该工作报道了一项基于数据驱动的锂离子电池后期寿命预测的研究，在电池服役期间、梯次利用等领域具有重要意义。具体研究了多健康指标共同作用下的电池退化规律，提出一种电池循环数据预处理方法，并筛选出若干个与电池寿命高度相关的特征参数，最终实现使用任意连续30个周期的循环数据来预测未来200个周期的电池容量退化曲线，平均预测误差在5%以内。该工作第一作者为蒋洪敏，通讯作者为严立京老师、马廷丽教授。

Multiple health indicators assisting data-driven prediction of the later service life for lithium-ion batteries

https://doi.org/10.1016/j.jpowsour.2022.231818