电动汽车电池健康预测——从线性滤波到机器学习方法的演进与成效评估

科技 2024-12-05 22:47 浙江

摘要 - 锂离子电池的健康状态（SOH）估计技术对于电动汽车的安全和可靠性至关重要。随着人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的发展，电池管理领域开始采用这些方法来提高效率和稳定性。特别是神经网络在SOH模拟和预测中显示出高效率、低能耗、高鲁棒性和可扩展性的优势。混合模型，结合等效电路模型（ECMs）和深度学习，已证明在提高SOH估计的准确性和实时性能方面具有潜力。未来的研究方向包括利用更多现场数据进行健康特征筛选和模型构建，以及智能筛选和组合电池参数以更准确地表征实际的SOH。这些技术的发展将进一步增强电动汽车电池管理的科学性、可靠性、稳定性和鲁棒性。

1.简要

1.1、锂离子电池对电动汽车的重要性与SOH估计的关键意义

锂离子电池对电动汽车运行至关重要，其性能受多种退化过程影响。准确估计电池的健康状态（SOH）对确保电动汽车安全、可靠和经济运行至关重要，随着电动汽车需求增长，SOH监测愈发重要，因为锂离子电池在寿命结束前通常会降至原始容量的80%。此外，荷电状态（SOC）也是关键参数，其变化可反映电池容量的老化和退化，准确的SOC预测有助于SOH估计，进而决定电池剩余寿命。

1.2、SOH估计方法的发展

现有方法概述与进展：多种SOH估计方法已被开发，其中SOC - 基于方法通过整合电流、电压和温度等实时数据，在多个充放电周期中实现更准确的SOH预测，优化电池性能、预防故障并延长电池寿命。机器学习方法的最新进展进一步增强了SOH估计，神经网络（如前馈和卷积神经网络）在电池建模中表现出色，在复杂性和准确性上优于传统回归方法，平均误差偏差约为0.16%，电池单体层面的均方根误差为5.57mV。

1.3、电池建模方法分类及特点

分析方法：如电流积分和开路电压（OCV）技术，能提供明确的SOH估计，但受累积噪声影响且需要长时间静置以确保准确性。

基于模型的方法

白盒模型：基于详细电化学原理，通过基本参数模拟电池行为，精度高，但计算需求大且对现实动态的简化假设使其在动态条件下准确性降低，不适用于实时应用。

灰盒模型（如ECM）：结合物理见解和经验调整，用电路类比近似电池行为，能高精度估计SOC（误差通常在3%以内），对实时SOH估计和剩余使用寿命（RUL）预测有用，但面临数据质量和计算需求挑战。简单的锂离子电池等效电路模型（含串联电阻和最多两个RC元件）可进行可靠模拟，更复杂的ECM（含多个RC分支或恒定相位元件CPE）可模拟高度动态过程（如电动汽车运行），但计算需求增加，推动了更先进SOH估计方法的发展。

黑盒模型（数据驱动方法）：基于输入和输出数据构建模型，不依赖内部工作原理知识，机器学习技术可从大量测量数据中预测电池状态。机器学习擅长识别复杂数据集中的模式，如多通道神经网络在容量估计中准确性高，但依赖高质量、多样化的训练数据，而实际车辆应用中许多内部变量不可直接测量，且数据稀疏和缺乏可解释性使模型难以理解和维护。

1.4、模型方法的演进与混合模型的发展

基于模型方法的演进：过去十年，基于模型的方法不断发展，包括卡尔曼滤波（KF）及其扩展（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF），这些方法在电池状态估计中准确性高，但需要精确动态模型且实施复杂。

混合模型的兴起：为解决现实数据的局限性并提高计算效率，混合模型应运而生，它结合了基于模型和数据驱动方法，利用详细模拟训练机器学习模型。同时，机器学习技术在过去五年取得重大进展，包括概率方法、元学习、对抗学习、半监督学习等，深度学习（机器学习的子集）在处理结构化和非结构化数据方面表现出色，物理信息神经网络（PINNs）将经验退化模型与神经网络结合以改进SOH估计，增强方法在不同电池类型和条件下展示了适应性。随着汽车行业发展，这些技术进步对优化电池性能、预防故障和支持电动汽车发展至关重要。

