综述：关于锂离子电池健康状态的影响因素、估算方法及改进策略的综述

《Journal of Endodontics》：A review on influencing factors, estimation methods, and improvement strategies for state of health in lithium-ion batteries

锂离子电池健康状态（SOH）评估方法及改进策略研究，系统分析化学、物理、电气等因素对SOH的影响，综述实验测试、数据驱动、模型构建等评估技术，提出材料优化、充放电管理、热控技术等改进措施，探讨多算法融合与人工智能应用前景。

　　锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命和低自放电率等优势，在电动汽车、可再生能源存储和便携式电子设备等领域得到了广泛应用。随着这些电池的使用时间增加和充放电循环次数增多，电池的健康状态（State of Health, SOH）会逐渐下降，表现为容量衰减和内阻增加等问题。这些变化不仅影响电池的充放电效率，还可能对电池的安全性和经济性造成严重影响。因此，如何准确评估电池的健康状态，预测其退化趋势，并采取有效措施延缓其性能下降，已成为当前电池技术研究中的重要课题。

电池健康状态的评估对于优化电池管理系统（Battery Management System, BMS）具有重要意义。BMS作为电池系统的核心组成部分，负责监控电池状态、管理充放电过程以及确保电池运行的安全性。在实际应用中，电池健康状态的恶化可能导致系统性能下降、安全风险增加以及维护成本上升。因此，建立一个可靠的SOH评估体系，不仅有助于延长电池的使用寿命，还能提高电池系统的整体可靠性，从而为可再生能源存储、电动汽车和智能电网等领域的可持续发展提供支持。

当前，电池健康状态的评估方法主要包括实验测试法、模型驱动法、数据驱动法以及混合驱动法。实验测试法通过直接测量电池的性能参数，如容量、内阻等，来评估其健康状态。这种方法虽然具有较高的准确性，但通常需要复杂的设备和较长的测试时间，难以满足实际应用中对实时性和高效性的需求。模型驱动法则是基于电池的电化学模型，通过数学建模和仿真来预测电池的健康状态。这种方法在理论上具有较强的解释能力，但模型的复杂性和参数的不确定性使得其在实际应用中面临一定挑战。数据驱动法则依赖于大量历史数据，利用机器学习、深度学习等技术对电池性能进行建模和预测。这种方法在处理非线性和复杂性方面表现出色，但对数据质量和数量的要求较高，且在某些情况下可能缺乏物理意义。混合驱动法结合了实验测试、模型驱动和数据驱动的优点，通过多源信息融合来提高SOH评估的准确性和鲁棒性。近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，混合驱动法在电池健康状态评估中的应用逐渐增多。

除了评估方法，如何延缓电池健康状态的退化也是研究的重要方向。电池健康状态的退化主要受到多种因素的影响，包括化学因素、物理因素、电气因素、环境因素以及制造因素。化学因素主要涉及电池材料的老化和副反应的积累，如正负极材料的结构变化、电解液的分解等。物理因素则包括电池的机械应力和热应力，这些因素可能导致电池内部结构的破坏，从而影响其性能。电气因素涉及电池的充放电策略和管理方式，如过充、过放、快速充放电等操作可能加速电池的退化。环境因素主要指温度、湿度、振动等外部条件对电池性能的影响，其中温度是最关键的因素之一。制造因素则包括电池的生产过程和质量控制，如电极材料的均匀性、电池封装工艺等，这些因素可能在电池初期就对其健康状态产生影响。

针对这些影响因素，研究者们提出了多种改善电池健康状态的措施。例如，在材料层面，可以通过改进正负极材料的结构和性能，如采用高比容量的硅碳复合材料、优化电解液配方等，来延缓电池的退化。在结构设计方面，可以通过优化电池的封装结构、增加散热通道等方式，提高电池的热管理能力，从而降低高温对电池性能的影响。在充放电管理方面，可以采用智能充放电策略，如动态调整充放电速率、优化充电曲线等，以减少电池的应力并延长其使用寿命。此外，通过改善电池的使用环境，如控制温度、减少振动等，也可以有效延缓电池健康状态的退化。这些措施的实施需要综合考虑电池的性能、安全性和经济性，以实现最佳的综合效益。

在实际应用中，电池健康状态的评估和管理还面临诸多挑战。首先，数据采集和处理的难度较大，尤其是在复杂工况下，电池的运行状态和环境条件往往难以完全量化和监控。其次，模型的复杂性和不确定性使得SOH评估的准确性受到一定限制，特别是在不同应用场景下，电池的退化机制可能有所不同，需要建立更加通用和适应性强的模型。此外，随着电池技术的不断发展，新的电池类型和结构不断涌现，传统的评估方法可能无法完全适用于这些新型电池。因此，未来的研究需要更加关注多因素耦合机制，探索更加智能化和数据驱动的评估方法，同时加强电池管理系统与人工智能、云计算和大数据技术的融合，以实现更高效、更精准的电池健康状态评估。

本文对锂离子电池健康状态的相关研究进行了全面综述，涵盖了影响因素、退化机制、评估方法、改善措施、挑战与未来发展方向等方面。通过对现有文献的梳理和分析，本文旨在帮助研究人员更深入地理解电池健康状态的退化原因和改善策略，从而推动SOH评估方法的精细化和BMS系统的优化。此外，本文还提供了对未来研究方向的展望，强调了多算法集成、人工智能技术的应用以及跨学科合作的重要性。这些研究对于提高电池系统的可靠性和经济性，以及促进可再生能源存储和电动汽车等领域的可持续发展，具有重要的参考价值。