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基于物理信息學(xué)習(xí)的電池衰減軌跡早期預(yù)測(cè)方法

清新電源 ? 來(lái)源:清華SIGS數(shù)據(jù)與信息研究院 ? 2025-01-22 14:16 ? 次閱讀
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隨著全球?qū)稍偕茉葱枨蟮娜找嬖鲩L(zhǎng),電池作為儲(chǔ)能系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)的地位愈發(fā)凸顯。然而,電池研發(fā)過(guò)程中面臨著從材料原型到商業(yè)產(chǎn)品轉(zhuǎn)化的重重挑戰(zhàn),電池原型驗(yàn)證效率低、研發(fā)成本高以及生產(chǎn)廢料管理不善等問(wèn)題制約著電池行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

在電池制造領(lǐng)域,傳統(tǒng)的容量校準(zhǔn)方法在原型驗(yàn)證時(shí)需耗費(fèi)大量時(shí)間。同時(shí),制造的不一致性和電池老化的多樣性,使得電池原型的性能評(píng)估變得極為復(fù)雜。為此,清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院張璇、周光敏、李陽(yáng)團(tuán)隊(duì)提出了一種基于物理信息學(xué)習(xí)的電池衰減軌跡早期預(yù)測(cè)方法。該方法通過(guò)計(jì)算熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)參數(shù),并將其關(guān)聯(lián)至未來(lái)狀態(tài)變化,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)電池整個(gè)衰減軌跡的早期預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)方法相比,該方法僅利用電池原型的早期循環(huán)數(shù)據(jù)(50次循環(huán),占總壽命4%),即可達(dá)成95.1%全壽命平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,將原型驗(yàn)證速度提升了至少25倍。

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圖2 應(yīng)用物理信息學(xué)習(xí)方法的動(dòng)機(jī)、模型構(gòu)建和部署

團(tuán)隊(duì)采用與電動(dòng)汽車快速充電兼容的多步充電方案,范圍從0.33C到3C,共包含9個(gè)步驟。其中的截止電壓(U1-U9)代表每個(gè)荷電狀態(tài)即SOC的充電接受程度,并在25℃、35℃、45℃和55℃四個(gè)溫度下進(jìn)行測(cè)試,如圖3所示。

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圖3 原始數(shù)據(jù)集信息及可視化

團(tuán)隊(duì)基于電化學(xué)原理進(jìn)行特征工程,核心思想是:大電流充電時(shí)動(dòng)力學(xué)過(guò)程主導(dǎo),小電流階段時(shí)熱力學(xué)過(guò)程主導(dǎo)。由此可得到代表熱力學(xué)衰減和動(dòng)力學(xué)衰減的特征,分別描述了與電流無(wú)關(guān)的材料不可逆衰減和與電流相關(guān)的電化學(xué)過(guò)程可逆衰減。

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圖4可解釋特征工程

所提出的物理信息學(xué)習(xí)模型分為三個(gè)步驟:首先,用可解釋特征工程表達(dá)電池多維電化學(xué)過(guò)程;其次,用早期電化學(xué)過(guò)程數(shù)據(jù)推演后期尚未建立的電化學(xué)狀態(tài);最后,用推演后的電化學(xué)狀態(tài)進(jìn)行電池衰減曲線預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)采用多源域自適應(yīng)設(shè)置(25℃和 55℃數(shù)據(jù)可用)并在35℃和45℃溫度下預(yù)測(cè),利用早期循環(huán)數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的全壽命衰減曲線預(yù)測(cè)。

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圖5 物理信息學(xué)習(xí)模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)性能

團(tuán)隊(duì)通過(guò)數(shù)值模擬確認(rèn)了多階段充電方式在表達(dá)熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)衰減過(guò)程的電化學(xué)原理依據(jù),并通過(guò)物理信息學(xué)習(xí)模型的特征重要性分析發(fā)現(xiàn)了熱力學(xué)和動(dòng)力學(xué)衰減在電池總衰減比例上吻合。這說(shuō)明所提出的模型可以通過(guò)結(jié)合電化學(xué)原理和可獲取的電流和電壓信號(hào)表達(dá)電化學(xué)過(guò)程,從而實(shí)現(xiàn)非侵入式的電池衰減曲線預(yù)測(cè)。

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圖6 物理信息學(xué)習(xí)模型的電化學(xué)原理分析

團(tuán)隊(duì)分析了利用所提出的物理信息學(xué)習(xí)模型進(jìn)行電池生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的劣品檢測(cè)和廢料回收的技術(shù)經(jīng)濟(jì)性。其中,重點(diǎn)分析了直接修復(fù)輕微衰減電池(健康狀態(tài)即SOH>95%)的年利潤(rùn)、累計(jì)利潤(rùn),以及不同SOH下回收的單位利潤(rùn)構(gòu)成和環(huán)境能源影響。結(jié)果表明,所提出的模型對(duì)于生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)的廢料管理可持續(xù)性具有顯著提升效果。

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圖7 物理信息學(xué)習(xí)模型的技術(shù)經(jīng)濟(jì)性分析

相關(guān)研究成果以“Non-destructive degradation pattern decoupling for early battery trajectory predictionviaphysics-informed learning”(基于物理信息學(xué)習(xí)的電池衰減軌跡早期預(yù)測(cè))為題發(fā)表在Energy & Environmental Science上,并被選為封面論文。清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院2022級(jí)博士研究生陶晟宇為論文第一作者,2021級(jí)碩士研究生張夢(mèng)天、2023級(jí)碩士研究生趙子曦為共同第一作者。合作者包括欣旺達(dá)動(dòng)力科技股份有限公司徐中領(lǐng)博士、于文軍博士、劉瑤俊團(tuán)隊(duì),清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院郝瀚副教授團(tuán)隊(duì),格羅寧根大學(xué)能源與可持續(xù)發(fā)展研究所孫鑫助理教授,麻省理工學(xué)院化學(xué)工程學(xué)院車云弘博士和加州大學(xué)伯克利分校土木與環(huán)境學(xué)院Scott Moura副教授。清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院2023級(jí)博士研究生李昊陽(yáng),深圳國(guó)際研究生院馬睿飛對(duì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析作出重要貢獻(xiàn)。清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院張璇、周光敏、李陽(yáng)副教授、重慶大學(xué)機(jī)械與運(yùn)載工程學(xué)院胡曉松教授為共同通訊作者。該研究得到了山西省能源互聯(lián)網(wǎng)研究院、清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院、深圳市鵬瑞基金會(huì)、廣東省基礎(chǔ)與應(yīng)用基礎(chǔ)研究基金等科研經(jīng)費(fèi)支持。

論文鏈接:https://doi.org:10.1039/D4EE03839H

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原文標(biāo)題:清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院張璇、周光敏、李陽(yáng)團(tuán)隊(duì)在基于物理信息學(xué)習(xí)的電池衰減軌跡早期預(yù)測(cè)研究中取得新進(jìn)展

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