综述：锂离子电池健康状态估计的最新进展：从实验室研究到实际应用

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：Recent progress in state of health estimation for lithium-ion batteries: From laboratory to practical application

锂离子电池健康状态（SOH）估计方法研究综述，系统分析实验室与实际应用差异，提出统计健康指标（HI）是跨场景应用的关键，总结数据生成、HI分类等技术，指出数据安全与标注难题。

　　随着电动汽车和智能电网的快速发展，锂离子电池（LIB）的安全管理面临着前所未有的挑战。作为衡量电池老化程度和安全状态的重要指标，电池健康状态（State of Health, SOH）的估计显得尤为关键。尽管目前已有许多关于SOH估计方法的研究成果，但实验室验证与实际应用之间仍存在较大的差距。本文旨在对近年来锂离子电池SOH估计方法进行系统性回顾，从健康指标（Health Indicator, HI）的角度出发，探索一种可靠的方法，以实现从实验室环境到实际应用场景的过渡。同时，本文还总结了连接这两个场景的关键技术，以及未来SOH估计面临的挑战和研究前景，希望为推动先进SOH估计方法在实际应用中的实现提供新的视角和独特的见解。

在当前的研究中，锂离子电池正日益成为全球电力系统和交通运输行业电气化和清洁化转型的重要能源来源。然而，LIB的使用不可避免地伴随着容量和功率的退化。这种退化主要受到电化学成分、环境条件、操作条件、复杂的电化学反应以及副反应等多方面因素的影响，其过程通常是非线性的，并且存在多种演化路径，可能对电池的安全性造成一定的威胁。为了更好地推动LIB的应用，人们提出了先进的电池管理系统（Battery Management System, BMS）技术，用于诊断和定量评估电池的退化，从而延长其使用寿命并确保其运行的可靠性。

在众多用于评估LIB性能的指标中，SOH可以被视为最为关键的一个。它不仅反映了电池剩余可用容量，还直接体现了电池的老化程度。因此，对电池退化的建模和预测被视为一种可持续的LIB管理方法，而准确的SOH评估对于电池故障诊断、状态估计以及维护和更换计划至关重要。然而，SOH本身无法通过直接测量获得，复杂的退化机制使得SOH估计面临诸多挑战。过去十年中，已有多个综述性文章对LIB的SOH估计方法进行了全面分析。Waag等人[10]对电池状态的监测方法进行了综述，包括SOC、容量、阻抗参数、可用功率、SOH和剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL），重点分析了这些方法在在线BMS应用中的性能。Xiong等人[11]则对最新的SOH监测方法进行了回顾，并将其划分为实验方法和模型方法。Ng等人[12]讨论了最常用等效电路和物理模型的SOH估计方法及其局限性，同时展示了机器学习（Machine Learning, ML）技术在快速和准确电池状态预测中的前景。Yang等人[13]对电池在单体和电池组层面的老化特性进行了综述，并提出了SOH定义的建议，还根据其定义对估计方法进行了分类。Sui等人[14]系统地回顾了五种最受研究的机器学习算法用于SOH估计，深入探讨了每种算法的基本原理，并从理论角度比较了它们的适用性。Liu等人[15]则提出了基于人工智能（Artificial Intelligence, AI）的电池制造和管理方法，回顾了目前最常用的AI解决方案用于SOH估计和老化预测。Liu等人[16]还根据不同的原理对电化学阻抗谱（Electrochemical Impedance Spectroscopy, EIS）测量方法进行了分类，介绍了LIB老化机制与SOH之间的关系，并对基于EIS的估计方法进行了全面综述。Che等人[17]对LIB的健康预测进行了全面综述，包括退化机制、模式以及不同时间尺度的健康预测方法。

