综述：锂离子电池剩余使用寿命预测方法综合评述：模型、趋势与工程应用

这篇综述系统梳理了锂离子电池剩余使用寿命（RUL）预测技术，从电池退化机制、数据采集到模型驱动（Model-driven）、数据驱动（Data-driven）及混合方法（Hybrid methods）的分类框架，创新提出基于物理-数据交互深度的三级耦合分类体系，并探讨日历老化（Calendar aging）与循环老化（Cyclic aging）的协同建模，为新能源车辆和储能系统安全运行提供关键技术支撑。

　　

电池老化识别与数据集构建

锂离子电池的性能退化是一个涉及电化学-热-机械耦合的复杂过程。为获取高质量老化数据，研究者常采用加速老化协议，通过提高充放电倍率（C-rate）和环境温度等应力因素加速电池退化。关键挑战在于如何平衡数据采集效率与实际工况的代表性，同时解决边缘计算中的轻量化数据处理需求。

循环老化下的RUL预测方法分类

现有预测方法可分为三类：

1. 1.

   模型驱动方法：基于电化学机理构建状态方程，如等效电路模型（ECM）和伪二维模型（P2D），物理可解释性强但适应性受限；

2. 2.

   数据驱动方法：利用机器学习（如LSTM、SVM）挖掘退化规律，擅长处理非线性问题，但依赖数据质量；

3. 3.

   混合方法：创新性分为松散耦合、紧密耦合和动态耦合三级，通过融合物理模型与数据模型提升预测精度。

日历老化下的RUL预测

日历老化主要由环境因素驱动，表现为固态电解质界面膜（SEI）动态演化、正极结构降解等。与循环老化的机械应力主导不同，其预测需侧重电化学侧反应建模，尤其是温度与荷电状态（SOC）的长期影响。

挑战与未来趋势

当前技术瓶颈包括复杂工况下的预测误差和高计算复杂度。未来方向包括：

• •

  开发多物理场耦合的轻量化模型；

• •

  探索迁移学习解决数据稀缺问题；

• •

  集成数字孪生技术实现实时预测。

结论

锂离子电池RUL预测是保障新能源产业安全的核心技术。通过协同建模日历与循环老化、优化混合方法耦合深度，可显著提升预测可靠性，推动储能系统的高效管理。