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机器学习是人工智能的特定应用，它允许计算机通过一组算法从数据和经验中学习和改进，而无需重新编程。在储能领域中，机器学习最近成为了电池建模的一种新方法，不仅是为了确定电池的当前充电，而且还可以预测其未来的健康状况和剩余使用寿命。在这篇评论中，我们首先讨论文献中研究的两种类型的电池模型，以进行电池状态预测：等效电路和基于物理的模型。基于这些模型的当前局限性，我们展示了机器学习技术的前景，以快速准确的电池状态预测以及所涉及的主要挑战，尤其是在高吞吐量数据生成中。此外，我们建议将物理学和领域知识纳入，以开发更容易解释和可解释的机器学习模型。总体而言，我们将数据驱动的机器学习视为一种有希望的建模技术，它可以在将来打开电池制造，使用和优化的新的，令人兴奋的机会。
使用数据预测电池的当前和未来状态...
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