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。
Xingshou Zhang、Haiyuan Chen、Xiaobin Niu 提出一种基于 Transformer 的正极电压预测框架，采用自适应输入，面向多离子电池体系。该工作发表于 Journal of Energy Chemistry 第 124 卷，出版日期为 2027 年 1 月。目前仅见摘要信息，具体数据集、误差指标与代码获取方式尚未披露。
推荐理由：该工作把 Transformer 与自适应输入结合，用于多离子电池体系的正极电压预测，可作为跨体系建模思路的参考。
Yongjiang Yu 等人提出先验引导学习方法，可从变协议下的部分充电观测预测有序电池老化轨迹，论文发表于 Journal of Power Sources 第 698 卷。摘要未给出数据集、电芯体系与误差指标等具体信息。
推荐理由：该工作用先验引导学习从部分充电片段预测有序老化轨迹，为变协议下的在线老化评估提供可迁移思路。
Jiayong Pan、Zhongbao Wei 等人在 Journal of Power Sources 第 698 卷发表研究，采用原位光学监测手段追踪硅碳负极电池的化学机械衰减，并据此进行 SOH 估计。材料仅为摘要，未给出具体电芯数量、实验协议与估计误差指标。
推荐理由：该工作把原位光学观测到的硅碳负极化学机械衰减特征用于SOH估计，为光学传感与健康状态估计的结合提供了一条可迁移思路。
Bowen Li 等提出一种分层多尺度 Transformer 结合极值理论的方法，用于电动汽车电池热失控的无监督早期预警。该方法以无监督方式建模，并借助极值理论给出预警判断，论文发表于 Energy 第 366 卷。
推荐理由：该工作把分层多尺度 Transformer 与极值理论结合，用于电动汽车电池热失控的无监督早期预警，可供关注预警建模的读者参考其方法组合。
jianghu511321/battery-health-agent 是 Nature Communication 论文《Realistic fault detection of Li-ion battery via dynamical deep learning approach》的官方代码仓库。
推荐理由：仓库把 DyAD、GDN、AE-SVDD、LSTM-AD 等故障检测模型与 SOH 预测原型放在一起，并给出五折实验的完整运行步骤。
Chunhao Yuan 等人提出一种由机理建模提供信息的富镍全固态电池可解释老化预测模型，发表于 Applied Energy 第 427 卷 Part D。摘要未给出具体数据集、误差指标与代码获取方式。
推荐理由：该工作用机理模型为富镍全固态电池老化预测提供可解释输入，读者可参考其机理与数据融合的建模思路。
Jia Yan 等人在 Applied Energy 提出一种由气体信号驱动的锂离子电池热失控早期预警框架，将气体生成特征与智能管理相衔接。该文发表于 Volume 427 Part E，出版时间为 2027 年 1 月，目前仅见摘要信息。
推荐理由：面向热失控早期预警，把气体信号与智能管理框架结合，可作为气体传感预警路线的框架参考。
格拉茨工业大学等机构提出一个电化学与力学耦合模型，可在不依赖实时力传感器的情况下预测机械约束下锂离子电池的压缩力。在初始外压 0.201 MPa 条件下，模型预测与实验结果相比，1C 放电时 MAPE 为 4.48%，多阶段驾驶循环工况下为 7.02%。该框架针对受约束电池压缩力预测的空白，可用于电池模组的实时受力监测与安全评估。
推荐理由：该模型无需力传感器即可预测受约束电芯的压缩力演化，为电池模组安全评估提供了一条可复现的建模路径。
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。
推荐理由：BatteryML 汇总了 8 个公开数据集和多种基线模型，并给出 RUL 基准结果，便于读者直接对照选型。
