【顶刊综述】北京理工大学研究表明：通过统计特征和机器学习驱动进行大规模现场数据电池老化预测
准确预测电池老化对于缓解电池使用过程中的性能下降至关重要。虽然汽车行业认识到利用现场数据进行电池性能评估和优化的重要性，但其实际实施面临着数据收集方面的挑战，并且缺乏基于现场数据的预测方法。为了解决这个问题，我们从 60 辆运行了 4 年以上的电动汽车中收集现场数据，并开发了一种基于统计特征的稳健数据驱动方法，用于锂离子电池老化预测。所提出的预处理方法集成了数据清洗、转换和重建。此外，我们还引入了多级筛选技术，以从历史使用行为中提取统计特征。利用机器学习，我们准确预测老化轨迹和最差寿命的电池，同时量化预测不确定性。本研究强调基于现场数据的电池健康管理框架，这不仅为船上健康监测和预测提供了重要基础，也为电池第二寿命评估场景铺平了道路。
