锂离子电池老化解码：基于人工智能的健康状态评估与生命周期调控

《CHAIN》：Decoding lithium-ion battery aging: State of health assessment and lifecycle regulation via artificial intelligence

　　

摘要：

在全球能源转型的大背景下，锂离子电池（LIB）是清洁能源存储系统的基石。稳健的健康状态（SOH）监测对于降低成本、缓解安全隐患以及实现预测性维护至关重要。本文系统综述了人工智能（AI）驱动的SOH评估技术，并建立了涵盖特征挖掘、状态估计和健康管理的综合框架。对涵盖电学、热学和力学领域的多物理场健康特征进行了分类，并归纳了对应的特征提取方法和降维技术。详细阐述了传统机器学习在小到中等规模数据集上的建模优势，并突出了深度学习在复杂工况下自动特征提取的能力。综述了强化学习在充放电优化、能量调度和电池健康管理中的应用。识别出关键挑战，包括多物理场特征解耦困难、模型泛化性和可解释性有限、评估基准不统一以及工业部署障碍。未来研究方向包括构建多物理场耦合特征系统、融合电化学机理与数据驱动模型、开发轻量化强化学习算法，以及通过云边协同和数字孪生技术推进工程应用。