1.5、本文后续章节内容概述

第2节详细介绍筛选和选择综述文献的方法，确保研究方法的系统性和全面性。第3节深入分析荷电状态估计技术，探讨电池退化机制对电动汽车电池建模方法的影响，包括卡尔曼滤波及其改进方法，以及与老化模型的集成。第4节聚焦SOH估计技术，对比传统方法与新方法，强调适用于电动汽车的方法。第5节展示深度学习在SOH估计中的作用，如长短期记忆（LSTM）网络和混合模型，以及卷积神经网络（CNN）如何考虑实际因素提高健康评估精度。最后，第6节进行总结，展望电池健康管理系统的未来研究方向，以支持电动汽车市场和其他储能应用的发展。

2.材料与方法

2.1、研究问题定义

本研究围绕机器学习技术在电动汽车锂离子电池SOH估计中的应用提出了五个关键问题，以指导整个内容。

明确当前用于电动汽车锂离子电池健康状态（SOH）估计的主要机器学习技术，探索研究人员开发和使用的具体算法及模型。
探究不同数据来源（实验室、车载、现场数据）对SOH估计机器学习模型准确性和稳健性的影响，分析数据来源如何影响模型性能以及何种数据最有利于准确的SOH预测。
确定在锂离子电池SOH估计中应用机器学习技术的关键挑战，以及这些挑战在不同环境条件和应用场景中的变化，如温度波动、老化和不同使用模式对SOH估计准确性的影响。
对比SOH估计的分析方法、传统方法之间的差异，以及它们的演变过程，研究机器学习方法如何与这些传统方法整合，找出各自的优缺点和潜在协同作用。
展望提高基于机器学习的SOH估计模型在电动汽车锂离子电池中准确性、适应性和计算效率的未来研究方向，识别研究空白、技术需求和创新方法。

2.2、文献检索与筛选

数据库选择与搜索策略：使用Scopus数据库进行全面文献搜索，依据研究问题确定关键词，采用布尔搜索字符串（TITLE - ABS - KEY (electric AND vehicle) AND KEY (battery AND state AND of AND health) AND TITLE - ABS - KEY (lithium AND ion) AND PUBYEAR > 2003 AND PUBYEAR < 2025），检索2003 - 2024年间发表的论文和专利，共得到882篇文档和16,286项专利，近半在2020 - 2024年发表，体现了该领域的工业需求和进展。搜索结果按年份、主要期刊、国家和专利局分布，显示出研究的时间趋势、期刊分布、地域多样性及行业发展重点（如电池管理系统、模块化架构、车辆控制系统和低电阻材料等方面）。

图1.图表显示了从Scopus数据库（截至2024年6月5日）检索到的2004年至2024年用于电动汽车锂离子电池健康状况估计的机器学习技术研究文件的分布情况。它显示了每年发布的文件数量，突出了随时间推移的趋势和研究活动。

图2.图表中显示了根据期刊发表的关于机器学习技术用于SOH估计的论文分布。它突出了发表在这一主题上的主要期刊，为本文的主要来源提供了见解。

图3.各国关于电动汽车锂离子电池健康状况（SOH）评估的机器学习技术的研究论文分布情况。

图4.图中显示了2004年至2024年电动汽车锂离子电池健康状况专利在各专利局的分布情况。饼图显示了Scopus数据库中按专利局分类的专利总数（16286）：美国专利商标局（11331）、日本专利局（2235）、世界知识产权组织（1535）、欧洲专利局（1073）和英国知识产权局（112）。

文献筛选与聚焦：检索文献涵盖多个学科领域，其中工程领域占比最高（730篇），其次是能源、计算机科学和数学等。聚焦计算机科学领域后确定209篇相关文档，其中183篇在2019 - 2024年发表，表明资料的时效性。这些文档包括会议论文、文章、综述和书籍章节等类型，以2009 - 2024年发表的72篇文章为主要综述基础，同时手动纳入其他工程领域相关论文和书籍章节，确保全面覆盖研究领域，捕捉利用人工智能改进电池管理系统的创新技术进展。

2.3、文献组织与分析

对本文进行结构化组织，按SOH估计技术发展脉络分类，涵盖从传统方法到机器学习和人工智能的进步，包括对传统方法的探讨、近期改进模型、深度学习方法（如LSTMs和CNNs）以及二次应用研究。通过这种方式展示技术演变，强调机器学习和人工智能在提高SOH估计中的作用。

