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EnSM: 物理建模+機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)鋰電池的退化診斷

傳統(tǒng)的鋰離子電池健康狀態(tài)（SOH）估計(jì)方法側(cè)重于估計(jì)當(dāng)前電池容量，無法提供足夠的信息來確定電池的生命周期階段或二次使用價(jià)值。量化導(dǎo)致容量衰減的潛在退化模式可進(jìn)一步了解電池的電化學(xué)狀態(tài)并提供更詳細(xì)的健康信息，如剩余的活性材料和鋰庫存。然而，當(dāng)前基于物理的退化診斷方法需要長期的循環(huán)數(shù)據(jù)，且在設(shè)備上部署的計(jì)算成本很高。

為了改進(jìn)當(dāng)前的方法，美國愛荷華州立大學(xué)胡超教授等人提出并廣泛測試了兩種基于物理的輕量級機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用于在線估計(jì)電池容量并僅使用有限的早期實(shí)驗(yàn)退化數(shù)據(jù)診斷其三種主要退化模式（鋰庫存損失LLI、正/負(fù)極活性材料損失LAM_PE/LAM_NE）。

這兩種方法都利用早期實(shí)驗(yàn)老化數(shù)據(jù)（<14個(gè)月）和來自基于物理模型的模擬數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)電池容量和退化模式的晚期壽命估計(jì)（2~4年），其不同之處在于如何利用廉價(jià)且現(xiàn)成的物理模擬數(shù)據(jù)：

1）方法1是一種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法，將早期實(shí)驗(yàn)老化和模擬數(shù)據(jù)組合成一個(gè)增強(qiáng)數(shù)據(jù)集，用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型以估計(jì)三種退化模式的容量和狀態(tài)；

2）方法2是一種增量學(xué)習(xí)方法，首先使用模擬數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)估計(jì)器模型以估計(jì)三種退化模式的容量和狀態(tài)。然后，使用早期實(shí)驗(yàn)老化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的校正器模型對估計(jì)器模型的預(yù)測進(jìn)行偏差校正。

圖1. 用于SOH估計(jì)的建議基準(zhǔn)、增強(qiáng)和增量學(xué)習(xí)方法

接下來，作者使用來自在兩種溫度和電流倍率下循環(huán)的16個(gè)可植入級鋰離子電池的長期（3.5年）循環(huán)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對所提出的方法進(jìn)行了全面評估。四重交叉驗(yàn)證研究的結(jié)果表明，與純粹的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法相比，所提出的基于物理信息的機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠?qū)㈦姵厝萘亢腿N主要退化模式狀態(tài)的估計(jì)精度提高50% 以上。

本研究的結(jié)果表明，將基于物理的建模和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合，可在電池管理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)鋰離子電池的快速、準(zhǔn)確和自動(dòng)化的在線退化診斷。此外，所提出的方法可以顯著減少準(zhǔn)確的后期退化估計(jì)所需的實(shí)驗(yàn)退化數(shù)據(jù)量，這意味著將減少在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中表征電池退化所需的費(fèi)用、勞動(dòng)力和時(shí)間，以便在電池的生命周期內(nèi)進(jìn)行在線退化診斷。

圖2. 基于高退化模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)提高模型精度

Integrating physics-based modeling and machine learning for degradation diagnostics of lithium-ion batteries, Energy Storage Materials 2022. DOI: 10.1016/j.ensm.2022.05.047

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