CTM蓄电池可持续的锂离子电池剩余使用寿命预测的可持续计算方法：模型、数据集与智能电池管理系统
发布时间：2026-05-19 22:52:04 点击： 次
随着电动汽车(EV)的普及率不断提高，对精确预测锂离子电池剩余使用寿命(RUL)和智能电池管理系统(BMS)的需求日益迫切，以确保电池的安全性、可靠性和可持续运行。本综述对RUL预测方法的最新进展进行了结构化梳理，将其归类为数据驱动法、模型法、混合法和滤波法。除方法论进展外，本文系统考察了公开可用的锂离子电池数据集，阐明其特性、实验条件和局限性，并讨论其对模型泛化能力和基准测试实践的影响。与以往将RUL预测与BMS功能分开讨论的综述不同，本研究将RUL估算明确整合至BMS架构中，涵盖能量管理、热调控、安全监测及实时实现约束等关键环节。此外，本研究从可持续计算视角出发，对计算效率、不确定性量化及嵌入式系统限制等部署考量因素进行了批判性分析。通过整合数据集、建模策略、系统集成与部署挑战，本综述为新一代电动汽车电池系统构建了一个指导性框架，旨在推动可扩展、可解释且实时的剩余使用寿命预测解决方案的后续研究。
本节阐述综述的背景与意义，并概述研究动机与关键目标。
传统燃料动力汽车因加剧空气污染，成为全球环境问题的重要诱因[1]。鉴于全球能源标准对低碳排放的强调，车辆研发必须转向可再生能源应用，这正是电动汽车推广的核心驱动力。随着终端电子设备对电池技术的依赖日益加深，储能产业已发展为重要领域。与此同时，可再生能源发电量也呈现快速增长态势。锂离子电池是电动汽车(EVs)和混合动力汽车(HEVs)中应用最广泛的储能技术。这得益于锂离子电池具有重量轻、便携性好、安装简便等优势，同时兼具能量密度高、充电速度快、自放电率低等特点。该电池还广泛应用于消费电子领域，包括无人机、笔记本电脑、手机、飞机及卫星等设备[2]。锂离子电池的广泛应用凸显了其在推动环境可持续性和技术创新方面的重要作用[3]。
锂离子电池单元在众多领域的应用日益广泛，因此对其性能评估至关重要。当前大量研究聚焦于锂离子电池的充放电控制、剩余使用寿命（RUL）预测以及性能退化分析[4]。电池老化是指自放电率随时间推移导致电池寿命和性能下降的现象[1]。此外，运行工况、化学降解以及超出规定范围的温度等因素均会引发电池老化。电池寿命的估算需综合考虑多项因素，包括荷电状态（SOC）、健康状态（SOH）、剩余使用寿命（RUL）、安全状态（SOS）、初始寿命（BOL）和终止寿命（EOL）。这些参数可用于评估电池的整体性能[5]。锂离子电池健康监测与分析对保障用户安全至关重要。为阐明文献中常用电池状态指标间的关联性，表1总结了其在电池管理系统（BMS）框架下的定义与功能分类。
在这些指标中，SOC（荷电状态）与SOE（能量状态）主要用于支持实时运行控制，而SOH（健康状态）和RUL（剩余寿命）则聚焦于长期退化评估。SOS（安全状态）与SOT（温度状态）致力于以安全为导向的监测，凸显了BMS在电动汽车应用中的多维度功能。
锂离子电池老化程度通过SOH估计与RUL预测进行监测追踪。RUL指电池达到寿命终止（EOL）前的剩余使用时长，可通过循环寿命或日历寿命表征，具体表述为剩余循环次数或剩余年/月数。RUL预测用于确定电池失效的具体时间点，其数学表达如式(1)所示[5]。RUL=TEOL−Tc
式中T表示电池达到EOL的时间，其中Tc为电池当前已使用时长。RUL估算亦可按式(2)计算[5]。EOLRULi=Ci−CEOLCnominal−CEOL×100%
电流容量、额定容量及寿命终止容量分别用Ci、Cnominal和CEOL表示。
尽管在许多电动汽车应用中剩余可用能量仍充足，但电池容量已成为评估电池寿命的关键指标。本质上，当电池容量降至初始值（BOL状态）的70%-80%时，即认为电池达到寿命终止（EOL）状态[6]。EOL亦可定义为电池内阻增加一倍的情形。
尽管这些指标在现有文献中均已得到充分验证，但它们在面向电动车的电池管理系统架构中的相互关系仍分散于不同研究中。本文综述将这些概念整合为统一的系统级视角，以阐明其在退化感知电池管理中协同作用。
基于其轻量化设计、快速充电、高能量密度、低自放电率及便携性等优势，锂离子电池被推荐优于其他电池技术。然而与其他现有电池技术相比[7]，它们也存在显著缺陷，包括循环寿命短、性能衰减快、完全放电可能导致损坏、成本较高以及更高的起火风险。由于许多事故源于不当的电池管理流程、忽视表征电池状态的关键指标以及未能监测性能衰减，实施规范的电池管理至关重要。