遵循系统综述的结构化方法筛选209篇文档，采用基于领域特定评估的5点质量评分系统评估文献质量，减少潜在偏差，增强研究结果有效性。根据特定评估问题指导筛选过程，综合评估研究相关性和稳健性，以全面分析和综合文献内容，深入研究SOH（及相关SOC）估计的各个方面，确定关键机器学习技术、数据影响、实际挑战和未来方向，为综述提供坚实方法基础。

表1.用于评估SOH估计的ML技术的评估问题。

3.荷电状态（SOC）估计技术

3.1、电池退化机制及其对性能的影响

锂离子电池主要通过锂库存损失（LLI）和活性材料损失（LAM）两种机制退化。LLI与阳极上固体电解质界面（SEI）层形成有关，其形成源于锂离子与电解液的副反应。LAM则由电池内部机械应力（如电极材料在充放电过程中的反复膨胀和收缩）导致电极颗粒产生微裂纹和脱落，减少了可用于电化学反应的活性表面积，进而降低电池容量、增加内阻，最终影响电池性能。这些退化机制受高充电状态、高温和激进循环条件等因素加速，多种老化机制（热、电化学等）的详细信息及建模细节可参考相关文献。

3.2、电动汽车电池SOC估计和建模技术

电动汽车日常使用中，电池常在20% - 40% SOC时充电，以维护电池健康，但电池容量非线性和退化特性使SOC读数可能不准确，影响电池满容量估计。锂离子电池性能和维护还受气候影响，温度和电解液新鲜度（由生产和填充日期决定）会影响电池效率和寿命，不同气候下新电解液电池特性可能不同，热管理策略有助于解决温度相关性能问题并提高电池耐久性。

传统等效电路模型（ECM）常用于估计SOC，但需频繁校准。文中详细介绍了基于ECM的SOC计算方程（包括连续和离散形式），涉及状态空间方程、开路电压与SOC关系方程、离散时间域SOC更新方程及电压更新方程等，相关参数（如电阻、电容、开路电压等）与SOC密切相关。标准实验室测试（如不同温度下的混合脉冲功率特性测试）常用于电池模型参数识别，但模型不准确性和测量噪声会导致SOC估计小误差。为提高SOC估计精度，多种技术（如卡尔曼滤波及其扩展、PI - 基于观测器、滑模观测器等）被用于补偿这些影响，积分校正方法等也被开发用于处理初始模型不确定性和测量噪声。此外，电化学阻抗谱（EIS）虽可评估电池特性（包括SOC和SOH），但耗时且在大规模应用（如电动汽车车队）中不实用，难以捕捉电动汽车电池动态多变的运行条件，因此需要更自适应高效的方法。

3.3、改进技术

卡尔曼滤波及其改进方法：卡尔曼滤波（KF）及其扩展（如扩展卡尔曼滤波EKF、无迹卡尔曼滤波UKF、容积卡尔曼滤波CKF）广泛用于SOC估计。KF通过最小化均方误差提供最优SOC估计，解决累积误差和初始SOC不确定问题，但适用于线性时变系统，电池非线性动态需线性化近似，EKF虽扩展KF框架处理非线性模型，但线性化可能影响精度导致估计器发散。UKF和CKF等新方法采用sigma点估计非线性变换统计量，CKF利用球形 - 径向容积法则计算多元矩积分提高非线性贝叶斯滤波精度。然而，这些滤波器通常假设噪声特性已知且恒定，实际应用中噪声多变（如受外部干扰产生非高斯噪声），为此发展了鲁棒自适应滤波策略，如采用高斯混合模型（GMM）建模非高斯噪声，以提高状态估计精度，相关研究展示了这些方法在不同领域的应用及优势。此外，分散式和分布式滤波器（如分散式卡尔曼滤波DKF、分布式卡尔曼滤波与协方差交叉DKF - CI）用于优化大规模互联系统状态估计，鲁棒和非线性滤波器（如鲁棒卡尔曼滤波）在处理电池系统复杂非线性（如电化学过程）时性能优越，自适应技术（如自适应EKF和自适应UKF算法）动态调整滤波器参数适应噪声变化，提高SOC估计精度，相关研究及实例验证了这些方法的有效性。

