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电池也会“衰老”！如何更准确地判断它的“健康状态”？

泰然健康网
2026-02-09 10:03

在电动车、手机、储能系统等领域，锂离子电池已经成为不可或缺的能量来源。它能量密度高、寿命长，还没有记忆效应，用起来确实很方便。但随着使用时间的增加，电池难免会“老化”——容量下降、内阻增大，直接影响设备的续航和安全。

如何准确判断一块电池的“健康状况”？业内常用“健康状态”（State of Health, SOH）这个指标，也就是电池当前实际容量与全新时额定容量的百分比。SOH 估计得准，既能避免电池提前报废，也能防止因电池老化带来的安全隐患。

传统估算方法主要有两类：一类是基于电池物理模型，另一类是基于数据驱动的机器学习。前者依赖精确的电池模型，容易受环境干扰；后者虽灵活，但往往对数据噪声敏感，换个电池或环境可能就不准了。

更重要的是，在实际使用中，电池的电压、电流等信号难免受到传感器噪声干扰，尤其是提取“增量容量曲线”（IC曲线）时，噪声会掩盖关键特征，让估计变得困难。

安徽大学等单位的陈媛、段文献等研究人员提出一个新思路，把降噪自编码器和门控递归单元网络结合起来，形成一个混合模型，用来提升电池SOH估计的准确性和抗干扰能力。

这个方法的核心分几步走：

首先，他们用“电压-容量模型”重构电池在充放电过程中的电压曲线。这样做的好处是，即使原始数据有噪声，重构后的曲线也更平滑，更容易从中提取出IC曲线及关键特征（如峰值位置、曲线面积等）。

接着，从这些曲线中提取出多个特征，作为后续模型的输入。为了应对实际中不可避免的噪声，研究人员引入了降噪自编码器（DAE）。DAE 能通过无监督学习，从带噪声的数据中恢复出干净、稳健的特征，相当于给数据做了一次“去噪预处理”，增强模型在噪声环境下的鲁棒性。

最后，这些特征被送入一个结合了门控递归单元（GRU）的递归神经网络中进行SOH估算。GRU 擅长处理序列数据，能捕捉电池老化过程中的时间依赖关系，从而提升长期预测的准确性。

为了验证效果，研究人员在多个公开电池数据集上进行了测试，并人为加入不同强度的噪声。结果显示，在噪声干扰下，这个混合模型的估算误差明显低于单一的递归神经网络（GRU-RNN）和深度神经网络（DNN），相对误差降低了6.39%到23.23%。即使只用部分电压数据进行预测，该模型仍能保持较高的准确性。

更值得注意的是，该模型在一个电池上训练后，可直接用于其他电池的SOH估计，无需重新调参，表现出较好的泛化能力。

这项研究为电池健康管理提供了一种更稳健、适应性更强的解决方案。尤其是在电动车、储能电站等对电池状态监测要求高的场景中，这类能抵抗噪声干扰、具备较强泛化能力的算法，有望提升电池使用的安全性和经济性。

当然，技术落地还需要更多实际场景的验证与优化。但可以预见，随着电池数据越来越丰富、算法持续改进，未来我们对电池“健康状况”的把控，会越来越精准、越来越智能。