作為現(xiàn)代生活中不可或缺的能源載體，電池的重要性不言而喻。從清晨喚醒我們的鬧鐘，到隨身攜帶的手機(jī)、平板電腦等智能設(shè)備，無(wú)一不依賴(lài)于電池提供的穩(wěn)定電力。此外，隨著科技的發(fā)展，電動(dòng)汽車(chē)、無(wú)人機(jī)等新興領(lǐng)域也廣泛應(yīng)用了各類(lèi)高性能電池，推動(dòng)了綠色出行和智能科技的進(jìn)步。因此，電池不僅極大地便利了我們的日常生活，還促進(jìn)了科技的飛躍與社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。

然而，隨著電池使用時(shí)間的增長(zhǎng)，其容量會(huì)逐漸衰減，導(dǎo)致供電時(shí)間縮短，影響設(shè)備的正常功能。如果能及時(shí)檢測(cè)電池壽命，用戶(hù)就能在電池性能明顯下降前采取相應(yīng)措施，如更換新電池或優(yōu)化用電習(xí)慣，從而避免因電池問(wèn)題導(dǎo)致的設(shè)備故障或數(shù)據(jù)丟失，延長(zhǎng)電池整體使用壽命。因此，檢測(cè)電池壽命不僅是維護(hù)個(gè)人設(shè)備穩(wěn)定的需要，也是推動(dòng)能源高效利用、促進(jìn)環(huán)保的重要措施。

近日，中國(guó)科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所研究員陳忠偉、副研究員毛治宇團(tuán)隊(duì)，聯(lián)合西安交通大學(xué)馮江濤教授，在電池健康管理領(lǐng)域取得新進(jìn)展。他們開(kāi)發(fā)了一種新型的深度學(xué)習(xí)模型，有效地解決了傳統(tǒng)方法對(duì)大量充電測(cè)試數(shù)據(jù)的依賴(lài)，為電池實(shí)時(shí)壽命預(yù)估提供了新的思路，實(shí)現(xiàn)了鋰電池壽命的端到端評(píng)估。同時(shí)，該模型也作為團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的第一代電池?cái)?shù)字大腦PBSRD Digit核心模型的重要組成部分，為電池智能管理提供了解決方案。相關(guān)成果發(fā)表在《電氣電子工程師學(xué)會(huì)交通電氣化學(xué)報(bào)》上。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于電池壽命預(yù)測(cè)。受訪(fǎng)者供圖

難以預(yù)測(cè)的電池壽命

電池的循環(huán)壽命是指電池在規(guī)定的充放電條件下，經(jīng)歷多次完全充放電循環(huán)后，電池的容量或性能下降到初始值的某一規(guī)定百分比，所能經(jīng)歷的充放電次數(shù)。通常，以電池容量衰減到初始值的80%作為循環(huán)壽命的“終點(diǎn)”。

比如每個(gè)人都會(huì)用到的手機(jī)，它就像是一輛裝備精良的賽車(chē)，而電池則是這輛賽車(chē)的“油箱”和“引擎”的結(jié)合體。新車(chē)剛到手時(shí)，電池就像是一個(gè)剛加滿(mǎn)高級(jí)燃油、動(dòng)力澎湃的引擎，能夠輕松驅(qū)動(dòng)賽車(chē)在數(shù)字世界的賽道上飛馳，無(wú)論是流暢播放高清視頻、還是快速處理多任務(wù)，都顯得游刃有余。然而，隨著使用時(shí)間的增長(zhǎng)，電池的“油箱”逐漸變小，其內(nèi)部的電化學(xué)反應(yīng)開(kāi)始放緩，就像引擎逐漸失去了往日的活力。假如一部手機(jī)的電池循環(huán)壽命是500次。這就意味著，如果你每天把手機(jī)電量完全用完再充滿(mǎn)一次，那么大約500天后，你會(huì)感覺(jué)到你的手機(jī)電量沒(méi)有以前那么耐用了，因?yàn)殡姵氐难h(huán)壽命到了。

然而，由于電池容量的退化是一個(gè)受多種因素影響的動(dòng)態(tài)過(guò)程，包括充放電循環(huán)次數(shù)、充放電深度、環(huán)境溫度、電池老化等，這些因素之間相互作用，使得電池壽命的預(yù)測(cè)變得尤為復(fù)雜。

