电池领域的机器学习：特征表示、小样本与迁移、不确定性量化、大模型与文献挖掘。
Ratnak Sok 与 Jin Kusaka 提出一种多物理场增强前馈神经网络，用于 NCA/Gr.SiOx 电化学模型的电池状态估计，并在真实行驶工况下验证。研究发表于 Energy Conversion and Management 第 372 卷 Part A，出版日期为 2027 年 1 月 15 日。
推荐理由：面向 NCA/Gr.SiOx 电化学模型，在真实行驶工况下用多物理场增强前馈网络做状态估计，可供对比模型与数据混合路线。
williamjay1 发布 secondlife-screening v1.0.0，提供退役锂离子电芯梯次筛选的分析代码与派生输入，评估中纳入电池护照历史、物理观测和早期电诊断，并按 pack 分组以考虑数据泄漏。仓库以 3.5 MB 压缩包形式提供下载，作者要求使用代码或派生表时引用相关文章和该仓库。
推荐理由：该仓库公开了退役电芯梯次筛选的分组评估代码与派生表，可用于复现电池护照历史与早期电诊断的筛选流程。
研究团队从100余篇文献中按严格标准整理出640种电解液配方，按Aurbach法与循环法测得的库仑效率分组、按质量归一化配方并结合物理启发的特征工程，发现氟含量越高、碳含量与氧含量越低，库仑效率越高，在其余特征相同时沸点越低库仑效率越高，模型预测库仑效率的R²=0.85。
推荐理由：该工作从100余篇文献整理出640种电解液配方，用可解释特征关联库仑效率，为电解液筛选提供可迁移的数据流程。
VSB - Technical University of Ostrava 在 Zenodo 发布 v1 版本，提出面向电池老化预测的零样本时序基础模型基准，强调泄漏感知的多数据集评测并引入共形不确定性。随附文件 Zenodo_code_and_results.zip（49.4 kB）提供代码与结果，可直接下载。
推荐理由：该基准在多数据集上考察零样本时序基础模型的老化预测，并处理数据泄漏与共形不确定性，可作为方法比较的参照。
该研究提出一种考虑荷电状态依赖的锂离子电池SOH估计域适应方法，针对不同SOC条件下SOH估计的域偏移问题。原文仅提供标题，摘要与实验细节未获取。
battery_fade 是一个面向电池租赁车队的 Agent 基准任务，要求用 Rust 在离线 Cargo 项目中输出每个在役电池包的 capacity_pct 与 replace_cycle（低于铭牌 80% 时的循环数）。
推荐理由：该基准用三个刻意设置的陷阱区分正确与错误建模路线，读者可据此了解电池容量估计中数据泄漏与分布外外推的常见失效模式。
Pang 等人提出基于 FiLM Transformer 网络的温度感知电池 SOH 估计方法，论文发表于 Journal of Power Sources 第 699 卷。作者为 Zheyuan Pang、Lei Gao、Yuheng Gan、Zhengxiang Song，出版日期为 2027 年 1 月 30 日。当前仅提供题录信息，摘要正文未给出具体数据集、误差指标与实验结论。
台湾高雄科技大学在 Zenodo 发布 v1.0.1 配套代码与逐行派生数据，对应论文《Do Partial Incremental Capacity Features Beat Holding the Last Measured Reference Capacity?
