加速交付可靠的基于电池的能源存储技术不仅有助于交通电气化、智能电网等脱碳应用，还可以极大促进电池供应链发展。然而电池会不可避免地随着时间的推移而老化，从而失去存储电荷和有效输送电荷的能力。这将直接影响到电池的安全性和效率，亟需相应的电池健康管控策略。自动化技术的快速进展引起了人们对基于人工智能（AI）解决方案的兴趣，以从电池制造和管理的角度提升电池使用寿命。

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第7期发表成果：K. L. Liu, Z. B. Wei, C. H. Zhang, Y. L. Shang, R. Teodorescu, and Q.-L. Han, “Towards long lifetime battery: AI-based manufacturing and management,” IEEE/CAA J. Autom. Sinica, vol. 9, no. 7, pp. 1139–1165, Jul. 2022. doi: 10.1109/JAS.2022.105599 总结和系统化整理了长寿面电池背景下基于AI技术的电池制造和管理主要解决方案，构建了一个整体视图从六个不同视角分析文献中促进长寿命电池发展的AI应用。这六个视角包括电池制造、智能电池、健康状态估计、老化预测、可控模型建立和电池充电。基于分析结果，指出了该领域存在的一些挑战和潜在提升策略。有助于研究者了解可行的AI技术，以在不同技术水平上实现具有健康意识的电池制造、管控和优化。

电池寿命往往受到包括制造、操作和环境条件等多重因素的相互作用。一方面，作为涉及多个连续或不连续阶段的高度复杂过程，电池制造显著影响着中间产物的质量，进而决定着最终电池产品的性能（例如容量、阻抗、首次循环损耗等）。电池初始健康性能的提升很大程度上依赖于其制造管理策略的发展，以增加活性材料的电极体积比和厚度。此外，为了满足消费者日益增长的需求，具备高产量和低成本的电池制造技术格外引人注目，为此需要对电池生产线整体进行全面探索和优化。同时，具有数十或数百量级的电池制造参数呈现出强耦合状态，为此需要对制造参数特性和相互依赖关系进行深入分析。

另一方面，电池操作在决定电池使用寿命方面起着更直接的作用。制造后的电池会以不同的模式工作以供应或吸收电能，迫切需要各种相应的管控策略来确保工作电池的效率与安全性。具体而言，可靠的电池运行管理首先依赖于各种新兴传感技术对电池基本参数（如电流、电压、温度等常规参数，以及瑕疵、压力等新信息）进行实时测量。之后，为了确保对电池健康状态的可靠监测，电池当前的健康信息（SOH）以及电池未来的健康状态（如老化轨迹、剩余使用寿命）需要被实时估计预测。根据获得的电池健康信息，可以设计各种可靠的充电、能量管控策略来延长电池寿命。

本文概述了有助于电池制造和管理以实现长寿命电池发展的AI工具，并讨论了它们的相应优缺点与挑战。具体而言，涵盖以下主题：

1）对于电池制造，在介绍了电池生产的基础知识后，讨论了基于AI的电池制造数据分析框架和相应的AI工具，以实现有利于电池初始健康性能提升的智能制造。

2）对于智能电池，对监测电池数据的多维传感技术进行了回顾。进一步讨论了将自监控智能电池集成到未来可重构的长寿命电池系统中的可行性。

3) 对于电池寿命诊断，回顾了基于AI的经典电池SOH状态估计和老化轨迹预测解决方案，并讨论了它们的优点和局限性。

4）针对电池寿命的提升，对各种可控电池模型、具备健康意识的电池充电方案与相应的AI技术进行了调查讨论。

5) 总结了当前文献的研究空白，并从电池制造和管理的角度提出了各方面面临的挑战和一些潜在建议，以促进电池管控领域未来基于AI的研究。

图1  AI技术来提升电池健康性能的过程框架

图1展示了在自动化背景下通过使用AI技术来提升电池健康性能的过程框架。该框架由以下六个层层递进的研究方向组成：电池制造解析、智能电池构建、电池当前健康状态估计、电池未来老化预测、电池可控模型和电池充电策略建立。

