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| 研究意义电化学储能已经开始从兆瓦级别的示范应用迈向吉瓦级别的规模市场化开展电化学电池的健康管理与故障诊断等智能运维技术是保障储能系统安全经济运行的重要手段关键挑战——电池健康状态估电池在使用过程中发生老化，健康状态（SOH）反映了电池老化程度电池老化机理复杂，衰退路径差异大，已有估计方法泛化能力差关键挑战——电池剩余寿命预测电池寿命预测的价值电池预测运维电池优化控制为电池生产制造提供指导基于数据驱动的寿命预测难以获得真实标签：算法缺乏在线学习功能算法训练所需数据量大（>50%）：数据质量要求高，难以实现早期预测算法缺乏机理解释：无法识别容量跳水，工况变动后误差较大
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