研究提出基于稳健电压-容量特征追踪锂离子电池老化
Hamid Hamed 等人在 Journal of Power Sources 第 698 卷发表研究，提出用稳健的电压-容量特征追踪锂离子电池老化。作者包括 Albin Conde Reis、Sasan Amini、Inneke Van Nieuwenhuyse 和 Mohammadhosein Safari，论文发表于 2027 年 1 月 15 日。
推荐理由：材料仅给出标题与作者信息，无法确认方法细节与结果，暂不展示推荐理由。
#老化预测
#老化预测
今日 0 条Journal of Power Sources精选AI 评分5050 Applied EnergyAI 评分4040 Transport-interface coupling 调控锂金属电池日历老化
Applied Energy 刊发研究，探讨 transport-interface coupling 如何调控锂金属电池的日历老化。作者为 Li Liu、Zengwu Wei、Ping Feng 等，Zoran Mandic、Mingjiong Zhou、Xing Xin 参与，论文发表于该刊 Volume 427 Part C。
arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）精选AI 评分7171 闭环域生成框架提升跨工况电池健康诊断精度
作者提出闭环域生成框架，用变分自编码器潜在空间外推生成物理约束的跨域样本，并以贝叶斯优化自动标定采样、潜在正则、外推、扰动与生成量等超参数，全程排除目标域后期数据。在四个跨域案例中，正极活性材料损失、负极活性材料损失和锂库存损失的RMSE分别为1.53%、2.15%和2.02%，传统方法误差明显更高甚至完全失效。该框架不依赖下游诊断模型，可用于车载且物理一致的电极级老化诊断。
推荐理由：该框架用变分自编码器与贝叶斯优化生成跨域样本，四个跨域案例中三类电极老化模式的RMSE均约2%，可迁移到少样本目标域诊断。
Chemical Engineering JournalAI 评分2222 钠离子电容器多孔碳正极的老化与 CEI 形成机制
发表在 Chemical Engineering Journal 的研究探讨了钠离子电容器中多孔碳正极的老化与 CEI 形成机制，作者包括 Ademola Adeniji、Adrian Beda、Philippe Fioux、Krzysztof Fic 和 Camélia Matei Ghimbeu。
eTransportationAI 评分4242 钠离子电池中动力学不可及钠恢复引发的动态电芯平衡演化导致界面耦合老化
钠离子电池中动力学不可及的钠恢复会驱动电芯平衡动态演化，进而引发耦合界面老化。该研究由 Juhwi Park 等人完成，发表于 eTransportation 第 30 卷，揭示了钠损失与界面衰减之间的耦合机制。
Journal of Energy StorageAI 评分4242 锂离子电池早期寿命预测的退化感知机器学习模型实证分析
Journal of Energy Storage 刊发了一项针对锂离子电池早期寿命预测的实证分析，系统评估了退化感知机器学习模型的表现。研究由 Nacira Boudraa 等人完成，聚焦于利用早期循环数据预测电池寿命。
JouleAI 评分3636 Joule：金属负极动态界面抑制日历老化损失
Joule 刊发研究显示，金属负极中的动态界面可抑制日历老化损失，作者包括 Jin Koo Kim、Min-Ho Kim、John Waugh、Chongzhen Wang 等，论文发表于 Volume 10, Issue 9。
关键词流·多物理场模型AI 评分6262 并联锂离子电池组电化学-热-老化耦合模型：电芯差异下热与老化不一致性的演化
该研究提出并联锂离子电池组的电化学-热-老化耦合模型，用于分析电芯间差异条件下热不一致性与老化不一致性的演化。原文仅提供标题，未给出具体电芯体系、模型方法与验证结果。
arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）精选AI 评分6262 长期电池储能规划需要多高的建模精度：运行、老化与时间表征的保真度评估
