引言

随着全球能源结构转型加速，锂电池凭借高能量密度、长循环寿命等核心特性，已成为新能源汽车、电网级储能系统的核心能源载体。而锂电池在循环过程中会发生不可逆的电化学老化，表现为容量衰减、内阻增大，不仅影响设备性能，更会引发内短路、热失控等安全事故。因此，精准可靠的健康状态（State of Health, SOH）评估与剩余使用寿命（Remaining Useful Life,RUL）预测，是电池管理系统（Battery Management System, BMS）的核心功能，也是保障电池安全运行、提升利用效率的核心技术支撑。

近年来，人工智能算法的突破推动数据驱动成为该领域的主流研究方向。此方法无需构建复杂电化学方程，仅通过挖掘历史运行数据，建立可测信号到SOH/RUL的非线性映射，具备强复杂工况适配能力。但存在两大核心局限：一是框架缺乏全链条逻辑，多采用“传统机器学习—深度学习—混合模型”的平铺式分类，割裂了从数据输入到系统落地的技术关联；二是工程化分析深度不足，未结合行业规范分析算法落地的硬性约束，实践指导价值有限。

针对上述局限，本文的核心贡献与差异化优势如下：

（1）构建“数据层—特征层—模型层—部署层—系统层”全链条分析框架，厘清各技术环节的耦合逻辑；

（2）深化工程化分析，结合行业标准，剖析算法落地的核心约束与主流企业工程实践；

（3）凝练领域未解决的关键科学问题，提出具备可落地性的前瞻性研究方向。

1 电池健康数据特性与质量治理

数据是数据驱动方法的核心基础，实验室理想数据与工程真实数据的分布偏移，是导致模型性能断崖式下降的核心原因。

1.1 健康评估的多源数据模态

电池SOH/RUL评估的数据源核心为多物理场可测信号，按传感维度可分为四大类，核心特性如表1所示。传统评估仅依赖电学信号，近年来多模态数据融合成为主流方向，通过融合电、热、声、力多维度信号，可突破单一电学信号的信息局限，提高锂沉积等隐蔽老化模式的识别准确率。

数据模态	核心可测信号	退化表征能力	采集成本	工程部署难度
电学信号	端电压、充放电电流、直流内阻	中高	低	极低（BMS标配）
热学信号	表面温度、温升速率、温度分布	中	低	低
声学信号	超声波传播时间、幅值、频谱特性	高	中	中
力学信号	电芯膨胀力、应变、厚度变化	中高	中	中

1.2 工程场景的核心痛点

实验室测试通常采用恒温环境、固定倍率完整充放电循环，数据完整低噪；而工程场景中数据存在四大核心痛点：

数据碎片化：真实车载场景中，完整恒流恒压充电循环占比不足5%，绝大多数为碎片化片段，无法满足传统算法对完整充放电曲线的要求；

低采样率与高噪声：车载环境中电驱动系统、车载电子设备及通信设备会产生强电磁干扰，导致增量容量分析（Incremental Capacity Analysis, ICA）和差分电压分析（Differential Voltage Analysis, DVA）等依赖微分运算的特征提取误差增大，特征直接失效；

标注数据匮乏：电池真实SOH仅能通过离线标准测试获取，工程场景中几乎无法定期开展，绝大多数运行数据为无标签数据；

分布偏移与场景异质性：不同化学体系、使用场景下的电池数据分布差异显著，导致实验室训练的模型泛化能力严重不足。

1.3 数据处理技术

针对上述痛点，现有研究主要从三个方向开展技术攻关：

数据重构与增强：基于扩散模型、GAN、VAE等生成式方法，从碎片化片段中重构完整特征曲线，或生成老化数据扩充训练集。Lou等人将扩散模型与Bi-LSTM结合，从多阶段快充的碎片化电压曲线中提取统计特征，通过扩散模型学习数据概率分布，缓解噪声干扰；

