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NEC锂电池表征学习加速了锂离子电池健康诊断与预后模型的发展
发布时间：2026-04-14 21:13:40 点击： 次
近年来，锂离子电池材料组分、单体结构及应用场景的快速演进对电池管理系统（BMS）的适应性提出了严峻挑战。精确的健康状态诊断与预测是实现电池可靠运行的基础。然而，基于经验方程、物理模型或人工特征的传统方法普遍存在泛化能力有限、数据需求量大及开发周期长等固有缺陷。表征学习作为深度学习的重要突破，正成为加速电池健康建模的有效工具。该技术通过生成式学习缓解新型化学体系与未知工况下的数据稀缺问题，并借助迁移学习实现模型的快速适配——这一关键优势在早期综述研究中未被充分重视。我们系统性地总结了针对电池数据设计的表征学习架构，重点阐述了其在数据增强与跨领域迁移中的应用，并进一步指出了数据隐私、多模态信息融合及模型可解释性等关键挑战与未来机遇。总体而言，表征学习为新一代智能电池管理系统（BMS）的高效开发奠定了坚实基础。
引言
经验模型采用简单的数学公式描述电池健康状态。对于老化过程，线性模型用于表征温和且均匀的容量衰减[13]。平方根函数则描述扩散受限的日历老化现象，这种情形常见于当固体电解质界面（SEI）生长主导电池退化时[14]。指数模型能够捕捉由多重老化机制叠加导致的非线性加速衰减[15]。针对故障判断，通过将电压与温度的极值或波动幅度与经验定义的阈值进行对比来实现[16]。若超出这些阈值，则判定电池存在故障。经验模型的优势在于参数数量少且计算效率高，其主要缺陷是精度较低且可解释性差。
为提升模型性能，基于物理的方法采用等效电路模型(ECM)或电化学模型(EM)来描述电池内部物理化学现象[17,18]。电化学模型由大量偏微分方程构成，其中锂离子扩散与电子传输过程使老化与失效机制显性化[19]。例如Zhu等构建伪二维模型研究NCM电池退化模式，特别量化了老化过程中锂库存损失(LLI)与活性材料损失(LAM)[20]。为探究热失控（TR）的电化学机制，Berbecí等人开发了一种电化学模型（EM）来模拟一旦达到临界温度后固体电解质界面（SEI）分解、电解质分解及短路反应[21]。电化学模型因过度复杂而无法进行实时计算，而由电阻和电容器组成的等效电路模型（ECM）则提升了计算效率。Feng等[22]采用等效电路模型，通过识别荷电状态（SoC）与产热内阻等参数来检测内部短路故障。Liu等[23]将等效电路模型与卡尔曼滤波器相结合，实现了SoC与健康状态（SoH）的同步估算，其作者实验数据集显示：SoC估算误差低于3%，SoH估算误差低于5%。尽管基于物理的模型具有高精度和强解释性，但其参数会因电池个体差异而发生变化，需要大量先验实验进行校准。
考虑到基于物理模型的解释性与参数依赖性之间的权衡，基于特征的方法从可测量信号中构建具有物理意义的特征，随后应用弹性网络（EN）、支持向量机（SVM）、高斯过程（GP）和决策树（DT）等传统机器学习模型来预测健康状态（SoH）或故障评分。SoH的常见特征提取区域包括增量容量（IC）曲线的峰谷值、微分电压（DV）曲线的峰谷值、满充后的弛豫电压（RV）阶段，以及充电过程中的终止电压（FV）区间[[24], [25], [26], [27]]。电池故障检测的典型特征则涵盖电压一致性、温度一致性、电压梯度、温度梯度、电压排序及端电压退化程度[[28], [29], [30], [31]]。特征提取通常通过计算时域和频域的统计值来实现。然而，人工特征工程对数据质量有严格要求，且难以在不同工况和化学系统间实现泛化。
