肯塔基大学杨福前教授联合同济大学李泳副教授团队JMI最新综述论文 | 人工智能驱动的锂电池荷电状态估算

计算材料学 2025-08-24 13:27
文章摘要
背景:锂离子电池作为电动汽车和储能系统的核心部件,其荷电状态(SOC)对续航预测和安全预警至关重要,但传统方法受温度波动和老化效应限制。研究目的:综述传统和深度学习方法在SOC估算中的进展,解决复杂工况下精度不足的问题。结论:人工智能推动电池管理系统向数据驱动发展,深度学习模型如LSTM和CNN-ED显著提升估算精度和鲁棒性,未来需结合电化学机理和分布式训练实现更安全经济的应用。
肯塔基大学杨福前教授联合同济大学李泳副教授团队JMI最新综述论文 | 人工智能驱动的锂电池荷电状态估算
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