Volttwin 发布锂电池 SOH 估计基准代码，覆盖 100 个电芯、CNN/LSTM/GRU/MLP/Attention 5 种深度学习模型、3 种输入类型与 3 种归一化方法，对应论文发表于 Journal of Energy Storage（2024，109884）。
推荐理由：该代码库把 100 个电芯、5 种深度学习模型与 3 类输入统一到同一命令行接口，便于直接复现 SOH 估计基线。
ECM-D-26-08807（Energy Conversion and Management 第三轮修订）的复现包发布 v3，新增 revision_R3 目录。
推荐理由：该复现包公开了三种强化学习策略的全部训练策略与评估原始结果，并附经贝叶斯校准的日历老化测量，便于对照复现。
Xianzheng Su 等人在 Journal of Energy Storage 第 183 卷 Part B 提出一种物理信息状态空间框架，通过电化学状态重构与特征解耦实现电池 SOH 估计。该文发表于 2027 年 1 月 1 日，目前仅有摘要信息。
推荐理由：该框架把电化学状态重构与特征解耦结合，为 SOH 估计提供了一条物理信息驱动的状态空间建模思路。
Jiayang Hou、Jun Xu 等人在 Journal of Energy Chemistry 第 124 卷提出一种差分时间分析方法，用于动态运行工况下的电池容量估计。作者包括 Chuanping Lin、Ziwei Ma、Weiqi Wang 与 Xuesong Mei，该文预计 2027 年 1 月出版。
RWTH Aachen 在 Zenodo 发布 cigar_eis_soh_fusion.zip（23.4 kB），用 CIGAR 集体模型融合基于 EIS 估计锂离子电池 SOH。该实现以精简流程复现预处理、模型训练与融合步骤，用于演示实验流程并支持方法可复现，不追求数值上复现原学位论文结果。
针对强动态扰动下工业微环境调控系统，研究提出预测驱动的多目标协同优化方法。作者为陈朝阳、郭子威、张福根、孙贝茜、陈博实、徐洪鹏、马可岩、周明军，成果发表于 Energy 第 366 卷。
研究提出一种物理信息图代理模型，用于在热安全约束下优化数据中心冷却能耗。该方法以物理信息与图结构代理建模相结合，在保证热安全的前提下降低冷却能耗。作者包括 Xinyao Wang、Wenfei Peng、Zaibo Liu 等，成果发表于 Energy 第 366 卷。
针对光伏–BESS 微电网在需量电费下的能量管理，研究采用随机模型预测控制方法。论文作者为 Luiz Gustavo Reis Bernardino、Rafael dos Santos 与 Fernando Pinhabel Marafão，刊于 Energy 第 366 卷，2026 年 11 月 30 日出版。
针对多储能与多充电站微电网，研究提出一种多目标优化方法，并引入新的自给率指标与随机生成对抗方法。相关成果发表于 Energy 第 366 卷，作者为 Li Li、Qian Yang、Xinli Zhang、Lu Jiang。
该研究针对温度不确定性下的锂电池SOC估计，提出结构化预测重构方法来抑制误差累积。原文仅提供标题，未给出方法细节、实验数据或结果。
印度 VIT 大学提出基于 LabVIEW 虚拟仪器与 Arduino 平台的微电网电池管理器，对 4 节 18650 串联电池组（14.8 V 标称、2.6 Ah）进行监测。
牛津布鲁克斯大学在Zenodo发布赛车电池数字孪生论文的配套资源包，含12个训练好的模型（PINN-KP、PINN-LP和NN，分别预测电压与温度，基于两类工况曲线训练）、验证结果与LG M50T电芯实验数据、模型与推理代码，以及可逐点运行模型的网页界面。
推荐理由：牛津布鲁克斯大学公开赛车电池数字孪生配套的12个PINN与NN模型、验证结果和LG M50T实验数据，可直接复现。
该工作提出一种物理信息状态空间框架，用于电池健康状态（SOH）估计，核心思路是电化学状态重构与特征解耦。材料仅提供标题，摘要依据标题信息整理，未包含数据集、精度或代码等细节。
RSE-AS 研究代码、五个训练好的 SAC 模型与评测结果已在 Zenodo 发布，对应电池约束下可再生能源微网能量管理研究。微网配置为 200 kWh 电池、最大充放电功率 50 kW、SOC 限制 20–90%，策略输入 12 维因果观测并输出一维电池控制动作。
法国 Arts et Métiers 与 CESI 团队提出基于机器学习代理模型的决策框架，用其模拟数字孪生行为以大幅降低计算成本，并嵌入多目标优化中快速探索生产成本、CO₂排放与电芯良率之间的权衡。该方法面向多级锂离子电池生产中缺陷非线性传播的问题，支持随工艺波动调整参数的动态数据驱动决策。成果以 PDF 形式发布于 Zenodo（v1）。
