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致力于数字孪生体技术的研究与发展 通过解决方案和工程化应用造福人类 来源：储能科学与技术 作者：樊金保 李娜等 导 读 具有高能量密度的能源电池作为实现国家碳达峰和碳中和目标的重要途径备受关注，然而，现有技术已不能满足其高效安全稳定运行的迫切需求。数字孪生技术具有实时感知、高效模拟、准确预测和快速优化复杂系统的特性，有望成为解决上述挑战的有效手段。本文分析了能源电池单体层级数字孪生技术的构成要素，阐述了植入传感技术、高效保真的物理模型和机器学习算法三种关键技术在电池数字孪生中的作用，介绍了植入传感技术在电池温度、应变、气压和气体传感方面的现状，综述了描述电池不同物理场行为的耦合模型的相关研究，探讨了机器学习算法在电池数字孪生中的应用以及基于物理的机器学习算法的最新进展
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