一种混合脉冲功率特性分析-弹性网络框架，用于在热老化条件下准确评估锂离子电池的健康状态

《Journal of Energy Storage》：A hybrid pulse power characterization-elastic net framework for accurate state-of-health estimation in lithium-ion batteries under thermal aging conditions

提出一种融合改进混合脉冲功率特性（HPPC）协议与热降解模型的弹性网络回归框架，用于锂离子电池健康状态（SoH）高精度评估。实验验证在18650 LiFePO4电池上实现SoH预测误差仅0.027%，热电耦合特征显著提升模型鲁棒性，适用于电动汽车和储能系统的实时电池管理。

　　这项研究提出了一种创新的混合框架，用于准确评估锂离子电池的健康状态（State-of-Health, SoH），这对于提升电动汽车和储能系统的安全性和可靠性具有重要意义。随着锂离子电池在电动汽车、可再生能源整合以及便携式电子设备中的广泛应用，其性能和寿命的监控变得尤为重要。电池的健康状态不仅影响其容量和功率能力，还直接关系到内部阻抗的变化，这些因素共同决定了电池在实际使用中的表现。因此，开发一种能够精准预测电池健康状态的方法，对于优化电池管理系统（Battery Management System, BMS）的运行策略，如充电控制、热管理、故障检测和预测性维护，具有重要的现实意义。

传统的健康状态评估方法，例如库伦计数、开路电压分析和内部电阻跟踪，虽然在某些情况下表现良好，但在面对复杂的工作条件时往往存在局限性。这些方法在温度、荷电状态（State-of-Charge, SoC）和负载动态变化的情况下，可能无法提供足够精确的结果。电池老化是一个多因素影响的过程，包括电化学、热力学和机械应力等。其中，温度对电池老化的影响尤为显著，因为它会加速诸如固态电解质界面（Solid-Electrolyte Interphase, SEI）生长、锂金属沉积和正极材料与电解质之间的降解等反应，从而导致电池内阻增加和容量衰减。因此，仅依赖传统的电化学方法可能无法全面反映电池的健康状况，特别是在高温或高负载条件下。

为了解决这一问题，研究人员逐渐将电化学模型与热分析相结合，以更全面地评估电池的健康状态。然而，现有的一些热模型，如有限体积和有限元模型，虽然能够提供高精度的预测，但需要大量的参数校准和计算资源，难以在实际应用中广泛推广。相比之下，集总热网络模型（如热RC电路模型）则提供了一种简化的方法，可以在实时估计和离线校准中使用。不过，这类模型通常假设热特性为常数，可能对传感器误差和边界条件变化较为敏感，从而影响其预测的准确性。

为了解决这些挑战，研究团队引入了一种基于正则化机器学习的方法，即弹性网络回归（Elastic Net Regression）。该方法结合了L1和L2正则化，不仅能够有效处理多变量数据中的多重共线性问题，还能在高维、高度相关的数据集中实现稀疏特征选择，提高模型的可解释性和鲁棒性。这种方法特别适用于电化学和热学诊断中的复杂数据交互，例如电流、电压、温度和时间导数之间的相互作用。

研究中提出了一种混合电热健康状态评估框架，该框架结合了热增强型HPPC测试协议和多变量弹性网络回归。HPPC测试是一种标准化的诊断方法，广泛用于从锂离子电池中提取关键的电化学参数，如欧姆内阻（R?）、电荷转移电阻（Rct）和扩散相关的电压弛豫等。通过在不同荷电状态和温度条件下进行HPPC测试，研究人员能够获得更全面的电池性能数据，从而更准确地评估其健康状态。在HPPC测试过程中，通过施加一系列充放电脉冲和休息时间，可以观察电池在不同条件下的电压响应，进而提取关键的电化学特征。

在实验验证方面，研究团队对18,650个LiFePO?电池进行了长达400次循环的测试，结果表明所提出的模型在健康状态预测方面的误差仅为0.027%。这一精度水平远高于传统方法，表明该框架在实际应用中具有很高的可行性。此外，研究还展示了该方法在实时应用中的稳健性，其拟合误差较低，并且热指标与健康状态之间存在显著的相关性。这些结果进一步验证了该方法在广泛的操作范围内，尤其是在高负载或高温条件下，对电池健康状态评估的有效性。

该研究还强调了弹性网络回归在模型可解释性方面的优势。通过自动选择相关的热和电特征，该方法能够在不依赖人工干预的情况下，实现对电池健康状态的准确预测。同时，模型的残差分布表明其校准效果良好，且符合回归模型的统计假设，这进一步增强了其在实际应用中的可靠性。此外，通过分析欧姆内阻（R?）的增长与热指标之间的关系，研究团队支持了电化学与热学退化耦合的假设，并证明了集成建模策略的必要性。

总的来说，这项研究为锂离子电池的健康状态评估提供了一种新的解决方案，结合了热增强型HPPC测试和弹性网络回归，实现了物理原理与数据驱动方法的有机结合。该方法不仅具备高精度和良好的可扩展性，还能够在嵌入式电池管理系统（BMS）环境中进行实时实施，从而推动智能、热感知电池管理系统的进一步发展。通过这一框架，研究人员能够更准确地预测电池的老化趋势，优化电池的使用策略，延长其使用寿命，并提高整体系统的安全性和可靠性。