本研究方向旨在深度融合电化学储能的内在物理化学规律（机理模型）与海量运行数据（数据驱动），以解决储能系统状态精准感知与高效管控的核心难题。我们将利用机器学习方法，从电池的电压、电流、温度等数据中提取特征，以弥补传统模型在描述电池老化、不一致性等复杂动态行为时的不足。在此基础上，开发更精准的电池状态估算算法（如剩余电量、健康状态），并设计自适应的智能管理与控制系统，以实现储能单元的长寿命、高安全与高效能运行。