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麻省理工Joule：僅需跑三圈！貝葉斯學(xué)習(xí)快速預(yù)測(cè)鋰離子電池循環(huán)壽命協(xié)議

影響電池效用和壽命的循環(huán)協(xié)議的優(yōu)化是為電動(dòng)汽車、智能手機(jī)等常見(jiàn)應(yīng)用開(kāi)發(fā)先進(jìn)電池的關(guān)鍵。由于 (1) 參數(shù)空間的高維度，(2) 制造可變性高，以及 (3) 測(cè)試時(shí)間長(zhǎng)，這種優(yōu)化既昂貴又耗時(shí)。

在此，美國(guó)麻省理工學(xué)院Richard D. Braatz等人開(kāi)發(fā)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型，通過(guò)將分層貝葉斯模型 (HBM) 方法與電池壽命早期預(yù)測(cè)模型相結(jié)合，使用僅持續(xù)3個(gè)循環(huán)的單個(gè)加速實(shí)驗(yàn)測(cè)試來(lái)快速預(yù)測(cè)鋰離子電池循環(huán)協(xié)議。這種方法減少了迭代循環(huán)協(xié)議優(yōu)化所需的測(cè)試時(shí)間和測(cè)試總數(shù)，即使與之前的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)加速方法相比，總測(cè)試時(shí)間也減少了一個(gè)數(shù)量級(jí)。

HBM方法不僅能了解每個(gè)循環(huán)協(xié)議的壽命分布，而且能描述不同協(xié)議之間電池壽命可變性程度的抽象知識(shí)，以及協(xié)議的整體壽命分布，這使模型能夠從很少的測(cè)量中推斷新循環(huán)協(xié)議。作者采用包括29種不同快充協(xié)議的LFP/石墨電池的綜合數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗(yàn)證，其中113個(gè)電池的循環(huán)壽命為 500~1200圈，將壽命終止定義為標(biāo)準(zhǔn)容量下降20%。

圖1. 基于來(lái)自不同循環(huán)協(xié)議電池的分層貝葉斯模型圖示

結(jié)果顯示，從數(shù)據(jù)子集學(xué)習(xí)后，僅HBM方法就提供了高協(xié)議預(yù)測(cè)性能。在使用新循環(huán)協(xié)議進(jìn)行一次全循環(huán)壽命測(cè)試后，對(duì)于任何新循環(huán)協(xié)議壽命預(yù)測(cè)的最佳測(cè)試平均百分比誤差為5.7%，總體測(cè)試誤差為 6.5%。通過(guò)將HBM方法與電池壽命預(yù)測(cè)模型相結(jié)合，僅3次循環(huán)測(cè)試后就實(shí)現(xiàn)了8.8%的新循環(huán)協(xié)議壽命預(yù)測(cè)的測(cè)試誤差，比傳統(tǒng)測(cè)試時(shí)間減少了99% 以上。

此外，作者使用該方法針對(duì)NMC/石墨電池的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了演示，與基準(zhǔn)單級(jí)預(yù)測(cè)方法相比，僅3次循環(huán)后協(xié)議壽命預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度提高了近兩倍。

圖2. HBM預(yù)測(cè)置信度85%、90%、95%、99.5%所需要的觀測(cè)數(shù)目

Bayesian learning for rapid prediction of lithium-ion battery-cycling protocols, Joule 2021. DOI: 10.1016/j.joule.2021.10.010

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