尽管已有综述对SOH估计方法进行了较为全面的分析，但在实际应用方面的具体讨论仍然不足。考虑到SOH的不可测量性，建立一种基于健康指标（HI）的映射机制显得尤为必要。然而，由于实验室数据与现场数据之间存在差异，这导致了两者在开发过程中也有所不同。在实际应用中，LIB的运行条件往往不如实验室环境理想，现场BMS收集的数据也不如循环器（cycler）那样连续和密集，且这些数据通常未被标记。此外，如何在没有参考性能测试（Reference Performance Test, RPT）的情况下进行数据标记，目前的综述中也缺乏系统性的探讨。我们认为，这种数据标记的问题在一定程度上决定了SOH估计在实际应用中的可行性。因此，本文旨在从HI的角度出发，分析基于实验室数据和现场数据的SOH估计方法之间的相似性和差异性，为开发适用于现场的SOH估计技术提供新的思路，同时推动先进SOH估计方法在实际应用中的发展。

本文所回顾的文献资料通过Web of Science、Google Scholar、IEEE Xplore和Scopus等数据库，使用“锂离子电池”、“健康状态”、“容量”和“估计”等关键词进行搜索。我们选取了2020年之后发表的文献，通过分析期刊影响因子、引用次数、标题、摘要和内容，最终筛选出124篇原始研究论文。本文的主要贡献可以总结为以下几点：

首先，本文系统性地回顾了当前研究中使用的开源数据集和现场数据。它区分了不同电池化学体系、规格和测试规则，并提出了针对性的测试建议，以促进SOH估计方法的发展。其次，本文从是否使用HI及其分类的角度出发，总结了三种类型的HI及其常见的提取方法。研究结果表明，统计型HI在推动实验室方法向实际应用过渡方面具有巨大潜力。第三，为了弥合实验室与实际应用之间的差距，本文从文献中提取了潜在的关键技术，尤其是合成数据生成，这一方面在之前的文献中鲜有系统性讨论。第四，本文全面探讨了当前SOH估计在实际应用中面临的挑战，并强调了未来研究的前景。

本文的结构安排如下：第二部分对所回顾文献中的数据类型进行了深入分析；第三部分讨论了基于实验室数据的SOH估计方法；第四部分则对基于现场数据的SOH估计方法进行了回顾，分析了实验室与现场环境之间的差异；第五部分总结了可能推动SOH估计从实验室到现场应用的关键技术；第六部分列出了当前SOH估计在实际应用中的主要挑战；第七部分给出了本文的结论。

在数据类型分析方面，首先对当前SOH研究中使用的数据进行了系统性梳理。根据图1（a）的统计结果，实验室数据占据了超过81.5%的比例，是验证SOH估计方法有效性的首选数据。实验室数据来源于严格的测试环境，通常使用恒温恒湿箱来控制温度和湿度，使用循环器对电池进行特定条件下的充放电循环，以模拟老化过程。然而，现场数据由于其复杂性和多样性，在研究中也逐渐受到重视。现场数据通常来源于实际运行的电池系统，如电动汽车和智能电网，这些数据具有真实性和代表性，但同时也存在数据不完整、数据标记困难等问题。因此，如何有效利用现场数据，是当前SOH估计研究中亟需解决的问题之一。

在基于实验室数据的SOH估计方法方面，本文重点回顾了目前主流的几种方法。这些方法通常依赖于对电池老化行为的观察，通过分析电池在不同充放电循环下的性能变化，来估计其健康状态。根据是否使用HI，这些方法可以分为使用HI的方法和不使用HI的方法。使用HI的方法通常包括几何型HI、统计型HI和参数型HI。几何型HI主要基于电池容量和电压的变化趋势，通过构建电池老化模型来估计SOH。统计型HI则利用电池运行数据的统计特性，如方差、偏度、峰度等，来反映电池的老化状态。参数型HI则是通过建立电池内部参数的模型，如内阻、开路电压等，来估计SOH。不使用HI的方法则主要依赖于直接建模，如基于等效电路模型的估计方法和基于物理模型的估计方法。这些方法通常通过建立电池的电化学模型，模拟电池在不同状态下的行为，从而估计其健康状态。然而，这些方法在实际应用中往往面临数据不匹配、模型复杂性高以及计算成本高等问题。

