综述：新一代电池安全管理：机器学习辅助寿命预测与性能提升

这篇综述系统阐述了机器学习（ML）在电池安全管理中的革新应用，聚焦于健康状态（SOH）、电荷状态（SOC）、热失控预警、故障诊断及剩余寿命（RUL）预测等核心领域。通过数据驱动方法，ML实现了从被动响应到主动预测的范式转变，显著提升了电池管理系统（BMS）的可靠性与风险管控能力，为绿色能源存储技术发展提供了新思路。

　　

Abstract

电池作为可持续能源存储与应用的核心组件，其安全性问题日益凸显。传统监测方法因成本高、耗时长且扩展性有限，难以满足现代需求。机器学习技术通过将原始数据转化为可操作洞察，推动了电池管理从被动响应到主动预测的变革。本文深入探讨了ML在电池状态预测中的实施路径，包括数据集选择、特征提取与模型训练，并综述了其在SOH、SOC、热失控预警等关键应用中的最新进展，同时剖析了当前挑战与未来机遇。

Introduction

碳中和目标加速了绿色储能技术的发展，而电池安全与寿命问题成为制约瓶颈。实际应用中，容量衰减与环境因素常导致电池寿命低于理论值，而传统BMS模型因简化处理复杂工况易引发热失控等安全隐患。电池老化机制涉及多因素强耦合，如电解质溶解、SEI膜形成及温度波动等，传统实验方法难以全面解析。相比之下，ML通过挖掘温度、充放电协议等参数的非线性关系，构建了数据驱动的健康评估框架，显著提升了预测精度与系统安全性。

Dataset selection

模型性能高度依赖训练数据质量。公开数据集如“NASA Randomized Battery Usage Data”为锂离子电池研究提供了基准，涵盖不同化学体系与工况下的循环数据。特征工程阶段需重点提取电压曲线、温度梯度等关键指标，以捕捉电池退化特征。

Application of machine learning in battery safety management

SOH与SOC估计：基于循环神经网络（RNN）的时序模型通过分析历史充放电数据，实现了SOH误差<2%的精准预测；SOC估计则融合电化学模型与支持向量机（SVM），解决了高倍率下的电压平台区辨识难题。
热失控预警：随机森林（RF）算法通过监测内阻突变与产热速率，可在热失控前30分钟发出警报，误报率低于5%。
故障诊断：卷积神经网络（CNN）对微短路引发的电压异常模式识别准确率达98%，远超传统阈值法。
RUL预测：结合贝叶斯优化的LSTM模型将RUL预测误差从15%降至7%，为电池退役决策提供科学依据。

Current challenges and perspectives

尽管ML展现出巨大潜力，仍面临数据稀缺性、模型泛化性及实时性等挑战。未来需开发跨化学体系的迁移学习框架，并探索边缘计算与BMS的嵌入式集成，以推动技术落地。

CRediT authorship contribution statement

第一作者Lei Wang来自郑州大学化工学院，团队研究聚焦数据驱动的电池寿命预测方法，其成果为BMS智能化提供了重要理论支撑。