推荐理由：该工作用机器学习代理模型替代高保真数字孪生，把生产成本、CO₂排放与电芯良率纳入多目标优化，为多级产线的实时决策提供可迁移思路。
RSE-AS 团队在 Zenodo 发布处理后的逐小时可再生能源微电网数据集，覆盖 2017–2023 年，训练集 35,064 条、验证集 8,760 条、测试集 8,760 条、2023 年追加测试 8,753 条。
法国 Arts et Métiers 与 CESI 团队提出一种基于强化学习的维护决策框架，将生产系统数字孪生作为仿真环境，让智能体在运行、检查、校准与维护等动作间学习自适应策略，并以预测产量与设备健康状态作为决策指标。该框架在电池制造流程的一个示例工序上演示，学习到的策略用于控制过程衰减并维持产量稳定。仿真结果显示该方法能够提前预判衰减并在适当时机触发维护动作。
Scale AI 开源 AgentEnv 框架下的 GridSimEnv v1，把 ERCOT 2014 至 2026 年真实日前电价与 EIA-860 电池档案做成 21,250 个电池日任务，智能体每天提交 24 个整数充放电动作，由动态规划在 1 毫秒内求出精确最优并按公式打分，无需评审模型。
推荐理由：该环境把 ERCOT 真实日前电价与 EIA-860 电池档案做成可精确评分的 RL 任务，并给出 GPT-6.1 Sol 在预见与盲测两档的实测分数。
牛津布鲁克斯大学在Zenodo发布赛车电池数字孪生资源包，对应论文《Motorsport battery digital twin: physics-informed neural networks solving the Single Particle Model with Electrolyte》。
推荐理由：牛津布鲁克斯团队公开了赛车电池数字孪生的12个训练模型、验证结果与LG M50T实验数据，并附带可逐点推理的网页界面。
RWTH Aachen 在 Zenodo 发布 cigar_eis_soh_fusion.zip（23.4 kB，v1），用精简流程演示基于 EIS 的锂离子电池 SOH 估计中 CIGAR 集体模型融合的预处理、模型训练与融合步骤。作者说明该实现是方法学示例，不用于数值复现其博士论文结果，目的是支持方法可复现性。
研究对纳米增强相变材料与仿生液冷通道组合的锂离子电池热管理系统开展数值分析，成果发表于 Journal of Energy Storage 第183卷Part B，作者为 Peyman Gholamali Zadeh。
一项发表于 Journal of Energy Storage 的文献计量分析梳理了锂离子电池快充研究的演化轨迹与新兴前沿。作者为 Jiaxin Wang、Chang Guo、Nan Liu、Xiaoyu Liang、Ting Liu。
Xinyu Cao 等人在 Computers & Chemical Engineering 提出一种先验差异感知的贝叶斯优化方法，通过自适应不确定性膨胀处理先验与真实目标之间的偏差。该方法发表于该刊 2027 年 2 月第 217 卷，作者还包括 Jiyizhe Zhang、Sebastian Soritz、Xi Chen 和 Alexei A. Lapkin。
Journal of Power Sources 第699卷刊出Begoña Ispizua等人的研究，提出用物理信息神经网络从电池部分放电数据中实时估计SOH并在线预测老化趋势。当前feed仅提供标题与作者信息，未给出摘要正文，具体方法、数据集与精度指标暂不可知。
推荐理由：材料只给出标题与作者信息，未提供摘要正文，无法据此提炼具体阅读价值。
该研究提出基于模糊理论的电池包故障诊断与控制策略，将模糊推理系统与标定专家库结合，通过自适应模糊匹配调整SOC与端电压修正中的过程噪声和观测噪声，并用三角隶属函数、IF–THEN规则库、Mamdani推理和重心去模糊化输出分级故障等级。
研究采用 operando FIB-SEM 结合 DIC，在纳米尺度观测由 Si、Li6PS5Cl 固态电解质和碳添加剂组成的复合负极在循环中的形貌演变。结果显示，负极与隔膜物理界面处的锂化会诱发裂纹萌生与扩展，裂纹不仅破坏电极/隔膜界面完整性，还延伸进入隔膜，造成明显机械失效与电池性能下降。作者据此强调界面稳定性对设计耐久固态电池结构的关键作用。
推荐理由：该工作用 operando FIB-SEM 与 DIC 在纳米尺度追踪硅复合负极的裂纹萌生与扩展路径，为固态电池界面失效分析提供可迁移的观测方法。