自监督/弱监督学习：通过海量无标注数据预训练模型学习电池时序通用特性，再通过少量标注数据微调。Tianyu Wang等人通过融合弱标签的自监督框架（SSF-WL），平衡无标注数据泛化性与少量标签精准性并取得良好结果；

领域自适应与迁移学习：通过对抗训练、特征对齐等技术，将实验室源域预训练的模型适配到工程目标域、无目标域标注数据场景下。Bowen Dou等人基于自监督自动编码器和对抗训练的领域自适应框架，通过对抗学习对齐源域与目标域特征实现SOH估计，避免传统回归依赖。

2 模型特征提取与选择

健康特征是连接可测信号与内部老化状态的核心桥梁，特征质量直接决定了模型性能的上限。本文从机理驱动与数据驱动两大特征体系，系统梳理特征提取与选择的核心技术。

2.1 基于电化学机理的可解释特征

此类特征从可测信号中提取与内部老化机理直接关联的物理量，可解释性强，是当前主流特征体系。增量容量分析（ICA）与差分电压分析（DVA）是核心代表，其技术演进历经基础方法构建、鲁棒性优化、碎片化场景适配三个阶段，通过微分运算得到的IC曲线峰值、面积等特征，可直接反映电极相变与活性物质损失。

此类特征的核心优势是机理清晰、与退化模式关联直接，但工程应用中存在显著瓶颈：一是对噪声与低采样率极度敏感，微分运算易受测量误差干扰；二是依赖完整恒流充电曲线，碎片化场景适配性差；三是领域内存在核心争议——IC峰值变化是多老化副反应的耦合结果，能否实现单一老化模式的定量解耦仍未形成共识，直接限制了其机理可解释性的落地应用。

2.2 数据驱动的统计与序列化特征

为规避机理特征对数据质量的严苛要求，此类方法直接从可测信号中提取统计、频域、信息熵、序列趋势等特征，无需深入电化学机理，计算复杂度低，对数据连续性要求宽松，更适配工程场景。

但其核心缺陷是物理可解释性弱，特征与老化机理的关联间接模糊，导致特征有效性高度依赖数据集与模型，泛化能力不足，极易过拟合。因此纯统计特征仅能作为辅助，必须构建“机理为主、统计为辅”的融合特征体系，才能平衡鲁棒性与可解释性。

2.3 特征选择与优化策略

原始特征集普遍存在冗余与噪声信息，特征选择旨在筛选最优特征子集，提升模型效率与泛化能力。主流策略分为三类，核心特性如表2所示。

策略类别	核心原理	计算效率	与模型匹配度	核心适配场景
过滤法	基于特征与标签的相关性筛选，独立于预测模型	极高	低	高维特征初筛、低算力场景
包装法	以模型性能为准则搜索最优特征子集	极低	极高	低维特征、小样本场景
嵌入法	将特征选择嵌入模型训练过程，同步完成筛选与训练	中	高	绝大多数工程场景

工程应用中，通常采用“过滤法初筛+嵌入法精选”的混合策略，在降低计算量的同时，实现特征与模型的最优匹配。近年来，自编码器、Transformer等端到端特征学习方法成为前沿，可自动学习有效特征表示，但可解释性不足的问题仍未解决。

3 SOH/RUL预测建模范式

如今数据驱动的电池SOH/RUL预测已形成传统机器学习、深度学习、物理信息嵌入混合模型三大主流范式。

3.1传统机器学习模型

传统机器学习以“人工特征工程+模型拟合”为核心范式，主流方法包括支持向量回归（Support Vector Machine, SVM）、高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）、相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）、梯度提升树等，核心特点是结构简单、训练速度快、可解释性强，在小样本场景下表现稳定。

此类模型的核心适用场景是小样本、低算力、对可解释性要求高的工程场景，也是当前量产BMS中应用最广泛的范式。但其核心局限也十分明确：高度依赖高质量人工特征工程，时序建模能力不足，无法有效捕捉电池老化的长期动态特性，大数据场景下性能会快速达到饱和。

