锂离子电池老化机理分析和健康预测对于智能电池管理系统保证电池系统的安全和最佳使用具有重要意义。

近日，重庆大学胡晓松教授综述了电池老化机理和最新的健康预测方法，总结了电池健康预测面临的主要挑战和研究前景。

文章要点

1）首先，回顾和总结了衰减机制、衰减模式、影响因素和衰减类型之间的复杂关系。然后，根据不同的时间尺度和目标对电池健康预测方法进行了划分，包括短期健康状态估计、长期寿命终止预测和退化轨迹预测，随后详细回顾了每种预测任务和方法。

2）为了一致性，首先对每种方法进行清晰简明的描述，展示这些方法的相似性和特殊性，然后回顾几部有代表性的作品。之后，进行比较评估。详细分析了每种预测任务和预测方法的主要优缺点。接下来，通过考虑每个预测任务的具体特征，提出了关键挑战。此外，对于每个挑战，提出并讨论潜在的解决方案。这些针对主要挑战提出的潜在解决方案是有益的，可以由研究人员在他们的进一步研究中加以考虑。

3）最后，讨论了电池健康预测的发展趋势，并提出了一些电池健康预测的新思路。

参考文献

Yunhong Che, et al, Health Prognostics for Lithium-ion Batteries: Mechanisms, Methods, and Prospects, Energy Environ. Sci., 2023

DOI: 10.1039/D2EE03019E

https://doi.org/10.1039/D2EE03019E