德国于利希研究中心和亚琛工业大学联合探索：电动交通用电池数据驱动方法挑战与未来

本文探讨了数据驱动方法在电动交通电池管理中的应用挑战与未来方向。背景方面，电池技术作为推动交通电动化和电网现代化的关键驱动力，其性能预测和管理面临高度非线性的退化过程难题，而人工智能和机器学习提供了新的解决途径。研究目的聚焦于分析当前数据驱动方法的局限性，包括数据质量、多模态共享障碍及缺乏独立验证框架，并提出通过构建基于热力学原理的验证与确认框架来实现范式转变。结论指出，该框架能有效分离电池的热力学和动力学属性，提供普适的健康状态衡量标准，从而提升模型可靠性、支持电池护照和数字孪生技术，最终推动行业协作与创新。