麻省理工发布加州 2023 年 ZIP 码级分布式能源面板数据集，覆盖 2,548 个 ZCTA、50 个字段，含屋顶光伏容量、电池储能容量、按 Level 1、Level 2 和 DC fast 分列的充电桩数量、EV 注册量，并关联 ACS 2023 人口社会经济、住房结构、NASA POWER 气候与太阳能资源、公用事业服务区及 CEC 能源负担指标。
推荐理由：该数据集把加州分布式光伏、储能与充电桩统一到 2023 年 ZCTA 面板，便于跨技术比较部署差异。
NEMO 项目（NExt-generation MOdels for advanced battery electronics）发布 2023 至 2026 年成果手册，汇总其在电池状态估计、老化预测、安全监测和嵌入式 BMS 架构方面的进展。
推荐理由：NEMO 项目汇总 2023 至 2026 年在电池状态估计、老化预测与安全监测上的成果，可快速了解欧洲下一代 BMS 的技术路线。
Huaibin Zhang 等提出物理引导特征协同 Transformer，用于电池健康状态（SOH）估计，论文发表于 Energy 第 367 卷，2026 年 12 月 1 日出版。当前材料仅提供标题与作者信息，摘要未给出数据集、误差指标或对比基线。
Paul Naillou 等人利用快速原位中子成像技术观察全固态锂电池的热失控过程，相关成果发表于 eTransportation，可在线获取。
推荐理由：该工作用快速原位中子成像直接观察全固态锂电池热失控过程，为理解其安全失效机制提供了新的观测手段。
Shu 等人提出一种物理信息学习框架，利用电芯膨胀行为结合 Autoformer 估计锂离子电池 SOH，论文发表于 Journal of Energy Storage 第 183 卷 Part B。材料仅提供题录与作者信息，摘要未给出数据集、电芯体系与误差指标。
推荐理由：该工作把电芯膨胀行为与 Autoformer 结合进物理信息框架做 SOH 估计，为不依赖电学特征的估计路线提供了可迁移思路。
作者提出 NBD-Net，通过 RevIN 逐窗口归一化、局部稳定分支与循环趋势编码器并行，并用注意力记忆 SDMC 和双向交叉注意力桥 LGBI 耦合两路，实现下一循环容量预测。
推荐理由：在 CALCE、NASA、TJU 共 11 个电芯的留一电芯协议下，该文逐项拆解了归一化与局部稳定分支各自带来的增益。
该材料是论文《Early prediction of lithium-ion battery degradation with a generative pre-trained transformer》的补充信息文件，正文未抓取到，仅标题可用，具体方法、数据集与结果均无法确认。
Haoyu Sun 等人提出一种数据驱动的多任务学习框架，用于同时预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）与容量衰减拐点。该工作发表于 Computers & Chemical Engineering 第 217 卷，摘要未给出数据集、电芯体系与误差指标等细节。
推荐理由：该框架把RUL与拐点预测放在同一多任务模型中，为关注寿命末期非线性衰减的读者提供了一种联合建模思路。
Paul Scherrer Institute 等机构在 Zenodo 发布硫化物全固态电池的多模态 operando 数据集，覆盖 NCM811|Li6PS5Cl|Li 电芯在实际循环条件下的 XCT、XRD 与压力监测数据。
推荐理由：该数据集把 operando XCT、XRD 与压力监测的原始与处理后数据一并公开，便于复现硫化物固态电池的力化学失效路径。
研究用 X 射线光电子能谱表征四类半固态电芯的新鲜正极，并按 IEC 62660-2:2018 与 IEC 62660-3:2022 分别开展外部短路（ESC）和过充测试。
推荐理由：研究用 XPS 与 IEC 标准短路、过充测试对比四类半固态电芯，给出 dV/dt 作为电压失效前兆的判据。
Alessio Lombardo Pontillo 等人在 Journal of Power Sources 第 699 卷提出一个物理一致的多尺度锂离子电池数值建模框架，定位为从理论走向工程。作者包括 Gianluca Boccardo、Daniele Marchisio 与 Ilenia Battiato，论文于 2027 年 1 月 30 日发表。
