综述：基于数据驱动和计算智能的方法在锂离子电池安全性评估中的应用：挑战、机遇与未来趋势

《ARCHIVES OF COMPUTATIONAL METHODS IN ENGINEERING》：Data-Driven and Computational Intelligence Approaches for SOC Estimation in Lithium-Ion Batteries: Challenges, Opportunities, and Future Trends

锂离子电池状态估计技术综述及其挑战与机遇

　　

摘要

化石燃料和柴油发动机产生的碳排放对环境造成的严重影响加速了向电动出行和先进储能解决方案的转型。其中，锂离子电池（LIBs）因其高能量密度、低自放电率和长循环寿命而成为电动汽车（EVs）的主要技术选择。准确估计电池荷电状态（SOC）是电池管理系统（BMS）的关键功能，直接影响电池寿命、充放电效率以及驾驶安全性。然而，电池老化、温度变化和测量噪声等挑战仍阻碍着可靠的SOC估计。本文全面分析了近期基于数据的SOC估计方法，包括分类和回归模型、模糊逻辑系统、概率方法、循环神经网络、前馈神经网络以及混合算法。讨论内容涵盖了这些方法的理论基础、模型架构、输入特征、工作机制、标准化流程图和性能评估指标，并指出了它们的优点和局限性。通过详细的比较研究，进一步评估了这些方法在数据来源、输入输出特性、超参数调整策略和整体性能方面的表现。此外，本文还指出了现有数据驱动方法在可扩展性、大规模电池单元平衡、多状态联合估计以及使用硬件在环平台进行实时实现等方面的关键缺陷。同时，也探讨了将物联网（IoT）和云计算等新兴技术整合到SOC估计框架中的可能性。最终，本研究指出了关键的研究方向，有助于行业从业者和学术研究人员开发出准确、可靠且易于实际应用的SOC估计策略，从而提升电动汽车应用的可靠性和可持续性。