移動(dòng)端


當(dāng)前位置：興旺寶>資訊首頁(yè)> 技術(shù)前沿
閱讀排行 更多
企業(yè)直播 更多
推薦展會(huì) 更多

清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院張璇、周光敏團(tuán)隊(duì)合作在基于生成式學(xué)習(xí)的電池健康狀態(tài)評(píng)估與可持續(xù)回收研究中取得進(jìn)展

2024-12-08 08:52:53來(lái)源：清華大學(xué) 閱讀量：19507 評(píng)論

分享：

　　隨著電動(dòng)汽車(chē)市場(chǎng)的快速發(fā)展，動(dòng)力電池需求量激增，但其設(shè)計(jì)壽命有限，退役潮已經(jīng)到來(lái)。如何高效、經(jīng)濟(jì)、環(huán)保地處理這些退役電池，成為亟待解決的挑戰(zhàn)。梯次利用和回收利用被視為關(guān)鍵途徑，而準(zhǔn)確評(píng)估退役電池健康狀態(tài)(SOH)則是實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的基礎(chǔ)。
 
　　傳統(tǒng)恒流恒壓(CCCV)方法評(píng)估SOH需耗費(fèi)大量時(shí)間和電能，效率低下。相比之下，脈沖測(cè)試方法展現(xiàn)出快速估算SOH的潛力，但受退役電池隨機(jī)荷電狀態(tài)(SOC)影響，準(zhǔn)確性有待提升。此外，現(xiàn)有脈沖測(cè)試方法需在不同SOC條件和電池類(lèi)型下進(jìn)行大量數(shù)據(jù)采集，面臨數(shù)據(jù)稀缺性和異質(zhì)性挑戰(zhàn)。
 
　　針對(duì)上述問(wèn)題，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院副教授張璇、周光敏團(tuán)隊(duì)與合作者提出一種基于注意力變分自動(dòng)編碼器(AVAE)的生成式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可快速生成退役電池的脈沖電壓響應(yīng)數(shù)據(jù)。這一方法幾乎零成本生成測(cè)試數(shù)據(jù)，大幅節(jié)省時(shí)間與資源，并有效解決數(shù)據(jù)稀缺和異質(zhì)性問(wèn)題。通過(guò)學(xué)習(xí)SOC與脈沖電壓響應(yīng)的潛在依賴(lài)關(guān)系，該模型實(shí)現(xiàn)了不同電池材料和SOH狀態(tài)下的SOC演變規(guī)律預(yù)測(cè)，并成功在未見(jiàn)SOC條件下準(zhǔn)確估算SOH。
 
圖1.基于注意力變分自動(dòng)編碼器的脈沖電壓響應(yīng)數(shù)據(jù)生成示意圖
 
　　團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了2700個(gè)退役鋰離子電池脈沖注入樣本的物理測(cè)試數(shù)據(jù)集，涵蓋了3種正極材料類(lèi)型、3種物理形式、4種容量設(shè)計(jì)和4種歷史使用場(chǎng)景(圖2)。這些物理測(cè)試數(shù)據(jù)被用于驗(yàn)證所提方法在脈沖數(shù)據(jù)生成中的有效性。
 
圖2.數(shù)據(jù)集構(gòu)成、特征提取與數(shù)據(jù)生成場(chǎng)景
 
　　團(tuán)隊(duì)通過(guò)生成式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，在少量已測(cè)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了未測(cè)量數(shù)據(jù)空間的精準(zhǔn)探索。模型利用已有的脈沖電壓響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，可生成不同SOC條件下的新脈沖電壓響應(yīng)數(shù)據(jù)(圖3)。實(shí)驗(yàn)表明，無(wú)論在內(nèi)插還是外推場(chǎng)景中，生成數(shù)據(jù)的平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)均低于2%，充分證明了模型對(duì)已測(cè)量數(shù)據(jù)分布的有效學(xué)習(xí)能力及其生成多樣化數(shù)據(jù)樣本的潛力。
 
圖3.生成模型性能與經(jīng)濟(jì)環(huán)境效益
 
　　利用生成的數(shù)據(jù)，僅需簡(jiǎn)單調(diào)試后的回歸器模型即可實(shí)現(xiàn)退役電池SOH的準(zhǔn)確估計(jì)(圖4)。與未使用生成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的評(píng)估模型相比，使用生成數(shù)據(jù)顯著降低了SOH估計(jì)誤差(圖4c、4d)。即使在未見(jiàn)過(guò)的SOC條件下，SOH估計(jì)的平均絕對(duì)百分比誤差(MAPE)仍低于6%。這表明，所提出的方法不僅能夠穩(wěn)定生成適用于隨機(jī)退役條件的脈沖電壓響應(yīng)數(shù)據(jù)，還可有效提升SOH評(píng)估模型的準(zhǔn)確性。
 
圖4.健康狀態(tài)估計(jì)結(jié)果
 
　　與傳統(tǒng)的CCCV測(cè)試相比，基于生成模型的脈沖測(cè)試方法無(wú)需耗費(fèi)大量時(shí)間調(diào)整SOC，也避免了對(duì)退役電池的額外損害。技術(shù)經(jīng)濟(jì)評(píng)估顯示，在2030年全球動(dòng)力電池退役場(chǎng)景下，該生成式機(jī)器學(xué)習(xí)輔助的SOH估計(jì)方法可節(jié)省約49億美元電力成本，減少358億公斤二氧化碳排放(圖5)。這一方法在時(shí)間效率、能耗降低、環(huán)境效益和操作靈活性方面展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢(shì)。
 
