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北理工熊瑞EcoMat: 機器學(xué)習(xí)驅(qū)動基于單圈電池數(shù)據(jù)預(yù)測電壓-容量曲線！

隨著可充電電池的廣泛部署，電池衰減預(yù)測已成為一個具有挑戰(zhàn)性的問題。然而，由容量損失定義的電池壽命提供的電池衰減信息十分有限。

為此，北京理工大學(xué)熊瑞教授等人探索了基于序列到序列（seq2seq）模型的電池壽命電壓-容量曲線的預(yù)測，并使用一個循環(huán)作為seq2seq模型的輸入預(yù)測了數(shù)百個循環(huán)的鋰離子電池的恒流（CC）電壓-容量曲線。

其中，seq2seq模型是一種端到端的方法，無需特征提取即可將序列映射到序列。該模型結(jié)構(gòu)可靈活地分別合并和輸出多條電壓-容量曲線，它由編碼器和解碼器組成且兩者都包含長短期記憶（LSTM）單元。從s-a+1到s的共a個循環(huán)的電壓-容量曲線疊加在一起形成編碼器的輸入序列，代表從電壓上限到下限的容量。類似地，解碼器也輸出未來循環(huán)的堆疊電壓-容量曲線作為預(yù)測結(jié)果。結(jié)果表明，基于包含45個電池的電池衰減數(shù)據(jù)集，所開發(fā)的模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測當(dāng)前周期前100、200、……和1000個循環(huán)的電壓-容量曲線。甚至，單圈循環(huán)的數(shù)據(jù)足以做出準(zhǔn)確的預(yù)測。

圖1. 用于預(yù)測電壓-容量曲線的seq2seq模型示意圖

基于此，作者總結(jié)了這篇文章的主要貢獻(xiàn)如下：

（1）該方法可使用當(dāng)前循環(huán)數(shù)據(jù)同時預(yù)測數(shù)百個循環(huán)的電壓-容量曲線。此外，該方法不易受到“拐點”的影響，這提供了更新電池管理策略或安排維護以響應(yīng)預(yù)測后果的機會。

（2）該方法避免了復(fù)雜的特征工程，并且可靈活地結(jié)合不同數(shù)量的輸入和輸出周期。因此，它可以適應(yīng)不同壽命和歷史數(shù)據(jù)量的電池，從而洞察鋰離子電池的壽命預(yù)測。

（3）該方法具有強大的衰減數(shù)據(jù)生成能力。僅使用當(dāng)前單圈循環(huán)的數(shù)據(jù)就可以密集預(yù)測接下來300個循環(huán)周期內(nèi)的電壓-容量曲線，因此有望顯著減少電池衰減測試的數(shù)量，并有利于其他數(shù)據(jù)驅(qū)動的診斷和預(yù)后方法的開發(fā)。

據(jù)作者所知，這也是第一項全面預(yù)測電池特性并突出深度學(xué)習(xí)方法在電池衰減預(yù)測方面的研究。

圖2. 基于電池的單圈循環(huán)生成電壓-容量曲線

Data-driven battery degradation prediction: Forecasting voltage-capacity curves using one-cycle data, EcoMat 2022. DOI: 10.1002/eom2.12213

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