今日最新Joule：特斯拉Model 3电池老化健康评估！

本文研究了锂离子电池在实际应用中因多样的使用模式导致的复杂老化行为，提出了一种无需离线诊断测试和访问历史数据的快速车载电池健康诊断和预测方法。通过整合微分电压分析的机理约束到编码器-解码器模型中，实现了具有物理可解释性的电极健康状态提取。该模型在422个电池的不同操作条件下进行了验证，健康诊断平均绝对误差小于2%。研究背景强调了电池老化对电动交通和电网储能的影响，以及现有诊断方法的局限性。研究内容展示了该模型在多种应用领域的灵活性和实用性，特别是在特斯拉Model 3电池上的应用。结论展望指出该模型可广泛应用于材料和机理评估、电动交通健康评估等领域，并鼓励未来研究进一步探索无需诊断的电池健康监测方法。