其他改进方法：如2022年提出的自适应积分校正的荷电状态估计（AIC - SE）方法，基于ECM模型，通过实时校正机制（包括电阻和电池容量校正）提高SOC估计精度（最大误差±0.8%，RMS误差小于0.3%），计算效率高于UKF（AIC - SE约5n次操作，UKF约n^2次操作），有效应对电池老化和退化挑战。2023年的变分贝叶斯最大相关熵容积卡尔曼滤波（VBMCCKF）结合先进滤波和统计技术，利用变分贝叶斯方法改进测量误差协方差估计，最大相关熵准则处理非高斯噪声测量异常值，显著提高SOC估计精度（与EKF、CKF和变分贝叶斯容积卡尔曼滤波相比，平均绝对误差分别降低77%、68%和49%），增强了电池管理系统的稳健性。

3.4、与老化模型的集成

电池老化模型与SOC估计密切相关，近期研究在这两方面均有创新。2024年研究提出的电池老化模型综合考虑SOC、电池温度、时间和全等效循环次数（NFECs）对电池老化的影响，模型由两部分组成，第一部分关注SOC和温度相关老化（通过特定公式计算容量损失），第二部分考虑NFEC对老化的影响。该模型创新地将电池老化作为电动汽车子系统与电池模型集成，涵盖停车、驾驶和充电等所有运行模式，通过能量宏观表示（EMR）形式化方法（2000年开发的图形工具，用于组织子系统间连接、表示功率流和因果关系）实现不同子系统间的准确交互模拟，研究表明减少充电频率（如从每天充电改为每四天充电）可显著延长电池达到80% SOH的时间。这种集成方法为优化电池管理和理解充电实践对电池老化的影响提供了重要进展。

AIC - SE和VBMCCKF等新方法在SOC估计准确性和计算效率方面具有显著优势。AIC - SE在计算效率上表现出色，VBMCCKF在处理测量误差动态估计和噪声环境方面更优。若优先考虑准确性和噪声处理，结合变分贝叶斯和最大相关熵准则的技术可能是当前最佳选择；若注重计算效率和实时应用，AIC - SE是不错的选择，表明ECM建模方法在这方面仍具优势。此外，2024年研究中的电池老化模型综合考虑多种因素对电池退化的影响，对优化电池寿命（基于充电实践）具有重要意义。总体而言，这些发展不仅提高了SOC估计准确性，还有助于延长电池寿命和提高电池运行可靠性。

4.健康状况（SOH）评估技术

4.1、传统SOH估计方法

传统SOH估计方法在学术和工业领域广泛应用，主要基于容量退化、内阻、循环寿命等基本参数评估电池SOH（相关公式及参数意义见表4）。这些方法为电池健康评估提供了基础，有助于理解电池性能。通过了解这些传统方法，能更好地认识后续章节中新型估计方法的改进之处，新型方法常利用更复杂数据分析和预测建模技术解决传统方法的局限性，对比两者可阐明SOH估计技术的发展演变，展示现代方法如何提高电池管理系统的准确性和适应性。

4.2、替代传统方法的新进展

新型健康指标与机器学习结合：为提高SOH预测准确性，研究引入新健康指标，如退化速度比（DSR）。DSR由充电电压曲线斜率计算得出公式为：

通过比较多个充电周期斜率确定电池在特定电压范围（如[3.8 - 3.9V]）内的退化速率（单位mV/s），与电池容量密切相关，可作为判断电池寿命终点的关键指标。结合高斯过程回归（GPR）和多层感知器神经网络（MLPNN）模型，能更准确估计容量损失和退化，相比传统模型，灵敏度和精度显著提高，有效解决传统模型难以早期检测退化的问题。

等效电路模型改进：早期对传统等效电路模型（ECM）改进的方法不断发展，如2015年通过分析等效RC电路模型的体电容来估计SOH，采用创新算法计算体电容衰减因子并结合离散非线性观测器提高准确性和可靠性；2024年采用二阶混合等效电路模型结合自适应更新率和非线性观测器，考虑温度影响，在SOH估计中实现了高准确性（平均绝对误差小于0.5%，RMS误差小于0.2%）；2023年的云解决方案利用长期监测数据和实时数据，通过调整移动窗口最小二乘算法估计电池模型参数，基于ECM模型实现高精度SOH评估，表明改进的ECM方法在SOH估计中仍具有重要意义，与SOC估计技术中ECM方法不断改进的趋势一致。