该研究面向光伏储能系统，提出通过短放电瞬态快速辨识 2RC 时间常数来估计 LFP 电池容量，并考察该方法在不同电芯之间的迁移能力。作者为 Fu、Jammes、Sepúlveda-Oviedo、Hernando、Vinassa、Alonso、Corinne，成果以会议论文形式发表，采用绿色开放获取。
推荐理由：该文用短放电瞬态快速辨识 2RC 时间常数来估计 LFP 容量，并检验跨电芯迁移能力，为光伏储能场景提供轻量 SOH 估计思路。
该论文提出物理信息安全深度强化学习框架，用于协调社区电池储能系统，在抑制约束越限的同时降低运行成本。方法构建双层物理信息图表示，由线路阻抗与容量塑造空间信息传播，并用功率平衡、电压分布与潮流重构损失约束隐状态；在此基础上提出 LDCPPO，为奖励与成本分别设置独立 critic，仅在拉格朗日策略更新时合并。
推荐理由：该工作把线路阻抗与容量嵌入图表示，并用约束专属 critic 处理电压与线路负载两类约束，可供社区储能调度研究参考。
Journal of Energy Chemistry 第 124 卷刊出 Dengji Xiao 等人的研究，聚焦固态电解质中的焓熵补偿效应，探讨其对锂金属电池稳定性的影响。目前仅有摘要信息，具体材料体系与实验数据尚未披露。
一项数值研究用336颗退役NMC电芯的合成电芯群比较四种分选策略，结果容量单指标分选仅11.0%的模组同时满足两项安全阈值，欧氏均衡聚类为7.7%，随机成组为0.0%，Mahalanobis GMM+ISODATA流程仅0.1%。
ECLIPSE-Net 是一种事件条件对数状态估计器，结合退化事件分词器、对数时间记忆格、选择性二阶 MIMO 状态模块、能量证据混合器与鲁棒输出头，用于锂电池 RUL 预测。
推荐理由：论文在三个公开数据集上报告 RUL 误差与消融结果，并说明迁移失效的触发条件，可供做寿命预测基线比较时参考。
该研究提出用物理信息神经网络从电池部分放电数据中实时估计SOH，并进行在线老化预测。由于材料仅提供标题，摘要无法补充具体方法细节、数据集或精度指标。
研究用主动学习的机器学习原子间势（MLIP）驱动分子动力学模拟，在氧卤化物反钙钛矿固态电解质中发现晶界非晶度与离子输运之间存在火山关系。Cl 富集的晶界过于有序，Br 富集则无序过度并阻碍迁移，中间 Cl⁻/Br⁻ 比例的适度非晶晶界使 Li 离子输运最大化。作者据此通过选择性卤素调控设计阴离子工程晶界，提出受控阴离子偏析作为降低界面电阻的策略。
推荐理由：该工作用主动学习的机器学习势函数做大规模MD，把晶界非晶度与离子输运的火山关系量化出来，为界面无序调控提供可迁移的设计思路。
Sun3535/battery-paper-agent 是一个把英文电池论文 PDF 自动转成韩语 Markdown 报告的 4 步流水线，仅调用 Google Gemini API，无需 Claude Code。
EcoLoop AI 是一个由多个协作 AI 智能体组成的自主 EV 电池废弃物预防平台，可读取退役电池包的电化学遥测数据、诊断 SOH 并仲裁生命周期路径。系统按 SOH 分流：≥82% 继续车载使用，62%–82% 匹配太阳能微电网、备用电源等梯次场景，容量耗尽或存在鼓包等危险则转交授权湿法回收。
该研究提出一种不确定性感知半监督学习方法，用于真实行驶工况下电动汽车电池包的老化诊断，并利用随机短时充电数据降低对标注数据的依赖。
湖北汽车工业学院在 Zenodo 发布 v1.0 复现代码，用于重现论文《Battery health feedback in production finance》的全部数值结果，涵盖 288 案例匹配设计（240 组匹配比较）、53 项验证测试及数值利润上界。
Journal of Energy Storage 第183卷Part A刊出Li Wang等人的研究，题为考虑荷电状态依赖的锂离子电池领域自适应健康状态估计。当前仅获取到标题与作者信息，摘要正文未提供。
推荐理由：材料仅给出标题与作者信息，未提供摘要正文，无法据此提炼具体方法细节或可引用的结论。
Journal of Energy Storage 第183卷Part A刊出 Jian Ouyang 等人的论文 AGLFormer，提出面向锂电池健康状态（SOH）估计的紧凑特征选择与参数预算感知全局局部建模方法。当前 feed 仅提供标题与作者信息，未给出摘要与实验数据。
Jiarong Wang 等提出一种基于几何约简的图神经网络方法，用于加速锂离子电池 NCM811 正极有效体积模量的预测。该工作发表于 Journal of Energy Storage 第 183 卷 Part A，作者包括 Chunwang He、Xinwei Yang、Le Yang 和 Haosen Chen。