基于物理信息学习的新模型精准预测电池衰减轨迹
发布时间：2025-02-01 12:15:23来源：
随着全球可再生能源需求的增长，电池储能技术面临诸多挑战，包括原型验证效率低、研发成本高及生产废料管理不善等。清华大学深圳国际研究生院张璇、周光敏、李阳副教授团队提出了一种基于物理信息学习的电池衰减轨迹早期预测方法，通过计算热力学和动力学参数，实现对电池整个衰减轨迹的预测。该方法利用电池原型的早期循环数据即可达到高预测准确率，显著提升了原型验证速度。此外，团队还通过数值模拟和特征重要性分析，验证了模型的电化学原理依据，并分析了模型在电池生产制造环节的技术经济性，对废料管理可持续性具有显著提升效果。
团队采用多阶段充电方案，基于电化学原理进行特征工程，提出了物理信息学习模型，该模型分为三个步骤，通过推演电化学状态进行电池衰减曲线预测。实验表明，模型可以利用早期循环数据实现准确的全寿命衰减曲线预测。
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