3.2 深度学习模型

深度学习模型通过多层非线性变换自动学习层次化特征表示，彻底摆脱了对复杂人工特征工程的依赖，在时序建模方面具备天然优势，是当前实验室研究的主流范式。

其技术演进历经四个阶段：LSTM/GRU为代表的循环神经网络应用、CNN-LSTM等多架构融合、轻量化模型设计、Transformer与大模型应用。注意力机制的引入，使模型可动态关注与老化衰退最相关的历史时刻，进一步提升了预测精度；轻量化技术则通过深度可分离卷积、模型剪枝、参数量化等方法，大幅降低了模型参数量与计算量，为边缘端部署奠定了基础。

深度学习模型的核心优势是自动特征提取能力强、时序建模性能优异、大数据场景下精度高，但领域内存在三大核心争议：一是“黑箱”特性导致可解释性缺失，无法满足车规级功能安全标准对算法可追溯性的要求，是其量产落地的最大障碍；二是数据依赖强，小样本场景下泛化能力不足，极易过拟合；三是缺乏物理约束，外推预测可靠性不足，易出现违背物理规律的结果。

3.3物理信息嵌入混合模型

为缓解深度学习模型的黑箱困境与外推可靠性问题，融合电化学先验知识与数据驱动模型的混合模型，成为当前领域研究前沿。此类模型的核心思路是将电池老化的物理规律作为约束嵌入模型训练，引导模型学习符合物理规律的映射关系，核心分为三类技术路线：

物理约束嵌入的深度学习模型：以物理信息神经网络（Physical Information Neural Network,PINN）为代表，在损失函数中嵌入电化学方程正则项，通过物理约束保证预测结果符合机理规律，小样本场景下预测误差较纯LSTM模型小；

机理模型与数据驱动模型融合：机理模型捕捉老化主体规律，数据驱动模型拟合非线性残差，兼具可解释性与高精度；

多任务学习与物理先验融合：联合预测SOH、RUL等多个物理量，利用物理守恒关系作为约束，提升模型泛化性。

此类模型兼具小样本泛化性强、外推可靠、可解释性增强的优势，但也面临核心争议：模型性能高度依赖嵌入物理知识的准确性，过度简化的物理模型会引入“错误物理”风险，反而导致性能下降；同时物理约束的嵌入会增加计算开销，对实时性场景适配性差。

3.4 性能对比与适用场景

本文梳理了三大范式的性能与适用场景，如表3所示。纯深度学习模型仅适用于实验室研究与云端非实时分析；传统机器学习是当前量产落地的主流方案；物理信息嵌入混合模型是平衡精度、可解释性与合规性的最优方案，也是未来工程落地的核心方向。

模型范式	代表模型	核心优势	核心局限	部署难度
传统机器学习	SVR/GPR/LightGBM	小样本友好、可解释性强	依赖人工特征、时序建模弱	极低
深度学习	LSTM/Transformer	自动特征提取、时序建模强	黑箱不可解释、数据依赖强	中
物理信息混合模型	PINN /机理 - 数据融合	小样本泛化强、可解释、外推可靠	依赖物理模型准确性、计算开销高	中

4 工程化落地

现有研究大多聚焦实验室算法精度优化，却忽略了工程场景的硬性约束——算法最终必须部署于资源受限的BMS，实现多电芯电池包的健康管理，且满足功能安全标准要求。本章深入剖析三大核心约束与对应解决方案。

4.1 模型轻量化与实时性

量产级BMS通常基于32位MCU运行，核心频率80-200MHz，可用RAM不超过512KB，可分配给SOH/RUL算法的算力与存储资源极为有限，同时要求SOH更新频率不低于1Hz，推理延迟不超过100ms。而实验室主流深度学习模型参数量达百万级，无法直接部署。

针对这一矛盾，核心解决方案分为两类：

模型轻量化技术：以轻量化架构设计为核心，配合参数量化、知识蒸馏，在保证精度的前提下大幅降低模型计算量。Huang等人提出的DimConv-GFNet模型，参数量约降低95%，FLOPs降低了约74%，可在车规级MCU上实现100ms以内的推理；

