张浩，军事科学院防化研究院，研究员。长期从事军用电池储能关键技术研究，主持完成国家自然科学基金（3项）、国家“863”计划、“173”基础加强等项目课题10余项。任军委某专办专家，某领域智能方向专家，军委科技委“水中兵器技术”专业组专家、国防科技重点项目首席科学家，“十二五”国家863《新型化学储能电池关键技术》项目首席专家。在《Nature Energy》等期刊发表SCI收录论文130余篇；申请国家与国防专利12件。2010年被评“全国优秀博士学位论文”奖；2013年入选北京市“科技新星”计划；2011年荣立二等功一次；2013年被评为“总装备部十大学习成才标兵”，获军队和省部级科技进步二等奖各一项。
AI辅助锂电池研发与应用——数智时代的锂电池信息学 收藏
- 书籍语言：简体中文
- 下载次数：5136
- 书籍类型：Epub+Txt+pdf+mobi
- 创建日期：2025-06-05 07:10:05
- 发布日期：2025-09-06
- 连载状态：全集
- 书籍作者：张浩
- 运行环境：pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板
- 下载地址
内容简介
在能源技术革命与人工智能深度融合的时代背景下，本书系统性地探讨了人工智能技术与锂电池全生命周期研发的交叉创新及应用，为新能源材料开发、电池工业智能化转型提供了前沿理论框架与实践指南。本书以“数据驱动—模型构建—场景应用”为主线，通过AI辅助锂电池材料设计开发、AI辅助电池先进表征技术、AI辅助电池器件开发平台、AI辅助电池状态感知与寿命预测技术等四个部分构建起完整的学科交叉体系，揭示人工智能重构能源技术创新的底层逻辑，为读者打开了面向碳中和目标的智能化研发新视野。
作为国内首部系统论述AI 与锂电池交叉研究的学术专著，本书既可作为新能源、材料科学等领域研究者的理论参考，也可为电池制造企业智能化升级提供方法论指导，同时为政策制定者把握技术趋势提供决策依据。
作为国内首部系统论述AI 与锂电池交叉研究的学术专著，本书既可作为新能源、材料科学等领域研究者的理论参考，也可为电池制造企业智能化升级提供方法论指导，同时为政策制定者把握技术趋势提供决策依据。
作者简介
下载地址
序言
锂电池已成为现代社会交通电动化与高效新能源利用的基石，其发展直接决定社会信息化、电动化、智能化的进程。然而，随着锂电池性能的提升，其正负极容量和电势差越来越高，无论是从材料晶格设计，还是界面设计，都已经几乎提升到极限。锂电池能量的提升带来了界面稳定性、器件安全性的显著下降，电池安全和能量之间的难以调和几乎成为制约先进锂电池体系走向应用的最大桎梏。
然而，锂电池内在参数的宏量性、相互关系的复杂性使得很难用简单的、传统的构效关系研究策略精准描述各参数之间的关系。尤其是，锂电池中即使最小尺度下的些许变化都会造成整个电池宏观电化学特性的巨大变化。正如人和黑猩猩的DNA 序列的差别仅有1.23%，但宏观肢体和智力上却可谓天壤之别。对于锂电池，即使是正负极材料体系相同，在材料表面包覆一层纳米级的碳层就能促使电池循环性能提升10 倍以上，且安全性显著提升。反之，即使电解液中有万分之一的水分，电池性能便会极度恶化。因此，锂电池研究需像生命科学一样，将各个尺度下的研究对象系统考虑，综合分析。
然而，同为复杂巨系统的锂电池，却远没有像生命科学那样积累起足够的数据，进而发展出各个尺度对象的“组学”。原因主要是锂电池只有30 年的发展史，而其大发展是在2010 年电动汽车兴起之后，只有10 年左右的集中发展，且其一直采用传统材料学的研发策略：首先设计制备电池材料，再表征测试，研究构效关系，提升材料性能，再提升电池器件性能。
由于电池研究中能量与安全性难以调和的难题，促使研究者不单要从材料角度，更要像生命科学一样从系统角度看待电池的问题。生命科学的各个“组学”的建立对电池研究有很好的借鉴作用。电池研究者可更多地用数据驱动的方式来进行研究，包括更加注意所有电池表征数据的结构化，甚至发展结构化电池数据体系与方法，开发出更多好用的电池从材料到器件乃至系统各层级的数据驱动建模软件，甚至开发出极高精度、跨尺度的电池数字孪生系统，将电池本征的各种问题及工况环境之间的耦合关系尽数阐明，不但实现极高能量和功率特性锂电池的制备，同时实现高可靠可知可控。
