清華自動化系江奔奔合作實現基於機器學習快速預測新能源電池快充效能

近日,清華大學自動化系智慧與網路化系統研究中心江奔奔助理教授與美國麻省理工學院、斯坦福大學等高校的科研人員合作,提出了綜合分層貝葉斯模型和壽命早期預測模型,實現了只需少量樣本和迴圈數據就能够精准預測評估新能源電池快充效能的科技。

伴隨著“電動化、低碳化、信息化、智能化”為覈心特徵的全球汽車產業革命,發展純電動、智能化的新能源汽車在全球範圍內達成廣泛共識。我國在“十四五”規劃的頂層設計之下,發展高安全、長壽命、高性能的動力電池儲能科技已經成為解决新能源汽車產業卡脖子科技的前沿陣地。在國際層面,對新能源儲能電池的覈心攻關也有助於我國能源結構向清潔化、低碳化、電動化轉型,成為2030年前“碳達峰”和2060年前“碳中和”戰略目標的覈心實現路徑。

現時新能源電池研發領域大部分遵循著實驗試錯的設計方法,非常消耗資源和時間。《歐盟電池2030+》能源戰畧計畫指出,為了促進電池領域的變革性發展,需要利用機器學習等人工智慧科技,不斷提出新的研究方法和開拓新的創新領域,在電池系統和資料等層面加快實現超高效能電池儲能技術開發。

近日,清華大學自動化系智慧與網路化系統研究中心江奔奔助理教授與美國麻省理工學院、斯坦福大學等高校的科研人員合作,提出了綜合分層貝葉斯模型和壽命早期預測模型,實現了只需少量樣本和迴圈數據就能够精准預測評估新能源電池快充效能的科技。

圖1.綜合分層貝葉斯模型和壽命早期預測模型的快充效能預測

圖2.不同壽命波動程度和觀測樣本情形下分層貝葉斯方法預測結果

該文聚焦電池系統層面快充效能快速預測的問題。現時快充預測評估問題存在如下難點:快充設計測試實驗成本資源預算有限,但充電管道的參數蒐索空間巨大;快充策略性能測試評估代價昂貴,僅對數百個迴圈次數電池壽命的快充策略進行實驗測試就至少耗時數月。面對上述難點,該文以解析電化學數據作為切入點,提出了綜合分層貝葉斯模型和壽命早期預測模型的預測方法,實現了只需少量樣本和迴圈數據就能够精准預測評估快充策略。

具體而言,該文通過深入研究探索到“定量量化出快充策略波動程度和壽命預測不確定性資訊”是實現小樣本快充策略預測的關鍵,首次利用分層貝葉斯機器方法有效量化出該資訊,實現了只需少量樣本甚至一個樣本就能够精准預測。同時,利用量化出的不確定資訊,最大限度放寬壽命預測模型所需的精確度,實現了只需利用電池前三個充放電迴圈次數就可完成快充效能預測。該文所提出的貝葉斯學習快充預測方法突破了現有評估方法需要基於大量數據和多次重複測試實驗才能够精確預測評估的科技瓶頸,可以從整體上縮減兩個數量級的測試實驗成本。

除了針對電池系統優化預測外,下一代電池新材料的優化設計問題同樣面臨著上述難點,現時仍採用耗時耗力的實驗試錯研究管道。該文所提出的基於貝葉斯機器學習的快速預測方法同樣可以應用於新型電池資料如固態電解質等的優化設計中,加快下一代超高效能電池資料的研發速度。

該研究成果以“基於貝葉斯學習的鋰離子電池充電策略快速預測”(Bayesian Learning for Rapid Prediction of Lithium-ion Battery Cycling Protocols)為題線上發表在《細胞》(Cell)旗下期刊《焦耳》(Joule)上。

論文第一作者是清華大學自動化系助理教授江奔奔,通訊作者是美國麻省理工學院理查·布拉茨(Richard D. Braatz)教授。其他主要合作者包括美國麻省理工學院馬丁·巴贊特(Martin Bazant)教授、斯坦福大學威廉·崔(William Chueh)教授、威廉·根特(William Gent)博士和勞倫斯伯克利國家實驗室斯蒂芬·哈裏斯(Stephen Harris)博士。該研究得到了清華大學-豐田國際聯合基金等項目的支持。

論文連結:

https://doi.org/10.1016/j.joule.2021.10.010

本文標題: 清華自動化系江奔奔合作實現基於機器學習快速預測新能源電池快充效能
永久網址: https://www.laoziliao.net/doc/1656039842795291
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