【精彩论文】基于数据驱动的锂离子电池健康状态估计技术

观点凝练

摘要：电池健康状态（state of health, SOH）是影响锂离子电池大规模应用的关键因素，而基于数据驱动的锂离子健康状态估计方法已经成为当前相关研究的热点课题。为了系统地剖析数据驱动下电池SOH估计方法的关键技术和难点问题，从电池数据来源、特征工程、估计模型以及验证途径4个核心环节出发，综述当前研究的进展。通过多种不同方法基本机理的分析和优缺点对比，凝炼出制约技术发展的瓶颈问题，展望未来研究的重点方向，推动基于数据驱动的锂离子电池SOH估计技术的进一步发展与应用。
结论：本文围绕锂离子电池SOH估计的数据驱动技术全流程开展综述性研究，表现为包含数据采集与清洗、特征工程、估计建模以及性能验证的多环节串行系统性工程。结合本文研究内容，本领域的未来研究需要围绕以下4个方向深度开展。

（1）数据可靠性。数据质量决定了健康状态估计准确性的上限。合理设计锂离子电池测试过程和完善数据预处理技术，将是基于数据驱动的电池健康状态估计技术首要解决的关键问题。

（2）特征有效性。特征变量对电池健康状态表现能力以及特征冗余问题是制约电池健康状态估计性能的关键。从电池机理和数据本身2个方面，联合挖掘出完备特征集合，将是提高健康状态估计精度和泛化水平的有效途径。

（3）模型准确性。数据驱动模型是直接产生健康状态估计值的执行器。持续优化估计模型结构和参数，将是提高锂离子电池状态估计精度性和泛化能力的另一条关键路径。

（4）验证充分性。基于数据驱动的锂离子健康状态估计技术的验证方式和指标是考核其应用能力的必要条件。构建充分科学的验证途径和全面的评价指标，将为相关技术的实际工程应用提供重要保障。

引文信息

黎冲, 王成辉, 王高, 等. 基于数据驱动的锂离子电池健康状态估计技术[J]. 中国电力, 2022, 55(8): 73-86, 95.LI Chong, WANG Chenghui, WANG Gao, et al. Technology of lithium-ion battery state-of-health assessment based on data-driven[J]. Electric Power, 2022, 55(8): 73-86, 95.

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编辑：于静茹、杨彪

校对：蒋东方

审核：方彤

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