邱健蓄电池锂离子电池建模研究现状与前景综述：当前研究的深度解析与未来方向

随着全球能源转型与低碳技术的快速发展，锂离子电池作为核心储能单元，其性能提升与安全管理高度依赖于精准的电池建模技术。电池建模经历了从机理驱动到数据驱动、从单尺度到多尺度融合的发展历程，形成了三大主要技术体系：其一，基于戴维南框架的等效电路模型（ECM），通过RC网络拟合电池外特性；通过嵌入迟滞模块与遗传算法优化，该系统可在电池管理系统实时控制中实现毫秒级响应，展现出工程应用优势。然而其建模逻辑仅局限于端口特性，缺乏对深层物理机理的阐释。%%其次，基于多孔电极理论与偏微分方程构建的物理场模型，能够精准描述锂离子输运与电化学反应动力学过程，为新型电池材料研发提供理论支撑。%%尽管该模型具有机理精确性，但其高计算复杂度仍制约了快速求解的实现。%%最后，数据驱动模型依托数据驱动方法，在荷电状态/剩余寿命预测等非线性任务中展现出强泛化能力。通过多模态Fusion构建的混合架构虽能提升跨场景精度，但存在可解释性弱与小样本适应性差的缺陷。本文系统比较了三类模型的建模原理、计算成本、预测精度及典型应用场景，分析了等效电路模型的工程适配优势、物理场模型的机理深度以及黑箱模型的数据驱动潜力。同时指出传统模型在新型电池系统适应性、多场耦合建模复杂性以及边缘计算设备部署等方面面临的共性挑战。研究展望将聚焦多尺度混合建模与数据驱动融合，结合当前大模型应用趋势，为电池研发、系统设计与全生命周期管理提供理论支撑与技术路径。

引言

随着全球能源转型与低碳经济的快速发展，新能源汽车市场呈现出蓬勃扩张态势。锂离子电池作为新能源汽车的核心动力源，凭借其高能量密度、长循环寿命和低自放电率等显著技术优势，在电动汽车、便携式电子设备和可再生能源存储系统中展现出巨大的应用潜力[[1], [2], [3], [4], [5]]。然而，锂离子电池性能优化与参数测量面临复杂的技术挑战。电池性能受外部环境、内部结构及材料间化学反应机制等多重交互因素影响。传统研究方法主要依赖大量实验测试，需要投入可观的人力、物力和时间资源。此外，实验过程中固有的不确定性使得对电池内部物理化学过程开展系统深入研究变得困难[6]。为应对这些挑战，基于电池建模的研究方法应运而生。该技术通过模拟电池内部机理与工作过程，展现出多重优势。该方法能减少所需实验次数、缩短研发周期，并可预测高温、低温及高倍率充放电等极端工况下的电池性能。这些能力对于提升电池性能预测精度与系统安全性具有关键意义[[7], [8], [9]]。随着电池技术进步与研究深入，电池模型已实现从简单到复杂、从单尺度到多尺度融合的演进。Ferran Brosa Planella [10]等人系统综述了基于物理的锂离子电池模型，归纳了准二维（P2D）模型及其衍生模型（如单颗粒模型）在机理描述方面的演进。吴博文等[11]进一步探讨了模型、数据与人工智能在电池数字孪生中的融合，为多尺度模型整合提供了参考。在锂离子电池数学模型中，等效电路模型通过电路元件与数学方程模拟电池工作原理与性能表现。基于物理的模型采用有限元方法，通过耦合方程推导近似解，为多物理场耦合分析建立数学物理模型，从而根据微观参数预测宏观性能。数据驱动模型则通过大规模数据训练构建输入-输出关系，展现出广阔的应用前景[12]。总体而言，电池模型的发展正从机理驱动转向数据驱动，从单尺度研究迈向多尺度融合。随着应用场景的多样化与性能需求的不断提升，传统电池模型的局限性日益凸显，尤其体现在新型电池类型的状态预测精度、参数复杂度及实际适用性等方面。为应对这些挑战，全球研究者在开发更精准、高效且适应性强的电池模型方面取得了进展，推动了电池技术及其应用领域的进步。
在等效电路模型研究领域，Thevenin模型与诺顿定理的提出为等效电路分析奠定了理论基础，标志着从碎片化经验值向系统化分析转变的关键性突破[13]。基于这一理论基础，全球研究者开发出多种兼具高效性与实际应用适应性的电池模型。Shi等通过将滞后电压模块整合至二阶RC模型中，有效解决了传统模型在电池滞后效应与温度引发精度误差方面的局限性[14]。孙等人[15]针对混合动力汽车锂离子电池，基于改进的Thevenin模型提出了一种动态多参数峰值功率估计方法。该方法通过分离充放电欧姆电阻，并利用遗传算法优化极化参数时间常数，成功构建了高精度电池模型。等效电路模型（ECMs）通过电路元件模拟电池外特性，但缺乏物理解释性。相比之下，以P2D模型为代表的基于物理的模型建立在电化学原理基础上，其参数具有明确的物理意义，可直接将材料特性与电池性能关联。Doyle等人通过将电极中的一维固相扩散与电解液中一维液相传输耦合，构建了二维空间模型[16]。该模型全面描述了电极颗粒内的锂离子扩散、电解液中的迁移、电荷守恒及电化学反应动力学现象。作为新兴固态电池与锂金属电池等领域的通用分析框架，P2D模型已成为电化学储能研究的普适性范式。时至今日，它仍是平衡电池建模中物理保真度与计算效率的核心工具。此外，其方法论衍生出单颗粒模型（SPM）[17]与电热耦合模型[18]等分支体系，同时推动了多物理场耦合与跨尺度建模等研究方向。然而，P2D模型需通过求解多维偏微分方程组来描述内部传质与电化学反应，导致计算复杂度高且时间成本显著。另一方面，数据驱动建模通过迭代学习输入数据模式，规避了表征电池内部机制的需求，以更高的灵活性提供精确的评估结果。Wang等[19]提出了一种基于支持向量机的电动汽车电池建模方法，采用统计学习理论构建非线性动态模型，以电流、温度和荷电状态(SOC)作为输入，以负载电压作为输出。该方法为电动汽车电池建模提供了新路径。Zheng等文献[20]开发了一种基于LSTM的剩余使用寿命预测方法，通过多层LSTM网络捕捉传感器时间序列数据中的长程依赖关系，从而解决了传统方法在处理序列信息与长期依赖方面的局限性。Bao等人[21]提出了一种结合Transformer与LSTM的协同框架用于锂离子电池荷电状态估计，其中Transformer负责捕获长期依赖，而LSTM则优化短期动态特征。该方法通过集成贝叶斯优化来提升模型性能，相较于独立的Transformer和LSTM模型展现出更优越的精度，为高精度荷电状态估计提供了跨场景解决方案。