人工智能的基本方法和应用从2012 年有了突飞猛进的发展，目前已在语言信息、图片处理以及部分工业应用领域有很大贡献。人工智能的核心是深度学习，深度学习正是处理大量信息、寻找规律、建立模型、解决问题的有力工具。尤其是近期大语言模型（LLM）已经展示了深度学习在处理大量信息并生成有意义结论（生成式预训练模型，GPT）方面的有效性。目前，AI 的讨论几乎等同于大型语言模型的讨论。随着GPT 在各行各业的爆发，将 AI 方法用于电池科研也成为了一个水到渠成的问题。
近五年，AI 辅助锂电池开发已经取得多项突破性进展，从基于数百万辆电动汽车的运行大数据中发掘电池组衰变规律，到直接从底层原子精度跨尺度建模全要素仿真锂电池状态，都有大量高水平研究工作，可谓“渐入佳境”。本书组稿、出版的初衷，就是将AI 辅助锂电池开发的研究与实践成果集结，为整个锂电池、能源材料，乃至整个科技界、工业界感兴趣的工作者们提供AI 辅助科研的新思路、新方法、新进展。
在本书章节的总体规划上，按照从理论方法到应用实践，从锂电池核心材料、电解液、电芯结构、单体与模组、管控系统，到电池可靠性理论架构及智能辅助科研的顺序设置四个部分，共15 章内容。这15 章内容均由国内AI 辅助锂电池研发的资深从业者提供，如厦门大学杨勇教授、航天811 所的谢晶莹研究员、深势科技张林峰博士和王晓旭博士、中国科学院物理研究所肖睿娟研究员和王雪锋研究员、北京大学许审镇研究员和郑家新教授、上海交通大学万佳雨教授、北京交通大学孙丙香教授、北京航空航天大学任羿研究员和钱诚研究员等专家。在此，编者对这些作者的贡献表示衷心的感谢。
由于AI for Science（AI 辅助科研）刚刚兴起五年，其与锂电池的结合也是前沿热点，发展迅速，成果层出不穷。但由于编者水平有限，难免在论述中有所不足，敬请读者、专家批评指正。
编者
2025年元月
然而，锂电池内在参数的宏量性、相互关系的复杂性使得很难用简单的、传统的构效关系研究策略精准描述各参数之间的关系。尤其是，锂电池中即使最小尺度下的些许变化都会造成整个电池宏观电化学特性的巨大变化。正如人和黑猩猩的DNA 序列的差别仅有1.23%，但宏观肢体和智力上却可谓天壤之别。对于锂电池，即使是正负极材料体系相同，在材料表面包覆一层纳米级的碳层就能促使电池循环性能提升10 倍以上，且安全性显著提升。反之，即使电解液中有万分之一的水分，电池性能便会极度恶化。因此，锂电池研究需像生命科学一样，将各个尺度下的研究对象系统考虑，综合分析。
然而，同为复杂巨系统的锂电池，却远没有像生命科学那样积累起足够的数据，进而发展出各个尺度对象的“组学”。原因主要是锂电池只有30 年的发展史，而其大发展是在2010 年电动汽车兴起之后，只有10 年左右的集中发展，且其一直采用传统材料学的研发策略：首先设计制备电池材料，再表征测试，研究构效关系，提升材料性能，再提升电池器件性能。
由于电池研究中能量与安全性难以调和的难题，促使研究者不单要从材料角度，更要像生命科学一样从系统角度看待电池的问题。生命科学的各个“组学”的建立对电池研究有很好的借鉴作用。电池研究者可更多地用数据驱动的方式来进行研究，包括更加注意所有电池表征数据的结构化，甚至发展结构化电池数据体系与方法，开发出更多好用的电池从材料到器件乃至系统各层级的数据驱动建模软件，甚至开发出极高精度、跨尺度的电池数字孪生系统，将电池本征的各种问题及工况环境之间的耦合关系尽数阐明，不但实现极高能量和功率特性锂电池的制备，同时实现高可靠可知可控。
人工智能的基本方法和应用从2012 年有了突飞猛进的发展，目前已在语言信息、图片处理以及部分工业应用领域有很大贡献。人工智能的核心是深度学习，深度学习正是处理大量信息、寻找规律、建立模型、解决问题的有力工具。尤其是近期大语言模型（LLM）已经展示了深度学习在处理大量信息并生成有意义结论（生成式预训练模型，GPT）方面的有效性。目前，AI 的讨论几乎等同于大型语言模型的讨论。随着GPT 在各行各业的爆发，将 AI 方法用于电池科研也成为了一个水到渠成的问题。
