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第一作者：Fujin Wang，Zhi Zhai

通訊作者：陳雪峰，趙志斌

通訊單位：西安交通大學(xué)

論文速覽

準(zhǔn)確的健康狀態(tài)（SOH）估計(jì)對(duì)于鋰離子電池的可靠和安全運(yùn)行至關(guān)重要。然而，由于不同的電池類型和工作條件，可靠和穩(wěn)定的電池SOH估計(jì)仍然具有挑戰(zhàn)性。

本論文提出了一種基于物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Physics-informed Neural Network, PINN）的方法，用于鋰離子電池健康狀態(tài)（State of Health, SOH）的準(zhǔn)確和穩(wěn)定估計(jì)。

研究團(tuán)隊(duì)從實(shí)證退化和狀態(tài)空間方程的角度出發(fā)，建立了影響電池退化的屬性模型，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)捕捉電池退化動(dòng)態(tài)。研究中設(shè)計(jì)了一種通用的特征提取方法，從電池充滿電之前的短時(shí)間內(nèi)數(shù)據(jù)中提取統(tǒng)計(jì)特征，使得該方法適用于不同類型的電池和充放電協(xié)議。

此外，研究團(tuán)隊(duì)生成了一個(gè)包含55個(gè)鋰鎳鈷錳氧化物（Nickel-Cobalt-Manganese-Oxide, NCM）電池的綜合數(shù)據(jù)集，并結(jié)合了來自不同制造商的另外三個(gè)數(shù)據(jù)集，總共使用了387個(gè)電池和310,705個(gè)樣本來驗(yàn)證所提出的方法。平均絕對(duì)百分比誤差（MAPE）為0.87%。與替代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，所提出的PINN在常規(guī)實(shí)驗(yàn)、小樣本實(shí)驗(yàn)和遷移實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出色。該研究突出了物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)在電池退化建模和SOH估計(jì)中的潛力。

圖文導(dǎo)讀

圖1：提出的PINN用于鋰離子電池SOH估計(jì)的流程圖。

圖2：XJTU電池?cái)?shù)據(jù)集的退化軌跡。

圖3：從XJTU提取的8個(gè)電池的特征，以及四個(gè)數(shù)據(jù)集中提取的特征與SOH之間的相關(guān)系數(shù)熱圖。

圖4：SOH估算結(jié)果圖解。

圖5：在XJTU數(shù)據(jù)集批量1和HUST數(shù)據(jù)集上，三種模型（所提出的PINN、多層感知器（MLP）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN））的測(cè)試均方根誤差（RMSE）分布情況。

圖6：所提出的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的示意圖。

總結(jié)展望

本研究提出的基于物理信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）為鋰離子電池的SOH估計(jì)提供了一種新的、有效的解決方案。通過結(jié)合物理模型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法的優(yōu)勢(shì)，PINN能夠在不同類型的電池和充放電協(xié)議中實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確和穩(wěn)定的SOH估計(jì)。

此外，研究還證明了PINN在小樣本學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)方面的優(yōu)勢(shì)，這對(duì)于電池健康管理和維護(hù)決策具有重要意義。未來，隨著更多數(shù)據(jù)和內(nèi)部變量的可用性，可以考慮更復(fù)雜的電化學(xué)模型，進(jìn)一步優(yōu)化PINN的性能。此外，如何將電池的物理方程與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更無縫地整合，以及如何在現(xiàn)有數(shù)據(jù)和計(jì)算資源的約束下實(shí)現(xiàn)電池健康管理的最優(yōu)集成，將是未來研究的重要方向。

文獻(xiàn)信息

標(biāo)題：Physics-informed neural network for lithium-ion battery degradation stable modeling and prognosis

期刊：Nature Communications

DOI：10.1038/s41467-024-48779-z

原創(chuàng)文章，作者：wang，如若轉(zhuǎn)載，請(qǐng)注明來源華算科技，注明出處：http://www.xiubac.cn/index.php/2024/05/26/e1350c7d34/

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