该数据集整理了来自 23 篇 Battery University 文章的 94 条从业者 BMS 参数和 12 张参考表，涵盖 SOC/SOH 估计限值、均衡与保护阈值、充放电温度窗口、按化学体系的热失控起始温度等。
推荐理由：该数据集把 94 条从业者 BMS 经验参数与公开实测数据并排对照，并附六项 AI-for-BMS 实验的可复现代码。
该研究提出一种先验引导学习方法，用于在充电协议变化、仅有部分充电观测的条件下预测有序的电池老化轨迹。原文未提供摘要与正文，电芯体系、数据集与量化结果均无法确认。
该综述对电池管理系统中机器学习的 799 项符合条件研究进行双层范围综述，给出深入分类并开展验证审计。材料仅提供标题，未包含具体分类框架、审计结果或获取方式。
该研究提出面向跨数据集锂离子电池 SOH 预测的抗噪差分热伏安特征，标题指向以差分热伏安特征提升跨数据集 SOH 预测的噪声鲁棒性。材料仅提供标题，摘要依据标题信息，未涉及具体数据集、误差数字或代码获取方式。
Tobias Brehler 等人在 eTransportation 第 30 卷发表研究，通过实验对比串联、并联与串并联锂离子电池模组，考察电芯老化如何聚合到系统层面。材料仅提供摘要，具体模组配置、电芯体系与测量结果未在摘要中给出。
推荐理由：原文通过串联、并联与串并联模组的实验对比，展示电芯老化差异如何在系统层面聚合，为模组级老化评估提供对照依据。
作者提出 NOCE-Net，一种深度嵌套序列模型，可直接从原始循环运行或遥测数据学习可用于控制的表征。其数据管线 re-BatteryData 将异构老化数据集统一为以绝对电荷吞吐量定义的全等效循环（FEC），覆盖十个公开数据集约 700 个电池、300 多种运行工况。
推荐理由：该工作用嵌套序列模型从原始循环数据学习表征，在未见化学体系上做零样本电压预测，并给出隐状态与容量衰减的关联诊断。
JES 刊出对称锂电芯中刚性离子输运的物理信息神经网络策略系统基准研究，对多种 PINN 策略进行系统对比评测。材料仅提供标题，摘要无法进一步展开。
Jiaqi Yu、Yanjie Guo、Wenjie Zhang 在 Journal of Energy Storage 提出双 Weibull 物理启发模型，用于扰动响应式在线锂离子电池 SOH 估计与解析拐点跟踪。该工作将拐点跟踪纳入解析框架，面向扰动工况下的在线估计需求。论文发表于 Volume 182, Part F，出版日期为 2026 年 12 月 30 日。
推荐理由：提出双Weibull物理启发模型，在扰动工况下同时做在线SOH估计与解析拐点跟踪，可供拐点建模方法参考。
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。
推荐理由：该框架把电池老化信号做 token 化并引入物理约束与不确定性量化，为 SOH 估计提供了一条可迁移的建模思路。
Minhhuy Le 等人提出 TinyBatteryNet，一种用于嵌入式电池剩余使用寿命（RUL）预测的紧凑神经网络架构，可在不同电池域之间迁移。该工作发表于 Applied Energy 第 427 卷 Part D，材料仅提供摘要，未给出具体数据集、误差指标与模型参数量。
推荐理由：面向嵌入式部署的轻量网络跨电池域预测RUL，为资源受限BMS场景提供可参考的架构取舍。
作者提出基于 TD3 的滤波增强强化学习框架，用于兼顾健康状态的锂电池快充，奖励函数结合 SOH 信息与源自恒流恒压过电位策略的 SOH 相关电压惩罚项。针对车载 SOH 估计噪声，框架在噪声统计未知时用 EMA 滤波、已知时用 Kalman 滤波，并将滤波估计同时嵌入智能体状态与奖励计算。
推荐理由：在 LG M50 电芯参数化下，该工作把带噪 SOH 估计经 EMA 或 Kalman 滤波后嵌入 TD3 的状态与奖励，量化了噪声对快充寿命收益的影响。