近五年，AI 辅助锂电池开发已经取得多项突破性进展，从基于数百万辆电动汽车的运行大数据中发掘电池组衰变规律，到直接从底层原子精度跨尺度建模全要素仿真锂电池状态，都有大量高水平研究工作，可谓“渐入佳境”。本书组稿、出版的初衷，就是将AI 辅助锂电池开发的研究与实践成果集结，为整个锂电池、能源材料，乃至整个科技界、工业界感兴趣的工作者们提供AI 辅助科研的新思路、新方法、新进展。
在本书章节的总体规划上，按照从理论方法到应用实践，从锂电池核心材料、电解液、电芯结构、单体与模组、管控系统，到电池可靠性理论架构及智能辅助科研的顺序设置四个部分，共15 章内容。这15 章内容均由国内AI 辅助锂电池研发的资深从业者提供，如厦门大学杨勇教授、航天811 所的谢晶莹研究员、深势科技张林峰博士和王晓旭博士、中国科学院物理研究所肖睿娟研究员和王雪锋研究员、北京大学许审镇研究员和郑家新教授、上海交通大学万佳雨教授、北京交通大学孙丙香教授、北京航空航天大学任羿研究员和钱诚研究员等专家。在此，编者对这些作者的贡献表示衷心的感谢。
由于AI for Science（AI 辅助科研）刚刚兴起五年，其与锂电池的结合也是前沿热点，发展迅速，成果层出不穷。但由于编者水平有限，难免在论述中有所不足，敬请读者、专家批评指正。
编者
2025年元月
目录
第0章 绪论 001
0.1 复杂巨系统锂电池研发的挑战 003
0.2 从生物信息学的主要方法看锂电池信息学发展方向 006
0.3 锂电池多尺度建模研究存在巨大挑战 007
0.4 材料信息学与锂电池信息学的不同 010
0.5 锂电池研究不同尺度的科学问题与主要研究方法 014
0.6 电池信息学涉及的数据驱动的背景和概念 015
0.7 小结与展望 016
参考文献 017
第一部分 AI 辅助锂电池材料设计开发 019
第1章 电池材料信息学概述 021
1.1 锂电池材料的主要表征手段及信息学结合现状 021
1.1.1 X 射线衍射（XRD）分析 021
1.1.2 扫描电子显微镜（SEM）与透射电子显微镜（TEM） 024
1.1.3 原子吸收光谱（AAS）或电感耦合等离子体发射光谱（ICPOES） 024
1.1.4 氮吸附试验及孔径分布数据 025
1.1.5 电化学性能测试 025
1.1.6 热分析技术 026
1.2 锂电池正极材料信息学 026
1.2.1 正极材料信息学基本研究思路 027
1.2.2 基于高效描述符的锂电正极信息学 032
1.3 锂电池负极材料信息学 039
1.3.1 负极材料信息学基本研究思路 040
1.3.2 石墨结构与热力学特性计算 042
1.4 SEI 的研究进展、先进表征技术与数据科学应用 045
1.5 电极材料信息学挑战与展望 047
参考文献 048
第2章 深度势能方法及其在电化学储能材料中的应用 049
2.1 深度势能 050
2.1.1 深度势能基本理论 051
2.1.2 深度势能的开发与应用 053
2.1.3 深度势能相关软件与平台 055
2.1.4 OpenLAM 057
2.1.5 AIS square 057
2.1.6 模型蒸馏 058
2.2 深度势能在电化学储能材料中的应用 058
2.2.1 负极材料 058
2.2.2 正极材料 061
2.2.3 固态电解质 065
2.2.4 电解液 070
2.2.5 界面 073
2.3 小结与展望 074
参考文献 076
第3章 大数据驱动的电池新材料设计 081
3.1 发展现状 081
3.1.1 离子传输 081
3.1.2 表面/ 界面现象 082
3.1.3 微观结构动态演变 083
3.2 基于大数据的电池材料模拟方法 083
3.2.1 多精度传递的高通量计算流程 084
