电池预测与健康管理中的大模型：综述与未来路线图

# 面向电池预测与健康管理的大模型：综述与未来路线图  
来源：https://arxiv.org/html/2608.26111 \\tnotetext \[1\]本研究获得中国香港特别行政区研究资助局奖学金资助（项目号：CityU JRFS2526\-1S09），以及香港研究资助局资助（批准号：11201023和11202224）。 \[orcid=0009\-0007\-5881\-3118\] \[orcid=0000\-0002\-1403\-5314\]\\cormark\[1\] \[orcid=0009\-0008\-9675\-1293\] \[orcid=0000\-0003\-4019\-8587\] \[orcid=0000\-0002\-7721\-1274\] \[orcid=0000\-0002\-8500\-8364\] \\cortext \[1\]通讯作者 1\]单位：爱丁堡大学物理与天文学院，城市：爱丁堡，邮编：EH9 3FD，国家：英国 2\]单位：香港城市大学系统工程学系，城市：香港，国家：中国 hwan36@cityu\.edu\.hk王欢王伟成朱蓉王琪琪谢敏\\[ ###### 摘要 电池预测与健康管理（BPHM）对于确保电池在电动汽车、电网储能和消费电子等应用中的安全、可靠和经济运行至关重要。传统BPHM方法（包括基于物理的模型和以任务为中心的深度学习方法）在计算效率与参数化、跨域泛化、依赖大量带标签的全周期失效数据以及模型可解释性等方面面临根本性挑战。近年来兴起的基于Transformer架构和自监督预训练的大模型（LMs）提供了一种变革性的新范式，有望克服这些长期存在的瓶颈。本综述首次全面调研了LM在BPHM领域的应用，系统探讨了这些模型如何解决该领域的长期挑战。我们首先阐述了支撑大模型的基础技术，包括Transformer架构、自监督学习、大规模多模态数据集以及参数高效微调（PEFT）技术。随后，我们从四个关键维度梳理了该领域的最新进展：缓解数据稀缺性、增强泛化性与鲁棒性、整合领域知识以提升可解释性，以及实现系统级自动化。尽管初步成果令人鼓舞，但在数据可及性、智能验证、可信度及部署可行性等方面仍存在重大挑战。为指导未来研究，我们提出了一条路线图，重点包括构建协作数据生态系统、验证工业应用中的智能、通过物理信息设计增强可信度以及实现高效的设备端部署。本综述建立了一种系统方法来理解和推进LM驱动的BPHM，为研究人员和从业者开发能够在电池全生命周期内实现安全、可靠和自主运行的新一代电池管理系统提供了关键见解。 ###### 关键词：电池预测与健康管理\\sep电池管理系统\\sep大模型\\sep基础模型\\sep自监督学习 ## 1引言 随着全球向可持续能源转型，锂离子电池已成为推动这一变革的关键技术，其应用涵盖电动汽车（EVs）(zeng\_commercialization\_2019)、电网级储能系统(chen\_applications\_2020)和消费电子产品(lu\_research\_2019;kong\_strategies\_2021;wang\_reviving\_2018)。然而，电池性能的衰减带来了重大的经济和安全挑战(wang\_early\_2024;han\_review\_2019)，这使得准确的电池预测与健康管理（BPHM）对于确保安全、可靠和长寿运行变得至关重要(meng\_review\_2019)。与此同时，大规模模型的迅速兴起正在从根本上重塑科学和工程学科。这一范式转变提出了一个引人深思的问题：BPHM如何能够利用大模型的表征能力、泛化能力和可扩展性，来解决电池状态估计和寿命预测中的长期挑战？ 早期对BPHM的研究严重依赖基于物理的模型，这些模型试图将电池复杂的内部电化学过程封装在数学框架中(brosa\_planella\_continuum\_2022)。这些模型旨在模拟锂离子扩散、离子传输、界面反应动力学和固体电解质界面（SEI）生长等现象(wang\_physics\-informed\_2025;deng\_reduced\-order\_2021)。著名的例子包括常被视为金标准的Doyle\-Fuller\-Newman (DFN)模型(brosa\_planella\_continuum\_2022;tredenick\_multilayer\_2024)，因其详细的电化学保真度，以及其简化变体——单粒子模型（SPM）(hassanaly\_pinn\_2024)。