在 "双碳" 目标驱动下，电池作为可持续能源存储与利用的核心载体，正深度融入交通、工业、消费电子等多元场景。然而其固有安全风险：容量衰减、环境影响与过早老化等长期挑战，始终是横亘在理论寿命与实际应用之间的关键障碍。传统监测手段受制于成本高企、耗时冗长与扩展性不足，在工业场景快速迭代的需求面前渐显乏力，亟需更高效的技术路径突破瓶颈。新兴的机器学习（ML）技术正是破解这一困局的变革性方案。通过挖掘电压、温度、充放电曲线等多维数据的深层关联，机器学习能够精准捕捉电池运行中的非线性老化规律，为电池状态预测与管理系统（BMS）注入智能基因。从早期的健康状态评估到实时热失控预警，这种数据驱动模式正重塑电池安全管理范式，既突破了传统试错法的效率局限，更构建起覆盖全生命周期的风险防控体系，为双碳目标下能源存储技术的安全性与可靠性提升开辟新路径。
近期，郑州大学田芸、周震教授团队聚焦这一领域，系统梳理了机器学习驱动的电池安全研究最新进展。团队首先构建了统一的方法论框架，清晰勾勒出机器学习技术在电池研究中的应用路径。在此基础上，研究围绕四大核心方向展开深度探索：从健康状态（SOH）与荷电状态（SOC）的精准评估，到热失控风险的前瞻性预测；从故障诊断与异常检测，到剩余使用寿命（RUL）的科学预测，分析其创新点与性能指标。此外，团队还深入剖析现有方法的核心挑战与本质局限，针对性提出理论落地的可行路径，为弥合科研成果与工程应用的鸿沟提供了极具价值的思路。
该综述以“Next-generation battery safety management: machine learning assisted life-time prediction and performance enhancement”为题发表在期刊Journal of Energy Chemistry上。
本系列图文以机器学习驱动电池安全管理为核心，系统构建从数据处理到应用落地的完整技术逻辑链。首先围绕数据集构建与预处理，通过自动化数据提取与多模态解析形成标准化输入基础；继而在特征工程与模型训练环节，结合深度学习架构（如卷积神经网络、物理信息神经网络）与集成学习策略，实现电池电压/容量等关键信号的特征抓取与预测模型优化。
在应用层面，深度融合电化学机理与智能算法，分别针对电池健康状态评估（SOH/SOC估计）、热失控预测、故障诊断及剩余使用寿命（RUL）预测等核心场景，构建从动态工况适应性模型到小样本故障预警、再到多机理耦合寿命预测的技术矩阵。整体以“数据驱动-机理增强-场景适配”为主线，直观呈现机器学习如何突破传统电池管理的精度瓶颈，为电化学理论与智能算法的交叉融合提供可视化技术范式。
图1. 电动汽车电池故障分析及状态评估流程。(a) 电动汽车电池灾难性故障的过程；(b) 电池包内单体健康状态（SOH）估算流程图。
图2. 电池材料数据库构建工作流程与数据分布特征：(a) 电池材料数据自动化提取流程；(b) 电压/容量数据的多模态解析范式；(c) 电池材料五性质分布统计。
图 3. 用于自动化健康状态（SOH）估计的深度学习框架：从二维电压编码到预测特征提取。(a) 多阶段电压预测工作流程；(b) 用于自主特征学习的一维卷积神经网络架构。
图 4. 机器学习预测电池状态流程图：(a) 利用有限标注数据进行电池寿命预测的半监督学习工作流程；(b) 温度特征挖掘在机器学习中的作用；(c) 基于早期循环电化学数据的可解释框架。
图 5. 电池健康评估的机器学习训练流程：(a)物理信息神经网络（PINN）结构；(b) 电池健康评估的多模型集成学习过程。
图 6. 用于锂离子电池荷电状态（SOC）估计与预测的物理约束神经网络架构：(a) 用于 SOC 估计的物理约束双向长短期记忆网络（LSTM）架构；(b) 基于相似性驱动特征选择的 LSTM-GRU 混合框架用于多步 SOC 预测。
图 7. 用于电池热失控诊断的多源域迁移与小样本学习方法：(a) 多源域迁移学习（MDTL）算法应用流程与预警机制；(b) 具有多源域特征解耦与融合的 MDTL 算法架构。
