综述：关于集成卷积神经网络建模的批判性综述：该模型用于锂离子电池全生命周期健康状态及剩余使用寿命预测，尤其适用于电流条件急剧变化的情况

《JOURNAL OF POWER SOURCES》：Critical review on integrated convolutional neural network modeling for whole-life-cycle state of health and remaining useful life prediction of lithium-ion batteries adaptive to sharp varying current conditions

　　王顺利|王阳|胡蓓宁|Etse Dablu Bobobee|Koukoyi Ebenezer|Carlos Fernandez
内蒙古工业大学电力学院，内蒙古，010000，中国

**摘要**
本文系统地探讨了用于预测锂离子电池健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）的神经网络方法。分析了主要的架构，包括反向传播神经网络（BPNNs）、卷积神经网络（CNNs）、带有LSTM和GRU变体的循环神经网络（RNNs）以及深度神经网络，重点关注它们在捕捉电池非线性退化方面的建模能力和局限性。CNNs能够从运行数据中自动提取空间特征，而RNN模型则能有效学习充放电序列中的时间依赖性。在复杂且变化剧烈的运行条件下，数据驱动的方法显示出比传统基于模型的方法更明显的优势。特别关注了CNN-LSTM混合模型，该模型将卷积特征提取与长期时间序列学习相结合。研究结果表明，CNN-LSTM方法具有较高的预测准确性和鲁棒性，平均绝对误差（MAE）≤0.99%，均方根误差（RMSE）≤1.33%；当结合注意力机制或迁移学习时，MAE和RMSE可进一步降低至≤0.92%和≤1.17%。研究趋势表明，结合深度学习架构与可迁移学习和多状态估计的混合建模策略对于先进的电池健康预测非常有用。

**引言**
储能技术在应对全球变暖和支持向可持续能源系统转型中发挥着关键作用。特别是锂离子电池（LIBs），因其优异的能量密度、延长的循环寿命、低自放电率和运行稳定性而备受推崇[1,2]。这些优势使LIBs成为电网级储能、电动汽车、可穿戴电子设备和备用电源系统等广泛应用中的主导技术[3,4]。鉴于其在现代能源基础设施中的关键作用，确保LIBs的可靠性、安全性和性能已成为学术界和工业界的重要研究重点。

锂离子电池作为现代能源系统的核心，广泛应用于电动汽车、航空航天和便携式电子设备等领域，其高能量密度和长循环寿命是显著优势。然而，在实际运行过程中，电池性能会随着时间和充放电循环而不可避免地退化，这不仅影响效率，还可能带来潜在的安全风险[5,6,7]。为了确保锂离子电池的安全高效运行并优化其管理策略，电池管理系统（BMS）起着至关重要的作用[8,9]。BMS集成了先进的算法、机械保护和电气控制功能，实现了从单个电池单元到模块乃至整个电池组的多层次管理[10]。在此管理框架下，健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）是两个极其关键的性能参数，为实时监控、预测性维护和生命周期优化提供了重要指导[11,12]。SOH通常通过电池容量和内阻等参数的变化来衡量，反映了电池相对于初始状态的当前性能。RUL估计电池在性能下降到故障阈值之前的运行时间或循环次数[13,14]。准确评估SOH和RUL对于延长电池寿命、降低维护成本和提高整体系统稳定性至关重要[15,16]。在可再生能源渗透率不断提高的现代电力系统中，大规模储能站成为发电与供电之间的关键枢纽。智能储能系统的发展从根本上依赖于准确的SOH和RUL评估。通过优化能源利用和自适应控制，这些系统可以延长设备寿命、提高运行效率并支持可持续发展目标[17,18]。尽管SOH和RUL密切相关，但它们从不同角度反映了电池的退化过程。最近的研究越来越强调区分这两者的必要性[15]。因此，准确评估SOH和RUL是开发智能可靠BMS的基础。

尽管锂离子电池健康状态（SOH）的准确评估面临诸多挑战，主要是由于其电化学、热学和机械过程之间的复杂退化动态和非线性相互作用[19]。随着充放电循环次数的增加，锂离子电池不可避免地会出现性能退化，如容量衰减和内阻增加，同时加速老化[20]。在过充[21]、过放电[22]或长时间暴露于高温[23]等不利运行条件下，这些退化效应会进一步加剧，导致容量损失、内阻升高和电池寿命缩短。在极端情况下，材料老化甚至可能引发灾难性的安全事件，包括热失控、火灾或爆炸[24,25,26]。因此，深入理解老化机制对于构建可靠的模型和提高SOH评估及剩余使用寿命（RUL）预测的准确性至关重要。电池故障通常会导致整个电池系统的故障[27,28]。为了确保安全、可靠性和效率，准确的SOH评估和RUL预测至关重要[29]。实时诊断和监控不仅可以延长电池寿命，还能有效降低维护成本并提高整体系统稳定性。

准确评估电池健康状态和预测剩余使用寿命（RUL）是技术上具有挑战性的任务。健康状态（SOH）的评估和剩余使用寿命（RUL）的预测主要依赖于锂离子电池的可测量内部参数，如电压[30]、电流[31]和温度[31]。然而，这些参数表现出显著的动态和非线性特性，对健康评估的准确性构成了重大挑战[31]。此外，实际应用还需考虑其他复杂因素，包括串联或并联配置的电池组、多个物理场之间的相互作用以及多样的工程要求。这些因素共同增加了准确估计的难度[32]。近年来，在锂离子电池估计和寿命预测研究方面取得了显著进展。大量文献探讨了老化机制、退化原因和各种估计方法[33]，而其他研究则系统地回顾了电池建模方法和状态估计技术[34,35]。总之，尽管研究取得了相当大的进展，现有方法在应对非线性退化和复杂实际运行条件方面仍存在根本性瓶颈。