3.2.2 机器学习方法加速 085
3.3 电池新材料发现实例 088
3.3.1 基于直接筛选和优化改性 088
3.3.2 基于离子替换 089
3.3.3 基于团簇搭建 089
3.3.4 基于无序结构构建 091
3.4 电池材料“大数据+ 人工智能”工具软件开发 093
3.5 小结与展望 094
参考文献 094
第4章 锂电池负极固态电解质界面膜形成机理的理论研究 098
进展与展望 098
4.1 分子动力学方法在SEI 中的研究进展099
4.1.1 经典力场分子动力学（CMD） 099
4.1.2 反应力场分子动力学（RxMD）101
4.1.3 第一性原理分子动力学（AIMD）103
4.1.4 机器学习力场分子动力学（MLMD）104
4.2 动力学蒙特卡罗（KMC）在SEI 膜中的研究进展 105
4.2.1 二维晶格模型 105
4.2.2 三维晶格模型 106
4.3 小结与展望 107
参考文献 109
第二部分 AI 辅助电池先进表征技术 113
第5章 AI 赋能电池材料表征分析技术 115
5.1 AI 方法和表征手段概述 116
5.1.1 AI 方法概述 116
5.1.2 材料表征概述 120
5.2 AI 与谱学表征技术的结合 124
5.2.1 AI 辅助谱学数据收集 125
5.2.2 AI 结合特征提取 127
5.2.3 AI 结合表征数据的分析和预测 128
5.3 AI 与成像表征技术的结合 132
5.3.1 AI 辅助成像数据收集 133
5.3.2 AI 辅助图像分析 134
5.4 小结与展望 138
参考文献 139
第6章 机器学习强化的电化学阻抗谱技术及其应用 147
6.1 机器学习获取锂离子电池的EIS 149
6.1.1 时域信息获取EIS 150
6.1.2 频域信息获取EIS 152
6.2 机器学习辅助EIS 解耦LIB 老化参数 153
6.2.1 动力学参数解耦 153
6.2.2 热力学参数解耦 155
6.3 机器学习下EIS 在锂离子电池健康预测与老化评估的应用 156
6.3.1 EIS 实现锂离子电池健康预测 156
6.3.2 EIS 实现锂离子电池老化机理评估 160
6.4 EIS 与其他表征方法的数据融合 161
6.5 小结与展望 164
参考文献 165
第三部分 AI 辅助电池器件开发平台 171
第7章 大语言模型RAG 架构加速电池研发：现状与展望 173
7.1 概述 173
7.1.1 电池研究现状 173
7.1.2 大语言模型的优势 173
7.1.3 用RAG 架构解决大语言模型的幻觉问题 174
7.2 大语言模型RAG 架构在电池领域的具体应用 176
7.2.1 电池材料设计 176
7.2.2 电池单元设计和制造 177
7.2.3 电动交通和电网的电池管理系统 178
7.2.4 RAG 架构在电池技术中应用的异同 179
7.3 小结与展望 181
7.3.1 多模态RAG 在电池领域的应用 181
7.3.2 RAG 技术在电池研究中的其他应用展望 182
参考文献183
第8章 AI for Science 时代下的电池平台化智能研发 187
8.1 AI for Science 时代下的BDA 平台加速各环节电池研发 188
8.1.1 电池研发的五个关键阶段 188
8.1.2 BDA 平台助力电池研发“设计理性化”“开发平台化”“制造智能化” 189
8.2 AI for Science 时代下的电池知识“大脑”构建 190
8.2.1 电池文献信息量巨大，高效收集和获取信息是瓶颈 190
8.2.2 多模态模型发展助力科学文献解析 190
8.2.3 电池研发文献解析工具，助力快速洞察行业动态，提升研发效率 192
8.3 AI for Science 时代下的电池设计 192
8.3.1 AI for Science 驱动的多尺度算法和预训练模型为电池设计研发带来新的突破 193
8.3.2 AI for Science 依托工程实践，加速研发智能化，率先进行落地探索 198
