2. 新模子的征战将低重本钱，省略所需的电池尺寸，以知足保修和保障职能。它还将阐明退化机制，刷新安然性，并通过实践适合的干扰手腕省略停机时光。

3. 新的模子将为电池的电池创制、再诈骗和接纳的轮回经济的决议供应新闻，以更疾竣工电池的轮回经济。

电池的运用领域很广，从消费电子产物到电动汽车、铁道、海洋和电网存储体系都到处可睹其身影。不过要让消费者承受电动汽车，个中一个枢纽的需求即是减小电池包尺寸竣工更长的行驶隔断和更低的本钱。全面这些宗旨都取决于正在百般操作要求下对强健景况的凿凿估摸（SOH）和寿命预测。更凿凿的寿命预测将改正电池技艺的全面阶段的电池寿命。开始，它能够通过阐明腐朽机制缩短产物斥地周期，分外是当模子能够与实行联络正在一个闭环中时。其次，它能够用来优化创制计划。第三，改正的寿命预测能够保障更低的保修和保障本钱，做到实时的防守性保护，通过省略太过工程来低重前期血本本钱，通过更好地支配充放电来延伸寿命。最终，它带来了更好的电池第二人命运用前景，即撑持环绕电池创制、再诈骗和接纳的轮回经济。人们估计正在另日十年，电池第二人命的运用前景需求将领先原资料供应和精华。

确定寿命终止的准绳也许因运用而异，但经常发作正在电池不行再知足榜样利用要求下的央求，如续航里程、运转时光或最大功率才能等。影响寿命终止的枢纽参数是容量(可用能量)和内阻(可用功率)。电池老化取决于内部要素，如创制的可变性和包装安排，以及外部要素，如温度和利用强度，故难以预测，分外是正在实行室外的利用场景。现有的文献综述和概念商酌了SOH预测、寿命预测和基于物理和数据驱动模子的交融本领，但正在史书上这些本领仅限于出格受控的景况下的相当小的数据集。本文中概念是对现有文献的增补，要点探讨诈骗现场数据和电池第二人命运用的预测寿命本领的寻事，并回忆了哪些本领最有生气治理这些寻事。开始，作家回忆了怎么利用实行室数据的本领来举办寿命预测。然后，作家列出了从现场数据举办寿命预测面对的寻事，并评估了有前景的本领，议论了现场数据为寿命预测供应的特别代价，以及获取和照料这些数据的艰苦。最终，作家治理了电池第二人命资产评估的高通量测试。

正在实行室境遇中，能够周密支配电池的轮回形式，并举办按期参考职能测试(RPTs)，以量化强健景况，这是文献中清楚得最好和探讨得最众的境遇。然而，来自现实运用的现场数据显示出违法规的轮回形式、蜕变的操作要求和旅途依赖的退化机制，使得牢靠的预测变得艰苦。这种创立与工业需求出格合连。但利用的确数据举办预测依然是一个盛开式的探讨寻事。

因为汽车创制商等行业利润空间狭隘，认证央求统统，须要举办豪爽的实行室测试，因而，征采大周围的数据很难，须要很大的特别本钱和竭力。因为贸易包装中寻常利用的电池的测试数据往往无法获取，因而一套基础的实行室衰减丈量行为剖析操作参数对降解的影响的开始是有益的。其它，商酌到汽车电池正在抵达初始容量80%SOH时需退伍，因而容量和电阻估摸精度起码须要抵达5%，理思景况下为2%，以撑持寿命预测。因而，怎么凿凿地、可托地界说一个强健的电池收拾体系仍是一个弁急的探讨宗旨。

为了征战一个涵盖众种利用要求的正确、通用的电池作为模子，须要豪爽来自用户群体的会合数据。从现场大周围智能跟踪征采的退化新闻，通过无线软件更新可刷新单个电池的终端用户体验，但也许存正在羁系阻止。最终，正在电池的第一局部命周期终止时(如电动汽车中)，电池也许会被评估其也许的第二人命运用(如电网存储)。此时估摸强健会带来特别的艰苦，比方也许缺乏史书数据以及因为第二次人命中的分歧操作要求导致电池另日老化机制发作蜕变。受控RPT是一种可行的计划，而且能够环绕电池的第二次人命筛选和技艺经济阐述举办安排；但短长常耗时，而且须要转化为本钱的筑筑和空间，晦气于从新诈骗电池的经济性。

