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动力电池健康状态估计是电池管理系统关键算法之一，对提高动力电池能量利用效率、降低电池热失控风险，以及动力电池的维保和残值评估具有重要意义。对比分析了实验法、模型法、数据驱动法的优势和不足，并以数据驱动方法为核心，分别从动力电池健康状态数据集构建、健康状态特征参数提取、健康状态估计模型三个方面对现阶段健康状态估计方法的理论基础和技术方案进行了综述。总结了常用的大数据采集方法以及数据预处理方法，明确了大数据在健康状态评估中的意义。比较了现有健康状态特征提取方法，对其优劣以及适用场景做了分析。阐述了不同健康状态估计模型的基本原理，提出模型融合是未来技术发展方向。最后，面向未来大数据实车应用场景，对动力电池健康状态估计方面存在的问题和发展前景进行了总结和展望。