【摘 要】
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随着锂离子电池的应用越来越广泛，锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件，使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑战性。本文综述近年来锂电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方法的研究现状，分析基于物理/数学模型、数据驱动、模型法和数据驱动融合，以及多种数据驱动融合的锂电池健康状态估计方法的优缺点及
【机 构】
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西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（52007149）； 电力设备电气绝缘国家重点实验室（EIPE22123）； 碑林区科技计划项目（GX2226）；
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随着锂离子电池的应用越来越广泛，锂电池健康状态的精确估计和剩余寿命的实时预测对于锂电池系统的安全运行和降低运维成本具有重要意义。锂电池内部复杂的物理化学反应和外部复杂工作条件，使得实现精准的健康状态估计和寿命预测具有挑战性。本文综述近年来锂电池健康状态估计和剩余使用寿命预测方法的研究现状，分析基于物理/数学模型、数据驱动、模型法和数据驱动融合，以及多种数据驱动融合的锂电池健康状态估计方法的优缺点及适用条件，并对比分析不同数据驱动类型的锂电池寿命预测方法。指出锂电池健康状态估计及寿命预测尚存在的问题，并对未来研究方向进行展望，对完善锂电池健康状态估计和寿命预测算法理论体系，指导实际应用技术具有重要意义。
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