A comprehensive review of data-driven electrochemical impedance spectroscopy (EIS) approaches for Li-ion battery SoH and RUL estimations

2. A comprehensive review of data-driven electrochemical impedance spectroscopy (EIS) approaches for Li-ion battery SoH and RUL estimations

论文基本信息

字段	内容
DOI/URL/PDF	DOI；ScienceDirect PDF请求失败，VUB研究门户摘要页可读
发现来源	OpenAlex；来源URL为DOI及ScienceDirect PDF
期刊/会议/平台	Renewable and Sustainable Energy Reviews, 244, Part D
发表日期	2026-10-06；VUB研究门户标为Published，日期与OpenAlex一致
作者/机构	Kashif Raza、Ouadii Ouledboutaarjia、Rashid Ahmed Rifat、Maitane Berecibar、Md Sazzad Hosen；VUB MOBI电动出行研究中心/电气工程与电力电子单位
通讯作者	未能确认；记录虽列作者与院系，未明确通讯作者
脚本评分/证据等级	90；摘要级。评分理由包括Li-ion、SoH/RUL、ML/DL及Q1能源综述期刊
核验路径	ScienceDirect PDF/文章页请求失败 → VUB研究门户摘要与书目页成功 → DOI元数据交叉核对

纳入理由与原文证据

• 主题/边界： 综述EIS数据驱动的SoH与RUL估计，直接覆盖健康状态及剩余寿命预测；作为方法综述纳入，不作为新预测器。
• 证据： 门户摘要称文章归类EIS特征工程与数据驱动估计算法，并比较常用ML/DL方法及性能指标；VUB摘要页。

数据集/电池体系

• 体系/数据： 聚焦锂离子电池阻抗谱。摘要未给出该综述自行使用的数据集、样本量或电芯化学组成；没有证据表明它建立新实验数据。
• 工况/跨域： 涉及EIS特征和文献中的不同估计情境，但温度、频率范围、SOC窗口、跨电芯/跨化学验证细节未能从摘要确认。

EOL/RUL/SOH 定义

• 目标/定义： 综述文献中SoH与RUL估计，不报告自身的SOH标签公式、EOL阈值或RUL单位。
• 未来信息风险： 需在全文检查各研究是否将同一电芯的阻抗测量、标签生成及测试划分隔离；不能由摘要判断文献级泄漏风险。

模型方法

• 流程： 总结EIS特征工程、直接/间接性能指标及ML/DL估计器，并比较性能指标；摘要提及迁移学习关键词，但未列出具体最佳模型或统一训练流程。
• 部署： EIS作为非侵入式诊断的潜力被讨论；测量硬件、扫描时长、嵌入式计算需求及在线更新能力未能确认。

验证设计

• 划分/泛化： 属于同行评审综述；摘要未说明检索策略、纳入排除标准、偏倚评估、定量荟萃分析或独立实验划分。
• 可信度： 信息不足。摘要可确认范围与主要分类，但无法评估检索完整性及比较是否使用统一基准。

指标与结果

• 摘要没有给出可复核的统一误差数字。论文比较文献中的性能指标，不应把不同数据集/协议的结果汇总成本文实验精度。

泄漏风险、复现性与局限性

• 泄漏风险： 信息不足；重点核查所综述原始论文的按电芯/工况划分、EIS采集时间与标签窗口。
• 复现性： 信息不足。VUB记录显示文章21页并标示CC BY，但本轮未取得PDF全文，也未确认检索式、筛选流程或数据表附件。
• 局限性： 本次只有摘要；摘要未说明SoH/RUL定义是否标准化；无法核实综述质量评价或跨域结论。

是否值得跟进

• 结论： 跟进。
• 理由与下一步： EIS特征可能为低侵入健康监测提供路线图。获取开放许可全文，抽取频段、特征、标签、数据划分和测试电池清单，避免把跨论文指标直接排名。