原創(chuàng) Cell Press CellPress細(xì)胞科學(xué)

物質(zhì)科學(xué)

Physical science

2021年6月16日，北京理工大學(xué)孫逢春院士團(tuán)隊(duì)在Cell Press旗下期刊Joule發(fā)表了題為“Deep neural network battery charging curve prediction using 30 points collected in 10 min”的研究論文。該研究提出了一種應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充電曲線估計(jì)方法，為智能化電池管理的研發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

近年來(lái)，電池被廣泛用作便攜式電子設(shè)備、儲(chǔ)能系統(tǒng)和新能源汽車等眾多領(lǐng)域的核心能源材料器件，電池的實(shí)時(shí)健康監(jiān)測(cè)和老化狀態(tài)管控也逐漸成為用戶關(guān)注的焦點(diǎn)。雖然目前已經(jīng)有許多關(guān)于電池最大可用容量實(shí)時(shí)估計(jì)的研究工作，但僅關(guān)注最大可用容量往往無(wú)法及時(shí)、全面地認(rèn)識(shí)電池老化的實(shí)際情況，進(jìn)而導(dǎo)致電池管理、維護(hù)的疏忽誤判，留下安全隱患。

北京理工大學(xué)孫逢春院士團(tuán)隊(duì)先進(jìn)儲(chǔ)能科學(xué)與應(yīng)用課題組創(chuàng)新性地提出了一種應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充電曲線估計(jì)方法，通過(guò)使用少量充電數(shù)據(jù)片段作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，實(shí)現(xiàn)了電池老化過(guò)程中的完整恒流充電曲線估計(jì)，不再止步于最大可用容量的估計(jì)，打破了傳統(tǒng)電池健康監(jiān)測(cè)的局限性。文章中案例使用不到10分鐘內(nèi)采集的30個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)便可準(zhǔn)確估計(jì)完整的恒流充電曲線。由于恒流充電是電池日常工作中的相對(duì)穩(wěn)定工況，恒流充電曲線估計(jì)可以進(jìn)一步確定電池最大可用容量/能量、剩余容量/能量、容量微分曲線等關(guān)鍵狀態(tài)。

電池老化測(cè)試硬件昂貴、耗時(shí)長(zhǎng)，導(dǎo)致管理算法開發(fā)具有較高的人力時(shí)間成本。作為電池管理核心算法，文章所提出的方法具有遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，僅需要少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)便可快速適用于不同規(guī)格的電池和不同應(yīng)用場(chǎng)景，并且能夠保持良好的充電曲線估計(jì)效果，有效降低了算法開發(fā)的試驗(yàn)測(cè)試需求，縮短了開發(fā)用時(shí)。這項(xiàng)研究工作為智能化電池管理的研發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

作者專訪

Cell Press細(xì)胞出版社公眾號(hào)特別邀請(qǐng)北京理工大學(xué)孫逢春院士團(tuán)隊(duì)接受了專訪，請(qǐng)他圍繞該研究進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)解讀。

CellPress：

DNN的算法適用于哪些電池？有沒有不適用的評(píng)估體系？為什么？

孫逢春院士團(tuán)隊(duì)：

DNN是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，該方法僅需要片段電池充電數(shù)據(jù)作為輸入，便可輸出完整的充電曲線。充電曲線可以用于評(píng)估電池老化軌跡和性能衰退過(guò)程，由于是一種應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，本質(zhì)上不受限于電池材料、體系和類型，具有非常好的普適性。

CellPress：

這種預(yù)測(cè)模型的深度學(xué)習(xí)性體現(xiàn)在哪些方面？

孫逢春院士團(tuán)隊(duì)：

本文所使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用了一系列經(jīng)典的卷積層、最大池化層、密集連接層等以實(shí)現(xiàn)從端對(duì)端的估計(jì)效果，是指直接使用未經(jīng)特征提取的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入即可達(dá)到滿意的估計(jì)效果。同時(shí)，模型能夠靈活地實(shí)現(xiàn)對(duì)向量的估計(jì)，因此可處理完整充電曲線的估計(jì)問(wèn)題。此外，本文還探索了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遷移學(xué)習(xí)性質(zhì)，預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)能夠經(jīng)過(guò)微調(diào)適應(yīng)不同的電池?cái)?shù)據(jù)。

CellPress：

該模型對(duì)于分析電池老化機(jī)制有哪些作用？

孫逢春院士團(tuán)隊(duì)：

該模型從數(shù)據(jù)片段入手實(shí)現(xiàn)完整充電曲線的重構(gòu)，因此相比于對(duì)最大容量的估計(jì)，可以為電池老化機(jī)制分析提供更多有用的信息。例如，可以結(jié)合容量增量法、差分電壓法等利用曲線變化觀察峰、谷的變化實(shí)現(xiàn)電池老化機(jī)制的量化。

另一方面，如果從電池老化機(jī)制出發(fā)進(jìn)行回歸問(wèn)題的設(shè)計(jì)或者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，有望實(shí)現(xiàn)電池老化知識(shí)與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法的融合，實(shí)現(xiàn)更可靠的電池老化機(jī)理分析以及關(guān)鍵狀態(tài)提取，這也是后續(xù)探索的一個(gè)方向。