在基于现场数据的SOH估计方法方面，本文重点分析了实验室数据与现场数据之间的差异，并探讨了如何利用现场数据进行SOH估计。现场数据通常来源于实际运行的电池系统，如电动汽车和智能电网，这些数据具有真实性和代表性，但同时也存在数据不完整、数据标记困难等问题。因此，如何从现场数据中提取有效的特征，是当前SOH估计研究中的一个重要课题。对于电动汽车而言，定期维护是必要的，因此制造商或维修部门在车辆维修过程中存储的SOH值可以作为参考。然而，这些数据通常较为零散，且缺乏系统性，因此如何将其整合并用于SOH估计，是当前研究中的一个难点。

在连接实验室与现场应用的关键技术方面，本文总结了几种可能推动SOH估计从实验室到现场应用的方法。其中，合成数据生成是一个重要方向，它可以通过模拟实验室数据和现场数据之间的差异，生成适用于现场应用的训练数据。此外，本文还讨论了数据预处理技术，如数据清洗、特征提取和数据增强，这些技术可以提高现场数据的质量和可用性。同时，本文还探讨了模型迁移技术，即如何将实验室中训练的模型迁移到现场应用中，以提高模型的泛化能力和适用性。这些关键技术在当前的研究中仍然处于探索阶段，因此如何有效利用这些技术，是推动SOH估计方法在实际应用中发展的重要方向。

在当前SOH估计面临的挑战方面，本文总结了以下几个主要问题。首先是真实世界数据的安全性和隐私性。根据表A2的统计结果，真实世界数据的获取仍然受到一定限制。这类数据通常来源于商业和工业用户，包含敏感信息，如使用模式、负载条件、充放电历史以及地理信息等，这些信息可能暴露用户身份和行为习惯。因此，如何在保护数据安全和隐私的前提下，利用这些数据进行SOH估计，是当前研究中的一个重要问题。其次是数据的不完整性和不一致性。现场数据往往缺乏系统性和连续性，这使得数据的提取和处理变得复杂。此外，数据的标记问题也是当前研究中的一个难点，尤其是在没有参考性能测试的情况下，如何进行数据标记仍然是一个开放性问题。最后，模型的泛化能力和适用性。由于实验室环境与现场环境存在较大差异，实验室中训练的模型在实际应用中往往需要进行调整和优化，以提高其适用性和准确性。

在未来的SOH估计研究中，本文强调了以下几个重要的研究方向。首先是多源数据融合技术。通过结合实验室数据和现场数据，可以提高SOH估计的准确性和可靠性。其次是自适应模型技术。由于现场数据的不确定性和多样性，需要开发能够自适应不同运行条件的模型，以提高其泛化能力和适用性。第三是边缘计算与云计算的结合。通过将现场数据处理与云端数据存储相结合，可以提高数据处理的效率和模型的准确性。第四是数据安全与隐私保护技术。随着对真实世界数据的重视，如何在保护数据安全和隐私的前提下，有效利用这些数据进行SOH估计，是未来研究中的一个重点。第五是AI与大数据的结合。通过将AI技术与大数据分析相结合，可以提高SOH估计的智能化水平，实现更加精准和高效的估计。

综上所述，准确且可靠的SOH估计是实现LIB高效管理、安全使用、延长寿命和提升经济效益的关键。作为能源存储领域高度关注的课题，SOH估计在实验室环境中已经取得了显著进展。然而，实验室环境的理想性与实际应用中的复杂性和不确定性之间仍存在较大差距。本文通过系统性回顾近年来SOH估计的最新进展，从HI的角度出发，探讨了实验室与现场数据之间的差异，总结了连接这两个场景的关键技术，并指出了当前SOH估计在实际应用中面临的挑战和未来的研究方向。希望本文的研究能够为推动先进SOH估计方法在实际应用中的发展提供新的思路和独特的见解。