PRIDEBAT 项目用数字孪生与真实数据预测电动车电池老化

PRIDEBAT 项目提出结合 LFP 电芯实验表征、车辆动力总成与电池系统数字孪生及 AI 预测分析的方法，用于在真实工况下预测电动车电池老化。项目通过在城市环境运行的实车采集真实数据，构建反映实际使用模式的高保真模型，并探索将其集成到仿真平台以验证准确性与可扩展性。该框架面向 SOH、RUL 与循环行为预测，旨在弥合实验室模型与实车运行之间的差距。