来源：势银氢电产业聚焦2020-12-09

图片在燃料电池系统评测体系建设方面，汉马科技（原名：华菱星马）认为，现阶段燃料电池耐久性存在干扰因素多、测试周期长、成本高等因素，燃料电池电堆衰减机理与寿命预测建模、燃料电池电堆加速老化预测与快速评价、燃料电池健康状态在线辨识与故障诊断等技术的缺失已无法满足产业快速发展的需求

来源：北极星储能网2020-12-03

如“电池健康预警”、“远程操控”、“预约充电”等都可以通过车网互动，完成链条的整体打通。在实现基础服务的同时，进一步拓展增值服务内容，完成商业模式的多元化探索。

来源：北极星电力网2020-11-05

论坛上上海电力大学教授 廖强强作“电池健康度快速评估方法研究”主题报告。...我们在电池健康度快速评估方面建一些模型，也尽可能想把这个模型做成软件，然后在实际当中应用。

来源：高工锂电2020-08-24

以其在欧洲落地的v2g为例，enos主要能力体现在四个方面，一是电网和电池充放电本身的运行和控制策略，二是机器学习的算法及优化，包括对于动态电价的预测、电池soh（电池健康状态）、soc的预测以及用户的驾驶使用习惯和充电习惯等

来源：汽车电子设计2020-08-18

在电化学原理方面，随着电池的不断循环使用，导致电池健康程度的下降，其热失控风险在不断提升。真正应该追求的是电池系统使用过程中通过不断监控其使用情况，随时对电池进行健康程度分析，提前预知风险。

来源：中国消费者报2020-05-13

以充电时间为例，主流新能源车慢充方式大多在7个小时左右(快充方式会损伤电池健康状态，故不建议使用)，较长的充电时间势必会影响消费者的用车体验。

来源：中国消费网2020-05-12

以充电时间为例，主流新能源车慢充方式大多在7个小时左右(快充方式会损伤电池健康状态，故不建议使用)，较长的充电时间势必会影响消费者的用车体验。

来源：全球能源互联网期刊2020-05-06

在数字化电池能量交换系统中，模拟能量流被以网络化连接的高频mosfet电力电子开关离散化成为时间序列上的“能量片”（energy slice），离散化后的“能量片”上附加其他信息数据，如电池资产的所有者、电池电荷状态、电池健康状态等信息

来源：电动车辆国家工程实验室2020-04-09

产销情况分析市场情况分析动力蓄电池在车上工况使用情况分析利用车辆行驶里程、充放电数据、驾驶习惯、行驶区域等多重因素，多角度进行电池性能数据分析及影响电池健康度的关键因素分析。...国家溯源平台，通过电池溯源管理以及新能源汽车动态数据监测的百万级数据，对退役动力蓄电池进行身份认证和健康状态评估，通过电池健康价值决定电池去向，为新能源车企、动力电池回收利用等相关企业提供了可信赖的决策依据

来源：北极星储能网整理2020-01-10

此外，还可以在云端实施监控，了解电池“健康”状况，保证在电池出现问题前提前预警，攻破新能源二手车残值难定、电池寿命无法准确评估、梯次利用没有数据支撑等难题。

来源：高工锂电2019-11-12

在提升电池健康度以及寿命的同时，实现对电动汽车财产以及车主生命安全的保护。基于enos操作系统，让新机器时代的电动汽车成为移动的个人储能装备，吸纳更多清洁能源。

来源：电池中国网2019-10-10

*电池健康守护者换电模式的集中充电管理模式能够维护电池的健康。面对动力电池一致性的老大难问题，许多整车和动力电池企业尝试了诸多方式，但仍然没有彻底解决问题。

来源：储能科学与技术2019-09-30

由于退役锂离子电池组中的单体电池之间存在不一致性，因此退役电池健康状态（soh）评估成为了梯次利用的关键问题。

来源：电工技术学报2019-09-16

目前广泛采用的是电池健康状态（state of health, soh）评估方法，它对退役电池的梯次利用具有重要意义。...通常，锂离子电池的soh由模型评估得到，现有文献研究的锂电池健康状态评估模型主要有电化学模型、等效电路模型和经验模型三种。最具代表性的电化学模型是gang ning模型。

来源：汽车纵横网2019-09-02

要建立燃料电池健康状态的指示。

来源：宏成供电2019-08-30

1、储能电站bms系统概述大型储能系统电站可应用于发电侧或电网侧的调频调峰或削峰填谷，其中储能电站bms实现对电池运行状 态量（电压、电流、温度、绝缘等）的监测，进而实现对电池状态剩余电量（soc）、电池健康状态

来源：国泰君安证券2019-07-19

将退役电池梯次利用，不仅需要监测电池电压、内阻，还要通过充放电曲线计算电池的当前容量(soc)，对电池健康状态(soh)做出评估，为了保证电池的一致性和电池寿命， 还需对电池进行均衡性处理，在这一过程中将耗费大量人力

来源：能见Eknower2019-06-30

通过实时收集电池包相关数据和驾驶行为以及环境之间的关系，再通过大数据的分析和对比，实现电池健康度的预测和安全管理将是一个可行方案。

来源：中国能源报2019-05-15

针对这些问题，刘坚建议，一方面，相关部门应将电力行业和电动汽车汽车行业的相关标准协同起来，让双方就v2g电池健康状态影响和电池质保标准等问题达成共识。

来源：高工锂电2019-04-25

通过实时收集电池包相关数据和驾驶行为以及环境之间的关系，再通过大数据的分析和对比，实现电池健康度的预测和安全管理将是一个可行方案。