prediction method），如下图所示，该方法基于当前的电池状态和未来的电流输入，根据电池模型对未来放电过程的电压变化进行预测，并计算放电过程中的累积能量。预测过程中，根据当前的电压、电流测量值对模型参数进行修正，对端电压序列与RE 的预测结果进行更新。
电池剩余放电能量预测方法（EPM）结构
3.6 故障诊断及安全状态（SOS）估计
故障诊断是保证电池安全的必要技术之一。安全状态估计属于电池故障诊断的重要项目之一，BMS可以根据电池的安全状态给出电池的故障等级。目前导致电池严重事故的是电池的热失控，以热失控
为核心的安全状态估计是最迫切的需求。导致热失控的主要诱因有过热、过充电、自引发内短路等。研究过热、内短路的热失控机理可以获得电池的热失控边界。Feng等研究了一款三元电池的热失控行为，获得了3个特征温度。Ouyang等研究了一款复合三元材料电池的过充电热失控行为，获得了4个过充电特征阶段。这些研究为电池的安全状态估计提供了基础。
故障诊断技术目前已发展成为一门新型交叉学科。故障诊断技术基于对象工作原理，综合计算机网络、数据库、控制理论、人工智能等技术，在许多领域中的应用已经较为成熟。锂离子电池的故障诊断技术尚属于发展阶段，研究主要依赖于参数估计、状态估计及基于经验等方法（与上述SOH研究类似）。Bohlen等通过电池内阻模型的在线辨识实现了电池在线诊断。Sun等铅酸电池的健康状态（SOH）上，假设正常状态的恒流充放电电压曲线是光滑的，通过观察其充放电曲线的变化辨识电池组可能存在的故障。电动汽车动力往往由成百上千个电池单体串并联构成，个体之间存在一定的差异，即不一致性。一般地，不一致性服从统计分布规律，这为电池组的故障诊断提供了一种理论依据。
Zheng等建立了一种考虑接触电阻的电池分频模型，以代表低频的电池平均模型研究电池组总体行为，以代表高频的差异模型研究电池组一致性问题，成功辨识了电池组内的接触电阻故障。Ouyang等同样采用分频模型，通过内短路电池造成一致性变差特性来诊断内短路的发生。 ※声明：本文来自动力电池技术（ID:EVKEPU）
