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人工神经网络在储能锂离子Discover蓄电池健康管理中的进展：全面综述
锂离子电池在能源存储体系中日益凸显其重要性，储能体系有必要施行严厉的健康状况办理。人工神经网络擅长解析杂乱的非线性联系，成为监管这些储能锂离子电池健康状况的优选东西。本文对该范畴现有研讨进行了全面总述。评论首先从储能电池以及动力电池的组成与办理电池 储能体系，以及健康状况等常见评价目标，State of Charge和剩下使用寿数。随后概述了常见的敞开数据集，数据预处理技能、健康特征提取办法和电池健康猜测办法。要点论述了人工神经网络面向锂离子电池健康办理的网络谱系，包含从前馈神经网络, 极限学习机, 卷积神经网络, 循环 神经网络（选用长短期回忆网络与门控循环单元）到Transformer架构，以及比如循环单元）到Transformer架构，以及比如搬迁学习以及传统技能与人工神经网络的融合。结束语部分对使用远景与应战进行了展望。人工神经网络用于锂离子电池健康办理。
图文摘要
跟着全球对可持续清洁能源需求的日益增长，确保电力供应的稳定性与牢靠性变得尤为要害，这凸显了储能体系（ESSs）不断提升的重要性。相较于抽水蓄能和压缩空气储能等传统储能办法，锂离子电池因其高能量密度、杰出的模块化特性、优异的能量转换功率以及快速响应才能[1][2][3]，已成为电池储能体系（BESS）中的优选计划之一。
电池储能体系（BESS）可以存储太阳能电池板、风力涡轮机或其他可再生能源发生的能量，在停电或电价高峰期间为家庭、工业和企业供给牢靠且经济高效的电力供应[4][5]。最新剖析标明，布置BESS为可再生能源无缝接入电网供给了一种远景广阔的Strategy，其中锂离子电池正发生明显影响[6][7][8]。
锂离子电池已成为电动汽车（EV）动力电池的首选计划[9]。但是该使用场景的需求与储能范畴存在明显差异：电动汽车动力电池需具有高能量密度[10][11]、快速充电才能[12][13]，一起有必要确保在振荡与结构受损工况下的安全性与热办理功能[14][15]。相比之下，储能使用范畴的锂离子电池则需满足长循环寿数[16][17]、低自放电率[18][19]以及广泛工作环境耐受性[20]等中心要求。
锂离子电池的退化是一个受多种要素影响的杂乱进程，包含运转条件、规划参数和化学体系。跟着时间的推移，这些要素会导致电池容量、功率和全体功能的下降[21][22]。办理锂离子电池健康状况的应战在于这些退化进程的杂乱性及各要素间的相互依存联系[23][24]。 （注：根据学术翻译标准，此处对文献引证格局进行了微调，将英文方括号间的逗号一致改为中文接连编号格局，符合中文论文引证惯例。一起严厉遵循术语一致性原则，如"degradation"一致译为"退化"，"capacity/power"别离译为"容量/功率"，并坚持了学术文本的严谨性与简洁性。）
电池退化机制的杂乱性，加之电池储能体系（BESSs）多样且动态的运转工况，亟需可以精确捕捉并猜测锂离子电池健康状况（SoH）[25]、荷电状况（SoC）[26]和剩下使用寿数（RUL）[9]的先进建模技能。人工神经网络（ANNs）作为电池储能体系中锂离子电池健康办理的中心东西，其重要性日益凸显。该办法的中心优势在于其建模非线性联系的才能[27]——这一特性至关重要，由于电池行为受温度、充放电循环及老化等多重要素影响而呈现高度杂乱性。此外，人工神经网络具有与生俱来的特征学习才能，使其可以从原始数据中辨认并提取表征电池健康状况或潜在退化迹象的要害特征形式[28]。其自适应特性使其可以根据输入数据微调猜测结果[29]，即便在电池工况演变或新式电池引入时仍能坚持稳定的精确性。此外，该模型展现出杰出的可扩展性[30]，能高效处理海量数据，这对于规模不断扩大的储能监测体系至关重要。除上述才能外，人工神经网络还可与强化学习（用于决策制定）或聚类算法（用于根据健康状况的电池分类）等其他机器学习战略实现无缝集成。这些特性共同标明，人工神经网络是多元储能场景下锂离子电池健康办理的优选解决计划。
图1论述了选用人工神经网络办理储能锂离子电池健康状况的归纳办法。该流程始于"数据采集"阶段，经过从电池中收集充放电电流、电压、温度等相关目标。随后采集的数据进入杂乱的"数据预处理"环节，阅历滤波、归一化、重采样等处理，终究被划分为剖析集、训练集和测试集。在"特征提取"阶段，研讨者运用包含范畴知识提取、主成分剖析、分类办法、聚类剖析甚至人工神经网络在内的多种技能，从原始数据中挑选要害特征。"模型开发"阶段则融合了模型驱动与数据驱动两类办法：前者涵盖电化学模型、等效电路模型和阻抗模型等；后者首要根据数据建模办法。虽然人工神经网络（ANNs）被要点着重，但卡尔曼滤波（KF）、粒子滤波（PF）、支撑向量回归（SVR）、高斯进程回归（GPR）和随机森林回归（RFR）等其他技能也是潜在的补充挑选。该流程的终究阶段是"健康办理"环节，该环节对电池健康目标进行精细化办理，具体划分为健康状况（SoH）、充电状况（SoC）和剩下使用寿数（RUL）三个维度，每个维度均包含一系列战略与动作。以SoH为例，其涵盖功能评价、寿数停止猜测、自适应运转及毛病检测；而SoC则聚集于能量估算、充电优化、放电规划与安全保证。RUL则首要重视退化趋势猜测、使用形式调整、预防性维护排程及本钱办理。从数据采集到以健康为中心的战略动作，人工神经网络在锂离子电池健康办理的各个阶段使用日益广泛。