8.4 AI for Science 时代下的电池材料合成与制备 200
8.5 AI for Science 时代下的电池材料表征与性能测试 201
8.6 AI for Science 时代下的电池研发结果分析优化 202
8.7 小结与展望 203
参考文献 205
第9章 AI 驱动的电池性能预测与分析 210
9.1 软件功能介绍 211
9.1.1 数据预处理与标准化 211
9.1.2 数据可视化 212
9.1.3 高级数据分析 213
9.2 指标提取与特征挖掘 214
9.3 电池一致性分析 218
9.4 电池健康状态估计 221
9.5 电池寿命预测 223
9.6 小结与展望 226
参考文献 227
第四部分 AI 辅助电池状态感知与寿命预测技术 231
第10章 储能电池单体层级数字孪生技术 233
10.1 能源电池单体层级数字孪生技术的内涵 234
10.2 能源电池单体层级数字孪生的关键技术 235
10.2.1 电池单体层级的植入传感技术 235
10.2.2 电池单体层级高效保真的物理模型 239
10.2.3 基于机器学习驱动的电池单体层级数字孪生 243
10.3 小结与展望 251
参考文献 253
第11章 贫数据应用场景下的锂离子电池容量退化轨迹预测方法研究 261
11.1 锂离子电池容量退化轨迹预测方法 262
11.1.1 容量退化曲线增广 262
11.1.2 神经网络模型 264
11.1.3 模型训练与验证 265
11.2 结果与分析 266
11.2.1 锂离子电池老化试验数据 266
11.2.2 容量退化轨迹预测结果 267
11.2.3 虚拟容量退化曲线增广敏感性分析 268
11.2.4 虚拟容量退化曲线筛选方法的消融实验 269
11.2.5 模型训练方案的消融实验 270
11.3 小结与展望 272
参考文献 273
第12章 宽温域条件下锂离子电池SOC/SOP 智能估计方法 275
12.1 锂离子电池电热耦合模型 276
12.1.1 等效电路模型 276
12.1.2 热模型 277
12.2 改进MIUKF 与安时积分法结合的SOC 估计 278
12.2.1 改进MIUKF 算法 278
12.2.2 MIUKF 结合安时积分法的切换算法 279
12.3 考虑多约束条件的SOP 估计 281
12.3.1 基于电压约束条件的SOP 估计 281
12.3.2 基于SOC 约束条件的SOP 估计 282
12.3.3 基于温度约束条件的SOP 估计 282
12.3.4 基于多约束条件的SOP 估计 282
12.4 仿真及精度验证 282
12.4.1 电路模型精度验证 283
12.4.2 热模型精度验证 284
12.4.3 SOC 估计仿真分析 284
12.4.4 SOP 估计仿真分析 289
12.5 小结 290
参考文献 290
第13章 锂离子电池电化学模型参数智能辨识方法 292
13.1 锂离子电池的三电极阻抗模型 293
13.1.1 电池阻抗模型介绍 293
13.1.2 用于辨识的参数 297
13.2 锂离子电池参数辨识方法 297
13.2.1 阻抗模型辨识框架 297
13.2.2 目标函数 298
13.2.3 实验设计 299
13.3 结果分析 300
13.3.1 准确性分析 300
13.3.2 迭代速度分析 302
13.3.3 鲁棒性分析 304
13.3.4 多维度分析 304
13.3.5 电化学模型验证 305
13.4 小结 307
参考文献 307
第14章 AI 辅助锂电池剩余寿命预测研究进展 309
14.1 老化轨迹预测建模和仿真 310
14.1.1 RUL 预测常用的机器学习算法 311
14.1.2 RUL 预测的一般流程 312
14.1.3 RUL 预测中的信号预处理技术 313
14.1.4 机器学习方法 314
14.2 RUL 预测方法的比较 320
14.3 电池延寿 321
