【ITBEAR】9月3日消息，中國科學院大連化學物理研究所聯合西安交通大學，在電池技術領域取得了重要突破，他們共同研發了一種新型的深度學習模型，該模型能夠高效預測鋰電池的壽命，為電池健康管理帶來了革命性的變革。
這一新型模型打破了傳統預測方法對于龐大充電測試數據的依賴，實現了對鋰電池壽命的實時預估。它基于少量的充電周期數據，運用創新的雙流框架Vision Transformer結構和高效自注意力機制，能夠精準捕捉并融合電池在不同時間尺度下的隱藏特征，從而準確預測電池的當前循環壽命以及剩余使用壽命。
據ITBEAR了解，在使用僅15個充電周期的數據進行測試時，該模型在預測剩余使用壽命和當前循環壽命方面表現出了令人矚目的準確性，誤差分別被控制在5.40%和4.64%以內。更值得一提的是，即使面對訓練數據集中未曾出現的充電策略，該模型依然能夠保持較低的預測誤差，展現了出色的zero-short泛化能力。
該研究的核心成果已經成功集成到第一代電池數字大腦PBSRD Digit系統中，顯著提升了系統的預測準確性。目前，這一先進技術已廣泛應用于大規模工商業儲能系統和電動汽車的能量管理中，為提升電池使用效率和安全性提供了有力支持。
展望未來，研究團隊計劃通過采用模型蒸餾、剪枝等高級優化技術，進一步提升模型的性能。這不僅能夠在保持預測準確率的同時降低計算成本，還將大幅提升電池數字大腦在壽命預估領域的實際應用價值，為電池技術的持續進步貢獻力量。
