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NEC锂电池面向多元化锂离子电池快速充电设计的元强化学习
发布时间：2026-03-24 20:45:27 点击： 次
锂离子电池研究领域对高效安全充电任务的探索已引起广泛关注。相较于传统充电设计方法，机器学习技术的最新进展正逐渐受到青睐。特别是强化学习方法已被应用于优化锂离子电池充电协议，其展现出的动态环境适应能力尤为突出。尽管强化学习方法具有潜力，但其仍面临训练周期长、资源需求高以及泛化性能有限等挑战，这些因素制约了该方法在多样化锂离子电池应用中的普适性。为缓解上述问题，本文提出一种新型元强化学习框架，用于为不同锂离子电池设计快速充电协议。该框架通过元学习增强强化学习方法的泛化能力，利用训练电池的实践经验将智能体转化为元智能体。通过这种方式，该方法降低了充电协议生成的随机性，从而提高了最终协议的稳定性。此外，元智能体（meta-agent）展现出对各种新型电池的快速适应能力，显著提升了充电协议开发的效率与效果。基于多种锂离子电池的广泛模拟（Simulation）与实验表明，该元智能体不仅获得了更优的奖励（Reward）结果，在电池交互性能评估中也优于传统强化学习智能体。 （注：根据术语表要求，Simulation和Reward保留英文原词并标注中文对应译法；meta-agent采用"元智能体"学术译法；RL agents统一译为"强化学习智能体"以保持技术术语一致性；所有科技术语如stochastic nature、protocol generation等均按学术规范准确翻译）
引言
锂离子电池的常用充电协议为恒流-恒压（CC-CV）协议。充电过程中，电池首先在恒流（CC）阶段进行充电，直至其电压达到预设阈值。此时充电模式切换至恒压（CV）阶段，电压保持恒定而充电电流逐渐降低。当电流降至截止水平时，充电过程即视为完成[4]。CC-CV恒流恒压充电方案易于实施，但未考虑电池温度变化，且依赖过于保守的约束条件来降低安全风险。为提高充电效率并缓解电池老化，Lucia等[5]采用非线性预测控制器求解包含多种健康约束的最短时间充电设计问题。Chu等[6]基于控制导向的电化学模型，开发了锂离子电池无损快速充电方案。Yin等[7]提出了一种创新的锂离子电池快速充电技术，采用包含副反应的降阶电化学模型。Attia等[8]整合了电池寿命预测模型，并利用贝叶斯优化改进四阶段恒流协议。然而上述方法均难以适配电池衰减导致的参数漂移。
或者，强化学习（RL）框架已被用于促进充电协议的自适应优化[9]。具体而言，RL智能体的目标是根据指定策略（即协议）直接与环境（即电池）进行交互。RL智能体基于电池状态确定动作（即充电电流），接收奖励，随后更新其策略参数以最大化累积奖励。这种迭代过程确保RL智能体逐步优化其动作。该智能体的参数会动态调整以响应环境变化，使其能够有效适应电池的各种变异情况。
文献[10]提出了一种基于深度强化学习的储能套利方法，该方法整合了精确的锂离子电池退化模型。Sun等学者[11]针对燃料电池/电池/超级电容器混合动力电动汽车(EVs)，提出了一种数据驱动的分层能源管理策略。Yan研究团队[12]将电动汽车充电问题建模为马尔可夫博弈，并开发出一种多智能体深度强化学习策略，通过实际数据验证了该策略对电动汽车充电具有高效且可扩展的控制能力。在文献[13]中，电池充电问题被构建为一个多目标马尔可夫决策过程（MDP），并提出了一种多目标强化学习算法以平衡充电时长与过热风险。现有基于强化学习的充电设计方法通常让RL代理与单个电池交互，而未利用从其他电池交互中获得的经验值。然而，开发最优协议需要进行大量交互，这对于拥有大量电池的电动汽车而言既耗时又不切实际。实际上，共享经验值能显著提升代理适应新环境的能力。
近年来，机器学习领域兴起了一项名为元学习（meta-learning）的先进技术。该技术已广泛应用于分类、回归和强化学习等多个问题领域。与迁移学习（transfer learning）不同——后者高度依赖预训练任务与目标任务之间的相似性，在差异显著时可能面临负迁移（negative transfer）[14][15]——元学习侧重于从多个任务中提取可泛化模式，从而实现对多样化目标任务的更强泛化能力和适应能力[16]。元学习在电池领域也展现出重要应用价值。Feng等[17]基于元学习开发了四驱电池电动汽车的预测性能量管理策略。文献[18]则采用元学习技术，仅利用少量目标训练数据即可实现电池荷电状态(SOC)的精确估算。Zhang等[19]提出了一种基于伪元学习的电池早期预后方法。在快速充电领域，元学习能够通过共享经验值，为不同类型的锂离子电池高效设计充电协议，避免从零开始设计充电方案。这种方法对于电动汽车快速充电站[20]以及电池更换或升级后的充电优化[21]等应用场景尤为重要，因为电动汽车电池通常具有潜在共性特征。然而，现有方法尚未利用元学习来设计锂离子电池的快速充电协议。
基于上述考量，本文提出一种融合元学习与深度强化学习的锂离子电池快速充电设计新方法，充分利用元学习强大的泛化能力与深度强化学习固有的环境交互能力。本论文的主要贡献可概括如下。
- 1.
提出一种元强化学习框架，通过元学习提升强化学习智能体的适应性。该框架具有灵活性，可兼容任何强化学习方法与元学习技术。 - 2.
本研究提出的方法创新性地利用了从其他电池充放电数据中提取的经验值，显著减少了新电池所需的训练数据量与时耗。该方法在保证协议有效性的同时，提升了设计方案的实施效率。 - 3.
模拟结果表明：通过元学习训练的元智能体，其收敛速度明显快于参数随机初始化的智能体。此外，无论是在实时响应能力还是测试表现上，元智能体均优于基于模型预测控制（MPC）的充电框架。 - 4.
进行模型验证与老化模型集成，以评估该框架在真实场景中的性能表现。结果表明，该元智能体能快速适应不同电池类型，在多样化约束条件下展现出卓越的充电性能。
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