Review | 机器学习和神经网络支持的锂离子电池健康状态模拟和预测模型

1.以人工智能（AI）视角总结电池健康状态（SOH）建模的最新进展。

2.构建了一套基于机器学习（ML）和神经网络（ANN）的电池健康状态评价的技术路线。

随着学科交叉的深入，电池建模领域越来越多地采用各种人工智能（AI）方法来提高电池管理效率，增强电池运行的稳定性和可靠性。本文回顾了人工智能方法在锂离子电池健康管理中的价值，特别分析了人工智能众多分支之一的机器学习（ML）在锂离子电池健康状态（SOH）中的应用，重点介绍了神经网络（NN）方法在锂离子电池SOH模拟和预测中的优势和长处。神经网络是 ML 的重要分支之一，其中反向传播神经网络、卷积神经网络和长短期记忆神经网络等神经网络在锂离子电池 SOH 估算中的应用受到广泛关注。目前的研究表明，利用 NN 建立锂离子电池 SOH 模型具有效率高、能耗低、鲁棒性强、模型可扩展等优点。未来，NN 可以为锂离子电池管理做出更大的贡献，一是利用更多的现场数据，在健康特征筛选和模型建立方面发挥更实际的作用；二是加强电池参数的智能筛选和组合，更大程度地表征实际的锂离子电池 SOH。NN 在锂离子电池 SOH 中的深入应用必将进一步提高锂离子电池管理的科学性、可靠性、稳定性和鲁棒性。

随着社会的不断进步，能源和环境危机成为全球需要面对的问题。如今，全球能源系统正在发生变化。化石燃料已经枯竭，太阳能、生物质能、风能和水能等可再生能源正在迅速发展。作为一种非常重要的清洁能源存储技术，锂离子电池以其低污染、高能量密度、长循环寿命等特点被广泛应用于动力电池领域。为了确保电池的高效安全运行，提高锂离子电池系统的使用寿命，预测电池的剩余寿命和评估电池的健康状况（SOH）至关重要。近年来，人工智能（AI）已被广泛用于评估锂离子电池的SOH。人工智能对锂离子电池建模具有重要意义，不仅能提高建模效率，还能更好地适应锂离子电池管理的需要。作为人工智能的一个分支，机器学习（ML）在锂离子电池 SOH 管理方面取得了众多进展。多种ML方法已被应用于电池状况的估算。这些方法可分为两大类：直接测量法和间接测量法。直接测量方法包括内阻测量、阻抗测量等。间接测量方法包括基于模型的方法，如经验模型、等效电路模型，以及数据驱动方法，如支持向量机 (SVM)、相关向量机 (RVM) 和人工神经网络 (ANN)。

现有的SOH预测方法仍面临一些挑战。首先，虽然利用ML估算SOH无需分析电池内部复杂的化学过程，但它往往涉及大量电池数据，需要高质量的电池数据。其次，算法的可靠性和鲁棒性有待提高。因此，迫切需要改进ML方法，提高其在锂离子电池管理中的实用性。神经网络（NN）作为ML方法的一个子集，在估算电池 SOH 方面具有许多优势。神经网络能够处理非线性系统中的大量数据，并具有有效的拟合能力。然而，由于 NN 建模的 "黑箱 "性质，它无法准确捕捉电池SOH与电压和温度等各种输入特征之间的相关性和一一对应关系。因此，亟需加强对 NN 原理的研究，尤其是找出能代表电池SOH的输入指标，并加强对NN内部 "黑箱 "结构的优化，以更好地利用NN模拟和预测SOH。

    为此，本文从人工智能入手，分析了ML在电池SOH中的应用、SOH建模中常用的 ML 方法，最后也是最重要的一点，分析了NN作为ML的一个重要分支在电池SOH中的应用和存在的优势，并探讨了未来NN在电池管理的科学性、可靠性、稳定性和鲁棒性方面的提升。

尽管使用神经网络对电池SOH进行分析存在一些问题、但不可否认的是，神经网络系列方法是近年来在SOH评估实践中最成功的方法之一。神经网络的核心基础是人工智能，当今世界人工智能的深度发展将促进神经网络方法的更好改进。目前的公共数据集还不够。未来，如果能获得更多高质量、更丰富的数据，将有利于提高神经网络的准确性、鲁棒性和泛化能力，例如，对于电池数据，要进行更全面、可靠的测量，获得不同老化状态的电池数据，进行合理的数据预处理，更准确地估计电池的SOH；要提高特征挖掘能力，保证特征的有效性；模型的超参数调优，利用多种超参数调优方法获得模型的最优超参数，提高模型的学习能力；现实中，电池的运行状况非常复杂，在实际应用中，需要综合多种方法获得最佳模型，提高模型的学习能力。在现实中，电池的运行条件非常复杂，在实际操作中，需要多种方法相结合才能获得更准确的结果。随着大数据时代的到来，在车内实现对电池 SOH 的估算将是未来发展的主流方向。

Machine learning and neural network supported state of health simulation and forecasting model for lithium-ion battery

Nan QI¹, Kang YAN¹, Yajuan YU¹, Rui LI¹, Rong HUANG², Lai CHEN¹, Yuefeng SU¹

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Frontiers in Energy （SCI，2022 IF 2.9），能源领域综合性英文学术期刊，于2007年创刊，现为中国工程院院刊之一 (Transactions of CAE)。由翁史烈院士和倪维斗院士任名誉主编。中国工程院黄震院士、周守为院士、苏义脑院士和彭苏萍院士任主编，加拿大皇家科学院/加拿大工程院张久俊院士、美国康涅狄格大学校长Radenka Maric教授、法国普瓦捷大学Nicolas Alonso-Vante教授和上海交通大学巨永林教授任副主编。

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