图 8. 用于故障诊断的带残差监测模块的多卷积神经网络（MCNN）框架。L）算法应用流程与预警机制；(b) 具有多源域特征解耦与融合的 MDTL 算法架构。
图 9. 结合退化模式分析的电池寿命预测框架。（a）编码器-解码器架构及集成序列到序列模型的工作流程；（b）五种退化机制耦合的电池老化模型架构。
通过系统阐述机器学习在电池安全状态预测全流程（从数据集整理、特征工程到高级模型开发）中的关键作用，其通过与SOH、SOC、热失控监测、故障诊断及RUL预测等核心指标深度结合，展现出构建实时自适应监测系统的变革潜力。尽管面临数据稀缺与质量、多物理场耦合导致的模型可解释性不足及跨化学体系通用性有限等挑战，当前解决方案正聚焦三大协同方向：利用深度神经网络、强化学习与自监督学习降低数据标注依赖，融合电化学物理原理提升精度与机理解释性，结合边缘计算与多源数据增强实时监测鲁棒性，其中跨化学体系通用性突破需以迁移学习提取共性老化特征、开发硬件感知轻量化模型及嵌入鲁棒性机制构建弹性框架。
未来，通过开发跨时空尺度的物理感知架构、适配多元体系的模块化模型、面向智能BMS的轻量化算法及极端工况标准化验证框架，电化学理论、先进算法与边缘计算的融合将推动智能电池管理进入新阶段，而深度学习与强化学习结合多模态数据在SOC/SOH估算、故障预警及热失控防护等领域的精度突破，将持续提升电池系统可靠性，加速全球可持续储能技术普及。
Next-generation battery safety management: machine learning assisted life-time prediction and performance enhancement
Lei Wang, Yong Qiu, Wenchuang Yuan, Yun Tian*, Zhen Zhou*
Journal of Energy Chemistry
https://doi.org/10.1016/j.jechem.2025.05.065
郑州大学化工学院副教授，2012年和2017年分别于华东理工大学和美国加州大学河滨分校获得工学学士和博士学位，博士期间师从统计热力学专家吴建中教授。主要研究方向是结合经典密度泛函理论等统计热力学方法与机器学习算法，对限域空间中流体在主体和界面相的热力学平衡分布和动力学迁移性质进行多尺度模拟，预测电池的宏观性能并进行系统优化。主持国家自然科学基金面上项目一项，国家自然科学基金青年项目以及河南省优秀青年基金。近年来以通讯作者或第一作者身份在AIChE J.、Angew. Chem. Int. Ed.、Adv Mater、Energy Environ Sci.、ACS Energy Lett.等期刊上发表论文近20篇。
郑州大学化工学院院长、长江学者、享受国务院政府特殊津贴专家。主持国家重点研发计划项目课题和国家自然科学基金重点项目等研究，通过高通量计算、实验与机器学习相结合设计可再生能源存储与转化材料与系统。在J. Am. Chem. Soc.、Angew. Chem.和Adv. Mater.等期刊上发表论文350余篇，被引48000余次，h-index为123。2014-2023年连续11年入围“爱思唯尔”中国高被引学者榜。2018-2024年连续七年入选“科睿唯安”全球高被引科学家。2020年入选英国皇家化学会会士(FRSC)。现为Journal of Materials Chemistry A和Green Energy & Environment等期刊副主编、Journal of Power Sources编辑以及Batteries & Supercaps和《过程工程学报》等期刊编委，中国电子学会化学与物理电源技术分会第八届委员会委员、中国化学会理论化学专业委员会委员、中国自然资源学会资源循环利用专业委员会委员和河南省委决策咨询委员会委员。
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