循环寿命预测
由于电池循环寿命的测试耗时长且成本高，因此寿命模型的建立和寿命的评估预测成为国内外学者的研究热点。锂电池的寿命预测方法按照信息来源可划分三类：基于容量衰退机理的预测、基于特征参数的预测和基于数据驱动的预测。
1基于容量衰退机理的预测
基于机理的预测是根据电池在循环过程中内部结构和材料的老化衰退机制来推测电池的寿命。该方法需要利用基本模型对电池内部发生的物理和化学反应过程进行描述，如欧姆定律、电化学极化、浓差极化以及电极材料内部扩散等。
Ning等基于电池在循环过程中活性锂的损失，利用第一性原理模拟了钴酸锂电池的容量衰退模型，影响参数包括交换电流密度、DOD、界面膜阻抗以及充电截止电压等。作者将得出寿命预测模型与实测数据进行对比，发现该模型与实际检测结果非常接近。
Virkar提出了一种基于非平衡热力学电池退化模型，考虑了化学电势及SEI膜等因素对容量衰退的影响，并指出在串联电池组中会存在不平衡单体，其正极与电解液的界面处也可能产生SEI膜，导致容量衰减加剧。
2基于特征参数的预测
基于特征参数的预测是指利用电池在老化过程中某些特征因素的变化来预测电池寿命，目前研究者关注最多的EIS与循环寿命的关系。Li等研究了商用钴酸锂电池在1C充放电循环过程中阻抗谱的变化，并采用XRD、TEM和SEM观察了电极材料的变化，结果发现在锂电池正极和负极的Nyquist曲线中，对应于界面膜阻抗的低频区半圆大小随着循环次数的增加呈增大趋势，据此可推断电池循环寿命。
EIS能够给出较为精细的电池阻抗描述，但测试仪器易受外界干扰且对于复杂的谱图难以进行有效的分析。相对而言，脉冲阻抗的测量则简单易行，且可以快速实现在线监测。
3基于数据驱动的预测
基于数据驱动的方法是指不考虑电池内部的物理化学反应和机理，直接分析测试数据来挖掘规律，是一种基于经验的模拟手段。较常见的有时间序列模型(AR)、人工神经网络模型(ANN)及相关向量法(RVM)等。
AR模型是根据以前某些时间点测得数据来推断当前状态下的预测值，具有线性特性。考虑到电池容量衰减与循环次数的非线性关系，罗悦提出改进的非线性AR模型，在预测后期引入加速退化因子，提高了预测的准确性。
ANN模型是将多个神经元按照某种规则组成的人工智能网络系统，是一种典型的非线性模型。RVM模型属于数据回归分析法，可以通过调整参数来灵活地控制过拟合和欠拟合，具有概率式预测的特点。基于内部机理的预测方法具有更好的理论支持和更好的精度，但复杂程度大，数据驱动法的优点在于简单实用，但是由于获取的数据不可能覆盖所有的参数，因此也具有一定的局限性。
本文主要介绍了动力锂离子电池循环寿命的影响因素及寿命预测模型方面的研究。可以看出，影响动力锂电池循环寿命的因素很多，而且对于不同材料和结构的锂电池，其影响因素也不尽相同。
从文中的分析可知，我们可以通过控制参数来延长电池寿命，如让电池在合适的温度、倍率及充放电条件下工作。相对而言，电池组的循环寿命影响因素更为复杂，因为这些因素之间会产生相互耦合作用，而且单体一致性问题会导致电池组的性能得不到充分发挥，严重缩短电池组的循环寿命。
在对电池进行循环寿命预测时，可以基于电池的内部机理、某个特征参数或者已测的大量数据，精确合理且简单可操作的模型的建立对电池循环寿命的准确评估及性能的进一步优化都具有重要的意义。
