专栏名称: 新能源时代

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创世界首例！破百年难题！电池领域迎来顶尖王炸组合！

新能源时代 · 公众号 · · 2025-03-17 09:00

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New Year

2025 学术热点

锂离子电池作为现代能源存储的核心技术，其性能优化与安全性提升面临多尺度、多物理场耦合的复杂挑战。传统实验方法受限于高成本与长周期，而基于物理模型的仿真手段难以全面捕捉电池内部的非线性动力学行为。机器学习凭借其强大的数据挖掘与模式识别能力，为锂离子电池研究提供了革命性的技术路径：在材料层面，通过高通量计算与机器学习结合，可快速筛选电极材料并预测其电化学性能，显著加速新型材料的发现；在电池层面，基于数据驱动的状态估计方法（如SOC、SOH预测）突破了传统模型的精度限制；在系统层面，机器学习算法能够实现对电池组的高效管理与故障预警，为电池全生命周期优化提供科学依据。随着实验数据积累与算法创新，机器学习正推动锂离子电池研究从经验驱动向智能设计范式转变，为下一代高性能、高安全性电池的开发开辟新方向。

物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINN）作为深度学习与科学计算交叉融合的前沿方向，正重新定义复杂系统建模与优化的方法论体系。与传统数据驱动方法不同，PINN通过将物理定律（如偏微分方程、守恒律等）作为软约束嵌入神经网络，实现了对物理规律的可解释性表达与高效求解。这一突破性框架在多个领域展现出强大的应用潜力：在流体力学中，PINN能够高精度模拟湍流、边界层等复杂流动现象；在材料科学领域，它被用于预测晶体生长、相变动力学等微观演化过程；在地球物理勘探中，PINN为地震波反演、地下资源探测提供了新的计算工具；而在生物医学工程中，它正推动着从细胞迁移到组织力学行为的精准建模。随着物理先验知识的深度融入与计算框架的持续优化，PINN不仅为解决高维、非线性科学问题提供了通用平台，更开启了人工智能赋能基础科学研究的新篇章。

学习目标

机器学习锂离子电池学习目标

机器学习锂离子电池学习目标：

1.使学员了解锂离子电池的基本原理和特性，以及机器学习在电池技术中的应用背景。通过学习Python编程语言，使学员能够熟练使用基础语法、函数、模块、包和面向对象编程，让学员熟悉并掌握机器学习库。

2.使学员理解神经网络的基础知识，包括激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播，并能够使用Pytorch构建全连接神经网络，掌握深度学习中的正则化技术、优化算法和超参数调优方法，了解并能够应用循环神经网络、卷积神经网络、图神经网络、注意力机制、Transformer架构、生成对抗网络和变分自编码器。

3.培养学员在锂离子电池正极材料特性工程方面的实战能力。通过实战项目，使学员能够使用机器学习技术预测锂离子电池性能、稳定性，并进行电池性能分类。理解如何将机器学习与分子动力学模拟、第一性原理计算以及实验数据结合，以加速新材料的发现和电池性能的优化。

4.电池管理系统（BMS）的智能化学习：使学员了解BMS的功能与组成，并能够应用机器学习技术进行电池充放电策略的优化。培养学员使用机器学习技术进行锂离子电池的实时充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计。

5.拓宽学员的国际视野，让他们接触和学习国际上的先进研究成果。培养具备跨学科整合能力的学员，使他们能够在锂离子电池、深度学习、数据科学等领域之间架起桥梁，开展创新性研究。

讲师介绍

深度学习锂离子电池主讲老师来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校，长期从事锂离子电池研究，特别是在利用计算模拟方法和机器学习技术解决锂离子电池领域的关键问题。在多个国际高水平期刊上发表 SCI检索论文30余篇。他的授课方式深入浅出，能够将复杂的理论知识和计算方法讲解得清晰易懂！

深度学习PINN课程讲师简介：本PINN(物理知识神经网络)与深度学习课程由来自全国重点大学、国家“985工程”、“211工程”重点高校老师主讲。在机器学习领域具有深厚的理论基础和实践经验，特别是在运用深度学习技术解决复杂科学问题方面。研究成果已经多次在国际权威期刊上发表累计30余篇。老师不仅在学术研究上成就斐然，而且在教学工作中也表现出极高的热情和才华。他的授课风格通俗易懂，能够将抽象的理论知识和复杂的计算方法讲解得生动有趣，使得学员们能够轻松理解并掌握。

专题一：机器学习锂离子电池

第一天上午

锂离子电池与机器学习背景

Python基础语法、函数、模块和包、面向对象编程

机器学习库介绍：Numpy、Pandas、Matpliotlib、Seaborn、Scikit-learn

第一天下午

监督学习与非监督学习

K-近邻、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归

实战一：使用机器学习预测锂离子电池性能：特征工程描述包括电池的充放电循环数据、温度、电流、电压、电池的制造参数、材料特性等，选择不同的机器学习模型，例如决策树、随机森林、支持向量机，最后进行性能评估。