CellPress：

該研究對(duì)于電池產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有哪些幫助？應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)化還有多遠(yuǎn)？

孫逢春院士團(tuán)隊(duì)：

該研究有望應(yīng)用于電池健康評(píng)估以及全壽命區(qū)間內(nèi)電量、能量等關(guān)鍵狀態(tài)估計(jì)等方面。目前深度學(xué)習(xí)已滲透到日常生活各個(gè)方面，例如機(jī)器翻譯、自動(dòng)駕駛等。深度學(xué)習(xí)算法與電池管理問(wèn)題的碰撞也對(duì)電池管理系統(tǒng)的開發(fā)帶來(lái)了一些全新的思路。近年來(lái)，“云電池管理系統(tǒng)”、“電池?cái)?shù)字孿生”等先進(jìn)理念在行業(yè)內(nèi)的逐步推動(dòng)也為本文方法的落地應(yīng)用提供了契機(jī)。后續(xù)我們將推動(dòng)深度學(xué)習(xí)算法在電池管理產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用。

團(tuán)隊(duì)介紹

田金鵬

博士研究生

田金鵬，男，1994年6月出生，北京理工大學(xué)機(jī)械工程專業(yè)博士研究生，主要研究方向?yàn)殡娀瘜W(xué)儲(chǔ)能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與運(yùn)維管理。至今已在能源領(lǐng)域高水平頂級(jí)期刊發(fā)表論文十余篇，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利5件，論文總被引671次。擔(dān)任IEEE TIE、 IEEE TVT等行業(yè)頂級(jí)期刊審稿人，獲得國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)。

盧家歡

博士研究生

盧家歡，男，1992年2月出生，北京理工大學(xué)機(jī)械工程專業(yè)博士研究生，主要研究方向?yàn)殡妱?dòng)汽車動(dòng)力電池耐久性管理與梯次利用，曾獲International Conference on Electric and Intelligent Vehicles國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議最佳論文獎(jiǎng)。

熊瑞

教授

熊瑞，北京理工大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，IET Fellow，中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)理事。長(zhǎng)期從事電動(dòng)載運(yùn)裝備和儲(chǔ)能系統(tǒng)研究，主持國(guó)家自然科學(xué)基金、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃等項(xiàng)目，主持和北汽、宇通、一汽等企業(yè)委托技術(shù)攻關(guān)課題，在Nature Energy、Joule 等期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，出版中英文專著4部，授權(quán)國(guó)家發(fā)明專利40件、軟件著作權(quán)登記9件和主持建設(shè)中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)2項(xiàng)。擔(dān)任中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊《新能源與智能載運(yùn)》創(chuàng)刊執(zhí)行主編，以及Applied Energy和IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等國(guó)際期刊編委。持續(xù)入選2018-2020年科睿唯安“全球高被引學(xué)者”、2019-2020年愛思唯爾“中國(guó)高被引學(xué)者”。排名第2獲教育部自然一等獎(jiǎng)和汽車工業(yè)技術(shù)發(fā)明一等獎(jiǎng)。

孫逢春

院士

孫逢春，北京理工大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，中國(guó)工程院院士，中國(guó)電工技術(shù)學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)。我國(guó)電動(dòng)車輛工程科技的主要開拓者之一，長(zhǎng)期致力于電動(dòng)車輛總體設(shè)計(jì)理論、系統(tǒng)集成與控制、一體化電驅(qū)動(dòng)與傳動(dòng)、充/換電站基礎(chǔ)設(shè)施及運(yùn)行健康管理等技術(shù)研究。創(chuàng)建了我國(guó)“電動(dòng)車輛—充/換電站—遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控”系統(tǒng)工程技術(shù)體系。主持實(shí)施了國(guó)際奧運(yùn)史上首次奧運(yùn)中心區(qū)零排放公交系統(tǒng)工程。領(lǐng)導(dǎo)組建了電動(dòng)車輛國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室、新能源汽車運(yùn)行國(guó)家監(jiān)測(cè)與管理中心以及北京電動(dòng)車輛協(xié)同創(chuàng)新中心。擔(dān)任中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng)計(jì)劃高起點(diǎn)新刊《新能源與智能載運(yùn)》創(chuàng)刊主編。第一完成人獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)2項(xiàng)、國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)1項(xiàng)、何梁何利獎(jiǎng)及省部級(jí)獎(jiǎng)多項(xiàng)。獲授權(quán)發(fā)明專利65項(xiàng)。出版著作7部，發(fā)表收錄學(xué)術(shù)論文210篇，總被引8000余次。

相關(guān)論文信息

論文原文刊載于CellPress細(xì)胞出版社旗下期刊Joule上，點(diǎn)擊“閱讀原文”或掃描下方二維碼查看論文

▌?wù)撐臉?biāo)題：

Deep neural network battery charging curve prediction using 30 points collected in 10 min

▌?wù)撐木W(wǎng)址：

https://www.cell.com/joule/fulltext/S2542-4351(21)00247-6

▌DOI：

https://doi.org/10.1016/j.joule.2021.05.012

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