伴隨（suí）電動汽車（chē）、智能電（diàn）網及便攜電子設備的產（chǎn）業化滲透，鋰離子電池作為核心儲能載（zǎi）體（tǐ），其健康狀態直（zhí）接錨（máo）定（dìng）係統運行的安全邊界與經濟效能。剩餘使用壽（shòu）命（mìng）（RUL）的精準預判，是實現故障前瞻預警、運維策（cè）略（luè）動態優化、全生命周期成（chéng）本管控的核心技術支撐。本文從全生命周期視角出發，係統（tǒng）解（jiě）構模型驅動、數據驅動及混合驅動三大類RUL預測技（jì）術體係，結合工程（chéng）落地（dì）實踐拆解（jiě）核心技術（shù）瓶頸，研判未來發（fā）展方（fāng）向，為技術研發與產業轉化提供係統性參考。

鋰離（lí）子電池老化本質是電化學、熱、機械多物（wù）理場耦合作用下的漸（jiàn）進式退化過程，核心演化機製涵蓋SEI膜的動態生長與（yǔ）破裂、鋰枝（zhī）晶的不可逆（nì）沉積、正負極活性材料的相變流失及電解液的分解損耗，其退化軌跡受溫（wēn）度、充放電倍率、荷電狀態等多因素交叉調控，呈現顯著的非線性、多（duō）階段遞進及路徑依賴特征。高質量數據集是RUL預測模型構建的基（jī）礎（chǔ），當前主流公開數據集各有適配場景：NASA數據集以多維參數完整（zhěng）性見長，適配全場景健康狀態管理；CALCE數據集覆蓋多放電倍率工況，適合動態負載場（chǎng）景下的模（mó）型驗證；Oxford數據集（jí）含（hán）完整的健康狀態（SOH）與（yǔ）RUL標（biāo）注（zhù），助力長周期退化（huà）建模；MIT數據（jù）集聚焦LFP電池快充場景（jǐng），適（shì）配早（zǎo）期壽命衰減預測（cè）研究。

RUL預測技術已形成三大差（chà）異化技術路徑。模型驅動方法依托物理化學機理構建數學表征模（mó）型，具備強（qiáng）可解（jiě）釋性，但對參數標定精度要求極高且計算複雜度突（tū）出，典型技（jì）術包括P2D電化學機理模型、指（zhǐ）數/多項（xiàng）式經驗擬合模型及分數階等效電路模型。數據驅動方法擺脫對機理認知的依賴，通過（guò）挖掘曆史退化數據中的隱含規律實現預測，適配複雜動態（tài）工況，但其性能高（gāo）度依（yī）賴數據質量與樣本（běn）規模，核（hé）心技術涵蓋SVR、GPR等（děng）小樣本非線性回歸方法，LSTM、Transformer等時序特征捕捉工具，GAN、VAE等生成式AI樣本增強技（jì）術，以及ARIMA、灰色模（mó）型等傳統時序（xù）統計方法。

混合驅動方法通（tōng）過融合前兩類技術的核（hé）心優勢，實現預測精度與泛化能力的（de）協同提升，本文提出三級耦合分類框架：鬆散耦（ǒu）合通過模塊串行交互實現協同（如RVM+PF）；緊密耦合將物理約束方（fāng）程嵌入（rù）神經（jīng）網絡架構，實現機理與數據的聯合優化（如物理信息神經（jīng）網絡（luò）PINN）；動態耦合依據實時預測誤差與環境工（gōng）況，自適應調整耦合（hé）交互邏輯（如WOUKF+BiLSTM-AM）。需重點關注的（de）是，實際應用中日曆老化（靜置狀態衰減）與循環老化（充放電過程衰減（jiǎn））存在顯著的耦合疊加效應，忽略（luè）二（èr）者交互（hù）機製將導致預測偏差放大，亟需構建協同（tóng）建模框架實現全場景覆蓋。

當前技術落地麵臨四大核心瓶頸：多物理場多尺度耦合（hé）的老化機製難（nán）以精（jīng）準表征；全生命周（zhōu）期退化數據稀缺，且實驗室與現場工況數據存在顯著分布差異；邊緣（yuán）設備算力（lì）約束限製複雜模型的實時部署；電池個體（tǐ）差異顯著，導（dǎo）致模型跨型號（hào）、跨（kuà）工況泛化（huà）能力（lì）不（bú）足。未來發展需（xū）聚焦四大突破方向：通過模型剪枝、量化壓縮、知（zhī）識（shí）蒸餾（liú）實現技術輕量化（huà），適配邊緣智能部署需求；融（róng）合光纖傳感、電化學阻抗譜（EIS）等多模態數據與數字孿生技術，構建高維狀態鏡（jìng）像；基於聯邦學習技術打破數據壁壘，實現跨機構隱私保護式模型共建；構（gòu）建分階段預測框（kuàng）架，適配全（quán）生命周（zhōu）期不同老化階段的（de）退化特性。
關鍵詞：狹縫（féng）塗（tú）布機
鋰離子電池RUL預測是保障（zhàng）儲能係統安（ān）全高效（xiào）運行的關鍵技術（shù）支（zhī）撐，三大技術路徑各有優劣：模型驅動強於機理（lǐ）解釋，數據驅動適配複雜（zá）工況，混合驅動實現優勢互補。未來（lái）研究需以多源數（shù）據融合、邊（biān）緣-雲協同計算、跨場景遷移學習（xí）、全生命周期分階段預測為核心突破點，破解技術落地（dì）瓶頸，推動（dòng）RUL預測技術從實驗室研發走向規模化產業應用（yòng）。