用于故障诊断的电池多尺度建模方法综述
作者团队：北京航空航天大学杨世春教授团队
通信作者：Xinhua Liu: liuxinhua19@buaa.edu.cn
引用词条：Yang, S., Cheng, H., Wang, M. et al. Multi-scale Battery Modeling Method for Fault Diagnosis. Automot. Innov. (2022). https://doi.org/10.1007/s42154-022-00197-x
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随着锂离子电池的大规模应用，其安全性日益受到关注。电池故障诊断是提升储能系统性能与安全的关键环节。然而，由于不同故障特征相似且现有诊断算法精度有限，实现高效诊断仍面临挑战。基于模型的诊断方法因响应快、开发效率高，已被广泛应用于电池退化机理分析、状态估计与寿命预测。本文系统综述了从微观到宏观尺度的主流电池建模方法，并展望了其在智能网联背景下的未来发展方向。
主要研究内容
1. 锂离子电池老化机理复杂，受多种因素耦合影响。文章首先梳理了电池衰退的主要机制及影响老化的外部因素。
Table 1 Lithium-ion battery aging patterns and the effects
Fig. 1 Various degradation mechanisims inside LIB
2. 系统总结了涵盖微观至宏观尺度的多类建模方法，包括密度泛函理论/分子动力学（DFT/MD）、X射线计算机断层成像（XCT）、电化学模型、等效电路模型、分布式模型及神经网络算法。分析了各类方法在电池故障检测中的适用场景、优劣势及发展趋势。
表2 多尺度模型方法及其特点
| 名称 | 微观-宏观 | 特点 |
| DFT/MD | --- | 研究离子动力学、电荷分布与反应机制，用于电极材料锂存储容量计算，支撑材料优化设计 |
| XCT | -- | 无损检测电池内部结构，识别关键内部参数 |
| 电化学模型 | - | 描述扩散、电荷转移等电化学反应动力学，广泛应用于SOC、SOH与热状态诊断 |
| 等效电路模型 | + | 半经验模型，通过电阻、电容等元件组合表征电池电气特性 |
| 分布式模型 | ++ | 评估电池单体间不一致性，支持均衡策略优化 |
| 神经网络算法 | +++ | 具备强大学习能力，适用于趋势预测与分类，无需先验系统知识 |
注：“-代表微观，“+”代表宏观。
3. 文章指出当前基于模型的电池故障诊断仍面临多项挑战：
- 电池内部参数的有效评估及其老化过程中的动态演变；
- 控制生产过程中的微小差异，避免退役前性能显著分化；
- 建立统一的参数化方法，支撑智能电池系统构建；
- 实现高效的数据存储与数据库管理；
- 开发物理机理与数据驱动融合的混合模型，提升诊断精度。
尽管在电极微结构设计、厚电极开发、状态估计与寿命预测等方面已有大量研究，但材料合成、表征、性能与安全性的多尺度协同设计仍缺乏系统理论指导。亟需构建一体化框架，推动下一代电池的数字化管理进程。
未来，物理模型与机器学习的深度融合将成为趋势，助力实现快速、高精度的电池仿真。基于大数据的分析技术将优化动力电池全生命周期管理，涵盖研发、制造、使用与售后环节。人工智能的应用将进一步简化复杂模型计算，提升状态估计准确性。伴随动力电池智能化与网联化发展，车网互动（V2G）、车车互联（V2V）、车载供电（V2L）等新型应用场景将不断拓展，推动电池系统向更高层次的智能化演进。