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隨著可充電電池的廣泛部署，電池衰減預測已成為一個具有挑戰性的問題。然而，由容量損失定義的電池壽命提供的電池衰減信息十分有限。

為此，北京理工大學熊瑞教授等人探索了基于序列到序列（seq2seq）模型的電池壽命電壓-容量曲線的預測，并使用一個循環作為seq2seq模型的輸入預測了數百個循環的鋰離子電池的恒流（CC）電壓-容量曲線。

其中，seq2seq模型是一種端到端的方法，無需特征提取即可將序列映射到序列。該模型結構可靈活地分別合并和輸出多條電壓-容量曲線，它由編碼器和解碼器組成且兩者都包含長短期記憶（LSTM）單元。從s-a+1到s的共a個循環的電壓-容量曲線疊加在一起形成編碼器的輸入序列，代表從電壓上限到下限的容量。類似地，解碼器也輸出未來循環的堆疊電壓-容量曲線作為預測結果。結果表明，基于包含45個電池的電池衰減數據集，所開發的模型能夠準確預測當前周期前100、200、……和1000個循環的電壓-容量曲線。甚至，單圈循環的數據足以做出準確的預測。

圖1. 用于預測電壓-容量曲線的seq2seq模型示意圖

基于此，作者總結了這篇文章的主要貢獻如下：

（1）該方法可使用當前循環數據同時預測數百個循環的電壓-容量曲線。此外，該方法不易受到“拐點”的影響，這提供了更新電池管理策略或安排維護以響應預測后果的機會。

（2）該方法避免了復雜的特征工程，并且可靈活地結合不同數量的輸入和輸出周期。因此，它可以適應不同壽命和歷史數據量的電池，從而洞察鋰離子電池的壽命預測。

（3）該方法具有強大的衰減數據生成能力。僅使用當前單圈循環的數據就可以密集預測接下來300個循環周期內的電壓-容量曲線，因此有望顯著減少電池衰減測試的數量，并有利于其他數據驅動的診斷和預后方法的開發。

據作者所知，這也是第一項全面預測電池特性并突出深度學習方法在電池衰減預測方面的研究。

圖2. 基于電池的單圈循環生成電壓-容量曲線

Data-driven battery degradation prediction: Forecasting voltage-capacity curves using one-cycle data, EcoMat 2022. DOI: 10.1002/eom2.12213

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北理工熊瑞EcoMat: 機器學習驅動基于單圈電池數據預測電壓-容量曲線！

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