“边缘—云端”协同计算范式：边缘端部署轻量化模型负责实时监测与基础评估，云端运行复杂模型实现深度分析与模型迭代，既满足边缘实时性要求，又充分利用云端算力。联邦学习框架则实现了多设备在不共享本地数据的前提下协同训练全局模型，兼顾数据隐私与模型泛化性。

4.2 多电芯电池包系统级健康评估

现有研究绝大多数聚焦单体电池评估，但真实工程场景中，电池包由数十至数千个电芯串并联构成，其健康状态并非单体SOH的简单平均，而是由电芯不一致性、连接拓扑、热管理不均匀性等因素耦合决定，这是单体算法在系统级应用中性能下降的核心原因。

系统级评估的核心难点在于：BMS仅能测量电池包总电压、总电流与少量单体数据，无法获取全电芯详细信息；电芯不一致性在循环过程中会持续非线性放大，且相互耦合；电池包寿命由“短板电芯”决定，传统平均法评估误差极大。

主流解决方案分为两类：一是分布式传感增强，通过光纤传感、柔性应变传感等技术获取更全面的电芯级数据，但受成本与可靠性限制；二是系统级智能建模，其中多注意力机制模型可自适应提取不一致性特征，图神经网络（Graph Neural Network,GNN）可天然建模电芯的物理连接与不一致性传播，精度较传统方法有所提升，还可精准定位短板电芯。

4.3 功能安全标准的合规性要求

电池SOH/RUL算法直接关系到系统安全，必须满足严格的功能安全标准：车载场景需符合ISO26262标准，BMS通常要求达到ASIL-B等级，高端车型达ASIL-D等级，对算法的可解释性、可追溯性、容错能力要求严苛；储能场景需符合GB/T36276-2023标准，要求SOH评估误差不超过5%，RUL预测误差不超过10%。

为满足合规性要求，量产级BMS普遍采用“确定性为主、数据驱动为辅”的部署范式：基础层基于等效电路模型与卡尔曼滤波实现确定性SOH估计，满足功能安全核心要求；增强层通过传统机器学习模型拟合机理模型误差，提升评估精度；预警层通过数据驱动模型实现异常检测与故障预警。该范式既保证了合规性与可靠性，又发挥了数据驱动方法的性能优势。

5结论

5.1结论

本文构建了数据驱动电池SOH/RUL预测的全链条技术框架，系统梳理了领域研究进展与工程化瓶颈，结论如下：

工程场景下的数据碎片化、低采样率、分布偏移是模型性能下降的核心原因，数据重构、自监督学习、领域自适应是解决数据质量痛点的核心方向；

特征工程决定模型性能上限，“机理为主、统计为辅”的多模态融合特征体系，是平衡可解释性与工程鲁棒性的最优方案；

三大建模范式各有适用边界，传统机器学习是当前量产落地的主流，物理信息嵌入混合模型是未来工程化的核心发展方向；

算法工程化落地面临边缘算力约束、多电芯系统评估、功能安全合规性三大核心瓶颈，模型轻量化、GNN系统级建模、“机理为主、数据为辅”的部署范式是核心解决方案。

5.2 核心问题与展望

当前领域仍面临一系列未解决的关键科学问题，本文凝练5个核心方向，为未来研究提供参考：

（1）符合功能安全要求的可解释AI算法体系：核心解决算法精度与功能安全合规性的矛盾，重点研究物理约束嵌入的可解释模型、AI算法功能安全验证体系、不确定性量化与容错算法；

（2）跨域泛化预测框架：解决模型对特定电池体系、工况的依赖问题，重点研究元学习与领域自适应融合的泛化框架、电池领域基础大模型、跨化学体系退化机理统一表征；

电池全生命周期数字孪生与数据闭环：解决静态模型长期预测精度衰减的问题，重点研究多尺度降阶数字孪生模型、区块链赋能的全生命周期数据可信流通体系、“数据—模型—孪生”闭环优化框架；