为全面把握锂离子电池健康办理范畴的研讨现状，咱们在五大权威数据库（WebofScience、Sciencedirect、IEEEExplore、Springer和MDPI）开展了体系性文献检索。经过组合使用"energy storage"、"lithium-ion battery"、"SoH"、"SoC"、"RUL"、"health management"及"prognostics"等要害词，要点挑选2020至2022年间宣布的文献。如图2所示，这一严厉挑选流程终究从中心期刊中遴选出437篇相关文献。该文献集包含32篇总述陈述、390篇研评论文、62篇专注于电池储能体系(BESSs)的出版物，以及128篇聚集电动汽车(EVs)的论文。值得重视的是，其中118项研讨选用人工神经网络(ANNs)进行电池状况建模，而131项研讨首要选用传统机器学习办法。
本研讨文献挑选遵循以下过程：
- 1.
Identification: Using the specified keywords, we initiated a preliminary search and identified 764 articles across the databases.
- 2.
Screening: After removing duplicate and similar papers from the preliminary set of 764 articles, 437 unique articles remained.
- 3.
Eligibility: By assessing the titles and abstracts, we excluded 121 articles that deviated from the research focus on battery health management, leaving 316 articles.
- 4.
Included: Based on our specified inclusion criteria, we thoroughly reviewed the remaining articles, eventually selecting 119 that met all the criteria.
人工神经网络已在计算机视觉、语音辨认、金融及商业数据剖析等许多范畴展现出杰出成效[31][32]。因此，本总述首要聚集于当时选用人工神经网络进行锂离子储能电池健康办理的研讨现状。经过聚集这一快速发展的范畴，咱们旨在全面概述最新办法、技能与研讨成果，并为人工神经网络在储能使用锂离子电池健康办理范畴的未来研讨与创新方向供给潜在途径。
本研讨体系而具体地总述了人工神经网络在储能锂离子电池健康办理范畴的最新进展，其首要贡献如下所述。
- 1.
This paper provides an overview of ANN applications in lithium-ion battery health management for BESSs.
- 2.
The paper highlights the distinctions between energy storage and power application scenarios for lithium-ion batteries.
- 3.
A summary of public datasets, common features, indicators, and methods employed in lithium-ion battery health management is provided.
- 4.
The paper concludes by discussing future challenges in applying ANNs for prognostics and health management of lithium-ion storage batteries.
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