电池制造解析：制造是电池全寿命周期的第一阶段，会极大地影响电池产品的性能，尤其是其初始健康状况。由于电池生产包含许多化学、机械、电气操作，往往会产生几十到几百数量级的强耦合制造变量，目前对这些制造变量进行分析评估的主流解决方案仍是基于专家经验和反复试验。这些方法会产生巨大的劳动和时间成本、并导致电池产品开发缓慢以及质量控制不准确。鉴于此，可靠的AI策略具有指导和加速制造优化的巨大潜力，因为它们可以解耦各种制造参数之间的相关性，并进一步探索对最终制造电池健康性能的影响。

为了匹配电池制造特性，本文将相关的AI工具被分为不可解释性和可解释性技术。不可解释性AI工具（例如神经网路、支持向量机）仅主要提供预测结果，而不量化电池制造参数的任何敏感信息（即重要性、交互作用等），而可解释性AI工具（例如线性模型、二次模型、树模型）可以提供这些敏感信息。电池制造分析的关键是不仅要预测电池产品性能，还要呈现感兴趣的制造参数和变量的敏感性分析结果。在这种背景下，可解释性AI在电池制造的智能管理方面受到越来越多的关注。

智能电池构建：电池制造完成后需要配备先进的传感技术以获取有价值的数据信号。应用于智能电池的传感器可分为外嵌入式传感器和内嵌入式传感器。具体包括：电流传感器（测量电池充放电电流）、电压传感器（测量电池电压）、温度传感器（测量电池外表面及内部温度）、应变传感器（测量电池形变和压力）以及近年来流行的光纤传感器（测量电池应变、温度等）。此外，智能电池的构建不仅体现在先进的传感技术上，还包括相应的实现层面。可重构电池拓扑，即对内部电池组不可改变静态连接的创新，近年来作为智能电池的一种特殊形式正在兴起。

电池健康状态估计及老化预测：电池的寿命诊断具体包括电池健康状态（SOH）估计和电池老化预测。SOH代表电池当前的健康状态，而老化轨迹代表电池未来的健康状态（如从当前点到电池总使用寿命结束的时间跨度）。在实际的电池寿命诊断中，电池SOH估计器通常采用AI技术来捕捉各种健康特征和电池当前容量状态之间的底层映射，而电池老化预测则通常使用历史和当前健康信息作为AI的输入以预测电池未来的老化信息（如电池未来的老化轨迹和剩余使用寿命）。

许多基于AI的解决方案已被设计用于实现合理的电池寿命诊断，并可分为非概率型和概率型策略。具体而言，在非概率型策略（例如神经网路、支持向量机）中，AI模型的输出只是一个点而不包含任何信息来反映其预测的概率分布；而概率型AI（例如高斯过程回归、相关向量机）会输出具体的预测平均值和概率分布。对于实际应用，电池老化预测的一个关键方面不仅是提供点预测值，而且还需要了解预测对应的不确定性水平。在此背景下，概率型AI策略在电池老化预测的不确定性管理方面受到了更多关注。

电池可控模型：为了进一步制订长寿命电池控制策略，以控制为导向的电池建模研究必不可少。三个因素极大地影响着面向控制的电池模型应用：首先，模型方程应尽可能易于求解以提高电池管理系统(BMS)中控制算法的效率。其次，由于计算复杂度高和过拟合等问题，大量建模参数会阻碍模型识别过程。因此，面向控制的电池模型应该避免大量的建模参数。第三，基于物理的模型可以解释更多关于电池内部的动力学状态，这有利于促进控制对象和约束的多样性分析。为此，具有特定形式的电池面向控制模型主要包括：等效电路模型（equivalent circuit model）、降阶模型（Reduce-order model）和基于物理的模型（physics-based model）。

电池充电策略：电池充电策略对于提高电池寿命也至关重要。合适的充电方案可以提高电池充电速度，减少能量损失，甚至抑制电池退化。然而，发展具有健康意识的电池充电管控策略所面临的技术挑战来自于相互冲突的目标、不可测量的内部状态和复杂的硬性约束。在此背景下，亟需通过使用不同的建模、优化和控制技术（例如动态规划、启发式优化、模糊控制、模型预测控制、强化学习）来设计各种基于AI的充电管控策略以实现有效的电池健康意识充电。

为了扩大基于AI的电池制造和管理，从以下四个角度讨论了当前文献中的研究差距和挑战，并提出了激励该领域更多创新思想或技术的建议：

1）基于数字孪生的制造与管理

2）开发基于电池知识数据的AI策略

3）开发具备自我完善能力的AI策略

4）关注电池模块/包级别的健康管理