用于预测电池寿命的新型深度学习模型

[本刊讯] 中国科学院大连化学物理研究所能源催化转化全国重点实验室动力电池与系统研究部研究员陈忠伟、副研究员毛治宇团队，联合西安交通大学教授冯江涛，开发了新型的深度学习模型，克服了传统方法对大量充电测试数据的依赖，为电池实时寿命预估提供了新思路，实现了锂电池寿命的端到端评估。相关成果于2024年7月29日发表在《电气电子工程师学会交通电气化学报》（IEEE Transactions on Transportation Electrification）上。

锂电池寿命的准确预测对于电气设备的正常运行至关重要。然而，由于电池容量退化过程的非线性和运行条件的不确定性，电池寿命的准确预测面临着挑战。

该研究提出了基于少量充电周期数据的深度学习模型。该模型通过带有双流框架的ViT结构和高效自注意力机制，捕捉并融合多时间尺度隐藏特征，实现对电池当前循环寿命和剩余使用寿命的准确预测。同时，该模型在使用15个充电周期数据的情况下，将剩余使用寿命和当前循环寿命的预测误差分别控制在5.40%和4.64%以内。此外，在面对训练数据集未出现的充电策略时，该模型仍能够保持较低的预测误差，证明了其零次学习泛化能力。

该电池寿命预测模型是第一代电池数字大脑PBSRD Digit的组成部分。研究人员通过将上述模型整合到电池数字大脑系统中，进一步提高了系统的准确性。目前，该电池数字大脑系统作为大规模工商业储能和电动汽车的能量管理核心，可部署于云端服务器和客户端嵌入式设备。该模型平衡了预测准确率和计算成本，提高了电池数字大脑对于寿命预估的应用价值。未来，将通过模型蒸馏、剪枝等方法进一步优化模型，从而提高系统的鲁棒性和资源利用率。

（勇 兰）