综述：锂离子电池数据驱动健康状态评估方法综述

《JOURNAL OF POWER SOURCES》：Review on data-driven state of health estimation methods for lithium-ion batteries

　　

王顺利|周嘉康|李林志|张丽雅|卡洛斯·费尔南德斯|弗雷德·布拉布耶格

中国四川省成都市四川大学电气工程学院，邮编610065

摘要

作为电动汽车和储能系统的核心组件，准确估算锂离子电池的健康状态是确保系统安全与经济性的关键技术难题。传统方法依赖经验与模型，由于依赖先验知识、鲁棒性不足或实验条件有限，难以应对动态工作环境及复杂的环境干扰。近年来，数据驱动方法通过挖掘电池历史数据中的隐藏特征、构建端到端映射模型，并展现出色的非线性关系表征能力，逐渐成为研究热点。数据驱动方法包括机器学习与深度学习。本文系统总结了数据驱动健康状态估算的技术分类与核心理论，比较分析了不同场景下机器学习与深度学习算法的性能，并探讨了迁移学习、元学习等混合模型的创新应用。通过对NASA、CALCE等公开数据集的实验验证与对比分析，结果表明长短期记忆网络及其变体方法、高斯过程回归优化框架以及支持向量机扩展应用显著提升了健康状态估算的准确性与鲁棒性。本文还指出了现有方法的局限性及未来研究方向，为数据驱动健康状态估算技术的优化与实际应用提供了理论支撑。

引言

锂离子电池凭借高能量密度、长循环寿命等优势，已成为电动汽车、储能系统等领域的核心储能装置。准确估算其健康状态对于保障系统安全与经济性而言是关键挑战。然而，随着使用时间的增加，电池性能会逐渐下降，而准确判断其健康状态则是确保系统安全、优化充放电策略以及延长使用寿命的关键。

目前，估算锂离子电池健康状态主要有三种方法：基于经验的方法、基于模型的方法以及数据驱动方法[1]。差分分析法是最常用的基于现有电流电压数据的经验方法，它通过增量容量分析、差分电压分析等差分计算手段，提取与健康状态相关的参数并以曲线形式呈现[2]。其他方法还包括充电曲线重建与电化学阻抗谱分析[3,4]，这些方法也用于实验室数据下的健康状态分析。

基于模型的健康状态估算方法则利用仿真数学或随机模型，通过电化学机制或电气等效电路模型来描述电池的衰减现象[5,6]。这类方法通过确定模型参数来预测电池容量或阻抗，例如卡尔曼滤波器[7]、粒子滤波器[8]等。不过，这些方法缺乏鲁棒性与适应性，且容易受到噪声与环境因素的影响。为复杂系统构建精确的数学模型颇具难度，尤其是在系统处于噪声环境中的情况下。等效电路的准确性高度依赖于模型本身[4]，而电化学模型[3]则需要特定的实验环境，因此它们更多应用于电池设计和技术研发领域。

通常，电池的衰减速度与路径会受到其工作状态及周围环境的极大影响，这使得准确评估健康状态变得十分困难。随着锂离子电池数据的积累以及人工智能数据处理技术的进步[9,10]，各类数据驱动方法近年来取得了突破性进展[11]。这类方法无需对电池内的反应进行建模，能够弥补基于模型方法的缺陷。它们可进一步分为基于特征的方法、基于学习的方法以及基于元学习的方法[12,13]。在基于特征的方法中，通常会使用从数据或模型中提取的与年龄相关的特性作为输入，这对于准确估算健康状态至关重要[14,15]，更恰当的特征提取能够带来更精准的估算结果。