混合框架方法：新框架整合线性统计k - 最近邻（LSKNN）、最大信息熵搜索（MIES）和集体稀疏变分高斯过程回归（CSVGPR），用于处理数据插值、噪声过滤、特征选择和不确定性管理。LSKNN估计缺失数据点和过滤噪声，MIES筛选与SOH相关性高的特征，CSVGPR处理数据不确定性提高预测准确性。该框架使用NASA电池数据集测试，与ElasticNet、支持向量回归（SVR）、随机森林和梯度提升等方法相比，均方根误差（RMSE）降低77.8%（从ElasticNet的0.0510降至0.0113），与不同核的高斯过程模型相比，RMSE降低55.5%（从0.0254降至0.0113），证实了框架的稳健性和高准确性，为SOH估计提供了更精确的方法。

SOH估计技术发展趋势是从传统方法向更适合电动汽车的复杂模型转变。新型方法包括结合退化模型与经典机器学习的方法、基于ECM的方法和混合方法。DSR是重要创新，减少对完整充电周期的依赖（等待时间减少约84%），与机器学习结合提高了容量损失估计准确性，克服传统模型早期退化检测困难。改进的ECM方法在SOH估计中取得较好效果，与SOC估计中ECM方法的重要性相符。混合技术（如上述新框架）精度高，虽实时应用有挑战，但有效解决数据处理关键问题，是对传统SOH估计方法的重大改进。总体而言，这些发展聚焦实时应用和数据驱动方法，显著提高了电动汽车电池管理系统的可靠性。深度学习方法（如LSTM、CNNs和混合技术）已成为SOH估计的主流方法，后续章节将展示相关研究成果及贡献。

5.深度学习在SOH估算中的应用

5.1、LSTM和混合模型

多项研究采用改进老化模型结合深度学习技术提高SOH估计精度，在剩余使用寿命（RUL）预测中，深度学习不可或缺。例如，综合SOH退化模型，考虑充电/放电电流、温度等多种运行条件，通过特定公式：

其中I_{c}、I_{d}为归一化充放电电流，T_{c}、T_{d}为归一化电池和环境温度，t_{c}、t_{d}为充放电时间，（d_1 - d_4）为权重）更精确模拟电池退化，基于LSTM网络的RUL预测模型提高了预测精度，但计算复杂性增加，实时应用面临挑战。神经网络能处理时变电池过程，不断学习适应电池行为变化，保持模型可靠性。

通过提取关键特征（如6个关键特征）优化SOH估计，结合机器学习算法实现高精度和低计算负载，电压特征对提高电池状态评估准确性作用显著。将多种深度学习模型（如CNN、LSTM、GRU及其双向变体）合成混合框架（如CNN - LSTM - DNN、CNN - GRU - DNN）预测RUL，利用广泛特征提高准确性，在NASA数据集测试中RMSE降低达90.5%，但计算强度和复杂性限制了实时应用。多模型方法（如LSTM模型库）和先进优化策略（如将LSTM集成到AI - BMS框架并在FPGA上实现）可提高预测准确性和系统效率，但FPGA在商业电动汽车中的应用面临成本和实用性挑战。

GRU与软传感方法结合在实验室环境下对长期RUL预测有潜力，但实际应用需适应不同充电条件。利用数据驱动方法（如LSTM、DNN和GRU）处理NASA数据集，GRU性能强（RMSE为0.003，MAE为0.003，R - 平方误差为0.004），结合GRU和LSTM网络性能更佳。基于LSTM的方法通过分析电池充放电曲线提取特征（如5个手工特征），利用优化算法（如Adam）提高训练效率和预测准确性，在单电池部分数据训练下，对其他电池的SOH估计误差低，优于传统模型。

MDA - LSTM网络结合多特征和时间信息，通过多特征融合模块和双注意力模块提高RUL预测准确性，在多数据集验证中表现出色，具有鲁棒性和泛化性。采用堆叠BiLSTM网络利用恒流充电数据预测SOH，双向结构提高预测可靠性，适用于快速充电时的实时SOH估计。TCN - LSTM模型利用合成数据和贝叶斯优化准确重建开路电压（OCV）并估计SOH（MAE低于22mV，MAPE低于2.2%），通过迁移学习可推广到不同电池化学体系，但数据不足时有外推限制。深度融合方法（如利用历史数据和多种健康指标）通过全充放电测试实现高准确率（MAPE低于2.97%），基于GPR的全局框架和针对单个电动汽车的DFTN模型均取得较好效果。