多电芯系统不一致性演化与健康管理：解决电池包系统级评估误差大的问题，重点研究不一致性量化评估与演化机理、基于GNN与多智能体的分布式健康管理范式、全生命周期一致性管控技术；

新兴电池体系健康评估前置研究：解决全固态、锂硫、钠离子等新兴电池体系健康管理技术滞后于材料研发的问题，重点研究新兴体系退化机理与老化特征、跨体系迁移学习小样本评估方法。

5.3 总结

数据驱动方法已成为锂电池SOH/RUL预测的核心技术方向，为突破传统机理模型的局限提供了有效路径。未来领域的发展，必须依赖数据、算法、物理知识与工程实践的深度融合，打通从实验室算法到量产落地的全链条技术路径，推动下一代电池管理系统的智能化、可靠化发展，为新能源产业规模化应用提供坚实支撑。

参考文献：

1. [1] Chen Y, Dong Y, Lu Y,et al. Life prediction models for lithium-ion batteries: A multidimensional analysis from aging mechanism to model application[J].Chinese chemical letters,2025,112052.
2. [2] 王方,吴泽昊,苗秀娟,等.老化锂离子电池机械滥用安全性研究综述[J]. 中国科学(技术科学),2025,55(07):1077-1104.
3. [3] Wang K, Lin X, Zhang X, et al. Integrated approaches for lithium-ion battery state estimation and life prediction: A critical review of model-driven, data-driven, and hybrid techniques[J]. Journal of cleaner production,2025,521:146229.
4. [4] 兰凤崇,陈继开,陈吉清,等.实车数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测方法研究[J].汽车工程,2023,45(02):175-182.
5. [5] Liu H, Li C, Hu X, et al. Multi-modal framework for battery state of health evaluation using open-source electric vehicle data[J]. Nature communications,2025,16(01):1137.
6. [6] 刘定宏,董文楷,李召阳,等. 基于RUN-GRU-attention模型的实车动力电池健康状态估计方法[J]. 储能科学与技术,2024,13(09):3042-3058.
7. [7] Orazio A. Electromagnetic susceptibility of battery management systems’ ICs for electric vehicles: experimental study[J]. Electronics,2020,9(03):510.
8. [8] Luo C, Zhang Z, Zhu S, et al. State-of-health prediction of lithium-ion batteries based on diffusion model with transfer learning[J]. Energies,2023,16(09):1-14.
9. [9] Wang T, Ma Z, Zou S,et al. Lithium-ion battery state-of-health estimation: A self-supervised framework incorporating weak labels[J]. Applied energy,2024,355:122332.
10. [10] Dou B,Hou S, Li H,et al. Cross-domain state of health estimation for lithium-ion battery based on latent space consistency using few-unlabeled data[J]. Energy,2025,320:135257.
11. [11] 薛楠,孙丙香,白恺,等. 基于容量增量分析的复合材料锂电池分区间循环衰退机理[J]. 电工技术学报,2017,32(13):145-152.
12. [12] Tang K, Luo B, Chen D,et al. The state of health estimation of lithium-ion batteries: A review of health indicators, estimation methods, development trends and challenges[J]. World electric vehicle journal,2025,16(08):429.
13. [13] Luo Y, Ju S, Li P, et al. A method for estimating lithium-ion battery state of health based on physics-informed hybrid neural network[J]. Electrochimica Acta,2025,525:146110.
14. [14] Kehao Huang,Jianqiang Kang,Jing V. Wang,et al. State-of-health estimation for lithium-ion batteries based on lightweight DimConv-GFNet[J]. Batteries,2025,11(05):174.
15. [15] Jian O, Lin Z, Hu L,et al. Voltage faults diagnosis for lithium-ion batteries in electric vehicles using optimized graphical neural network[J]. Scientific reports,2025,15(01):27328.