推荐理由：该框架把多尺度锂离子电池建模从理论推进到工程实现，读者可关注其物理一致性约束如何组织跨尺度耦合。
Çukurova 大学团队在 Zenodo 发布 v1.0.0 代码与结果包，对应投稿 Journal of Energy Storage 的论文《Proxy features and honest baselines in lithium-ion battery state-of-health estimation。
推荐理由：该仓库公开了六套公开数据集上的代理特征泄漏审计代码与结果，便于复现等预算模型对比和 PINN4SOH 审计。
研究提出位阻-电子调控策略，用2,2,2-三氟-N,N-二甲基乙酰胺（DMTFA）与FEC及双锂盐构建阴离子主导的伪弱溶剂化电解液，在保持强极性的同时削弱Li+配位。该电解液电化学稳定窗口超过5.0 V并具本征阻燃性，NCM91纽扣电池在1 C、4.8 V截止下100次循环容量保持率超过90.0%。约1.6 Ah软包电芯在4.6 V下1800次循环后容量保持84.97%。
推荐理由：该工作用位阻与吸电子效应解耦溶剂极性与Li+配位，为高电压电解液设计提供了一条可迁移的分子调控思路。
研究提出 Li─O 化学键合界面原型，用聚己内酯链段羰基与锂金属的强相互作用替代物理接触界面，使锂金属电池摆脱对外部堆叠压力的依赖。该界面粘附能达 22.44 J m⁻²、搭接剪切强度 0.31 MPa，Li⁺ 迁移数为 0.70，双电层电容提升 120% 至 0.20 µF cm⁻²；Li||Cu 半电池库仑效率 99.78%。
推荐理由：该工作用 Li─O 化学键合界面替代物理接触，使锂金属软包电池在 −0.1 MPa 近真空条件下仍保持 90.12% 容量，为高海拔航天场景提供去压力依赖思路。
研究以粗大丘状铜（HLCu）与纳米晶铜（nmCu）为模型界面，发现前者触发局域成核选择性生长（LS），生成疏松不均、副反应严重的锂沉积；后者诱导分布成核竞争合并（DCC），形成致密连续且动力学稳定的锂层。
推荐理由：该研究用多手段表征揭示铜集流体微观结构如何决定无负极锂金属电池的两种锂沉积模式，为界面结构设计提供依据。
研究提出一种机理锚定的可泛化健康管理框架，在 LFP/石墨电芯中识别出 3.3–3.4 V 充电窗口作为老化敏感特征，并与增量容量指纹关联。框架结合条件感知软混合专家模型、跨数据集持续学习和自适应无迹卡尔曼滤波，将逐点 SOH 估计转化为可在线更新的老化轨迹，在多应力老化条件下实现稳健 SOH 估计和 100–300 步前向轨迹预测。
推荐理由：该框架把 3.3–3.4 V 充电特征与混合专家模型、UKF 轨迹更新串联，为跨数据集 SOH 估计提供可迁移思路。
研究团队通过热压两层 Li5.3PS4.3ClBr0.7（LPSClBr）膜与嵌入 LATP@KH 纳米颗粒的 PVDF-HFP 静电纺支架，制得 30 µm 三明治结构硫化物固态电解质膜，离子电导率 2.75 mS cm−1、临界电流密度 1.0 mA cm−2。
推荐理由：该工作用热压叠层制备 30 µm 硫化物电解质膜，并以 Ti4+/Ti3+ 氧化还原原位消耗穿透锂枝晶，为超薄膜机械强化提供可迁移思路。
研究将聚离子液体片段引入含氟丙烯酸酯骨架，构建离子配体辅助传输框架，使FSI⁻被阳离子侧链锚定并形成富阴离子的连续通道。优化后的电解质在30°C下离子电导率为0.38 mS cm−1、Li+迁移数为0.77，氧化稳定窗口扩展至4.94 V；Li||Cu电池稳定循环超过400次，平均库仑效率为99.1%。
推荐理由：该工作通过将聚离子液体引入含氟骨架来锚定FSI⁻，为解耦电导率与聚合物链段松弛提供了一条可迁移的电解质设计思路。
研究考察商用 LFP 电芯在低至 −20 °C 的 OCV 迟滞温度依赖性，迟滞随温度下降呈指数增长，−20 °C 时超过室温值的十倍。
推荐理由：原文量化了 LFP 电芯 OCV 迟滞随温度下降的指数增长与 0 °C 附近的活化能转折，为低温 SOC 估计误差来源提供依据。
Xuan Liu 等人提出选择性老化表征网络（Selective Degradation Representation Network），用于电池老化轨迹预测，目标是兼顾效率与鲁棒性，突破刚性序列建模的限制。该文发表于 eTransportation，2026 年 10 月 27 日上线，目前仅有摘要信息。
推荐理由：该工作用选择性老化表征网络做电池老化轨迹预测，强调高效与鲁棒，可供做序列预测方法选型时参考其表征思路。