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物質(zhì)科學(xué)

Physical science

2021年6月16日，北京理工大學(xué)孫逢春院士團隊在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)的充電曲線估計方法，為智能化電池管理的研發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

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

北京理工大學(xué)孫逢春院士團隊先進儲能科學(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)的充電曲線估計方法，通過使用少量充電數(shù)據(jù)片段作為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，實現(xiàn)了電池老化過程中的完整恒流充電曲線估計，不再止步于最大可用容量的估計，打破了傳統(tǒng)電池健康監(jiān)測的局限性。文章中案例使用不到10分鐘內(nèi)采集的30個數(shù)據(jù)點便可準(zhǔn)確估計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穩(wěn)定工況，恒流充電曲線估計可以進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)。

電池老化測試硬件昂貴、耗時長，導(dǎo)致管理算法開發(fā)具有較高的人力時間成本。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，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)用場景，并且能夠保持良好的充電曲線估計效果，有效降低了算法開發(fā)的試驗測試需求，縮短了開發(fā)用時。這項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細胞出版社公眾號特別邀請北京理工大學(xué)孫逢春院士團隊接受了專訪，請他圍繞該研究進行進一步詳細解讀。

CellPress：

DNN的算法適用于哪些電池？有沒有不適用的評估體系？為什么？

孫逢春院士團隊：

DNN是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，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估電池老化軌跡和性能衰退過程，由于是一種應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法，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)測模型的深度學(xué)習(xí)性體現(xiàn)在哪些方面？

孫逢春院士團隊：

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、密集連接層等以實現(xiàn)從端對端的估計效果，是指直接使用未經(jīng)特征提取的數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的輸入即可達到滿意的估計效果。同時，模型能夠靈活地實現(xiàn)對向量的估計，因此可處理完整充電曲線的估計問題。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)過微調(diào)適應(yīng)不同的電池數(shù)據(jù)。

CellPress：

該模型對于分析電池老化機制有哪些作用？

孫逢春院士團隊：

該模型從數(shù)據(jù)片段入手實現(xiàn)完整充電曲線的重構(gòu)，因此相比于對最大容量的估計，可以為電池老化機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、谷的變化實現(xiàn)電池老化機制的量化。

另一方面，如果從電池老化機制出發(fā)進行回歸問題的設(shè)計或者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，有望實現(xiàn)電池老化知識與數(shù)據(jù)驅(qū)動算法的融合，實現(xiàn)更可靠的電池老化機理分析以及關(guān)鍵狀態(tài)提取，這也是后續(xù)探索的一個方向。

CellPress：

該研究對于電池產(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？

孫逢春院士團隊：

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

團隊介紹

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)機械工程專業(yè)博士研究生，主要研究方向為電化學(xué)儲能系統(tǒng)設(shè)計與運維管理。至今已在能源領(lǐng)域高水平頂級期刊發(fā)表論文十余篇，授權(quán)國家發(fā)明專利5件，論文總被引671次。擔(dān)任IEEE TIE、 IEEE TVT等行業(yè)頂級期刊審稿人，獲得國際學(xué)術(shù)會議最佳論文獎。

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)機械工程專業(yè)博士研究生，主要研究方向為電動汽車動力電池耐久性管理與梯次利用，曾獲International Conference on Electric and Intelligent Vehicles國際學(xué)術(shù)會議最佳論文獎。

熊瑞

教授

熊瑞，北京理工大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，IET Fellow，中國電工技術(shù)學(xué)會理事。長期從事電動載運裝備和儲能系統(tǒng)研究，主持國家自然科學(xué)基金、國家重點研發(fā)計劃等項目，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)中國汽車工程學(xué)會團體標(biāo)準(zhǔn)2項。擔(dān)任中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊《新能源與智能載運》創(chuàng)刊執(zhí)行主編，以及Applied Energy和IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等國際期刊編委。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“中國高被引學(xué)者”。排名第2獲教育部自然一等獎和汽車工業(yè)技術(shù)發(fā)明一等獎。

孫逢春

院士

孫逢春，北京理工大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，中國工程院院士，中國電工技術(shù)學(xué)會副理事長。我國電動車輛工程科技的主要開拓者之一，長期致力于電動車輛總體設(shè)計理論、系統(tǒng)集成與控制、一體化電驅(qū)動與傳動、充/換電站基礎(chǔ)設(shè)施及運行健康管理等技術(shù)研究。創(chuàng)建了我國“電動車輛—充/換電站—遠程實時監(jiān)控”系統(tǒng)工程技術(shù)體系。主持實施了國際奧運史上首次奧運中心區(qū)零排放公交系統(tǒng)工程。領(lǐng)導(dǎo)組建了電動車輛國家工程實驗室、新能源汽車運行國家監(jiān)測與管理中心以及北京電動車輛協(xié)同創(chuàng)新中心。擔(dān)任中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊《新能源與智能載運》創(chuàng)刊主編。第一完成人獲國家技術(shù)發(fā)明獎二等獎2項、國家科技進步獎二等獎1項、何梁何利獎及省部級獎多項。獲授權(quán)發(fā)明專利65項。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細胞出版社旗下期刊Joule上，點擊“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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