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基于物理的電化學模型可以深入了解電池內部狀態，并在電池設計優化及汽車和航空航天應用中顯示出巨大潛力。然而，電化學模型的復雜性使其難以準確獲得參數值，此外，電化學參數的識別通常通過耗時數小時至數周的大規模優化算法進行。

在此，重慶大學胡曉松教授、謝翌副教授等人提出了一種用于最常用的電化學準二維（P2D）模型的新型無損參數識別方法，包括幾何參數和電化學參數。如果不拆卸電池，通常無法得到這些參數。整個參數識別過程包括三個關鍵步驟：參數敏感性分析和分類、初始猜測值生成和參數識別。

首先，使用基于基本效應測試（EET）的全局敏感性分析找到P2D模型的14個敏感參數，并根據其最敏感的條件分為三類（Type-I、Type-II、Type-III）。其次，使用深度學習（長短期記憶網絡，LSTM）算法獲得這些未知參數的可行初始猜測值，這不僅可以幫助避免識別算法的發散問題，而且可以加快后續識別過程。最后，結合遺傳算法（GA）和集成卡爾曼濾波器（EnKF）方法進行參數識別，逐步估計靈敏度高的參數。

圖1. 參數敏感性分析結果

研究表明，使用模擬和實驗數據可以在1小時內準確估計14個電化學參數。根據仿真結果，這14個參數都可以準確估計，大部分相對誤差小于15%。使用估計值作為 P2D 模型參數，輸出電壓和內部狀態都與參考值很好地匹配。在實驗驗證部分，使用兩種常用的電動汽車動態測試條件驗證參數識別的準確性。

在估計P2D模型參數后，模型預測電壓的均方根誤差低于14 mV，進一步證明了所提方法的準確性。因此，這項研究為P2D模型的無損參數識別提供了一個通用框架，研究人員可以對他們的電池進行無損識別過程，憑借準確可靠的參數值，P2D模型可以成為電池設計和管理的強大工具。

圖2. A123 18650電池的實驗驗證結果

Enabling high-fidelity electrochemical P2D modeling of lithium-ion batteries via fast and non-destructive parameter identification, Energy Storage Materials 2021. DOI: 10.1016/j.ensm.2021.12.044

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重大胡曉松/謝翌EnSM: 敏感性分析+深度學習實現電池模型的無損參數識別

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