表2汇总了近期部分与锂离子电池故障相关的电动车火灾事故。此类事故（包括充电过程中的热失控、机械碰撞及不明原因事件）凸显了在电池管理系统框架内实施实时安全监测、故障诊断与保护控制的迫切需求。虽然这些事件与渐进老化或剩余使用寿命预测无关，但证实了具备突发故障预防与长期退化监测能力的鲁棒性多功能电池管理系统的普遍必要性。
图1展示了电动汽车火灾事故后的信息状况。这些图片揭示了锂离子电池失效的危险性与多样性，无论是由热失控、机械损伤还是环境因素引发。这进一步佐证了电池管理系统（BMS）在实时安全监测与应急响应中的重要性，其作为集成电池管理Strategy的一部分，可与长期健康状态监测及剩余使用寿命（RUL）预测形成功能互补。为提升表述清晰度，事故案例已按类型分组呈现，从而更直观地展现锂离子电池系统相关的重复性安全风险。
尽管本综述全面分析了锂离子电池RUL预测方法及其在电动汽车BMS框架中的整合应用，但某些相关领域被有意排除在讨论范围之外。具体而言，固态电池、钠离子电池等新兴电池化学体系及其他替代储能技术未作详细探讨。同理，非电动汽车应用场景（例如，固定式电网储能、消费电子产品）、二手经济模型构建、回收优化及电池制造工艺分析等内容均被排除在外，以确保讨论聚焦于剩余使用寿命（RUL）预测数据集与算法、系统级部署及其与电动汽车的关联。通过明确界定这些边界，本综述集中探讨与电动汽车电池可持续运行及智能电池管理系统（BMS）集成直接相关的方法论与数据集。
需要改进电池管理以克服锂离子电池面临的挑战。为提升电池管理实践与剩余使用寿命（RUL）预测技术，必须选择相关且适宜的数据集。电池已成为重点研究领域，鉴于其广泛关注度，部分机构已提供多种电池类型的数据集，此举可避免研究过程中新建数据集的需求。此外，该领域可能存在提升RUL预测或电池状态性能指标的潜力。深化对数据集的认知需求或将推动电池管理的优化进程。
电动汽车锂离子电池的安全性和可靠性问题必须在其日益普及的背景下得到解决。除即时安全隐患外，剩余使用寿命（RUL）预测涉及长期可靠性和生命周期优化。电池管理系统（BMS）应通过故障实时诊断功能[20]，对这些指标予以即时关注并实施修正。
虽然热失控等安全失效属于突发性事件，通常需要立即干预，但RUL预测针对的是在长期运行循环中逐渐演变的性能退化过程。从这个意义上说，安全监测与RUL估计在BMS框架内发挥着互补作用——前者预防即时灾难性故障，后者保障长期可靠性和生命周期优化。
相比之下，RUL预测具有截然不同的应用场景。该技术通过对电池长期退化水平的评估，预测电池达到寿命终止（EOL）前的剩余使用时长。
这决定了以下内容的相关性：
图2展示了从原始数据采集到剩余使用寿命（RUL）预测的标准工作流程。该流程始于电池单元的选择和传感器系统的部署，以采集电压、电流、温度和容量等关键运行参数。这些原始测量数据随后经过预处理，转化为有意义的健康指标（HIs），作为预后建模的输入特征。
生命周期成本优化
The steps of Li-ion battery acquisition are explained in Fig. 2 for RUL prediction. Battery cells are selected initially, and relevant data parameters are obtained using sensor measurement components. Next, health indicators are constructed from the data to predict RUL [22].
Fig. 2 illustrates the standard workflow from raw data acquisition to RUL prediction. The process begins with the selection of battery cells and the deployment of sensor systems to collect key operational parameters such as voltage, current, temperature, and capacity. These raw measurements are then preprocessed and transformed into meaningful health indicators (HIs), which serve as input features for prognostic modeling.