为了应对寿命预测的寻事，存正在三种通用本领：体验老化图、数据驱动模子和基于物理的模子-以及本文中作家先容的联络基于物理和数据驱动的模子的第四种技艺。体验老化映照模子容量衰减行为时光或充电含糊量的函数，由温度、倍率速度和放电深度等操作要求参数化。正在纯数据驱动的本领中，很少对支配电池作为的基础道理举办假设，而且利用原始输入信号（电流、电压和温度）教练机械研习模子。另一种数据驱动本领利用来自电压、电流、温度、阻抗或功率弧线的预照料特性行为机械研习模子的输入。最终，正在基于物理的本领中，模子是依据第一道理修建的，利用相对较少的实行找到调理参数。此类模子网罗差分电压阐述模子、等效电道模子(ECM)和基于众孔电极表面的第一性道理退化模子。

不幸的是，数据驱动或基于物理的本领都不行只身治理来自现场数据的电池寿命预测的寻事。基于物理的筑模面对的寻事是豪爽耦合和非线性退化机制，这些机制简直无法从电气丈量中考察到而且难以参数化。因而，很难找到令全面人惬意的一种降解模子，由于很众分歧的机制和公式能够说明好似的考察到的降解作为。其它，有人提出刻板或声学丈量行为治理缺乏可考察性的一种权谋，但此类丈量尚未获得寻常利用。

同时，数据驱动的本领受到“维度灾难”的影响，个中拘捕全面操作要求组合所需的数据量跟着被考查要求的数目神速延长。其它，获取电池寿命数据的速率相对较慢，由于每次化学因素、形态系数或创制工艺的蜕变都须要举办数月或数年的实行，这使景况越发庞大。其它，贸易秘要局部了局部探讨职员能够获取的数据量。电池退化的固有的非线性、旅途依赖特征进一步加剧了这个题目。

正在这里，作家开始先容正在实行室境遇中举办寿命预测的分歧本领，接着还议论了每种本领正在谋略庞大度、数据央求和凿凿性方面的优毛病。然后，先容了将寿命预测本领运用于现场数据的寻事和机会，作家提倡联络基于物理和数据驱动本领的混淆本领，由于其联络了凿凿性、对有限或低质料数据的妥当性以及通用性。最终，正在电池第二次人命的寿命预测中，作家议论了电池第二次人命运用寿命估摸的寻事，网罗正在没有可用史书数据的景况下评估电池的可行性，分外是确定电池是否曾经退化领先拐点，并清楚测试从新利用的电池与通过更凿凿地清楚其SOH增进的收入之间的本钱效益。

正在实行室中，电池轮回能够持之以恒地反复，而且能够苛刻支配电流和温度等要求（图1）。能够依据须要利用老例RPT轻松丈量“的确景况”电池强健景况，而且电池能够联贯轮回直到寿命终止（经常被指定为丈量容量抵达原始电池容量80%的点）。这意味委实验室测试可用于修建模子来追求分歧的操作要求怎么影响轮回寿命，从而确定保修、保护谋略和体系巨细。实行室测试中利用的操作要求网罗为出格特定的运用（比方特定的电动汽车模子）量身定制的驾驶形式和时光表。实行室测试还可用于领导新电池化学物质的斥地、优化电池安排和改正创制工艺，比方探讨湿度或化成轮回等参数对职能的影响。

电池退化测试是一个漫长的流程，可通过至极的做事要求来加快老化，比方高倍率放电或高的温度。纵然老化加快，评估单个创制参数（比方资料和工艺抉择）、安排要素（比方电池尺寸、层数和电极厚度以及造成订交）的退化影响也也许很慢。其它，因为分歧的创制参数互相效用短长线性的，只身革新每个参数也许无法注解完全景况。因而，需手腕域学问来确保测试做事尽也许有用。

基于对筑模实行室电池测试数据举办了豪爽探讨，估摸电池寿命的本领大致可分为四类（总结正在图2中）：体验老化模子、纯数据驱动本领、基于特性的数据驱动本领和基于物理的本领。正在本节中，作家回忆了每个种别中的最新本领。

