第12卷第6期2023年6月Vol.12No.6Jun.2023储能科学与技术EnergyStorageScienceandTechnology基于大数据的动力锂电池可靠性关键技术研究综述李放，闵永军，张涌（南京林业大学汽车与交通工程学院，江苏南京210037）摘要：锂离子电池作为电动汽车的主流储能元件，其可靠性下降将导致电动汽车性能异常退化或故障频发，甚至引发安全事故，发展先进的电池故障诊断与健康状态预估技术已成为动力锂电池可靠性领域的研究热点，而大数据与电动汽车的深度融合为电池可靠性关键技术发展提供了新思路。因此，本文首先介绍新能源汽车大数据平台的数据特点与数据清洗方法，简要回顾了大数据背景下可靠性关键技术在电动汽车与大数据平台的应用现状。然后围绕动力锂电池可靠性关键技术中电池故障诊断与健康状态预估研究，以数据驱动模型为核心，整理了基于大数据的电池故障诊断和健康状态预估的研究现状与方法，分析了电池故障诊断中基于机器学习、统计学、信号学、融合模型的优势与不足；对电池健康预估中基于历史运行数据、增量容量分析法提取特征的理论基础与电池健康预估模型进行综述。最后总结了当前研究在数据清洗、电池故障诊断和健康状态预估方面的局限性与面临的挑战，展望动力锂电池可靠性关键技术的未来发展方向。关键词：大数据；锂离子电池；可靠性；故障诊断；健康状态doi：10.19799/j.cnki.2095-4239.2023.0316中图分类号：TM912文献标志码：A文章编号：2095-4239（2023）06-1981-14ReviewofkeytechnologyresearchonthereliabilityofpowerlithiumbatteriesbasedonbigdataLIFang,MINYongjun,ZHANGYong(CollegeofAutomobileandTrafficEngineering,NanjingForestryUniversity,Nanjing210037,Jiangsu,China)Abstract:Lithium-ionbatteriesarethemainstreamenergystoragecomponentforelectricvehicles.Thereducedreliabilityoflithium-ionbatteriesleadstoabnormalperformancedegradationorfrequentfailuresforelectricvehicles,resultinginaccidentsthatthreatensafety.Thestudyofbatteryfaultdiagnosisandthestateofhealthestimationtechnologyhasbecomearesearchhotspotinthefieldoflithium-ionbatteryreliability.Thedeepintegrationofbigdataandelectricvehicleshasprovidednewinsightsintothedevelopmentofkeytechnologiesforimprovingthereliabilityoflithium-ionbatteries.Herein,thedatacharacteristicsofthebigdataplatformfornewenergyvehicles...