近年来，数据驱动方法在计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）领域得到广泛应用。深度学习旨在让模型自主发现预测性特征，而无需依赖人工构建的特征。尽管隐含层提取的特征不具备可解释性，但神经网络（图1(d)）的高精度与广泛适用性使其在电池健康诊断与预后领域备受青睐。例如Yang等人[32]采用Pearson分析法对真实电动汽车数据进行分析，筛选高敏感度特征并训练长短期记忆（LSTM）模型，相较于多数基于特征的传统机器学习方法，实现了高精度的健康状态（SoH）估算。为进一步提升SoH估算的鲁棒性与准确性，Chen等[33]通过融合卷积神经网络（CNNs）提取的充电特征与前馈神经网络（FFNNs）学习的工作特征，验证了多模态融合策略可使其实际电池数据集上的SoH估算精度较单模态基线提升42%。基于数据驱动与基于物理建模的双重范式，Tang等[34]将等效电路模型(ECM)与门控循环单元(GRU)网络相结合，其中从ECM提取的极化电阻和电容作为健康状态(SoH)预测的老化指标。该混合方法在作者实验数据集上实现了0.68%的均方根误差(RMSE)，同时保持了较强的物理解释性。然而，基于数据方法的精度提升可能伴随显著计算成本：训练过程通常需要对大规模数据集进行迭代优化，且普遍依赖GPU运行。随着模型规模和序列长度的增加，成本会迅速上升，特别是对于基于注意力机制的主干网络而言。相比之下，经验模型和等效电路模型具有轻量级优势，能够在严格的延迟和资源限制下实现板载运行。然而，其性能依赖于预定义的模型结构和参数可识别性，这可能导致其在复杂工况和老化引起的分布偏移下表达能力下降。基于特征的机器学习模型通常在CPU上训练成本较低，但它们依赖于人工特征工程。因此，当数据量、工作状态区间以及电池单体间差异性增大时，其鲁棒性和可扩展性可能会降低。
本研究的目标是系统总结表征学习（RepL）在电池健康建模中的作用，并阐明其如何加速健康状态（SoH）、剩余使用寿命（RUL）、故障检测及早期循环寿命（ECL）预测等关键任务的模型开发。本文旨在综述基于深度神经网络（DNN）的不同表征学习方法在跨域迁移与数据增强中的表现，重点分析其相较于基于经验、物理机制、特征工程及纯数据驱动方法的独特优势。与此同时，本研究旨在揭示表征学习（RepL）在新化学体系与未知工况下实现模型快速适应与数据高效利用的潜力，着重探讨其在提升模型泛化能力（Generalization）与工程适用性方面的前景。本综述为研究人员与工程师提供了关于RepL在电池故障诊断与寿命预测中作用的系统性认知，为加速发展新一代智能电池管理系统（BMS）奠定了理论基础。
为解决上述挑战，表征学习已成为电池健康建模领域一种极具前景的研究范式。如图2所示，其核心差异并非模型架构，而是领域偏移条件下模型适配的数据效率。这种效率可通过三个维度量化：(1) 所需目标领域数据量，(2) 标注预算要求，(3) 达到给定预测精度所需的观测窗口长度。传统范式通常依赖消耗更多任务特定数据、更密集标注及更长观测窗口来恢复模型性能。表征学习则通过习得可迁移表征，致力于在样本稀少、标注稀疏及观测窗口短暂的条件下保持预测精度。本文的主要贡献如下：
- (1) 面向电池健康建模的深度神经网络架构与表征设计策略
本研究系统综述了适用于RepL框架下电池健康建模的各类DNN架构与表征设计策略，其中任务导向型框架支持跨域适应，数据导向型框架通过生成伪样本缓解标签稀缺问题。此外，我们整理了适用于模型训练的公开电池数据集，为未来模型探索提供了参考基础。
- （2）基于深度表征的电池健康建模
在健康标签稀缺和训练数据有限的条件下，表征学习（RepL）为电池健康建模提供了可行的解决方案。本文综述了现有研究，阐明了RepL如何提升深度神经网络模型在电池领域的少样本迁移能力和数据生成能力。
- （3）挑战与未来方向
尽管RepL在电池健康建模方面展现出巨大潜力，但数据隐私性、模态信息不完整以及可解释性缺乏等问题仍存挑战。为解决这些问题，本文提出了若干具有前景的解决方案，这些方案将有效推动RepL在下一代BMS开发中的进一步应用。
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