【ITBEAR】9月3日消息，中國(guó)科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所聯(lián)合西安交通大學(xué)，在電池技術(shù)領(lǐng)域取得了重要突破，他們共同研發(fā)了一種新型的深度學(xué)習(xí)模型，該模型能夠高效預(yù)測(cè)鋰電池的壽命，為電池健康管理帶來(lái)了革命性的變革。
這一新型模型打破了傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法對(duì)于龐大充電測(cè)試數(shù)據(jù)的依賴(lài)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鋰電池壽命的實(shí)時(shí)預(yù)估。它基于少量的充電周期數(shù)據(jù)，運(yùn)用創(chuàng)新的雙流框架Vision Transformer結(jié)構(gòu)和高效自注意力機(jī)制，能夠精準(zhǔn)捕捉并融合電池在不同時(shí)間尺度下的隱藏特征，從而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)電池的當(dāng)前循環(huán)壽命以及剩余使用壽命。
據(jù)ITBEAR了解，在使用僅15個(gè)充電周期的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試時(shí)，該模型在預(yù)測(cè)剩余使用壽命和當(dāng)前循環(huán)壽命方面表現(xiàn)出了令人矚目的準(zhǔn)確性，誤差分別被控制在5.40%和4.64%以?xún)?nèi)。更值得一提的是，即使面對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中未曾出現(xiàn)的充電策略，該模型依然能夠保持較低的預(yù)測(cè)誤差，展現(xiàn)了出色的zero-short泛化能力。
該研究的核心成果已經(jīng)成功集成到第一代電池?cái)?shù)字大腦PBSRD Digit系統(tǒng)中，顯著提升了系統(tǒng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。目前，這一先進(jìn)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于大規(guī)模工商業(yè)儲(chǔ)能系統(tǒng)和電動(dòng)汽車(chē)的能量管理中，為提升電池使用效率和安全性提供了有力支持。
展望未來(lái)，研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃通過(guò)采用模型蒸餾、剪枝等高級(jí)優(yōu)化技術(shù)，進(jìn)一步提升模型的性能。這不僅能夠在保持預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的同時(shí)降低計(jì)算成本，還將大幅提升電池?cái)?shù)字大腦在壽命預(yù)估領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，為電池技術(shù)的持續(xù)進(jìn)步貢獻(xiàn)力量。