该研究评估长期电池储能系统规划所需的建模保真度，以 20 年并网微网为算例，先用不考虑老化的规划模型定容，再固定装机组合做逐时序生命周期验证。参考表征包含非线性日历与循环老化、C-rate 相关效率、SOH 相关性能、自放电、电池更换和完整 8760 小时时序，结果为第 9 年和第 18 年更换、生命周期净现值成本 1.1125 亿美元、累计未供能量 24.01 MWh。
推荐理由：原文用 20 年微网算例量化了简化老化与时间表征对全生命周期成本、更换时点和缺供电量的偏差方向，可据此选择与目标指标匹配的建模精度。
Energy Storage Materials精选AI 评分5555 一种通过解析映射发现平衡精度与早期可预测性的电池寿命预测框架
Ruohan Guo 等人提出一种灵活的电池寿命预测框架，通过解析映射发现来平衡预测精度与早期可预测性。该工作发表于 Energy Storage Materials 第 91 卷，作者包括 Jinpeng Tian、Wanzhou Sun、Weixiang Shen 和 Chi Yung Chung。目前仅见摘要信息，具体方法与验证结果未在材料中给出。
推荐理由：针对电池寿命预测中精度与早期可预测性的权衡，提出可灵活调节的解析映射发现框架，为早期寿命预测建模提供可迁移思路。
Journal of Energy ChemistryAI 评分4040 机器学习辅助退役电池健康管理
发表于 Journal of Energy Chemistry 第123卷的研究聚焦退役电池的健康管理，作者包括 Yuchen Xu、Jinxuan Chen、Tianxiang Zeng、Weiwen Peng、Ruohan Guo、Jinpeng Tian 与 C.Y. Chung。该研究将机器学习方法用于退役电池的健康状态评估与管理。
eTransportation精选AI 评分6262 石墨/LFP 软包电芯的负值与零值日历容量及阻抗老化建模
Xinyou Ke 等人在 eTransportation 第 29 卷发表研究，针对石墨/LFP 软包电芯提出负值与零值日历容量及阻抗老化建模方法。作者包括 Xinyou Ke、Hongwei Zhang、Yu Hui Lui、Yameng Liu、Jun Cai，论文计划于 2026 年 9 月出版。
推荐理由：针对石墨/LFP 软包电芯，提出负值与零值日历容量及阻抗老化建模思路，为静置老化预测提供新视角。
eTransportation精选AI 评分5050 过放电锂离子电池性能的多维量化与老化模式识别
Ze Zhang 等人在 eTransportation 第 29 卷发表研究，对过放电锂离子电池进行多维性能量化并识别其老化模式。作者为 Bin Duan、Peng Huang、Changlong Li、Guangcai Zhao、Yongzhe Kang 等，论文于 2026 年 9 月出版。
推荐理由：针对过放电锂离子电池，从多个维度量化性能并识别老化模式，为过放电后的状态评估提供可迁移的分析框架。
eTransportation精选AI 评分6060 退役锂离子电池快速分选框架：基于电极级老化状态诊断
eTransportation 第 29 卷刊出 Qingqing Yang 等人的研究，提出一种面向退役锂离子电池的快速分选框架，通过电极级老化状态诊断实现分选。作者包括 Huaqin Zhang、Jianwei Li、Zhiwei He、Weiming Teng、Guodong Zhang，出版日期为 2026 年 9 月。
推荐理由：面向退役电池分选，提出从电极层面诊断老化状态的快速框架，可为梯次利用分选流程提供方法参考。
Journal of Energy ChemistryAI 评分4040 高时空分辨 operando 应变成像实现锂金属电池老化诊断
发表于 Journal of Energy Chemistry 的研究提出高时空分辨 operando 应变成像方法，用于锂金属电池的老化诊断。作者为 Wenrong Lv、Fei Pei、Minna Mao 等，论文收录于该刊第 123 卷。
eTransportationAI 评分4242 基于真实工况数据的锂离子电池包内阻衰减整车级建模与影响参数分析
研究基于真实工况数据建立锂离子电池包整车级内阻衰减模型，并分析影响内阻衰减的关键参数。作者为 Dongmin Kim、Yoon Koo Lee 与 Kitae Jang，成果发表于 eTransportation 第 29 卷。
