2019年10月9日,瑞典皇家科学院将该年诺贝尔化学奖颁发给约翰·古迪纳夫、斯坦利·维丁汉姆和吉野彰,以表彰他们“开发锂离子电池”的贡献。毋庸置疑,锂离子电池技术革新极大地推动了汽车产业步入电动化新时代。作为电动汽车的“心脏”,车载电池系统通常由成百上千节锂离子电池单体先并联后串联形成,以满足车辆的动力和续航需求。电池管理系统（Battery Management System,BMS）则充当“大脑”的角色,实时管理着庞大的车载电池系统,保证其安全高效运行。动力电池系统的多空间尺度信息是BMS执行其功能的关键依据。然而,受成本、技术等限制,当前BMS仅测量每个并联单元的总电流、电压信息和电池系统关键位置的温度信息,而无法直接获取电池单体内部微观状态和并联模组内单体间的不一致性信息,这无疑为面向健康和安全的智能化电池管理带来严峻的挑战。一方面,电池内部锂离子浓度、固液相电势和动力学反应速率等微观状态的变化是电池充放电、老化和失效等机理过程的表征,基于此类信息可以设计感知电池微观状态的BMS控制算法;另一方面,并联模组使用时单体间存在电流、温度和老化等不一致性,容易引发局部单体滥用（过热、过充电、过放电等）的风险,进而使并联模组寿命远低于电池单体水平。针对以上两点局限,本文以电池单体和并联模组为研究对象,重点开展锂离子电池机理建模和并联模组不一致性分析的研究。在锂离子电池机理建模方面:（1）针对电池内部非线性固相扩散引起的模型精度低、估计误差大的问题,提出了一种考虑非线性固相扩散的锂离子电池等效电路模型。该模型建立在分析固相扩散机理的基础上,巧妙地引入表面荷电状态（State of Charge,SOC）和平均SOC的概念,将固相扩散极化电压表述为电池表面SOC和平均SOC对应开路电压值之差,并将固相扩散等效电路参数视为表面SOC的函数;进而基于脉冲测试的电压恢复阶段辨识模型参数;实验结果验证了该模型具有精度高、鲁棒性好、计算速度快等优势。（2）针对传统电化学模型计算成本高、难以在线应用的问题,开发一种兼具预测精度和计算速度的简化电化学模型。该模型表示为一个五阶对角系统;其中,首次将计算域分解思想与传统多项式近似、单颗粒假设等方法相结合,将液相扩散过程由两个独立的状态变量表示;仿真和实验结果表明了该模型在保证对电池宏观和微观变量预测精度的基础上,其计算速度比传统模型提高了至少600倍。（3）针对电化学模型参数众多、辨识困难的问题,建立了宽温度范围内简化电化学模型的参数辨识方法。对模型进行参数集总化处理,以消除冗余参数;并创新性地考虑锂离子浓度对固相扩散的影响,以准确描述锂离子在电极颗粒中的脱嵌机制;分析电池内部动力学特性并对未知参数分组,设计相应实验实现模型参数的分步辨识;宽温度范围（-20℃～45℃）内的放电实验表明了参数辨识方法的有效性。在并联模组不一致性分析方面:（1）针对并联模组内单体间不一致性引起的放电效率低、使用寿命短等问题,探索了并联模组内单体间不一致性的影响因素,分别设计了考虑参数差异、环境因素、连接因素影响的并联电池模组以及其放电测试方案;提取放电过程中单体开路电压、内阻等参数,分析不同参数变化趋势与电流分布变化之间的关系,揭示模组电流不一致性的演化规律。（2）考虑到实际应用的电池模组设计复杂、不一致性受多因素耦合影响,开展了不同并联拓扑下风冷并联模组的不一致性分析和综合评价。引入多物理场模型来描述模组的电化学、老化、电和热特性,并在单体和模组层面上对其全面验证;进一步,对不同连接的模组进行恒流放电和循环仿真,以分析单体间电流、温度和老化等不一致性,并开展关于模组入口风速、电池间距和连接电阻的参数化研究;从仿真结果中提取多个性能指标来表示不同方面的模组性能,综合评价结果表明了交叉式并联拓扑的优越性。本文开展的锂离子电池机理建模和并联模组不一致性分析的研究,强调了电池内部微观状态和并联模组不一致性信息对电池系统安全高效运行的重要性,为车载电池管控理论、方法和技术的持续创新奠定了坚实的基础,推进了电池管理系统的智能化进程。