推荐理由：该发布把论文所用的逐行派生数据与基线复现代码一并开放，便于对照 ZOH、LIN2 等参照策略重跑 34 个电芯的评估。
Phuong-Nam Tran 等人在 eTransportation 第 30 卷发表研究，提出用趋势反转谱图结合多模态交叉注意力增强电池异常检测。该文发表于 2026 年 12 月，目前仅有题录信息，摘要未提供具体数据集、指标与对比结果。
Journal of Energy Storage 第183卷Part A刊出Yao Cheng等人的研究，提出用Tabular Prior-data Fitted Network结合退化信息估计锂离子电池SOH。当前仅提供标题与作者信息，摘要正文未随feed给出。
推荐理由：材料仅给出标题与作者信息，未提供摘要正文，无法提炼具体方法细节或结果，暂不展示推荐理由。
Zhu 等人在 Journal of Energy Storage 提出一种由动态轨迹引导的物理启发式老化建模方法，用于电池健康预测。该文发表于 Volume 183 Part A，作者包括 Enrico Zio 等，摘要未给出具体数据集与误差指标。
推荐理由：该工作把动态轨迹引导的物理启发式老化建模用于电池健康预测，为物理信息方法在SOH估计中的落地提供了一条可迁移思路。
研究提出面向实车EV电池SOH评估的框架，其中HuberTV2将Huber损失、不规则时间二阶全变分正则与老化约束结合，从充电遥测中提取平滑且速率有界的高效能量代理轨迹。
推荐理由：论文用39辆实车充电遥测对比四种平滑基线，并单独检验LLM评分与人工专家的一致性，可为实车SOH趋势提取提供方法参照。
Jichao Hong 等人提出一种基于时间分段 DBSCAN 算法的电池电压不一致性无监督异常检测与溯源方法，发表于 Applied Energy 第 427 卷 Part E，出版日期为 2027 年 1 月。该方法面向电压不一致性识别，并同时给出异常溯源能力，摘要未披露具体数据集、电芯数量与检测指标。
推荐理由：针对电池电压不一致性，提出无监督异常检测与溯源方法，为实车电压数据缺乏标签的场景提供可迁移思路。
印度理工学院 Kharagpur 团队在 Zenodo 发布论文配套的复现数据与代码，论文研究加州公布的小时级负荷实际测量了什么，并检验计入电网电池充电和表后光伏后负荷形态是否保持结构稳定。
推荐理由：该仓库公开加州小时级负荷分层数据与滚动预测输出，便于复现电网电池和屋顶光伏对负荷形态的影响。
Younghwan Joo 提出一个连续模拟溶解态粘结剂场的模型，覆盖薄膜固结与孔隙排空两个阶段，用单一参数集复现了已发表的三类测量：干燥速率变化 5.6 倍时表面与界面粘结剂比值的变化、厚度增至 6 倍的薄膜表面与界面粘结剂水平、膜内浓度分布，以及中途切换干燥速率时刻对界面粘结剂的影响。
推荐理由：该模型用单一参数集同时复现干燥速率、厚度与干燥程序三类实验，为电极干燥工艺的能耗与粘结剂分布权衡提供可迁移的仿真框架。
作者发布仿真引导的早期循环寿命预测稳健性评估工作，考察充电协议变化对预测的影响，并公开代码包 Simulation_Guided_Battery_Lifetime_Prediction_Code_v1.0.0.zip（1.1 MB）。材料仅给出标题与文件信息，未披露所用数据集、模型与具体误差结果。
推荐理由：该工作用仿真数据考察充电协议变化下早期循环寿命预测的稳健性，为跨协议泛化评估提供可复用的测试思路。
该研究提出一种神经代理模型，用于分布式电池热模型的实际可辨识性分析与传感器布置。原文仅提供标题，未给出方法细节、实验数据或结果。
Aihua Tang 等人在 Journal of Energy Storage 第 183 卷 Part A 发表研究，提出提取领域知识引导的特征，用于在标签稀缺条件下估计电池衰减模式。材料仅提供摘要，未给出具体方法细节、数据集与量化结果。
推荐理由：在标签稀缺条件下，该工作用领域知识构造特征来引导电池衰减模式估计，为少标注场景提供了一条可迁移的特征工程思路。
研究以化学相同但动力学不同的多晶与单晶 NCM811 构建双峰模型体系，在电极层面系统调节颗粒间动力学失配。结果显示，非均匀反应动力学产生颗粒间 SOC 失配，形成电化学势梯度并驱动自发内部锂离子转移；该过程虽使颗粒 SOC 趋于同步，却伴随瞬态内部电流，导致更严重的表面老化，包括富有机物 CEI 生成与岩盐型表面重构。
推荐理由：该研究用多晶与单晶 NCM811 双峰模型证明，颗粒间 SOC 失配引发的内部锂离子转移会加速表面老化，为复合正极设计提供新视角。
研究利用同步辐射透射 X 射线显微、硬/软 X 射线吸收谱与高分辨 XRD 发现，argyrodite Li6PS5Cl 受潮后生成化学还原性相，这些相会从 Ni-rich NMC 正极夺取晶格氧，引发 Ni 还原、阳离子无序和向尖晶石类表面的不可逆重构。
推荐理由：该研究揭示硫化物固态电解质受潮后生成还原性相并夺取 NMC 正极晶格氧，为干房制造中的界面失效提供机理线索。