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微软研究院&李钰琦Nature旗下刊文：跨电池学习框架破解电池老化预测难题！

能源学人  · 公众号  ·  · 2025-01-17 13:01

正文


【成果简介】

锂离子电池因其高能量密度等优势，在可再生能源和电动汽车等领域得到了广泛应用。然而，电池在使用过程中不可避免地发生容量衰减，特别是在复杂老化条件下可能出现快速退化，严重影响用户体验（如电动汽车的续航焦虑）和关键设备（如电网）的稳定运行。准确预测电池寿命，尤其是在早期循环阶段，是解决这一问题的关键。然而，由于循环协议、环境温度和电极材料等多样因素共同影响，现有预测方法在复杂老化条件下的适用性和精度受到较大限制。


针对这一挑战， 微软研究院Han Zhang、Shun Zheng、Bian和李钰琦 （现斯坦福大学博士后研究员）等 提出了一种名为 BatLiNet 的深度学习框架 ，通过整合“单电池学习”和“跨电池学习”机制，克服了传统模型在多样老化条件下的局限性。BatLiNet 创新的地方在于利用目标电池和参考电池的差异特征，结合传统的单电池退化模式分析，实现了更广泛条件下的高精度寿命预测。 相关工作以Battery lifetime prediction across diverse ageing conditions with inter-cell deep learning为题，发表在国际权威期刊Nature Machine Intelligence上。


【 研究背景 】

现有研究多集中于电池内部的早期循环特征提取，通过分析单一电池的容量-电压曲线来预测寿命。然而，由于样本数量受限和老化条件的多样性，这些方法在跨老化条件的广泛适用性方面存在不足。此外，仅依赖单电池特征难以充分捕捉电池间的差异信息，而这些差异对于提升预测精度具有重要价值。


BatLiNet 创新的地方在于引入了跨电池学习机制，通过构建目标电池与参考电池的特征差异来进行预测。 结合单电池学习，模型能够同时捕捉电池内部的退化特性和电池间的差异，从而显著提高复杂老化条件下的寿命预测性能。


【研究内容】

研究亮点 ：

1. 融合单电池与跨电池学习，通过参考电池数据提高目标电池的预测精度。

2. 实验表明， BatLiNet 在多个数据集上实现了平均误差减少40%以上的显著提升。

3. 展示了跨电池化学体系的迁移能力，为新型电池材料的快速预测提供了可能性。


模型设计

1. 单电池学习（ Intra-cell Learning）
从目标电池的早期循环中提取容量 -电压特征，分析其退化模式。

2. 跨电池学习（ Inter-cell Learning）
比较目标电池与参考电池的容量 -电压差异，捕捉电池间的寿命关联。

3. 整体架构
BatLiNet 将单电池与跨电池特征统一映射至共享空间，并利用多个参考电池的已知寿命提升目标电池的预测性能。


核心实验与结果

· 数据集
研究整合了多个公开数据集，包括 MATR、HUST 和 CALCE，涵盖不同循环协议、环境温度和电极材料，展现了复杂退化模式。

· 关键图示分析


图 1：多样老化条件及退化行为


图 1a 显示本研究涵盖的老化条件，包括循环协议、环境温度、电极材料等，与典型数据集相比覆盖范围更广。 图 1b 展示了不同电池在长短期循环中的容量退化趋势，揭示了多样老化条件对预测的复杂性。


图2：BatLiNet 框架流程


图 2a 描述了特征构造过程，包括基于容量 -电压曲线提取的单电池和跨电池差异特征。 图 2b 展示了两种学习方法的特点：单电池学习与寿命呈线性相关，跨电池学习则强调不同化学体系间的联系。 图 2c 通过多个参考电池的预测平均值，显著提升了模型鲁棒性。


图3：模型性能对比


图 3 比较了 BatLiNet 与多种传统方法（如随机森林和 CNN）在五个数据集上的表现。在所有数据集中，BatLiNet 均实现最低的 RMSE 和 MAPE，表现出卓越的预测精度。


图4：跨化学体系迁移能力


图 4 展示了 BatLiNet 在数量 丰富的 LFP 电池向数量 稀缺的 NMC、LCO 和 NCA 电池的迁移学习能力。在极低数据量 情况下， BatLiNet 仍能保持高精度预测，相较其他方法具有明显优势。



【文献信息】

Battery lifetime prediction across diverse ageing conditions with inter-cell deep learning; Nature Machine Intelligence

链接 ： https://www.nature.com/articles/s42256-024-00972-x

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