这种范式的主要优势在于其高度的可解释性，因为每个模型参数都对应于一个明确的物理属性，理论上能够对未见过的运行条件进行强外推。然而，基于物理的模型存在两个关键缺点：一是由于需要求解耦合偏微分方程而导致的巨大计算复杂性，这使得它们不适合在电池管理系统（BMS）中进行实时应用；二是模型参数化面临的重大挑战，这需要许多难以直接测量且随电池老化和温度变化的电化学参数(brosa\_planella\_continuum\_2022;ali\_comparison\_2024)。 这一差距导致了数据驱动方法的采用，特别是机器学习（ML），模型直接从数据中学习。初始阶段使用了支持向量机（SVMs）等算法，它们将输入特征映射到高维空间，以找到用于回归或分类的最优分离超平面(feng\_online\_2019;klass\_support\_2014;patil\_novel\_2015)，以及随机森林等集成方法(mawonou\_state\-\-health\_2021;li\_random\_2018;wang\_optimized\_2023;gotz\_random\_2024)，它们通过聚合多个决策树的预测来增强鲁棒性。虽然有效，但这些ML模型的性能关键依赖于手动特征工程的过程，需要领域专家从原始信号（如特定电压范围的积分或恒流充电阶段的持续时间）中设计和提取显著的退化指标(patil\_novel\_2015)。对手工特征的这种依赖构成了一个重大瓶颈，限制了模型的可扩展性和适应性。 深度学习（DL）的普及随后催化了向所谓“基于传统DL的方法”的范式转变，其驱动力是自动化、端到端特征提取的承诺。为此探索了多种多样的架构。卷积神经网络（CNNs）借鉴了它们在图像分析中的成功，将一维卷积滤波器应用于电池时间序列数据。这种方法允许它们自主学习和识别局部形态模式，例如电压曲线“拐点”的偏移，这些模式是退化的重要指标(costa\_li\-ion\_2022;lee\_convolutional\_2023;wang\_fesd\_2025)。为了更好地捕捉电池老化的累积和时间依赖性，该领域还广泛采用循环神经网络（RNNs）(zhao\_rnn\_2023;feng\_state\-\-charge\_2021)，特别是其门控变体，如长短期记忆（LSTM）(chen\_soc\_2023;chai\_novel\_2024)和门控循环单元（GRU）(jiao\_gru\-rnn\_2020;yang\_state\-\-charge\_2019;yao\_surface\_2023)。这些模型顺序处理数据，采用内部记忆状态来建模充放电循环中的时间关系。其他架构，如自编码器，也被用于无监督任务，例如通过学习正常运行数据的压缩表示来进行异常检测(zhang\_novel\_2023;li\_fault\_2025;sun\_anomaly\_2023)。 最近，Transformer架构作为一种强大的替代方案出现(sun\_state\-\-health\_2025;wang\_online\_2022;zhao\_battery\_2023;chen\_lithium\-ion\_2025)。其核心创新——自注意力机制，使模型在分析当前状态时能够动态权衡所有过去时间步长的影响，从而克服了RNN固有的长距离依赖挑战，并提供了在扩展运行寿命中建模退化的卓越能力(gomez\_li\-ion\_2024;NIPS2017\_3f5ee243)。这些建模方法的演进及其各自的优缺点在[图1](https://arxiv.org/html/2608.26111#S1.F1)中进行了直观总结。参考说明图1：BPHM中建模方法演进概述。 然而，尽管架构日益复杂，所有这些模型仍然部署在相同的受限框架内。它们通常在特定（通常有限的）数据集上以监督方式从头训练，以执行单一目标，这可以描述为以任务为中心的模型开发。虽然这种方法取得了显著成功，并极大地推动了BPHM的智能化，但它受到根本性限制。首先，它严重依赖昂贵且耗时的电池全周期失效带标签数据(lu\_deep\_2023)。其次，其以任务为中心的特性阻碍了不同但相关的BPHM任务和目标之间的知识共享(bao\_multi\-state\_2023)。最后，也是最关键的是，所得到的模型泛化能力差，因为当面临不同的电池化学成分或运行条件时，其性能往往会下降(chen\_deep\-learning\-based\_2024)。这些共同的瓶颈表明，传统的深度学习范式（无论底层模型架构如何）正在达到其功能极限，凸显了对新的理论和实践框架的迫切需求。 