数据驱动方法通过挖掘电池历史运行数据中的隐藏特征，建立从数据到健康状态的端到端映射模型。这种方法无需精确的物理模型，能够适应不同的电池系统与工作条件，大大提升了健康状态估算的实用性。数据驱动方法中运用了机器学习算法来建立这种关联，通过学习大量样本数据，在标签输出与特征输入之间构建出一个“黑箱”[16]。由于其出色的性能，该方法在解决大规模健康状态估算问题方面展现出巨大潜力[17]。在数据驱动的锂离子电池健康状态估算中，关键任务包括获取可靠的容量标签、提取有效特征以及开发具备强大鲁棒性的机器学习模型。常见的机器学习算法包括支持向量机[18]、相关向量机[19]、随机森林[20]等。此外，人工神经网络[21]、卷积神经网络[22]以及长短期记忆网络[23]等神经网络算法也因其在健康状态估算方面的应用而快速发展。这类算法能够构建出能够自动提取特征的深度神经网络。传统的健康状态估算方法依赖电化学模型或等效电路模型，而这些方法又依赖于对电池老化机制的先验认知，因此难以应对动态工作条件、个体差异以及复杂的环境干扰。近年来，随着大数据与人工智能技术的快速发展，数据驱动方法凭借其对复杂非线性关系的强大表征能力，逐渐成为健康状态估算领域的研究热点。

本文聚焦于锂离子电池健康状态的数据驱动估算方法，旨在通过以下贡献推动该领域的发展。

• (1)
  系统梳理数据驱动健康状态估算的技术分类与核心理论；
• (2)
  比较分析不同算法在动态工作条件、小样本数据等场景下的性能；
• (3)
  阐明现有方法的优点与局限性，并展望未来研究方向。

本文的结构如下：第二部分介绍健康状态的定义以及数据驱动方法的基本理论；第三部分对核心算法进行分类与总结；第四部分通过实验验证与分析比较各种方法的性能；最后给出研究展望与结论。

章节节选

健康状态的定义

健康状态用于表征电池的运行状况，它是衡量电池当前性能相对于初始状态的衰减程度的指标，通常以百分比的形式进行量化描述。健康状态的核心在于量化电池的老化程度，根据所选择的不同健康状态指标，其定义方式多样，可以基于容量衰减、内阻增加或是电池循环次数等参数来定义。

核心算法概述

在健康状态估算方法中，数据驱动方法正逐渐成为主流。在各类数据驱动应用中，长短期记忆网络目前最为流行，其次是卷积神经网络。除支持向量机外，高斯过程回归与简单的人工神经网络也同样十分常用。传统机器学习方法与深度学习方法的对比见表2。下文将简要介绍机器学习与深度学习领域的主流算法。

实验验证与分析

前一章系统介绍了机器学习与深度学习的核心算法，以及它们在时间序列预测与回归任务中的通用性。然而，在估算电池健康状态这一特定任务中，数据往往具有较强的时间依赖性、非线性衰减特征以及小样本噪声干扰，这就对模型的长期预测稳定性、抗噪声能力以及物理可解释性提出了更高要求[100,101]。

未来研究方向与挑战

尽管数据驱动方法已取得显著成果，但其实际应用仍面临诸多瓶颈。首先，数据质量与多样性不足限制了模型的泛化能力。现有研究大多依赖实验室标准数据集（如NASA、CALCE），缺乏针对真实车辆运行中复杂工况的数据支持，因此在实际场景中容易出现性能下降的问题。其次，模型的可解释性...

结论

准确估算锂离子电池的健康状态对于确保电动汽车、储能系统等应用的可靠性与经济性至关重要。虽然传统的基于模型的方法难以应对动态噪声、个体差异等现实世界中的复杂问题，但数据驱动方法通过从运行数据中挖掘老化特征并构建端到端模型，展现了更强的适应性。深度学习与迁移学习的进步进一步为该领域的发展提供了可能。

资助情况

本研究得到了中国大学生创新创业训练计划（编号2024123007）、国家自然科学基金（编号62173281、52377217、U23A20651）、四川省科技计划（编号24NSFSC0024、23ZDYF0734、23NSFSC1436）、达州市学校合作项目（编号DZXQHZ006）、国家煤矿安全监测预警重点实验室开放基金项目（编号SKLMRDPC23KF19）以及内蒙古相关项目的支持。

CRediT作者贡献说明

王顺利：资金获取、资源提供、研究指导、结果验证、初稿撰写、审稿与编辑。 周嘉康：结果可视化、初稿撰写、审稿与编辑。 李林志：方法设计。 张丽雅：研究指导、结果验证。 卡洛斯·费尔南德斯：概念构思。 弗雷德·布拉布耶格：数据整理。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知利益冲突或个人关系。