锂离子电池循环寿命预测：机器学习及其他

电池是具有复杂非线性老化的动态系统，高度依赖于电池设计、化学体系、制造工艺和运行条件。电池循环寿命的预测和老化状态的估计对于加速电池研发、测试以及加深对电池退化机理的理解至关重要。除了测试之外，电池管理系统依赖实时模型以及车载诊断和预测来实现安全运行。估计电池的健康状态和剩余使用寿命对于优化性能和资源利用至关重要。本教程首先概述了第一性原理、机器学习和混合电池模型。然后，解释并展示了开发可解释机器学习模型的典型流程，用于从实验室测试数据预测循环寿命。我们强调了机器学习模型的挑战，从而激励在混合建模方法中融入物理学，这对于解读电池的老化轨迹是必要的，但需要更多的数据以及在电池退化物理学方面的进一步工作。本教程最后讨论了泛化性和未来的研究方向。