锂离子电池健康状态预测：基于数据驱动的车辆集群服务

电池健康状态（SOH）是衡量电池当前性能与全新状态比值的核心指标，其精准预测是电池全生命周期管理的关键，在电动汽车、储能电站、消费电子等场景中具有不可替代的重要性。作为电动汽车的核心部件——电池的健康直接决定车辆续航、动力性能与行驶安全，精准的 SOH预测能实时掌握电池老化程度，提前预警热失控等安全隐患，还能为车主优化充放电习惯、车企制定针对性维保方案提供依据，同时也是二手电动车残值评估、电池梯次利用的重要参考，大幅降低车辆全周期使用与电池运维成本。
当前电池健康状态及其预测已成为客户、车辆集群管理者、研究人员与工业企业共同关注的焦点。鉴于现有方法在真实场景下的局限，《锂离子电池健康状态预测：基于数据驱动的车辆集群服务》提出一种面向实际纯电动汽车运行的电池健康状态预测方法，其基于直方图的特征能够捕捉比恒定实验室工况更高的运营变异性。此外，本书的研究还将既有电池健康状态预测模型迁移至新型电芯及全新运营场景，显著减少所需新增数据量，从而降低成本、缩短周期。该电池健康状态预测方法可通过网页或智能手机App以云服务形式提供给车辆集群管理者。

鉴于现有方法的局限性，本书提出了一种针对电动汽车实际运行中锂离子电池（LIB）系统的健康状态（SOH）预测方法。该方法基于直方图特征，能够有效捕捉到在复杂实际运行环境下比恒定且受控的实验室条件更高的运行变异性。此外，本书还深入探讨了训练有素的机器学习模型在不同锂离子电池类型及运行环境中的可迁移性。所提出的SOH预测方法可通过网页或智能手机App以云服务的形式提供给车辆集群管理者，助力他们精准预测并合理规划车辆更换，从而优化车辆集群运营效率。

本书适合动力电池、电池管理系统等研发技术人员及车辆集群管理者阅读参考，也适合作为电动汽车、电气工程等专业的教学参考书。

Friedrich von Bülow曾于亚琛工业大学（RWTH Aachen University）攻读机械工程与自动化工程专业。他在伍珀塔尔大学（BUW）数字转型技术与管理研究所（TMDT）完成博士论文，同时在汽车行业担任数据科学家，特别关注时间序列数据分析及机器学习应用。

前言

致谢

背景

缩略语表

第1章引言

1.1研究的意义

1.2研究的问题

1.3本书的结构

第2章理论背景

2.1锂离子电池

2.1.1锂离子电池单体的工作原理及组成部分

2.1.2电池表征及运行参数

2.1.3健康状态与剩余使用寿命

2.1.4锂离子电池单体老化机理

2.1.5电池组

2.1.6电池运行情况

2.2回归问题的监督式机器学习

2.2.1人工神经网络

2.2.2特征缩放

2.2.3超参数调优

2.2.4回归问题的度量指标

2.2.5迁移学习

第3章锂离子电池健康状况预测研究

3.1健康状态估计、预测与预报

3.2健康状态预测与剩余使用寿命预测

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