14.4 前景和挑战 322
14.5 小结 323
参考文献 324
第15章 基于电化学原理改进的等效电路模型用于锂离子电池状态估计 331
15.1 电池建模与参数辨识 332
15.1.1 融合电化学原理的等效电路模型 332
15.1.2 电池模型参数辨识 335
15.2 电池荷电状态估算 338
15.2.1 无迹卡尔曼滤波 338
15.2.2 基于加权滑动窗口的算法改进 339
15.2.3 基于解耦参数及加权滑动窗口的荷电状态估算 340
15.3 实验验证及分析 342
15.3.1 测试实验 342
15.3.2 模型参数精度验证 342
15.3.3 模型精度对比 343
15.3.4 SOC 估计效果 345
15.4 小结 348
参考文献 348
0.1 复杂巨系统锂电池研发的挑战 003
0.2 从生物信息学的主要方法看锂电池信息学发展方向 006
0.3 锂电池多尺度建模研究存在巨大挑战 007
0.4 材料信息学与锂电池信息学的不同 010
0.5 锂电池研究不同尺度的科学问题与主要研究方法 014
0.6 电池信息学涉及的数据驱动的背景和概念 015
0.7 小结与展望 016
参考文献 017
第一部分 AI 辅助锂电池材料设计开发 019
第1章 电池材料信息学概述 021
1.1 锂电池材料的主要表征手段及信息学结合现状 021
1.1.1 X 射线衍射（XRD）分析 021
1.1.2 扫描电子显微镜（SEM）与透射电子显微镜（TEM） 024
1.1.3 原子吸收光谱（AAS）或电感耦合等离子体发射光谱（ICPOES） 024
1.1.4 氮吸附试验及孔径分布数据 025
1.1.5 电化学性能测试 025
1.1.6 热分析技术 026
1.2 锂电池正极材料信息学 026
1.2.1 正极材料信息学基本研究思路 027
1.2.2 基于高效描述符的锂电正极信息学 032
1.3 锂电池负极材料信息学 039
1.3.1 负极材料信息学基本研究思路 040
1.3.2 石墨结构与热力学特性计算 042
1.4 SEI 的研究进展、先进表征技术与数据科学应用 045
1.5 电极材料信息学挑战与展望 047
参考文献 048
第2章 深度势能方法及其在电化学储能材料中的应用 049
2.1 深度势能 050
2.1.1 深度势能基本理论 051
2.1.2 深度势能的开发与应用 053
2.1.3 深度势能相关软件与平台 055
2.1.4 OpenLAM 057
2.1.5 AIS square 057
2.1.6 模型蒸馏 058
2.2 深度势能在电化学储能材料中的应用 058
2.2.1 负极材料 058
2.2.2 正极材料 061
2.2.3 固态电解质 065
2.2.4 电解液 070
2.2.5 界面 073
2.3 小结与展望 074
参考文献 076
第3章 大数据驱动的电池新材料设计 081
3.1 发展现状 081
3.1.1 离子传输 081
3.1.2 表面/ 界面现象 082
3.1.3 微观结构动态演变 083
3.2 基于大数据的电池材料模拟方法 083
3.2.1 多精度传递的高通量计算流程 084
3.2.2 机器学习方法加速 085
3.3 电池新材料发现实例 088
3.3.1 基于直接筛选和优化改性 088
3.3.2 基于离子替换 089
3.3.3 基于团簇搭建 089
3.3.4 基于无序结构构建 091
3.4 电池材料“大数据+ 人工智能”工具软件开发 093
3.5 小结与展望 094
参考文献 094
第4章 锂电池负极固态电解质界面膜形成机理的理论研究 098
进展与展望 098
4.1 分子动力学方法在SEI 中的研究进展099
4.1.1 经典力场分子动力学（CMD） 099
4.1.2 反应力场分子动力学（RxMD）101
4.1.3 第一性原理分子动力学（AIMD）103
4.1.4 机器学习力场分子动力学（MLMD）104
