来源：储能科学与技术2025-09-01

第一作者：徐彩莹（2002—），女，硕士研究生，研究方向为超级电容健康状态估计与寿命预测；通讯作者：杨恒昭，研究员，博士生导师，研究方向为储能器件与系统、可再生能源系统、电气化交通系统。

来源：电联新媒2025-08-27

针对灵活性运行需求，系统评估频繁调峰对设备寿命的影响，重点关注金属部件疲劳、蠕变等关键问题，深化状态监测与寿命预测技术的应用。

来源：国家电网报2025-08-26

后备电源信息等数据经配电自动化终端上传至配电自动化主站，主站部署的监测平台支持故障预警、寿命预测、充放电策略优化等功能，实现故障未发、处置先行。...今年年初以来，安徽电科院积极构建“省级主站-地市子站-终端设备”三级智能管控体系，引入机器学习算法，实现电池寿命预测精度提升至95%以上；牵头编制《配电终端后备电源技术规范》，将混合超容电池性能指标、智能监测系统架构

来源：电联新媒2025-07-22

煤电机组延寿的技术关键在于对高温承压部件（如主蒸汽管道、联箱、汽包）、高速旋转部件（如转子、叶片）、电气主设备等进行科学的状态评估和剩余寿命预测。

来源：华为数字能源2025-07-21

此外，华为电力模块3.0依托ipower智能特性，实现全链路可视可管可控，具备ai低载高温预警、关键部件寿命预测、智能整定等功能，全面提升系统可靠性。

来源：电联新媒2025-07-03

依据《火电机组延寿改造技术导则》（dl/t2764-2024）建立寿命评估模型，结合设备老化、能耗曲线、区域电力需求等多元参数，进行剩余寿命预测与安全诊断，制定改造优先级。目标调整动态化。

来源：储能科学与技术2025-07-01

文献研究了智能数据分析平台，实现电池一致性评价与寿命预测。文献研究了跨域泛化深度学习方法，提升极片缺陷检测鲁棒性。文献研究了结合多物理场模拟与机器学习优化液流电池设计，并开发大语言模型辅助文献分析。

来源：北极星太阳能光伏网2025-06-17

另一方面，融合智能iv+cv故障诊断技术，实现组件级无盲区扫描监控；智能风道系统支持自动反转除尘，配合关键器件寿命预测算法，提前预警潜在故障，匹配tb-ecloud云端大数据智能化技术分析，光伏电站全生命周期智慧化运维管理提升运维效率

来源：宏英新能源2025-06-13

电芯液态全方位换热，整体导热快，电芯温差≤2℃，降低辅助耗电、深度优化电池一致性；同时搭配宏英自研七天安全预警系统，可实现对电池全生命周期的精准管理，包括初始状态评估、运行性能检测、充放电效率优化和使用寿命预测等

来源：特变电工新能源2025-06-12

它的产品运维更加智能，具备集成智能iv+cv诊断技术，实现组件级监控，端子温度监测与器件寿命预测技术提升运维效率40%以上。

来源：楚能新能源2025-06-11

同时，楚能积极将人工智能技术深度融入电池管理系统（bms）及储能电站运营，致力于实现状态精准评估、故障智能诊断、寿命预测及运维策略优化，推动储能电站向“无人化、智能化、高效化”运营演进，持续降低全生命周期成本

来源：陕西能源电力运营有限公司2025-06-03

建立火电厂主蒸汽管道与水冷壁失效分析平台，开发基于断口特征、残余应力和寿命预测的安全评价方法，形成适用于在役管道的残余寿命评估技术规范，为火电厂设备安全运行提供科学决策依据，推动行业从“事后维修”向“预测性维护

来源：上海市科学技术委员会2025-05-27

本市企业专题三、新型储能 方向1.储能电池本体技术 1.高性能液流电池技术研究内容：（1）研究短流程钒电解液和高性能碳毡电极制备技术，研发酸性全钒高性能液流电池储能装备和高功率密度电堆，开发电堆健康状态和寿命预测分析技术

来源：北极星太阳能光伏网2025-05-26

本市企业专题三、新型储能方向1.储能电池本体技术1.高性能液流电池技术研究内容：（1）研究短流程钒电解液和高性能碳毡电极制备技术，研发酸性全钒高性能液流电池储能装备和高功率密度电堆，开发电堆健康状态和寿命预测分析技术

来源：上海市科学技术委员会2025-05-22

本市企业专题三、新型储能方向1.储能电池本体技术1.高性能液流电池技术研究内容：（1）研究短流程钒电解液和高性能碳毡电极制备技术，研发酸性全钒高性能液流电池储能装备和高功率密度电堆，开发电堆健康状态和寿命预测分析技术

来源：投资济南2025-05-13

—智能机器人领域重点发展高精度运动控制、动态场景语义理解、多任务自主规划等场景；工业母机领域重点发展高精度加工参数自适应调节、复杂零件工艺智能生成与缺陷检测等场景；新能源汽车领域重点发展动力电池全周期寿命预测

来源：高泰昊能2025-05-13

其自主研发的 ems 能量管理系统及云平台，深度融合电化学动态检测技术与方程解析法，并借助 ai 自学习神经网络技术及多维建模手段，实现对电池全生命周期的精准管理，包括初始状态评估、运行性能监测和使用寿命预测

来源：山东省人民政府2025-05-12

智能机器人领域重点发展高精度运动控制、动态场景语义理解、多任务自主规划等场景；工业母机领域重点发展高精度加工参数自适应调节、复杂零件工艺智能生成与缺陷检测等场景；新能源汽车领域重点发展动力电池全周期寿命预测

来源：北极星储能网2025-05-12

hc-1000预警系统依托数据、机理和半经验模型，精准实现电池故障早期识别与热失控预警，寿命预测误差≤5%；soc智能均衡技术将全站电池soc偏差控制在±3%以内，可有效延长电池寿命20%。

来源：海辰储能 HiTHIUM2025-04-29

在智能化赋能上，推广 ai 技术与储能制造及应用结合，实现电池寿命预测、故障诊断等，提升系统运行效率。