传统估计方法具有应用价值，但在适应性和准确性方面存在固有局限性。传统的SOH估计方法，包括电化学模型、等效电路模型以及卡尔曼滤波器和粒子滤波器等自适应滤波技术，在特定场景下表现出有效性[36,37]。例如，电化学模型通过模拟内部电化学反应来预测电池行为，而等效电路模型使用集总参数来表征电池的电学特性[38]。自适应滤波技术（如粒子滤波器）可以通过迭代更新状态估计来处理电池的非线性退化过程，结合传感器数据和模型预测以提高准确性[40,41]。然而，这些方法往往依赖于复杂的物理建模，在实际应用中难以适应锂离子电池的固有非线性退化过程，并且经常在复杂运行条件和多变的外部环境下遇到准确性问题[42,43]。因此，这些传统技术在复杂实际环境中的可靠性和泛化能力仍然不足。

近年来，机器学习的进步显著提高了锂离子电池健康状态（SOH）估计和剩余使用寿命（RUL）预测的准确性和鲁棒性。特别是基于神经网络的方法作为强大的替代方案，能够建模非线性动态[44]，处理高维数据，并比传统方法实现更优的预测性能[45]。卷积神经网络（CNNs）可以从原始传感器数据或图像数据（如充放电曲线或电化学阻抗谱）中有效提取空间特征[46,47,48]。为应对复杂运行条件和有限训练数据等挑战，引入了迁移学习、物理信息神经网络（PINNs）等先进技术用于锂离子电池的SOH和RUL预测[49]。虽然数据驱动方法在电池健康管理方面取得了显著进展，但仍存在挑战。例如，准确的SOH和RUL预测需要大量高质量电池循环数据，这在实际应用中往往难以获得[50]。此外，电池退化是一个复杂的非线性过程，受温度、电流和放电深度等多种因素影响，使得模型的泛化能力成为一个关键问题[51]。为解决这些问题，研究人员正在整合多模态数据（如电化学阻抗谱、电压、电流和温度数据），以提供更全面的电池健康信息，从而提高预测准确性[52]。总体而言，尽管机器学习为电池预测提供了变革潜力，但其有效应用仍取决于克服数据稀缺问题并通过创新的数据整合和混合建模方法提高模型的泛化能力。

本文全面回顾了神经网络在电池健康管理中的应用。首先阐明了SOH和RUL的概念及其相互关系，然后探讨了各种神经网络架构（包括BPNNs、CNNs、RNNs、DNNs及其变体），评估了它们的优势、局限性和典型应用场景。最后，本文指出了当前挑战并提出了塑造智能电池管理系统未来的有前景的研究方向。虽然现有综述通常广泛涵盖了数据驱动方法，但专门且系统地比较整个神经网络家族（按架构分类，突出其演化轨迹，并综合其特定应用的适用性）的研究较为缺乏。本文通过提供结构化的分类法和针对锂离子电池SOH和RUL预测的神经网络模型比较分析，填补了这一重要空白，为学术研究和工业应用提供了有针对性的参考。

**部分摘录**
**非线性电池退化建模的神经网络基础**
人工神经网络（ANNs）为建模锂离子电池复杂的非线性退化行为提供了强大的计算框架，这对于准确的健康状态（SOH）和剩余使用寿命（RUL）预测至关重要。它们的核心优势在于通过自适应学习建模复杂非线性关系的能力，使其在模拟锂离子电池退化过程方面特别有效[53]。

**锂离子电池中SOH和RUL的概念化和耦合机制**
在电池研究中，两个参数受到了特别关注：SOH[80]和RUL[81]。这些指标对于降低老化率和延长使用寿命至关重要，是开发先进电池管理策略的关键主题。为了进一步提高预测准确性，深入理解它们的核心属性并避免概念混淆非常重要，因为SOH和RUL从不同角度描述了电池的退化过程。

**神经网络技术在锂离子电池SOH估计中的应用**
传统的SOH估计方法通常面临重大挑战，因为它们依赖于经验模型或基于物理的模型。这些方法难以准确表示锂离子电池的非线性退化过程，导致估计准确性较低、适应性有限和实时性能较差。此外，详细电化学模型的高计算需求限制了它们在大规模电池管理中的实际应用。

**未来研究和挑战**
电池状态估计的未来研究可以在几个关键方向上取得进展。结合基于物理的模型和数据驱动算法的混合建模策略可以提高预测准确性，同时保持可解释性，从而在多种运行条件下提高模型鲁棒性。适应实际运行环境是另一个关键焦点。当前模型主要基于实验室数据进行训练，这往往无法捕捉动态变化。

**结论**
本文系统地组织了四种主流神经网络架构，即反向传播神经网络、卷积神经网络、包括LSTM和GRU变体的循环神经网络以及深度神经网络，并全面分析了它们在预测锂离子电池健康状态和剩余使用寿命方面的建模能力、技术局限性和实际应用场景。比较评估表明……

**作者贡献声明**
王顺利：撰写——审稿与编辑。
王阳：撰写——初稿。
胡蓓宁：监督。
Etse Dablu Bobobee：调查。
Koukoyi Ebenezer：调查。
Carlos Fernandez：可视化。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

**致谢**
本工作得到了国家重点研发计划（编号2024YFB2408400）、国家自然科学基金（编号62173281、52377217、U23A20651）、内蒙古自治区自然科学基金项目（2025ZD030）、四川省科技计划（编号24NSFSC0024、23ZDYF0734、23NSFSC1436）、内蒙古自治区高等教育青年科技人才发展项目（编号DNJYT23120）以及国家重点实验室开放基金项目的支持。