此前，電池的壽命預(yù)測(cè)都在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)進(jìn)行。比如讓電池加速循環(huán)，在高溫45℃，高倍率運(yùn)行，以此推斷它在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的使用壽命。但是不同的應(yīng)用場(chǎng)景和運(yùn)行條件會(huì)對(duì)鋰電池的壽命產(chǎn)生顯著影響，面臨溫度波動(dòng)和長(zhǎng)期靜置等挑戰(zhàn)，無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)電池的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

眾多團(tuán)隊(duì)正積極投身于人工智能領(lǐng)域的探索中。然而，科技的現(xiàn)有發(fā)展水平為人工智能的應(yīng)用設(shè)下了一定界限，導(dǎo)致其無(wú)法全面覆蓋所有領(lǐng)域。比如在汽車(chē)通信技術(shù)這一高度復(fù)雜的領(lǐng)域內(nèi)，其背后的計(jì)算量浩如煙海，無(wú)論是借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行深度分析，還是運(yùn)用物理模型進(jìn)行精準(zhǔn)模擬，都亟需龐大的計(jì)算資源作為支撐。

“遺憾的是，當(dāng)前的人工智能技術(shù)及其學(xué)習(xí)深度，加之有限的人力資源，還未能完全滿(mǎn)足對(duì)電池壽命進(jìn)行精確檢測(cè)的需求?！泵斡铌U述道，“正是基于這一現(xiàn)狀，我們萌生了一個(gè)設(shè)想——設(shè)計(jì)一個(gè)能夠直接且高效地檢測(cè)電池壽命的創(chuàng)新模型。這一模型將致力于突破現(xiàn)有技術(shù)的局限，為電池健康管理提供更為可靠和智能的解決方案?！?/p>

AI模型讓電池“透視”

2017年，毛治宇還在加拿大滑鐵盧大學(xué)讀博，陳忠偉是他這個(gè)時(shí)候的導(dǎo)師。當(dāng)時(shí)的人工智能剛剛起步，他們想試試，能不能解決檢測(cè)電池壽命這一難題呢？

“電池包括正極、負(fù)極、隔膜、電極液等等，實(shí)際上是一個(gè)復(fù)雜的電化學(xué)系統(tǒng)。但是那個(gè)時(shí)候的模型還停留在簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，人工智能檢測(cè)實(shí)際上剛剛開(kāi)始，我們就用自己的電池嘗試測(cè)試，將電池老化的問(wèn)題納入進(jìn)去，最終檢測(cè)出來(lái)的壽命與實(shí)際壽命相比，精度有了很大的提高。”毛治宇回憶起當(dāng)初第一次嘗試，提到了電池老化的問(wèn)題。

這次初步嘗試開(kāi)啟了毛治宇在人工智能應(yīng)用于電池智能管理方向的科研旅程，隨后經(jīng)過(guò)畢業(yè)歸國(guó)工作，2022年，毛治宇又加入了陳忠偉的團(tuán)隊(duì)。

陳忠偉團(tuán)隊(duì)內(nèi)有一個(gè)方向就是智能電池，包括“AI FOR SCIENCE（人工智能應(yīng)用于科學(xué)） & AI FOR ENGINEERING（人工智能應(yīng)用于工程），毛治宇想在這里圓夢(mèng)。而目前科技的發(fā)展，已經(jīng)延伸出了多個(gè)人工智能的計(jì)算模型。他們“順?biāo)浦邸苯Y(jié)合了多個(gè)模型，實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。

“我們利用了Vision Transformer結(jié)構(gòu)。它可以進(jìn)行并行計(jì)算，同時(shí)處理多任務(wù)。比如一塊圖像，我們可以切割成不同的小塊，然后每個(gè)小塊都可以獨(dú)立處理，這樣的話(huà)它的局部信息跟整體信息就可以得到有效整合，泛化能力比較強(qiáng)，可以擴(kuò)展到其他的領(lǐng)域?！闭撐牡牡谝蛔髡?、大連化物所博士后劉云鵬介紹道，“還有一個(gè)空間流加時(shí)間流的雙流框架去提取多維時(shí)間尺度信息，同時(shí)借助高效自注意力機(jī)制去減少計(jì)算復(fù)雜度。我們就是結(jié)合了這兩種算法，并且根據(jù)不同的優(yōu)勢(shì)將他們結(jié)合。”

