机器学习方法

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。

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。

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。

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。

推荐理由：该数据集把光伏与电池微网调度中预测更新是否改变决策的问题做成可复现实验，含 522 个社区日与五种策略对比。

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。

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。

推荐理由：面向 LFP 电芯在快充快放工况下的 SOH 预测，该工作把脉冲神经网络与双向 LSTM 组合以兼顾鲁棒性与计算开销。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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推荐理由：文章系统拆解温度、瞬态电流与历史状态对动态EIS的影响，为把EIS用于在线诊断的研究者提供建模与解释依据。