伴隨電動汽車（chē）、智能電網及便攜電子設（shè）備的產業化（huà）滲透，鋰離子（zǐ）電池作為核心儲（chǔ）能載體，其健康狀態直接錨（máo）定係統運行（háng）的安全邊界與經濟效能。剩餘使用壽命（RUL）的精準預判，是實現（xiàn）故（gù）障前瞻預警、運維策略動態（tài）優化、全生命周（zhōu）期成本管控的（de）核心技術支撐。本文從全（quán）生命周期視角出發，係統解構模型驅動、數（shù）據（jù）驅動及混合驅動三（sān）大類（lèi）RUL預測技術體係，結合工程落地（dì）實踐（jiàn）拆解核心技術瓶頸，研判未來發展方（fāng）向，為技術研發與產業轉（zhuǎn）化提供係統性參（cān）考。

鋰（lǐ）離子電池老化本質是電化學、熱、機械（xiè）多物理（lǐ）場耦（ǒu）合作用下的漸進式退化過程，核心演化機製涵蓋SEI膜的動態生長與破裂、鋰（lǐ）枝晶的不可逆（nì）沉積（jī）、正負極活性材料的相變流失及電（diàn）解液的（de）分解（jiě）損（sǔn）耗，其退化（huà）軌跡受溫度、充放電倍率、荷電狀態等多因素交叉調控，呈（chéng）現顯著的非線性（xìng）、多階段（duàn）遞進及路徑依賴特征。高質量數（shù）據集是RUL預測（cè）模型構建的（de）基礎，當前主流（liú）公開數（shù）據集各（gè）有適配場景：NASA數據集以多維（wéi）參數完整性（xìng）見長，適配全場景健康狀態管理；CALCE數據集覆蓋（gài）多放電倍（bèi）率工況，適合動（dòng）態負載場景下的模型驗證；Oxford數據集含完整的健康狀態（SOH）與RUL標注，助力長周期退（tuì）化建模（mó）；MIT數據集（jí）聚焦（jiāo）LFP電池快充場（chǎng）景，適配早期壽（shòu）命衰減預測研究。

RUL預測（cè）技術（shù）已形成三大差異化技術路徑。模型驅動方法依托物理化學機理構建數學表（biǎo）征模型，具備強可解釋性，但對（duì）參數標定精度要求極高且計算複雜度突出，典型技術包括P2D電化學機理模型、指數/多項式經驗擬合模（mó）型及分數階等效電路模型。數據驅（qū）動方法擺脫對機理認知的依（yī）賴，通過挖掘曆史退（tuì）化數（shù）據中的隱含規律實現預測，適（shì）配複雜動態工況，但其性能高度依賴數據質量與樣本規模，核心技術涵蓋SVR、GPR等小樣本非線性回歸（guī）方法，LSTM、Transformer等時序特征捕捉工具，GAN、VAE等生成式AI樣本增強技術，以及ARIMA、灰色（sè）模（mó）型等傳統時序統計方法。

混合驅動方法通過融合前兩類技術的核心優勢，實現預測（cè）精度與泛化能力（lì）的（de）協同（tóng）提升，本文提出三級耦合分類框架：鬆（sōng）散耦合通過模塊串行交（jiāo）互實現協同（如RVM+PF）；緊密耦合將物理約束方程嵌入神經網絡架構，實現機理與數據的聯合優化（如物理信息神經網絡PINN）；動態耦合依據實時預測誤（wù）差與環境工況，自適應調整耦合交互邏輯（如WOUKF+BiLSTM-AM）。需重點關注（zhù）的是，實際應用中日曆老化（靜置（zhì）狀態衰減）與循環老（lǎo）化（充放電過程衰減）存在顯著的耦合疊加效應，忽略二者交互機製將導致預測偏（piān）差放大，亟需構建協同建模框（kuàng）架實現全場景覆蓋。

當前技（jì）術落地麵（miàn）臨四大核心瓶頸：多物理場（chǎng）多尺（chǐ）度耦合的老（lǎo）化機製難以精準表征；全生命周期退化數據稀缺，且實驗室與現場工況數據存在顯著分布差異（yì）；邊緣設備（bèi）算力約束限製複雜模型的實時部署；電池個體（tǐ）差異顯著，導致模型跨型號、跨工況泛化能力不足。未來發展（zhǎn）需聚焦四大突破方向：通過模（mó）型剪枝、量化壓縮、知識蒸餾實現（xiàn）技術輕量化（huà），適配邊緣智能部署需求；融合光纖傳感、電化學阻抗譜（EIS）等多（duō）模態數據與數字孿生技術，構建高維狀態鏡像；基於聯邦學習技術打破數據壁壘，實現跨（kuà）機構隱私保護式（shì）模型共建；構建分階段預測框架，適配全（quán）生命周期不（bú）同老化階段的退化特性。
關鍵（jiàn）詞：狹縫塗（tú）布機
鋰離子電池RUL預測是保障儲（chǔ）能係統安全高效運行的（de）關鍵技術支（zhī）撐（chēng），三大技術（shù）路徑各有優劣（liè）：模型驅動強於機理解釋，數據驅動適配（pèi）複雜工況，混合驅動實現優勢互補。未來研究需以多源數據融合、邊緣-雲協同計（jì）算（suàn）、跨場景遷移學習、全生命周期分階段預測（cè）為核心突破點，破解技（jì）術落（luò）地瓶頸，推動RUL預測技術從實驗室（shì）研發走向規模化產業應用。