下一阶段涉及模型选择与训练，在此过程中采用数据驱动型、基于模型或混合方法来估计退化轨迹。最终通过外推预测的退化曲线，确定电池达到寿命终止状态（EOL）的时间或循环次数，从而计算出剩余使用寿命（RUL）。
该工作流程强调：准确的RUL预测不仅依赖于先进算法，更取决于可靠的数据采集、特征工程和退化建模，这强化了本综述所讨论数据集、方法论与电池管理系统（BMS）部署之间的内在关联性。
研究人员设计和构建了多种模型来表征和理解锂离子电池的动态特性。电化学电池模型定义了电池内部化学性质，如正负极中的锂浓度、电荷转移和动能，该模型被开发用于预测剩余使用寿命(RUL)[23]。该模型通过一组满足需求的偏微分方程及多个参数的定义进行表征。完整的机电模型无法实时确定电池参数。因此，若电池未知参数识别错误，该模型将无法准确预测电池剩余使用寿命(RUL)。
研究人员还开发了其他替代模型来表征电池模型，其中等效电路模型（ECM）采用基于电容器和电阻器的电路（也称为基于物理的建模方法），通过施加不同输入来理解电池动态特性。此外，文献[24]利用卡尔曼滤波器、粒子滤波器及自适应滤波器，基于完整阶数机电模型的多种降阶模型实现了电池剩余使用寿命（RUL）的预测。
数据驱动模型（DDM）近年因其不依赖电池物理或化学特性信息的特点，在电池健康状态追踪与分析领域受到学术界和工业界的广泛关注，这类模型也被称为"无模型方法"[25]。无模型方法又称黑箱模型，仅需输入-输出数据即可工作。该机制不依赖于系统模型框架，仅通过输入与输出数据的映射关系进行预测。数据驱动模型正是基于这种数据相关性来实现电池剩余使用寿命的预测。为准确预测和估算电池剩余使用寿命（RUL），数据驱动模型（DDM）需要更多训练与测试数据集。所采集数据的质量与数量决定了用于训练测试目的的DDM性能与效率[26]。
差分分析方法被应用于多种电池监测与预测技术中，包括机器学习和深度学习算法、经验与数据拟合方法以及微分分析技术[26]。电池健康状态（SOH）与其机械、电气及热性能之间的关联构成了微分分析模型的理论基础。微分电压模型通过表面温度和应变数据来量化老化效应对剩余使用寿命（RUL）及健康状态预测的影响。为提升计算性能，经验与数据拟合方法需要在特定工况下采集大规模数据集，并要求实验装置具有可比较的功能配置[23]。
机器学习（ML）与深度学习（DL）模型因其能够映射输入输出数据间任意非线性关系，已成为剩余使用寿命（RUL）预测领域广泛采用的方法。为预测电池RUL或相关参数，需在其运行周期内持续采集充电电流、温度及输出数据。数据驱动模型（DDMs）主要估算健康状态（SOH）与RUL，其中SOH常作为预测RUL的输入变量[26]。
本综述论文采用渐进式系统级视角构建框架。讨论首先从锂离子电池的工作原理入手，确立支撑退化行为的电化学基础；继而推进至电池管理系统（BMS），阐述监测、估计与控制机制如何保障电池可靠性。在此基础之上引入剩余使用寿命（RUL）预测的基本原理，以厘清理论概念与评估指标。随后通过分析近期文献与公开数据集，提供方法论背景与基准测试洞见。最后从部署导向的视角对RUL预测技术进行系统分类与解析，将建模策略与实际BMS集成及可持续电动汽车应用相衔接。这种递进式结构确保了从物理机制到系统级实施的概念连贯性。
引言
在这些指标中，SOC（荷电状态）与SOE（能量状态）主要用于支持实时运行控制，而SOH（健康状态）和RUL（剩余寿命）则聚焦于长期退化评估。SOS（安全状态）与SOT（温度状态）致力于以安全为导向的监测，凸显了BMS在电动汽车应用中的多维度功能。
锂离子电池老化程度通过SOH估计与RUL预测进行监测追踪。RUL指电池达到寿命终止（EOL）前的剩余使用时长，可通过循环寿命或日历寿命表征，具体表述为剩余循环次数或剩余年/月数。RUL预测用于确定电池失效的具体时间点，其数学表达如式(1)所示[5]。RUL=TEOL−Tc
式中T表示电池达到EOL的时间，其中Tc为电池当前已使用时长。RUL估算亦可按式(2)计算[5]。EOLRULi=Ci−CEOLCnominal−CEOL×100%
电流容量、额定容量及寿命终止容量分别用Ci、Cnominal和CEOL表示。
尽管在许多电动汽车应用中剩余可用能量仍充足，但电池容量已成为评估电池寿命的关键指标。本质上，当电池容量降至初始值（BOL状态）的70%-80%时，即认为电池达到寿命终止（EOL）状态[6]。EOL亦可定义为电池内阻增加一倍的情形。
尽管这些指标在现有文献中均已得到充分验证，但它们在面向电动车的电池管理系统架构中的相互关系仍分散于不同研究中。本文综述将这些概念整合为统一的系统级视角，以阐明其在退化感知电池管理中协同作用。
