一种利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法技术

一种利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，从电池的多阶段充电过程中提取特征，利用截止电压量化电池的初始制造差异性，并建立源域和目标域模型，通过迁移学习技术，构建能够适应不同温度条件的目标域模型，并使用神经网络对化学过程进行预测和校准。还用物理信息进行可迁移性度量，为多个源域分配权重，以预测目标域特征的老化率。进一步，构建降解链追踪电池老化过程，并建立电池退化轨迹模型来学习容量退化曲线。最终，使用所建立的模型对电池寿命轨迹进行预测，并在不同温度条件下进行验证，确保预测的准确性。该方法特别适用于电动汽车快速充电场景，能够早期预测电池容量衰减轨迹，具有重要的商业应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电池衰减预测，特别是涉及一种利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法。

技术介绍

1、在当今快速发展的能源存储
，电池原型设计的早期验证对于推动储能技术的创新和应用至关重要。随着全球对可持续能源解决方案的需求日益增长，电池技术尤其是锂离子电池，因其高能量密度、长循环寿命和相对成熟的技术基础，成为了电动汽车(ev)、便携式电子设备、储能系统等领域的首选能源解决方案。然而，新型电池成分的开发和优化过程往往耗时数月甚至数年，这不仅增加了研发成本，也延缓了新技术的商业化进程。

2、传统的电池验证方法依赖于对电池样品进行详尽的寿命耐久性测试，这种方法虽然能够提供准确的验证结果，但过程漫长，通常需要数千次循环，且对测试样本量有较高要求。此外，加速老化测试虽然能够缩短验证时间，但这种方法在更严格的操作条件下进行，如更大的电流密度和更高的温度，可能会对电池的内部结构和性能产生不可预测的影响。这些因素共同导致了电池验证过程中的效率低下和成本高昂。

3、随着电动汽车市场的快速扩张，对电池性能的要求也在不断提高。电池不仅本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

3.如权利要求1或2所述的利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，其特征在于，步骤S3中，将截止电压向量扩展为截止电压矩阵，以包含电池编号和所有电池的循环索引的总长度信息，用来提供全面的电池老化行为数据集，以便所述化学过程预测模型能够捕捉到不同电池在不同循环次数下的老化特征和个体差异；构建特征矩阵，包含从电池充电数据中提取的多个特征，用来训练和校准所...

【技术特征摘要】

1.一种利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，其特征在于，步骤s1具体包括：

3.如权利要求1或2所述的利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，其特征在于，步骤s3中，将截止电压向量扩展为截止电压矩阵，以包含电池编号和所有电池的循环索引的总长度信息，用来提供全面的电池老化行为数据集，以便所述化学过程预测模型能够捕捉到不同电池在不同循环次数下的老化特征和个体差异；构建特征矩阵，包含从电池充电数据中提取的多个特征，用来训练和校准所述神经网络；所述神经网络包括三层全连接层，每层采用leaky relu激活函数。

4.如权利要求3所述的利用数据驱动方式解偶电池老化模式的电池衰减轨迹预测方法，其特征在于，将截止电压向量um×9扩展到截止电压矩阵u(c×m)×10来预测连续的化学过程，其中m是电池编号，c是所有电池的循环索引的总长度，给定特征矩阵f(c×m)×n，其中n是特征的数量，模型学习了神经网络的l个中间层的组合：

5.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：陶晟宇，张璇，苏琳，张梦天，赵子曦，周光敏，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：