AI 日报 · 2026 年 10 月 20 日 · 星期二
BATHOT ACAD
BatteryML 开源电池老化机器学习平台与 RUL 基准发布
BatteryML 作为 ICLR 2024 论文的开源代码与数据仓库发布，提供电池老化建模的数据集汇总、预处理与特征工程、经典模型和可扩展接口。同日多项研究聚焦 SOH 估计与老化建模，包括物理信息 token 化框架和频率解耦动态图学习。
论文研究
电芯老化如何汇聚到系统层级：串联、并联与串并联锂离子电池模组的实验对比
Tobias Brehler 等人在 eTransportation 发表研究，通过实验对比串联、并联与串并联锂离子电池模组，考察电芯老化差异如何汇聚到系统层级。论文在线发表于 2026 年 10 月 15 日，作者包括 Sven Maisel、Michael Kick、Simon Mailhammer、Markus Lienkamp 与 Cristina Grosu。
锂离子电芯循环与日历老化对电芯形态的依赖：扣式与软包电芯对比
该研究对比扣式电芯与软包电芯的循环老化与日历老化表现，考察电芯形态对老化结果的影响。由于抓取失败，仅标题可用，摘要无法进一步展开。
锂离子电池包热失控传播膨胀力的多物理场建模框架
Journal of Energy Storage 第182卷Part E刊出Gongquan Wang等人的研究，提出一个用于建模锂离子电池包热失控传播过程中膨胀力的多物理场框架。作者包括Yueyang Yu、Haidong Wei、Run Yang、Yuying Chen、Yihe Dong、Junyu Zhang、Ping Ping、Depeng Kong，论文发表于2026年12月30日。
Token化电池老化：物理信息与不确定性感知的SOH估计框架
Shan Huang 等人在 Applied Energy 提出一种物理信息且不确定性感知的 SOH 估计框架，将电池老化过程进行 token 化建模。作者为 Jinyang Jiao、Hao Li、Jing Lin，论文发表于 Volume 427 Part D。
从短脉冲测试重建长时间电压弛豫以加速电池测试与建模
Jun Yuan 等人提出从短脉冲测试重建长时间电压弛豫的方法，用于加快电池测试与建模。该工作发表于 Journal of Energy Storage 第 182 卷第 E 部分，作者包括 Shanling Ji、Leon Merker、Leah Nuss、Bojing Zhang、Qiaomin Ke 和 Helge Sören Stein。目前仅见摘要信息。
分层深度强化学习-模型预测控制框架用于膨胀力约束下的锂离子电池快充
Journal of Energy Storage 第182卷Part F刊出Lei Zhang等人的研究，提出一种分层深度强化学习与模型预测控制相结合的框架，用于膨胀力约束下的锂离子电池快充。作者为Lei Zhang、Tianyou Wang、Shun Tang、Kuijie Li，出版日期为2026年12月30日。
基于注意力特征选择的分频段EIS超快速轻量SOH估计
韩国研究团队提出一种在分频段电化学阻抗谱（Bandwise EIS）内用注意力机制做特征选择的SOH估计方法，主打超快速与轻量化。
频率解耦动态图学习结合老化先验用于锂电池SOH鲁棒估计
Yiming Wang、Han Liu、Haiqiang Yang 在 Journal of Energy Storage 提出频率解耦动态图学习方法，并引入老化先验，用于锂电池健康状态（SOH）的鲁棒估计。该方法针对工况变化下的估计稳定性设计，论文发表于 Volume 182, Part F。
数据与工具
BatteryML 开源工具：电池老化机器学习平台与 RUL 基准
BatteryML 是 ICLR 2024 论文的开源代码与数据仓库，提供电池老化建模的数据集汇总、预处理与特征工程、经典模型和可扩展接口。
PyBaMM 求解器包 pybammsolvers v0.11.0 发布
pybammsolvers 发布 0.11.0，该版本为下一个 PyBaMM 版本所依赖（pybammsolvers>=0.11.0,<0.12.0）。
快讯
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