4.2 动力学蒙特卡罗（KMC）在SEI 膜中的研究进展 105
4.2.1 二维晶格模型 105
4.2.2 三维晶格模型 106
4.3 小结与展望 107
参考文献 109
第二部分 AI 辅助电池先进表征技术 113
第5章 AI 赋能电池材料表征分析技术 115
5.1 AI 方法和表征手段概述 116
5.1.1 AI 方法概述 116
5.1.2 材料表征概述 120
5.2 AI 与谱学表征技术的结合 124
5.2.1 AI 辅助谱学数据收集 125
5.2.2 AI 结合特征提取 127
5.2.3 AI 结合表征数据的分析和预测 128
5.3 AI 与成像表征技术的结合 132
5.3.1 AI 辅助成像数据收集 133
5.3.2 AI 辅助图像分析 134
5.4 小结与展望 138
参考文献 139
第6章 机器学习强化的电化学阻抗谱技术及其应用 147
6.1 机器学习获取锂离子电池的EIS 149
6.1.1 时域信息获取EIS 150
6.1.2 频域信息获取EIS 152
6.2 机器学习辅助EIS 解耦LIB 老化参数 153
6.2.1 动力学参数解耦 153
6.2.2 热力学参数解耦 155
6.3 机器学习下EIS 在锂离子电池健康预测与老化评估的应用 156
6.3.1 EIS 实现锂离子电池健康预测 156
6.3.2 EIS 实现锂离子电池老化机理评估 160
6.4 EIS 与其他表征方法的数据融合 161
6.5 小结与展望 164
参考文献 165
第三部分 AI 辅助电池器件开发平台 171
第7章 大语言模型RAG 架构加速电池研发：现状与展望 173
7.1 概述 173
7.1.1 电池研究现状 173
7.1.2 大语言模型的优势 173
7.1.3 用RAG 架构解决大语言模型的幻觉问题 174
7.2 大语言模型RAG 架构在电池领域的具体应用 176
7.2.1 电池材料设计 176
7.2.2 电池单元设计和制造 177
7.2.3 电动交通和电网的电池管理系统 178
7.2.4 RAG 架构在电池技术中应用的异同 179
7.3 小结与展望 181
7.3.1 多模态RAG 在电池领域的应用 181
7.3.2 RAG 技术在电池研究中的其他应用展望 182
参考文献183
第8章 AI for Science 时代下的电池平台化智能研发 187
8.1 AI for Science 时代下的BDA 平台加速各环节电池研发 188
8.1.1 电池研发的五个关键阶段 188
8.1.2 BDA 平台助力电池研发“设计理性化”“开发平台化”“制造智能化” 189
8.2 AI for Science 时代下的电池知识“大脑”构建 190
8.2.1 电池文献信息量巨大，高效收集和获取信息是瓶颈 190
8.2.2 多模态模型发展助力科学文献解析 190
8.2.3 电池研发文献解析工具，助力快速洞察行业动态，提升研发效率 192
8.3 AI for Science 时代下的电池设计 192
8.3.1 AI for Science 驱动的多尺度算法和预训练模型为电池设计研发带来新的突破 193
8.3.2 AI for Science 依托工程实践，加速研发智能化，率先进行落地探索 198
8.4 AI for Science 时代下的电池材料合成与制备 200
8.5 AI for Science 时代下的电池材料表征与性能测试 201
8.6 AI for Science 时代下的电池研发结果分析优化 202
8.7 小结与展望 203
参考文献 205
第9章 AI 驱动的电池性能预测与分析 210
9.1 软件功能介绍 211
9.1.1 数据预处理与标准化 211
9.1.2 数据可视化 212
9.1.3 高级数据分析 213
9.2 指标提取与特征挖掘 214
9.3 电池一致性分析 218
9.4 电池健康状态估计 221
9.5 电池寿命预测 223
9.6 小结与展望 226
参考文献 227
