基于多参数耦合模型的锂电池健康管理策略在智能物流仓储中的应用

周景景; 李翔

doi:10.19799/j.cnki.2095-4239.2026.0210

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基于多参数耦合模型的锂电池健康管理策略在智能物流仓储中的应用

储能测试与评价 | 更新时间：2026-04-29

- 基于多参数耦合模型的锂电池健康管理策略在智能物流仓储中的应用
- Application of lithium battery health management strategy based on multi-parameter coupling model in intelligent logistics warehousing
- 储能科学与技术 2026年15卷第4期页码：1409-1411
- 作者机构：
  
  1.嵩山少林武术职业学院，河南登封 452470
  2.贵州财经大学，贵州贵阳 550000
  3.河南工业贸易职业学院，河南郑州 451191
- 作者简介：
  
  周景景（1989—），女，硕士，讲师，从事物流管理，经济管理、经济贸易、体育旅游、资源与环境经济学研究，E-mail：15036102134@163.com。
- 基金信息：
  
  教育部人文社会科学资助项目(18YJAZH051)
- DOI：10.19799/j.cnki.2095-4239.2026.0210
  中图分类号： TM 912
- 收稿：2026-03-12，
  
  修回：2026-04-09，
  
  纸质出版：2026-04-28
- 稿件说明：
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周景景, 李翔. 基于多参数耦合模型的锂电池健康管理策略在智能物流仓储中的应用[J]. 储能科学与技术, 2026, 15(4): 1409-1411.

ZHOU Jingjing, LI Xiang. Application of lithium battery health management strategy based on multi-parameter coupling model in intelligent logistics warehousing[J]. Energy Storage Science and Technology, 2026, 15(4): 1409-1411.
周景景, 李翔. 基于多参数耦合模型的锂电池健康管理策略在智能物流仓储中的应用[J]. 储能科学与技术, 2026, 15(4): 1409-1411. DOI： 10.19799/j.cnki.2095-4239.2026.0210.

ZHOU Jingjing, LI Xiang. Application of lithium battery health management strategy based on multi-parameter coupling model in intelligent logistics warehousing[J]. Energy Storage Science and Technology, 2026, 15(4): 1409-1411. DOI： 10.19799/j.cnki.2095-4239.2026.0210.

摘要

随着智能物流仓储的快速发展，锂电池作为关键动力源，其性能与可靠性备受关注。本文聚焦基于多参数耦合模型的锂电池健康管理策略在智能物流仓储中的应用，在理论层次构建多参数耦合模型，综合考量锂电池的电化学、热学、力学等参数，实现对电池状态的精准评估。详细地阐述了该模型在电池健康状态监测、剩余寿命预测方面的应用，有效提升了锂电池在智能物流仓储中的安全性与稳定性，为优化物流仓储运营提供了有力支持。

Abstract

With the rapid development of intelligent logistics warehousing

as a key power source

the performance and reliability of lithium-ion batteries have received extensive attention. This paper focuses on the application of lithium-ion battery health management strategies based on multi-parameter coupling models in intelligent logistics warehousing. At the theoretical level

a multi-parameter coupling model is constructed

comprehensively considering parameters such as the electrochemistry

thermology

and mechanics of lithium-ion batteries to achieve accurate assessment of battery status. The application of this model in battery health status monitoring and remaining useful life prediction is elaborated in detail

effectively improving the safety and stability of lithium-ion batteries in intelligent logistics warehousing and providing strong support for optimizing logistics warehousing operations.

关键词

Keywords

references

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