实行室电池测试受限于可用测试通道的数目和可用于测试的时光。最终，苛重的是现实运用中的电池职能。倘使来自最终用处运用电池的现场数据能够增补满行室职能和寿命测试，这将显着增进可用数据的数目，加快咱们的剖析并缩小实行室和最终用处之间的差异。它还将确保寿命预测算法与行业运用合连。图3总结了现场数据寿命预测的宗旨和影响。作家折柳从现场数据与实行室中代表性的轮回测试，现场数据的寻事与机会，利用现场数据的现有探讨，基于特性的数据驱动本领，基于物理/数据驱动的混淆模子，数据收拾，照料强健估摸的不确定性等七个方面张开了周密阐发。

当电池无法再知足其重要运用的容量或功率央求时，有时能够将其从新用于分歧的“第二次人命”运用。这对境遇有益且正在经济上可行，分外是跟着电动汽车锂离子电池市集的不休延长，这些电池随后能够从新用于电网或固定存储。这里的寻事是预测电池正在其预期新运用下的RUL，这也许与以前的用处大不不异，以便确定这种新用处是否可行并为保障决议供应新闻。个中有两个分外题目：开始，也许会因为贸易秘要等缘由导致获得的第一次利用的史书数据也许弗成用，纵然可用也也许不具有所需的牢靠性或保真度。只管正正在实践电池护照等方法以鼓励数据的牢靠共享，不过另日尚有很长的道要走。其次，从第一次人命到第二次人命的运转要求也许会有很大区别。比方，与电动汽车比拟，电网运用经常具有分歧的热收拾体系和低的SOC窗口和放电倍率，因而第一次人命的职能模子也许对第二次人命无效。不过，能够正在再诈骗阶段奉行受控轮回，比方慢慢深度放电以确定容量、脉冲测试以确定内阻或电化学阻抗谱以确定模子的内部参数。RUL估摸必需商酌如此一个毕竟，即第二次人命中的利用形式将分歧于第一次人命中的利用形式。因而，纵然史书利用新闻可用，预测算法也必需比喻便地从第一次人命中臆想老化形式和模子更前辈。作家折柳从怎么评估第二次人命的强健景况，二次寿命测试的本钱效益阐述两个方面张开了周密阐发。

作家以为倘使要通过放大电网存储并神速用电动汽车庖代内燃机汽车来刷新可再生能源整合，而且将其行为将天色变暖维系正在工业化出息度2℃以内的治理计划的一个人，则必需低重电池本钱和普及客户信念。为清楚决这个题目，出格须要凿凿估摸电池强健景况、诊断退化、预测分歧利用场景中的寿命以及检测挫折。从可用数据中牢靠地臆想另日作为，将数据驱动和基于物理的模子相联络将优于纯数据驱动或纯基于物理的本领。分歧的本领实用于分歧的案例。其它，公司也能够利用大周围数据来调理他们利用实行室数据斥地的模子。斥地和教练电池寿命预测模子须要掩盖全面操作要求领域的豪爽数据。其它，能够对已抵达利用寿命的电池举办更长远的表征，以确定其真正的SOH和轮回寿命，从而征战一个用于监视研习的数据库。其它，也能够抉择涌现出分外作为的单个电池举办拆卸实行，以揭示这些电池老化流程，从而验证基于物理学的模子的预测。为了竣工这些，须要正在众个范围举办进一步探讨，并强化学科之间的协作：

（1）为电池职能和寿命数据斥地同等的大周围开源数据库，并教练和验证寿命预测算法。理思景况下，这些应包括实行室数据和现场数据，并共享数据和元数据的通用准绳。

（2）斥地迅疾凿凿的基于物理的模子，分外着重于清楚哪些是苛重的枢纽退化子模子，以及怎么估摸和跟踪枢纽参数。守旧上，这种庞大的模子须要出格高程度的专业学问本事实践，但通过PyBaMM等开源筑模包，这会变得更容易竣工。

（3）斥地用于将数据驱动本领与基于物理的模子相联络的可扩展算法。比方场反演和机械研习范式、神经微分方程、高斯流程形态空间模子和通用微分方程等。

（4）探究无需史书数据即可诊断电池是否老化领先拐点的本领，以评估电池是否可用于二次人命运用。

（6）治理数据的隐私题目，从而正在保险局部用户数据的匿名化和智能会合的同时也不会损失诊断和预测的洞察力。

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