第四部分 AI 辅助电池状态感知与寿命预测技术 231
第10章 储能电池单体层级数字孪生技术 233
10.1 能源电池单体层级数字孪生技术的内涵 234
10.2 能源电池单体层级数字孪生的关键技术 235
10.2.1 电池单体层级的植入传感技术 235
10.2.2 电池单体层级高效保真的物理模型 239
10.2.3 基于机器学习驱动的电池单体层级数字孪生 243
10.3 小结与展望 251
参考文献 253
第11章 贫数据应用场景下的锂离子电池容量退化轨迹预测方法研究 261
11.1 锂离子电池容量退化轨迹预测方法 262
11.1.1 容量退化曲线增广 262
11.1.2 神经网络模型 264
11.1.3 模型训练与验证 265
11.2 结果与分析 266
11.2.1 锂离子电池老化试验数据 266
11.2.2 容量退化轨迹预测结果 267
11.2.3 虚拟容量退化曲线增广敏感性分析 268
11.2.4 虚拟容量退化曲线筛选方法的消融实验 269
11.2.5 模型训练方案的消融实验 270
11.3 小结与展望 272
参考文献 273
第12章 宽温域条件下锂离子电池SOC/SOP 智能估计方法 275
12.1 锂离子电池电热耦合模型 276
12.1.1 等效电路模型 276
12.1.2 热模型 277
12.2 改进MIUKF 与安时积分法结合的SOC 估计 278
12.2.1 改进MIUKF 算法 278
12.2.2 MIUKF 结合安时积分法的切换算法 279
12.3 考虑多约束条件的SOP 估计 281
12.3.1 基于电压约束条件的SOP 估计 281
12.3.2 基于SOC 约束条件的SOP 估计 282
12.3.3 基于温度约束条件的SOP 估计 282
12.3.4 基于多约束条件的SOP 估计 282
12.4 仿真及精度验证 282
12.4.1 电路模型精度验证 283
12.4.2 热模型精度验证 284
12.4.3 SOC 估计仿真分析 284
12.4.4 SOP 估计仿真分析 289
12.5 小结 290
参考文献 290
第13章 锂离子电池电化学模型参数智能辨识方法 292
13.1 锂离子电池的三电极阻抗模型 293
13.1.1 电池阻抗模型介绍 293
13.1.2 用于辨识的参数 297
13.2 锂离子电池参数辨识方法 297
13.2.1 阻抗模型辨识框架 297
13.2.2 目标函数 298
13.2.3 实验设计 299
13.3 结果分析 300
13.3.1 准确性分析 300
13.3.2 迭代速度分析 302
13.3.3 鲁棒性分析 304
13.3.4 多维度分析 304
13.3.5 电化学模型验证 305
13.4 小结 307
参考文献 307
第14章 AI 辅助锂电池剩余寿命预测研究进展 309
14.1 老化轨迹预测建模和仿真 310
14.1.1 RUL 预测常用的机器学习算法 311
14.1.2 RUL 预测的一般流程 312
14.1.3 RUL 预测中的信号预处理技术 313
14.1.4 机器学习方法 314
14.2 RUL 预测方法的比较 320
14.3 电池延寿 321
14.4 前景和挑战 322
14.5 小结 323
参考文献 324
第15章 基于电化学原理改进的等效电路模型用于锂离子电池状态估计 331
15.1 电池建模与参数辨识 332
15.1.1 融合电化学原理的等效电路模型 332
15.1.2 电池模型参数辨识 335
15.2 电池荷电状态估算 338
15.2.1 无迹卡尔曼滤波 338
15.2.2 基于加权滑动窗口的算法改进 339
15.2.3 基于解耦参数及加权滑动窗口的荷电状态估算 340
15.3 实验验证及分析 342
15.3.1 测试实验 342
15.3.2 模型参数精度验证 342
15.3.3 模型精度对比 343
15.3.4 SOC 估计效果 345
15.4 小结 348
参考文献 348