Advanced data driven techniques in AI for predicting lithium ion battery remaining useful life a comprehensive review

中文标题：综述-AI预测锂离子电池剩余使用寿命RUL-先进数据驱动技术

这篇综述文章系统性地梳理了目前利用人工智能预测锂电池剩余寿命的主流方法，不仅汇总了5个最常用的公开数据集和4种核心特征提取技术，还一针见血地指出了当前纯数据驱动方法面临的数据质量差、通用性弱等瓶颈，并提出了物理模型与数据模型融合的终极解决方案。

锂电池的健康状态管理一直是新能源行业的痛点，因为电池内部的电化学反应（如锂离子损耗、活性材料损失）非常复杂且难以直接观测。目前行业内越来越倾向于使用AI算法来处理海量的电池运行数据，从而预测电池还能用多久（RUL）。

这篇论文非常有价值的地方在于，它没有盲目吹捧AI，而是冷静地分析了现有AI模型的局限性——比如换个温度或工况模型可能就失效了。

文章强调未来的方向一定是两条腿走路：既要利用大数据的规律，又要结合电池的物理化学机理，这种融合思路对下一代高精度电池管理系统的开发具有重要的指导意义。

摘要随着人工智能技术的发展，数据驱动方法在预测锂离子电池剩余使用寿命（RUL）方面日益受到重视。然而，由于电池工作环境复杂及模型参数动态变化，准确预测仍具挑战。

本文全面综述了五个主流的公开锂电池数据集，详细介绍了基于电压、时间、增量容量（IC）和差分电压（DV）曲线的四种健康因子提取方法。文章深入探讨了机器学习和深度学习在RUL预测中的应用，分析了数据质量、模型泛化能力和计算成本等关键问题，并指出提升数据集多样性、多算法融合以及开发物理-数据混合模型是未来的核心研究方向。

引言

研究背景: 在双碳战略背景下，储能技术迅速发展，锂离子电池因高能量密度和长寿命成为核心组件。然而，电池在复杂工况下会发生锂库存损失（LLI）和活性材料损失（LAM），导致性能衰退。若电池超过使用寿命继续运行，可能引发安全事故。因此，准确预测剩余使用寿命（RUL）对于电池管理系统（BMS）至关重要。目前的预测方法分为基于模型的（物理模型）和数据驱动的（AI模型），后者因无需深入了解复杂物理机制而备受关注，但也面临诸多挑战。

本文贡献

本文的主要贡献体现在以下三个方面：

• 贡献一：全面总结了NASA、CALCE、MIT、SNL和牛津大学发布的五个常用公开数据集，并详细介绍了基于电压、时间、IC曲线和DV曲线的四种老化特征提取方法，为理解电池老化与健康状态（SOH）的关系提供了基础。

• 贡献二：系统梳理了从传统机器学习（如SVM、高斯过程回归）到深度学习（如CNN、Transformer）在电池RUL预测中的演变历程，展示了不同AI算法的优势。

• 贡献三：深入剖析了当前AI方法面临的数据采集质量、模型泛化能力（适应不同工况的能力）和计算成本三大挑战，并针对性地提出了算法融合和物理-数据混合驱动的未来改进方向。 实验设计