本研究提出了一種基于少量充電周期數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，該模型通過(guò)帶有雙流框架的Vision Transformer結(jié)構(gòu)和高效自注意力機(jī)制，捕捉并融合多時(shí)間尺度隱藏特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)電池當(dāng)前循環(huán)壽命和剩余使用壽命的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。該模型在僅使用15個(gè)充電周期數(shù)據(jù)的情況下，能夠?qū)⑸鲜鰞煞N預(yù)測(cè)誤差分別控制在5.40%和4.64%以?xún)?nèi)。此外，在面對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中未出現(xiàn)的充電策略時(shí)，仍能保持較低的預(yù)測(cè)誤差，證明了其zero-shot泛化能力。

打造“電池?cái)?shù)字大腦”

同時(shí)，該電池壽命預(yù)測(cè)模型也是第一代電池?cái)?shù)字大腦PBSRD Digit重要組成部分。通過(guò)將上述模型整合到該系統(tǒng)中，進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。目前，該電池?cái)?shù)字大腦系統(tǒng)作為大規(guī)模/工商業(yè)儲(chǔ)能和電動(dòng)汽車(chē)的能量管理核心，可部署于云端服務(wù)器和客戶(hù)端嵌入式設(shè)備。

“現(xiàn)在新能源特別是儲(chǔ)能是熱點(diǎn)話(huà)題，很多的廠(chǎng)家都想要開(kāi)發(fā)全生命周期的電池智能管理系統(tǒng)。我們就希望能夠建設(shè)一個(gè)完整的電池?cái)?shù)字大腦，能夠更好地管理電池，像一個(gè)大腦控制電池的各個(gè)方面，讓電池效率更高、壽命越長(zhǎng)，這也是我們未來(lái)的一個(gè)智能化發(fā)展方向?！泵斡罱榻B道。

事實(shí)上，陳忠偉、毛治宇、劉云鵬正好是一個(gè)團(tuán)隊(duì)內(nèi)的“師徒三代”。在團(tuán)隊(duì)多年的發(fā)展路徑下，在電化學(xué)、電催化、人工智能方面都有著深刻的積累，從科學(xué)研究再到日常學(xué)習(xí)，都是傳承和沉淀的過(guò)程，他們的目標(biāo)，是打造從基礎(chǔ)研究到關(guān)鍵技術(shù)開(kāi)發(fā)再到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用示范全鏈條的模式，以應(yīng)用為導(dǎo)向真正走向產(chǎn)業(yè)化，乃至對(duì)整個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生影響。

該團(tuán)隊(duì)一定的優(yōu)勢(shì)來(lái)源于其強(qiáng)大的工程師陣容，150余人的團(tuán)隊(duì)中，匯聚了超過(guò)五十位經(jīng)驗(yàn)豐富的工程師，他們來(lái)自不同的技術(shù)背景，不乏在大數(shù)據(jù)架構(gòu)與算法領(lǐng)域深耕多年的專(zhuān)家，他們擅長(zhǎng)將前沿的算法研究轉(zhuǎn)化為高效、穩(wěn)定的系統(tǒng)架構(gòu)，確保技術(shù)成果能夠順利落地。

正是這種“研究+開(kāi)發(fā)”深度融合的模式，使得團(tuán)隊(duì)能夠跨越傳統(tǒng)界限，促進(jìn)不同領(lǐng)域知識(shí)與技術(shù)的交叉融合。工程師們不僅能夠獨(dú)立承擔(dān)項(xiàng)目研發(fā)的重任，還能與科研人員緊密合作，將最新的研究成果迅速轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能，從而加速技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級(jí)的步伐。

通過(guò)這種高效的協(xié)作機(jī)制，團(tuán)隊(duì)不僅能夠在電池壽命檢測(cè)等特定領(lǐng)域取得突破，還能夠靈活應(yīng)對(duì)各種復(fù)雜挑戰(zhàn)，推動(dòng)多個(gè)項(xiàng)目并行發(fā)展，最終實(shí)現(xiàn)多元化、全方位的技術(shù)創(chuàng)新目標(biāo)。

“未來(lái)，我們計(jì)劃利用模型提煉等技術(shù)進(jìn)一步優(yōu)化模型，以提高資源利用率，打造真正的數(shù)字大腦?！标愔覀フf(shuō)。

相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1109/TTE.2024.3434553

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