基于其轻量化设计、快速充电、高能量密度、低自放电率及便携性等优势，锂离子电池被推荐优于其他电池技术。然而与其他现有电池技术相比[7]，它们也存在显著缺陷，包括循环寿命短、性能衰减快、完全放电可能导致损坏、成本较高以及更高的起火风险。由于许多事故源于不当的电池管理流程、忽视表征电池状态的关键指标以及未能监测性能衰减，实施规范的电池管理至关重要。
表2汇总了近期部分与锂离子电池故障相关的电动车火灾事故。此类事故（包括充电过程中的热失控、机械碰撞及不明原因事件）凸显了在电池管理系统框架内实施实时安全监测、故障诊断与保护控制的迫切需求。虽然这些事件与渐进老化或剩余使用寿命预测无关，但证实了具备突发故障预防与长期退化监测能力的鲁棒性多功能电池管理系统的普遍必要性。
图1展示了电动汽车火灾事故后的信息状况。这些图片揭示了锂离子电池失效的危险性与多样性，无论是由热失控、机械损伤还是环境因素引发。这进一步佐证了电池管理系统（BMS）在实时安全监测与应急响应中的重要性，其作为集成电池管理Strategy的一部分，可与长期健康状态监测及剩余使用寿命（RUL）预测形成功能互补。为提升表述清晰度，事故案例已按类型分组呈现，从而更直观地展现锂离子电池系统相关的重复性安全风险。
尽管本综述全面分析了锂离子电池RUL预测方法及其在电动汽车BMS框架中的整合应用，但某些相关领域被有意排除在讨论范围之外。具体而言，固态电池、钠离子电池等新兴电池化学体系及其他替代储能技术未作详细探讨。同理，非电动汽车应用场景（例如，固定式电网储能、消费电子产品）、二手经济模型构建、回收优化及电池制造工艺分析等内容均被排除在外，以确保讨论聚焦于剩余使用寿命（RUL）预测数据集与算法、系统级部署及其与电动汽车的关联。通过明确界定这些边界，本综述集中探讨与电动汽车电池可持续运行及智能电池管理系统（BMS）集成直接相关的方法论与数据集。
电动汽车锂离子电池的安全性和可靠性问题必须在其日益普及的背景下得到解决。除即时安全隐患外，剩余使用寿命（RUL）预测涉及长期可靠性和生命周期优化。电池管理系统（BMS）应通过故障实时诊断功能[20]，对这些指标予以即时关注并实施修正。
虽然热失控等安全失效属于突发性事件，通常需要立即干预，但RUL预测针对的是在长期运行循环中逐渐演变的性能退化过程。从这个意义上说，安全监测与RUL估计在BMS框架内发挥着互补作用——前者预防即时灾难性故障，后者保障长期可靠性和生命周期优化。
相比之下，RUL预测具有截然不同的应用场景。该技术通过对电池长期退化水平的评估，预测电池达到寿命终止（EOL）前的剩余使用时长。
这决定了以下内容的相关性：
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预测性维护与更换调度 %% 准确的剩余使用寿命(RUL)估算可优化经济规划、提升电池利用效率，并支持可持续的电池全生命周期管理。 %% 尽管安全监测与RUL预测分别针对电池健康的不同维度，二者均为电池管理系统(BMS)不可或缺的组成部分。本综述聚焦RUL估算技术的最新进展及其与BMS功能的整合，其中涉及生命周期可靠性与维护策略优化的相关研究详见文献[21]。 %% 图2阐释了锂离子电池数据采集流程以实现RUL预测：首先筛选电池单体，通过传感器测量组件获取关键数据参数，继而基于数据构建健康指标以预测RUL[22]。 - •
Lifecycle cost optimization - •
最大限度减少停机时间并最大化电动汽车车队可用性 - •
规划动力电池梯次利用应用
图2展示了从原始数据采集到剩余使用寿命（RUL）预测的标准工作流程。该流程始于电池单元的选择和传感器系统的部署，以采集电压、电流、温度和容量等关键运行参数。这些原始测量数据随后经过预处理，转化为有意义的健康指标（HIs），作为预后建模的输入特征。
生命周期成本优化
The steps of Li-ion battery acquisition are explained in Fig. 2 for RUL prediction. Battery cells are selected initially, and relevant data parameters are obtained using sensor measurement components. Next, health indicators are constructed from the data to predict RUL [22].
