针对动力电池在高温、低温及冷热交替工况下存在的升温过高、温度不均匀、性能衰减等问题，阐述了电池产热机理与热特性，分析了电池在不同工况下的性能需求，系统梳理了空气冷却、相变材料冷却、间接式液冷、浸没式液冷、热管冷却等高温散热技术的原理，归纳了外部和内部低温预热技术及冷却-加热复合热管理方案的研究成果，在此基础上，结合现有研究进展，展望了高温冷却、低温预热和复合热管理技术的未来发展方向与应用前景。

固态电池兼具高安全性与高能量密度，在电动汽车动力电池领域具有广阔的应用前景，但固态电解质面临的离子电导率低、界面阻抗高及锂枝晶生长等问题制约了其实际应用。基于固态电解质技术在动力电池中的应用，系统梳理了固态电解质材料的分类、性能特点与不足，重点围绕枝晶抑制策略，对固态电解质薄膜制备、有机框架构建、新型电解质设计及界面工程等方面的研究进展进行了分析，并针对粒径分布调控、涂层改性、真空烧结与高能球磨等工艺手段在离子电导率优化中的应用进行了总结。最后，对固态电解质技术的未来发展进行了展望。

针对锂离子动力电池在低温环境下性能急剧衰减的问题，提出了一种高频脉冲自加热与外部薄膜加热协同并辅以“恒温控制”的复合热管理策略。内部加热采用高频（3 kHz）、高放电倍率（2C）的脉冲电流，以快速提升电池芯部温度，外部采用分布式加热膜（10 W）进行辅助加热，在-10 ℃、-15 ℃、-20 ℃低温环境下进行了测试验证，结果表明：该复合加热策略能够显著提升加热速率，且电池组温度均匀性较好；与无恒温措施的对照组相比，该系统能将电池工作温度维持在高效区间（22~25 ℃），使放电电压提升约0.9 V，总放电能量增加2.5%。

针对现有电池包测试工况覆盖面较窄及功能验证能力不足的问题，提出了一种电池在环实时仿真测试平台方案。首先设计了测试系统总体架构，建立汽车动力学模型、策略模型、电池热管理模型，搭建了电池在环实时仿真平台，并分别开展功能测试和夏冬工况试验，结果表明，在夏季100 km/h与冬季80 km/h工况下，车速、电池温度及SOC的仿真结果与实车数据误差均小于5%，电池在环实时仿真测试平台可以较好地模拟各种真实路况，具有较好的实时性，可有效缩短实车测试时间。

针对新能源电动汽车车型差异大、车载数据隐私受限导致故障预警普适性不足，以及时序数据特征挖掘不充分的问题，提出一种基于电网侧充电过程数据的混合深度学习故障预警模型。首先，利用充电桩侧易于采集且不依赖特定车型的电压、电流等通用时序数据，通过Transformer的自注意力机制提取全局时序依赖关系，捕捉电池、电机等关键部件的长程关联特征；其次，利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络对局部时序特征进行双向建模，增强故障征兆的上下文表征能力；最后，通过支持向量机（SVM）对融合特征进行模式分类，实现早期故障的精准预警。通过注意力权重可视化分析验证了模型对电压异常、温度梯度突变等故障敏感特征的有效聚焦，结果表明，该方法依托充电过程实现了“即充即检”的无感化故障诊断。

针对车载充电机（OBC）绝缘监测电路在逆变输出前无法实现绝缘监测，且易因容性负载导致绝缘监测误报的问题，利用电流镜加入直流电压分量搭建绝缘监测电路实现对OBC逆变输出端的绝缘监测，并对电路设计中关键电子元器件参数选型设计进行分析，通过搭建仿真电路和样机开展仿真和试验验证。结果表明，该方案能够在OBC逆变输出前完成自检，并有效避免容性负载引起的绝缘监测误报。