综述：过去二十年锂离子电池健康状态评估的研究进展与趋势：一项前瞻性趋势的文献计量学考察

本综述通过文献计量学方法系统分析了过去二十年（2005-2024年）锂离子电池（LIB）健康状态（SoH）评估领域的研究动态。研究基于Web of Science、OpenAlex和Dimensions数据库的2155篇文献，利用CiteSpace、VOSviewer等工具揭示了该领域从早期模型驱动到当前数据驱动（如机器学习ML、深度学习DL）和混合方法的范式转变。重点探讨了在线实时SoH估计、数字孪生（DT）、故障检测及第二代电池管理等前沿方向，为电动汽车（EV）电池管理系统（BMS）的优化提供了前瞻性视角。

　　

引言

锂离子电池（LIB）已成为消费电子、电动汽车（EV）和可再生能源系统的主要储能解决方案。随着电动汽车普及率的提高，其LIB系统的效能与可靠性引发了广泛关注。精确评估LIB的状态对于优化EV电池组的性能、安全性和寿命至关重要。LIB的健康状态（SoH）是指其当前状态与原始全新状态的对比，通常通过监测容量、内阻和电压等指标来衡量电池的退化程度和剩余使用寿命。SoH的计算公式为SoH = (Q_max/C_r) × 100，其中Q_max代表电池可释放的最大电荷量，C_r为额定容量。

然而，LIB在EV中的应用面临诸多挑战，包括温度对电池性能和退化的影响、充放电过程对老化的作用、精确估计充电状态（SoC）和SoH的需求，以及管理多单体大型电池组的复杂性。为此，多种SoH估计方法被开发出来，如电化学模型、等效电路模型和数据驱动方法。近年来，机器学习和深度学习的进步推动了能够捕捉电池退化非线性和时变特性的复杂模型发展，长短期记忆（LSTM）等递归神经网络即使在变化的工作条件和老化效应下也能准确预测SoC和SoH。

相关研究

文献计量分析已被广泛应用于评估不同领域研究的影响与进展，包括知识管理、共享经济和开放创新等。在EV技术领域，多项文献计量研究聚焦于LIB的作用、能量管理策略和热管理技术。例如，部分研究通过文献计量学分析了LIB在EV中的角色、能量管理方案的最新进展以及热管理技术的国际合作情况。这些研究为EV工程师和制造商开发经济高效、耐久的电池接口和能量管理系统（EMS）提供了 insights。

电化学阻抗谱（EIS）作为无损电池诊断的重要方法，在电池参数估计中发挥着基础作用。Macdonald, J.R. 的开创性工作奠定了EIS的理论基础，后续研究将其应用于锂电极分析，探讨了退化、锂镀层和电极动力学等问题。这些电化学分析研究为电池内部参数识别提供了有效手段。

研究方法

本研究采用文献计量学与可视化技术，对2005年至2024年间发表的2155篇SoH估计相关文献进行了系统分析。数据来源于Web of Science核心合集、OpenAlex和Dimensions数据库。通过共被引分析、共词分析和聚类分析等方法，利用CiteSpace、VOSviewer和R Studio等软件工具构建了知识域图谱。

数据收集过程中采用了严格的过滤策略以确保文献的相关性和准确性。由于Web of Science中99%的内容已与Dimensions和OpenAlex数据库关联，使用VOSviewer和CiteSpace的专用工具集以及R Studio的数据库集成功能避免了数据重复。关键词包括“SoH estimation”和“State of health estimation”，并结合了提名文献中的参考文献以构建综合数据库。

合作网络分析

SoH估计的研究根源可追溯至21世纪初。2005年至2014年间，LIB研究处于初步阶段，年发文量低于50篇，仅占总量的5.19%。2014年至2019年，研究重点转向电动汽车和混合动力汽车，SoH的重要性日益凸显，这期间发文量占总量的24.69%。COVID-19疫情初期，EV行业面临供应链中断和经济下滑等挑战，但2020年后，政府对EV的激励政策、气候变化担忧以及供应链的逐步恢复推动了研究活动的复苏，2023年发文量占比达到22.20%。

国家合作网络分析显示，全球142个国家或地区参与了SoH估计研究，中国、美国、印度和韩国是主要节点。中国以900篇发文量（39.94%）领先，美国（236篇，10.47%）、印度和英国紧随其后。机构合作中，北京理工大学、奥尔堡大学、中国国家电网公司、哈尔滨工业大学和合肥工业大学是主要研究机构。

