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人工智能大模型“拿捏”电池寿命

宣布日期：

2024-09-25

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从清晨叫醒我们的闹钟，到随身携带的手机，再到电动汽车、无人机等新兴产品，无一不依赖于电池提供的稳定电力。

然而，随着电池使用时间的增长，其容量会逐渐衰减，造成供电时间缩短，影响设备的正常功效。如果能实时检测电池寿命，用户就能在电池性能明显下降前接纳相应步伐，从而制止因电池问题导致的设备故障或数据丧失，延长电池整体使用寿命。

近日，中国科学院大连化学物理研究所(以下简称大连化物所)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，在电池健康治理领域取得新进展。他们开发了一种新型的深度学习模型，有效解决了古板要领对大宗充电测试数据的依赖问题，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。同时，该模型作为团队开发的第一代电池数字大脑PBSRD Digit焦点模型的重要组成部分，为电池智能治理提供了解决计划。相关结果宣布于《电气电子工程师学会交通电气化学报》。

难以预测的电池寿命

电池的循环寿命是指电池在划定的充放电条件下，经历多次完全充放电循环后，容量或性能下降到初始值的某一划定百分比所能经历的充放电次数。通常以电池容量衰减到初始值的80%作为循环寿命的“终点”。

假如一部手机的电池循环寿命是500次，这就意味着，如果每天把手机电量完全用完再充满，那么约莫500天后，你就会感受手机电量没有以前那么耐用了，因为电池的循环寿命到了。

由于电池容量退化是一个受多种因素影响的动态历程，包括充放电循环次数、充放电深度、情况温度、电池老化等，这些因素相互作用，使得电池寿命预测变得尤为庞大。

此前，电池寿命预测都在实验室内进行。好比让电池加速循环，在高温45℃下高倍率运行，以此推断它在实际应用场景中的使用寿命。可是，差别的应用场景和运行条件会对锂电池寿命爆发显著影响，以致无法实现对电池的精准预测。

目前，许多团队正积极投身于人工智能领域的探索。“遗憾的是，目今的人工智能技术及其学习深度，以及有限的人力资源，不可完全满足对电池寿命进行精确检测的需求。”毛治宇说，“基于这一现状，我们萌生了一个设想——设计一个能够直接且高效检测电池寿命的立异模型。这一模型致力于突破现有技术的局限，为电池健康治理提供更为可靠和智能的解决计划。”

人工智能模型让电池“透视”

2017年，毛治宇在加拿大滑铁卢大学读博士，陈忠伟是他的导师。其时，人工智能刚刚起步，他们想实验一下，用它能否解决电池寿命检测这一难题。

“实际上，电池包括正极、负极、隔膜、电极液等，是一个庞大的电化学系统。可是，那时候的模型还停留在简单的神经网络学习，人工智能检测刚刚开始，我们就用自己的电池实验测试，并纳入此前未被考虑到的电池老化问题，最终检测出来的电池寿命与实际寿命相比，精度有了很大提高。”毛治宇回忆当初第一次实验时说。

这次开端实验开启了毛治宇在人工智能应用于电池智能治理偏向的科研之路。厥后，二人先后归国是情，毛治宇又加入了陈忠伟的团队。

陈忠伟团队有一个偏向是智能电池，包括人工智能应用于科学、人工智能应用于工程，毛治宇想在这里圆梦。而目前科技领域已有多个人工智能的盘算模型，他们“借风使船”结合多个模型，实现了优势互补。

“我们利用了Vision Transformer结构，它可以进行并行盘算，同时处理多个任务。”论文第一作者、在大连化物所从事博士后研究的刘云鹏介绍，“另有一个空间流加时间流的双流框架，可提取多维时间标准信息，同时借助高效自注意力机制减少盘算庞漂后。我们凭据差别的优势将这两种算法进行了结合。”

这项研究提出了一种基于少量充电周期数据的深度学习模型，该模型通过带有双流框架的Vision Transformer结构和高效自注意力机制，捕获并融合多时间标准隐藏特征，实现对电池目今循环寿命和剩余使用寿命的准确预测。

该模型在仅使用15个充电周期数据的情况下，能够将上述两种预测误差划分控制在5.40%和4.64%以内。并且，在面对训练数据集内未泛起的充电战略时，仍能坚持较低的预测误差，证明了其zero-shot泛化能力。

打造“电池数字大脑”

同时，该电池寿命预测模型是第一代电池数字大脑PBSRD Digit的重要组成部分。通过将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治理焦点，可安排于云端效劳器和客户端嵌入式设备。

“现在新能源特别是储能是热点话题，许多厂家都想开发全生命周期的电池智能治理系统。我们希望建设一个完整的电池数字大脑，能够更好地治理电池，像大脑一样控制电池的各个方面，让电池效率更高、寿命更长。这是我们未来的一个智能化生长偏向。”毛治宇介绍说。

事实上，陈忠伟、毛治宇、刘云鹏正好是一个团队内的“师徒三代”。经过多年生长，团队在电化学、电催化、人工智能方面都有着深厚的积累。他们的目标是打造从基础研究到要害技术开发再到工业应用示范的全链条模式，以应用为导向真正走向工业化，乃至对整个领域爆发影响。

150余人的团队中，会聚了凌驾50位经验富厚的工程师。他们具有差别的技术配景，不乏在大数据架构与算法领域深耕多年的专家，擅长将前沿的算法研究转化为高效、稳定的系统架构，确保技术结果能够顺利落地。

正是这种“研究+开发”深度融合的模式，使得团队能够跨越古板界限，增进差别领域知识与技术的交叉融合。工程师们不但能独立担负项目研发的重任，还能与科研人员紧密相助，将最新研究结果迅速转化为产品功效，从而加速技术立异与工业升级的程序。

通过这种高效的协作机制，团队不但在电池寿命检测等特定领域取得突破，还能灵活应对种种庞大挑战，推动多个项目并行生长，最终实现多元化、全方位的技术立异目标。

“未来，我们计划利用模型提炼等技术进一步优化模型，以提高资源利用率，打造真正的数字大脑。”陈忠伟说。

（来源：中国能源网）

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