圖5.經(jīng)濟(jì)環(huán)境效益分析
 
　　相關(guān)研究成果以“隨機(jī)退役條件下基于生成式學(xué)習(xí)的電池健康狀態(tài)評(píng)估與可持續(xù)回收”(Generative learning assisted state-of-health estimation for sustainable battery recycling with random retirement conditions)為題，于11月23日發(fā)表于《自然·通訊》(Nature Communications)上。
 
　　清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院2022級(jí)博士生陶晟宇為論文第一作者，2023級(jí)博士生馬睿飛、2023級(jí)碩士生趙子曦為共同第一作者，2023級(jí)碩士生馬光遠(yuǎn)為第二作者。張璇、周光敏、騰訊人工智能實(shí)驗(yàn)室資深算法專(zhuān)家徐挺洋博士為共同通訊作者。其他合作者還包括廈門(mén)力景新能源科技有限公司盧敏艷團(tuán)隊(duì)，環(huán)境模擬與污染控制國(guó)家重點(diǎn)聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室溫宗國(guó)教授，阿里巴巴達(dá)摩院資深算法專(zhuān)家榮鈺博士，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院副教授韋國(guó)丹、李陽(yáng)等。研究得到山西省能源互聯(lián)網(wǎng)研究院、深圳國(guó)際科技信息中心、深圳國(guó)際研究生院、深圳市鵬瑞基金會(huì)、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金等單位和基金的科研經(jīng)費(fèi)支持。
版權(quán)與免責(zé)聲明：1.凡本網(wǎng)注明“來(lái)源：興旺寶裝備總站”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網(wǎng)絡(luò)有限公司-興旺寶合法擁有版權(quán)或有權(quán)使用的作品，未經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)不得轉(zhuǎn)載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經(jīng)本網(wǎng)授權(quán)使用作品的，應(yīng)在授權(quán)范圍內(nèi)使用，并注明“來(lái)源：興旺寶裝備總站”。違反上述聲明者，本網(wǎng)將追究其相關(guān)法律責(zé)任。 2.本網(wǎng)轉(zhuǎn)載并注明自其它來(lái)源（非興旺寶裝備總站）的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網(wǎng)贊同其觀(guān)點(diǎn)或和對(duì)其真實(shí)性負(fù)責(zé)，不承擔(dān)此類(lèi)作品侵權(quán)行為的直接責(zé)任及連帶責(zé)任。其他媒體、網(wǎng)站或個(gè)人從本網(wǎng)轉(zhuǎn)載時(shí)，必須保留本網(wǎng)注明的作品第一來(lái)源，并自負(fù)版權(quán)等法律責(zé)任。 3.如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)等問(wèn)題，請(qǐng)?jiān)谧髌钒l(fā)表之日起一周內(nèi)與本網(wǎng)聯(lián)系，否則視為放棄相關(guān)權(quán)利。
我來(lái)評(píng)論

昵稱(chēng) 驗(yàn)證碼

文明上網(wǎng)，理性發(fā)言。（您還可以輸入200個(gè)字符)

所有評(píng)論僅代表網(wǎng)友意見(jiàn)，與本站立場(chǎng)無(wú)關(guān)

    相關(guān)新聞

    • 旭化成創(chuàng)新技術(shù)：將溫室氣體變?yōu)楦邇r(jià)值化學(xué)品！

      為助力減少CFP與碳排放，旭化成開(kāi)發(fā)出了以CO2為原料制造高純度碳酸乙烯脂（EC）和高純度碳酸二甲酯（DMC）的技術(shù)，生產(chǎn)出的高純度碳酸鹽可用于鋰電池材料。
      2024-12-25 10:41:33    16856
      LIB電池

    • 政策暖風(fēng)頻吹，氫能產(chǎn)業(yè)利好來(lái)了！2025第三屆世界氫能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)賦能產(chǎn)業(yè)發(fā)展

      2025第三屆世界氫能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)定于2025年8月在廣州廣交會(huì)展館A區(qū)舉行，同期舉辦WBE2025第10屆世界電池及儲(chǔ)能產(chǎn)業(yè)博覽會(huì)暨亞太電池展/亞太儲(chǔ)能展、第三屆世界氫能產(chǎn)業(yè)大會(huì)，為全球氫能與燃料電池行業(yè)提供一個(gè)技術(shù)交流與展貿(mào)平臺(tái)，為推動(dòng)我國(guó)氫能產(chǎn)業(yè)鏈的全球貿(mào)易與交流合作、促進(jìn)氫能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、加快形成新質(zhì)生產(chǎn)力具有重要意義！
      2024-12-19 09:15:39    19213
      氫能電池

    • 2024寧德國(guó)際新能源產(chǎn)業(yè)及儲(chǔ)能裝備博覽會(huì)精彩亮點(diǎn)提前看

      2024寧德國(guó)際新能源產(chǎn)業(yè)及儲(chǔ)能裝備博覽會(huì)將于11月7日至9日在寧德舉辦,本屆展會(huì)以“領(lǐng)航時(shí)代、賦能未來(lái)”為主題，集中呈現(xiàn)全球最新的新能源科技新技術(shù)、新材料、新應(yīng)用。主要展出新能源電池及材料，儲(chǔ)能技術(shù)及集成產(chǎn)品，儲(chǔ)能及電池相關(guān)生產(chǎn)設(shè)備，新能源汽車(chē)、工程車(chē)輛、船舶等產(chǎn)品，以及無(wú)人機(jī)等低空經(jīng)濟(jì)產(chǎn)品。
      2024-11-04 18:36:17    16429
      新能源電池儲(chǔ)能