作者生产力分布符合洛特卡定律，核心作者（发文量≥5篇）共120人，其中Stroe, Daniel-Ioan和Meng, Jinhao以25篇发文并列首位。期刊分析表明，《Journal of Energy Storage》、《Energies》和《Journal of Power Sources》是发表SoH研究最多的期刊，其中《Journal of Power Sources》的引用次数最高。

共被引分析

共被引分析揭示了SoH估计领域的知识基础与智力结构。高频被引文献包括Yi Li等人关于数据驱动健康估计与寿命预测的综述（被引195次），Yang Duo等人基于充电曲线的高斯过程回归模型（被引185次），以及Kong Soon Ng等人的增强库仑计数方法（被引172次）。Gregory L. Plett的扩展卡尔曼滤波（EKF）工作和Rui Xiong的智能BMS方案也位居被引前列。

这些研究反映了从传统方法向数据驱动和机器学习方法的转变，强调了高精度、实时性和适应性在BMS中的重要性。

共词与聚类分析

共词分析通过关键词共现揭示了SoH研究的概念结构与主题趋势。CiteSpace识别出270个高频关键词，并形成了14个聚类，包括#0扩展卡尔曼滤波（EKF）、#1数据驱动模型、#2无迹卡尔曼滤波（UKF）与无迹粒子滤波、#3健康特征与数字孪生（DT）、#4模糊熵、#5参数不确定性、#6精度比较方法、#7遗传算法（GA）优化、#8锂离子电池类型、#9状态估计、#10第二代电池（SLBs）、#11卷积神经网络（CNN）、#12动力电池和#13故障检测。

这些聚类展示了当前研究的重点方向，如EKF和UKF在实时估计中的应用、DT技术在虚拟映射中的作用、模糊熵处理数据不确定性的能力，以及CNN在视觉检测中的潜力。同时，第二代电池的SoH估计、故障检测和新型电池化学物的管理成为新兴热点。

未来方向

基于聚类分析，未来SoH研究将集中于多个前沿领域。在线实时估计通过卡尔曼滤波和数据驱动方法实现快速反馈，其中高斯过程回归（GPR）与电化学阻抗谱（EIS）结合的方法显示出高精度（RMSE <1.0%）。混合模型结合了模型驱动与数据驱动的优势，如增量容量（IC）曲线与温度参数的融合，以及最小二乘支持向量回归（LS-SVR）的应用，显著提高了估计准确性和鲁棒性。

数字孪生（DT）作为网络物理系统（CPS）的代表，通过虚拟映射实现实时监控与预测性维护。其与云计算、物联网（IoT）和边缘计算的结合，将为BMS带来革命性变化。故障检测方面，多源传感器数据与密度聚类方法的应用能够提前识别缺陷，确保电池安全。

第二代电池（SLBs）的再利用面临老化机制和重组技术的挑战，需要完善的诊断标准和协议。同时，快充技术的普及要求开发精确的老化模型，以预测电池在不同条件下的寿命。新兴电池化学物，如固态电池和锂空气电池，因其独特的电化学过程，需要专门的SoH估计方法，这也为BMS的定制化发展提供了研究方向。

研究局限与未来工作

本研究的文献计量分析虽全面，但仍存在一定局限。关键词聚类依赖于对数似然比（LLR）算法，未来可采用Louvain或Infomap等其他聚类方法以增强可靠性。尽管引入了平均引用次数等指标，但未纳入更具体的作者级指标（如h指数）。此外，聚类和主题的最终解释依赖人工判断，引入了一定主观性。未来研究可采用专家验证面板或机器学习辅助主题标注以减少偏差。

结论

本文通过文献计量学方法系统回顾了2005–2024年间SoH估计领域的研究进展。分析揭示了从早期模型到数据驱动和混合方法的范式转变，识别了核心研究主题、关键作者、机构及期刊。合作网络显示中国、美国和欧洲是主要研究力量，而核心作者群符合洛特卡分布。共词聚类突出了实时估计、数字孪生、故障检测和新兴电池技术等未来方向。本研究为研究人员和从业者提供了该领域的全面视野，并为下一代BMS的开发指明了方向。