5.2、CNN和CNN - LSTM集成模型

CNN - WNN - WLSTM方法集成CNN、WNN和WLSTM网络，CNN提取特征，WNN和WLSTM处理特征并估计SOH，使用RMSprop优化器提高性能，在NASA数据集测试中优于传统方法，为电池健康管理提供了有前景的方法。CNN - LSTM - CRF模型受自然语言处理启发，CRF层捕捉输出变量依赖关系，提高电池容量预测准确性和直观性，但计算需求大，超出车载处理器能力，未来需研究提高实用性（如通过迁移学习）。LSTNet模型通过分割数据、集成ConvLSTM和AR组件及优化结构提高电池容量预测性能（如在NASA数据集测试中，40%数据训练时，RMSE为0.65%，MAE为0.58%，MAPE为0.435%）。

通过集成增强CNN和ECSSA优化算法预测固态锂离子电池RUL，CNN通过优化超参数和结构（如采用先进卷积层、激活函数和残差连接）提高特征提取和预测准确性，ECSSA通过创新数学方法（如Circle Chaotic Mapping、Nonlinear Attenuation Coefficient和Cauchy Mutation）优化模型参数，提高RUL预测准确性和鲁棒性。结合PCA和CNN进行特征优化和降维，提高SOH估计准确性和效率（与传统CNN和固定维度PCA - CNN模型相比，MAE增加20%以上，RMSE增加30%以上）。实时SOH估计模型集成1D - CNN和BiGRU，利用BMS数据避免复杂特征提取，通过贝叶斯优化超参数实现高精度（如在NASA数据集测试中，MAE为2.080%，RMSE为2.516%，EOL指标误差为零）。

5.3、深度学习模型优化策略

先利用随机森林算法识别关键健康因素，再用遗传算法 - 粒子群优化（GA - PSO）技术优化支持向量回归（SVR）模型参数估计SOH，在四节电池上验证有效，提高了准确性和收敛速度（RMSE为0.40%，MAPE为0.56%），优于其他相关方法。GWO - BRNN混合方法利用灰狼优化（GWO）选择贝叶斯正则化神经网络（BRNN）超参数，基于NASA数据集测试，SOH估计误差小于1%，但计算复杂性高，实际应用受限。直接使用电动汽车原始数据评估SOH和预测RUL，通过引入新评估特征和插值校正方法提高准确性（电流积分相对误差降至0.94%），结合D - NSGA - II优化方法进一步优化SOH估计并减少计算时间。针对电动汽车锂离子电池不完全充放电导致的SOH估计困难，提出间接估计方法（ATAGA - BP），利用恒压充电阶段特征作为健康指标，通过与NASA数据模拟验证，与电池容量相关性高（85%以上），SOH估计误差为3.7%，迭代效率提高17.8%。

深度学习在SOH估计中有显著进展，综合模型考虑多种因素提供了更深入的电池退化理解。LSTM网络在捕捉时间依赖关系预测RUL方面重要，但计算复杂挑战实时应用。特征提取方法重要，可优化SOH估计。混合模型结合不同神经网络架构处理电池数据复杂性有前景，但计算需求高限制实际应用。优化策略（如GA - PSO、GWO - BRNN和D - NSGA - II）提高了准确性和效率，但复杂算法实施困难，需平衡准确性和执行简单性。先进AI技术对二次电池应用（缺乏详细使用数据）至关重要。后续章节将概述二次应用研究现状，特别是电池再利用方面。

6.总结

本文通过创新方法和模型推进了电动汽车锂离子电池SOH和SOC估计领域的发展，涵盖从传统机器学习到先进深度学习模型（如LSTM和CNN）的多种技术，但各方法在准确性、复杂性和适用性方面存在差异，直接比较困难。研究发现数据处理和来源对模型性能影响显著，实际部署需进一步验证，尽管深度学习模型在处理复杂数据方面表现出优势，但仍面临计算资源需求高和实际应用场景适应性等挑战。未来研究应聚焦于改进特征选择、异常检测、适应多样环境条件，优化算法以提高计算效率，实现实时应用，整合多数据源以提升SOH估计模型性能，同时关注电池二次应用中的挑战，开发有效解决方案，推进电池管理系统发展，以满足电动汽车和能源存储领域不断增长的需求。

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