在此背景下，大模型（LMs）代表了对定义传统BPHM的特定任务监督训练的一种背离。大模型的核心是一个具有海量参数化——通常数亿至数千亿参数——的深度学习模型，通过自监督学习在大规模语料库上进行训练。该术语涵盖了几种不同的类型：大语言模型（LLMs），如GPT系列(brown\_language\_2020;openai\_gpt\-4\_2024)、LLaMA系列(touvron\_llama\_2023;grattafiori\_llama\_2024)和Qwen系列(bai\_qwen25\-vl\_2025;yang\_qwen3\_2025)，在文本上进行预训练，用于自然语言理解、生成和推理；大视觉模型，如Segment Anything Model (SAM)(Kirillov\_2023\_ICCV;ravi\_sam\_2024)，处理视觉感知；大视觉模型，如CLIP(radford\_learning\_2021)，学习跨模态的联合表示；以及时间序列基础模型，如TimeGPT(garza\_timegpt\-1\_2024)和Lag\-Llama(rasulLagLlamaFoundationModels2024)，将这种预训练逻辑扩展到时间信号。尽管存在差异，所有四种类型都建立在相同的基础之上：Transformer架构、自监督预训练和任务无关的适应性。这种共享设计允许单个预训练模型在多个下游任务中重复使用，标志着从以任务为中心的模型开发向以数据为中心的范式转变（见[图2](https://arxiv.org/html/2608.26111#S1.F2)）。 大模型区别于传统数据驱动BPHM的不仅仅是规模：它们引入了先前方法中没有真正等价物的能力——（1）通过思维链（CoT）提示和上下文学习实现涌现推理，能够在没有特定任务训练的情况下进行多步诊断推理；（2）智能体行为，模型自主规划、检索信息和调用外部工具；（3）一种预训练和适应范式，将知识获取与任务执行解耦，允许一个模型通过微调或提示服务于多种应用。这一转变从根本上是由大模型的三个定义性特征所促成的。 首先，几乎所有大模型都普遍建立在Transformer架构之上，该架构提供了一种强大的机制来捕捉序列数据中的长距离依赖关系，特别是电池在扩展生命周期中累积的、非线性的老化轨迹。(kotei\_systematic\_2023)。其次，它们的知识是通过在大量（通常是网络规模的）语料库上进行自监督预训练获得的，而不是在狭窄的、特定任务的数据集上，这使得模型能够学习到鲁棒的通用表示，从而规避了工业界对稀缺且昂贵的全周期失效带标签电池数据的依赖(kotei\_systematic\_2023;shen\_efficient\_2025)。第三，它们被设计为可重用的、通用的基础设施，下游任务通过微调或提示来解决，而不是从头训练特定任务的网络(zheng\_learning\_2025)。这种灵活性在处理BPHM中典型的多样化化学成分和运行条件方面提供了独特优势，实现了传统模型难以达到的跨域泛化。 参考说明图2：BPHM中以任务为中心范式与基于LM的以数据为中心范式的比较。以任务为中心的方法需要为每个任务训练单独的、专用的模型，而以数据为中心的方法则利用单个预训练大模型，该模型可以适应多个下游任务。这些进展正在推动研究人员探索大模型如何解决BPHM中长期存在的挑战，涵盖SOH估计、RUL预测和异常检测等任务。令人鼓舞的是，在多个途径上已经出现了早期但有希望的研究成果，包括通过文本化和提示工程将LLMs调整用于时间序列分析、在电池特定数据集上微调通用时间序列基础模型，以及开发物理信息适应技术以增强模型的鲁棒性和可靠性。这些努力将在后续章节中详述。 然而，尽管有这些充满希望的初步探索，大模型在BPHM中的应用仍处于起步阶段。该领域目前缺乏一个系统的综述来统一这些分散的努力，深入分析基本原理，并阐明现状、挑战和未来前景。为了弥合这一差距，本文旨在对这一新兴领域进行彻底而系统的调研，提供一个全面的概述和清晰的未来研究路线图。具体而言，本综述的主要贡献总结如下： - •本综述全面概述了大模型在BPHM中的关键使能技术，系统回答了构成这一新范式的核心组件是什么。 - •借鉴当前最先进的技术，本文系统阐明了为何大模型是BPHM的一个有吸引力的解决方案，以及如何有效地构建和适应它们以用于电池特定应用。 - •本文概述了一个基于大模型的BPHM的详细研究路线图，提供了对关键挑战、未来研究方向和潜在进步机会的结构化理解。 - •据我们所知，这是首篇专门针对大模型在BPHM中应用的系统性综述，预期将为