度大、效果差。

4）大数据监管平台采样频率限制故障始发数据的精确保存，安全事故反向追踪效果差。

本书立足以上新能源汽车领域“卡脖子难题”，针对动力电池热失控机理复杂、风险预警系统性强、难度大的问题，开展大数据驱动和面向实车应用的动力电池系统安全控制策略相关研究，对提升新能源汽车安全性、确保驾乘人员生命财产安全及促进产业化稳步发展具有重要意义。