本站 9 月 3 日消息，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。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5 W C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\ z U @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（本站附 doi:10.1109/tte.2024.3434553）。
1. 据介绍，研究团队开发出了新型的深度i 4 Y ( –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1 u Y r D i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 PBSRDN u 6 3 . u g , D Digit 核心模\ z R型的组成部分，为电池智| : #能管理提供了解F 4 P Z j ]决方案。
1. 基于深度学习的电池寿命预测模型
该研究提出了基于少量充电周期数8 L \据的深度学习模型。这一模型通过 Vision Transformer 结构和高效自注意力机制，捕捉并融合多时间尺x n } x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。
- 预测精度和泛化能力
同I $ ] }时，该模型在使用 15 个充电周期数N u G S据的情况下，将剩余使用寿命^ a x E e和当前循环寿命的预测误差e m C w K _ A 0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。
- 与电池数字大脑的集成
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。
- 部署和应用
目前，该电池数字大脑系统作为大规模工商业储能和电? x d # d L X =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。D j 1 H L F 2 l k
- 模型优化
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。
以上就是中国科学院大连化物所等开发出用于电池寿命预测的深度学( M ) F习模型的详细内容！
原创文章，作者:【好易之】如转载请注明出处：https://www.zhengjiaxi.com/zxwd/itzx/117117.html
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