Research progress and application of deep learning in remaining useful life, state of health and battery thermal management of lithium batteries

电池(电) 健康状况 计算机科学 健康管理体系 可靠性工程 风险分析(工程) 钥匙(锁) 系统工程 锂(药物) 能源管理 人工智能 工程类 能量(信号处理) 医学 功率(物理) 计算机安全 物理 内分泌学 病理 统计 量子力学 替代医学 数学
作者
Wenbin He,Zongze Li,Ting Liu,Zhaohui Liu,Xudong Guo,Jinguang Du,Xiaoke Li,Peiyan Sun,Wuyi Ming
出处
期刊:Journal of energy storage [Elsevier BV]
卷期号:70: 107868-107868 被引量:48
标识
DOI:10.1016/j.est.2023.107868
摘要

Lithium batteries are considered to be one of the most promising green energy sources in the future. However, the problems of prognostic and health management are the main factors restricting the application and development of lithium batteries. Therefore, an efficient and intelligent battery management system (BMS) is very important. In recent years, with the continuous development of deep learning (DL), it has shown a good research prospect in the BMS. In this paper, the application of DL in the prediction the of remaining useful life (RUL), state of health (SOH) and battery thermal management (BTM) of lithium batteries of different methods are systematically reviewed. This review evaluates different deep learning approaches to battery estimation and prediction in terms of predictive performance, advantages, and disadvantages. In addition, the review discusses the characteristics, achievements, limitations, and directions for improvement of different algorithms in the above applications for factors affecting charge and discharge cycles, complex environments, dynamic conditions, and different battery types. Key issues and challenges in terms of computational complexity and various internal and external factors are identified. Finally, the future opportunities and directions are discussed to design a more efficient and intelligent algorithm model, which can adapt to more advanced BMS.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
FashionBoy应助MZ采纳,获得10
2秒前
2秒前
KK完成签到,获得积分10
5秒前
蓝桉完成签到,获得积分10
6秒前
zhouxuefeng发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
kanwenxian完成签到,获得积分20
7秒前
期刊发布了新的文献求助50
7秒前
共享精神应助小夫同学采纳,获得10
8秒前
8秒前
小蘑菇应助树袋采纳,获得10
8秒前
科研通AI5应助xn201120采纳,获得10
9秒前
9秒前
hh完成签到,获得积分20
10秒前
王彬完成签到,获得积分10
10秒前
晚来天欲雪完成签到,获得积分20
12秒前
Lc应助蓝桉采纳,获得20
12秒前
17秒前
XXXXL完成签到,获得积分10
19秒前
麦苗果果发布了新的文献求助10
21秒前
小夫同学发布了新的文献求助10
21秒前
22秒前
英姑应助谦让小松鼠采纳,获得10
22秒前
BKEL完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
lalala驳回了SciGPT应助
27秒前
kanwenxian发布了新的文献求助10
28秒前
今后应助解语花采纳,获得10
29秒前
七慕凉应助解语花采纳,获得10
29秒前
FashionBoy应助pineapple yang采纳,获得20
29秒前
麦苗果果完成签到,获得积分10
29秒前
Irene完成签到,获得积分10
30秒前
小二郎应助蓁66采纳,获得10
31秒前
31秒前
Hello应助陈曦采纳,获得10
31秒前
领导范儿应助hh采纳,获得10
32秒前
33秒前
艺涵发布了新的文献求助10
35秒前
孙燕应助闪闪泥猴桃采纳,获得30
36秒前
38秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989550
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531774
关于积分的说明 11254747
捐赠科研通 3270278
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804966
邀请新用户注册赠送积分活动 882125
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809176