eTransportation精选AI 评分6262 基于拆解的实车老化电池包电芯到电池包容量与内阻缩放规律
Marco Fischer 等人在 eTransportation 发表研究，基于拆解实车老化 EV 电池包，分析容量与内阻从电芯到电池包层级的缩放关系。论文发表于 Volume 30，作者包括 Martin J. Brand、Alexander Schröder 和 Andreas Jossen。
eTransportation精选AI 评分5050 可扩展多源老化耦合框架用于锂离子电池高保真电化学与热建模
Haoran Lu 等提出一种可扩展的多源老化耦合框架，用于锂离子电池的高保真电化学与热建模。该框架将多源老化信息与电化学、热模型耦合，论文发表于 eTransportation 第 30 卷，作者为 Haoran Lu、Lance Zhao、Luke Hu、Zhe Li。
推荐理由：该框架把多源老化数据与电化学热模型耦合，为高保真电池建模提供可扩展路径。
arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）精选AI 评分6060 面向退化感知电池调度的安全滚动时域混合整数可微预测控制
作者提出一种面向住宅电池储能调度的安全滚动时域混合整数可微预测控制方法，结合神经网络速度与递归可行性保证，并引入实时 SOC 反馈与正弦时刻条件，实现每个时间步闭环重规划而无需重解混合整数规划。
推荐理由：面向住宅储能调度的退化感知控制方法，用可微雨流计数层把循环老化物理嵌入策略训练，并给出递归可行性保证。
关键词流·设计优化与参数辨识AI 评分6262 面向锂离子电池寿命测试的成本感知序贯贝叶斯最优实验设计
该研究提出一种成本感知的序贯贝叶斯最优实验设计方法，用于锂离子电池寿命测试。原文仅提供标题，未给出具体方法细节、实验数据或结果。
arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）精选AI 评分6262 基于充电信号估计放电增量容量特征的锂离子电池老化监测框架
该论文提出一种神经网络框架，直接从充电信号预测放电增量容量（IC）特征，从而免去低电流放电测量。模型在 53 个电芯、多种快充协议的数据集上训练，能在未见过的电池数据上估计老化指标；在评估的多种架构中，LSTM 在预测精度与计算效率之间取得最佳平衡。作者称该方法可实时集成到 BMS，在不干扰电池正常运行的条件下增强老化监测。
推荐理由：该工作用充电信号预测放电 IC 特征，省去低电流放电测量，为快充场景下的在线老化监测提供了一条可迁移思路。
arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）AI 评分4141 面向EV快充站的多阶段电池老化模型日前优化调度
针对配备BESS的EV快充站，该研究提出一种多阶段电池老化建模方法并嵌入自适应日前调度框架，以刻画全寿命老化过程。案例显示，多阶段模型较单阶段模型平均降低约2.1%的运行成本；划分阶段数增加时模型误差下降并趋于稳定，成本降幅随之增大并饱和。
arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）AI 评分4242 TREDD：基于趋势参考评估的可解释电池老化检测方法
TREDD 是一种可解释的老化检测方法，将老化判定为相对早期参考状态的持续性趋势偏离，融合滚动窗口平滑、基线估计、方向相关老化指数、长期趋势提取与持续漂移检测。该方法在 NASA 锂离子电池老化数据集上以放电循环容量为老化相关状态变量进行验证，能识别清晰的老化轨迹，并对微弱、渐变或非典型趋势降低置信度。
arXiv · battery（physics.app-ph）精选AI 评分5757 从正极到负极：21700 型富镍 NCM||石墨-SiOx 电芯的锂损失机制
研究针对 21700 型 NCM 正极与石墨/SiOx 负极电芯开展循环老化实验，结合原位中子衍射、中子深度剖析和 X 射线 CT 观测老化过程。循环后正极侧 NCM 晶胞变化减小，负极侧完全嵌锂 LiC6 相生成减少，微分电压分析显示除锂库存损失外还存在负极活性材料损失。
推荐理由：该研究用中子衍射、中子深度剖析与 CT 联用，直接观测 21700 型 NCM/石墨-SiOx 电芯循环中的锂损失与活性材料损失。