第二天上午

K-均值聚类、层次聚类、PCA、t-SNE

集成学习：随机森林、Boosting

交叉验证、性能指标、模型评估与选择、网格搜索

实战二：聚类分析在电池性能分类中的应用：根据电池的容量、能量密度、内阻、循环稳定性等特征，选择合适的聚类算法，并通过降维判断聚类结果的有效性。

第二天下午

神经网络基础、激活函数、损失函数、梯度下降与反向传播

Pytorch构建全连接神经网络

深度学习中的正则化技术：L1、L2、Dropout

优化算法：SGD、Adam、RMSprop

超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化

实战三：基于深度学习的高熵材料的虚拟高通量筛选：收集和整理用于训练的数据集，包括高熵材料的化学组成、晶体结构、物理化学性质等，使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练，并采用交叉验证等方法来评估模型的泛化能力。

第三天上午

循环神经网络

卷积神经网络

图神经网络

注意力机制

Transformer架构

生成对抗网络

变分自编码器

实战四：基于图神经网络的锂离子电池性能预测：构建图神经网络模型，选择合适的架构，如GCN、GAT等，来学习材料图特征节点和边的表示，用于预测锂离子电池性能。

第三天下午

锂离子正极材料的特征工程

实战五：基于机器学习的锂金属正极材料的稳定性预测：选择合适的机器学习模型，如支持向量机、随机森林、集成学习、神经网络，使用适当的评估指标，如准确率、召回率、F1分数等，来衡量模型预测锂金属正极材料稳定性的性能。

实战六：实验引导的高通量机器学习分析：讲解将机器学习模型集成到实验流程中，优化实验过程，实现从实验设计到数据分析的自动化和智能化。

第四天上午

基于锂离子电池的机器学习与多尺度模拟

机器学习、分子动力学模拟与第一性原理计算

机器学习与实验结合

实战七：机器学习加速寻找新的固体电解质：构建包含已知固体电解质材料的数据库，包括它们的化学组成、晶体结构、离子导电性等属性，利用训练好的模型对大量候选材料进行虚拟筛选，预测它们的离子导电性，快速识别出有潜力的新固体电解质。

第四天下午

机器学习在电池管理系统中的应用介绍

电池管理系统（BMS）的功能与组成

电池充放电管理

电池安全与保护

电池健康状态的指标

电池老化分析

基于机器学习的电池充放电策略优化

第五天上午

实战八：电池管理系统：物理模型与机器学习集成：利用机器学习预测电池的长期性能和寿命，将机器学习集成到BMS中，实现对电池状态的实时监控和控制，定期评估机器学习模型的性能，并根据新的数据和反馈进行优化。

实战九：机器学习用于锂离子电池的实时充电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计：收集电池在不同充放电条件下的运行数据，包括电压、电流、温度、充放电时间等，训练机器学习模型，并通过交叉验证等方法评估模型的准确性和泛化能力，实现对SOC和SOH的实时估计。

第五天下午

实战十：基于GRU、LSTM、Transformer锂电池剩余寿命预测：重点讲解如何设计GRU、LSTM或Transformer模型的架构，包括层数、隐藏单元的数量、输入和输出维度等，比较GRU、LSTM和Transformer模型的性能。

实战十一：从实验数据出发重构Mn-DRX设计思路：讲解通过深度学习模型预测无序岩盐（DRX）材料结构和性能之间的关系，构造给定条件下的电压和容量之间的关系映射，讲解DRXNet模型将正极材料化学组分、电化学测试电流密度、工作电压窗口以及循环次数作为输入，来预测若干条放电曲线。

部分案例图片：

专题二：深度学习PINN

第一天

课程目标：深入理解神经网络的基本概念、架构和在多个领域的应用。掌握搭建深度学习开发环境的技能，包括使用Conda创建Python虚拟环境和安装PyTorch等必要工具。学习设计和实现多层感知机（MLP）等深度神经网络架构。通过实际案例，培养将理论知识应用于解决复杂问题的能力。

Python与深度学习(上午)

神经网络作为一种强大的机器学习技术，在各个领域的广泛应用(图像识别、自然语言处理、金融科技、推荐系统、环境科学等)。神经网络的基本构建模块，包括神经元、层、激活函数等核心组成部分。指导学员搭建深度学习开发环境，包括使用Conda创建Python虚拟环境、PyTorch等必要的工具和库的安装。讲述利用Numpy从文件读取存储，到数据类型、矩阵变换和tensor的常用计算。

深度神经网络搭建(下午)

创世界首例！破百年难题！电池领域迎来顶尖王炸组合！

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