中国科研新突破：大连化物所研发电池寿命预测模型，深度学习优化续航评估

近日消息，确保电气设备稳定运行的关键在于精确预估锂电池的使用寿命。近期研究指出，尽管面临电池容量衰退的复杂非线性特征与多变运行环境带来的不确定性，科研人员正积极探索克服这些障碍的新策略，以提升预测准确性，为行业带来革新。

中国科学院表示，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在电池健康管理研究方面取得进展。相关研究成果已经发表在《电气电子工程师学会交通电气化学报》上（附 DOI:10.1109/TTE.2024.3434553）。

据介绍，研究团队开发出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。该模型作为团队开发的第一代电池数字大脑 PBSRD Digit 核心模型的组成部分，为电池智能管理提供了解决方案。

该研究提出了基于少量充电周期数据的深度学习模型。这一模型通过带有双流框架的 Vision Transformer 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 zero-short 泛化能力。

这一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该系统中，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。

这一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，该团队将通过模型蒸馏、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。

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