Fig. 2 illustrates the standard workflow from raw data acquisition to RUL prediction. The process begins with the selection of battery cells and the deployment of sensor systems to collect key operational parameters such as voltage, current, temperature, and capacity. These raw measurements are then preprocessed and transformed into meaningful health indicators (HIs), which serve as input features for prognostic modeling.
下一阶段涉及模型选择与训练，在此过程中采用数据驱动型、基于模型或混合方法来估计退化轨迹。最终通过外推预测的退化曲线，确定电池达到寿命终止状态（EOL）的时间或循环次数，从而计算出剩余使用寿命（RUL）。
该工作流程强调：准确的RUL预测不仅依赖于先进算法，更取决于可靠的数据采集、特征工程和退化建模，这强化了本综述所讨论数据集、方法论与电池管理系统（BMS）部署之间的内在关联性。
研究人员设计和构建了多种模型来表征和理解锂离子电池的动态特性。电化学电池模型定义了电池内部化学性质，如正负极中的锂浓度、电荷转移和动能，该模型被开发用于预测剩余使用寿命(RUL)[23]。该模型通过一组满足需求的偏微分方程及多个参数的定义进行表征。完整的机电模型无法实时确定电池参数。因此，若电池未知参数识别错误，该模型将无法准确预测电池剩余使用寿命(RUL)。
研究人员还开发了其他替代模型来表征电池模型，其中等效电路模型（ECM）采用基于电容器和电阻器的电路（也称为基于物理的建模方法），通过施加不同输入来理解电池动态特性。此外，文献[24]利用卡尔曼滤波器、粒子滤波器及自适应滤波器，基于完整阶数机电模型的多种降阶模型实现了电池剩余使用寿命（RUL）的预测。
数据驱动模型（DDM）近年因其不依赖电池物理或化学特性信息的特点，在电池健康状态追踪与分析领域受到学术界和工业界的广泛关注，这类模型也被称为"无模型方法"[25]。无模型方法又称黑箱模型，仅需输入-输出数据即可工作。该机制不依赖于系统模型框架，仅通过输入与输出数据的映射关系进行预测。数据驱动模型正是基于这种数据相关性来实现电池剩余使用寿命的预测。为准确预测和估算电池剩余使用寿命（RUL），数据驱动模型（DDM）需要更多训练与测试数据集。所采集数据的质量与数量决定了用于训练测试目的的DDM性能与效率[26]。
差分分析方法被应用于多种电池监测与预测技术中，包括机器学习和深度学习算法、经验与数据拟合方法以及微分分析技术[26]。电池健康状态（SOH）与其机械、电气及热性能之间的关联构成了微分分析模型的理论基础。微分电压模型通过表面温度和应变数据来量化老化效应对剩余使用寿命（RUL）及健康状态预测的影响。为提升计算性能，经验与数据拟合方法需要在特定工况下采集大规模数据集，并要求实验装置具有可比较的功能配置[23]。
机器学习（ML）与深度学习（DL）模型因其能够映射输入输出数据间任意非线性关系，已成为剩余使用寿命（RUL）预测领域广泛采用的方法。为预测电池RUL或相关参数，需在其运行周期内持续采集充电电流、温度及输出数据。数据驱动模型（DDMs）主要估算健康状态（SOH）与RUL，其中SOH常作为预测RUL的输入变量[26]。
本综述论文采用渐进式系统级视角构建框架。讨论首先从锂离子电池的工作原理入手，确立支撑退化行为的电化学基础；继而推进至电池管理系统（BMS），阐述监测、估计与控制机制如何保障电池可靠性。在此基础之上引入剩余使用寿命（RUL）预测的基本原理，以厘清理论概念与评估指标。随后通过分析近期文献与公开数据集，提供方法论背景与基准测试洞见。最后从部署导向的视角对RUL预测技术进行系统分类与解析，将建模策略与实际BMS集成及可持续电动汽车应用相衔接。这种递进式结构确保了从物理机制到系统级实施的概念连贯性。
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