锂离子电池健康状态估计方法综述

摘要

锂离子电池凭借其高能量密度、长寿命和环保等优势，已在电动汽车、储能系统和消费电子等领域获得广泛应用。准确评估电池健康状态对于保障电池的安全性、延长使用寿命并降低维护成本至关重要。电池健康估计方法在物理模型、数据驱动等基础上已经取得了显著进展。特别是随着人工智能技术的飞速发展，基于机器学习和深度学习的数据驱动方法在处理复杂工况和大数据分析方面表现出极高的准确性与鲁棒性。因此，综述了当前锂电池健康估计方法的研究现状，将传统方法和当前热门方法进行了分类和归纳，并详细对比了直接测量法、基于模型的方法和数据驱动法的优缺点，总结和展望了锂离子电池的健康估计方法。

关键词

锂离子电池 / 健康状态估计 / 数据驱动 / 物理模型 / 机器学习 / 深度学习 / 电池管理系统