AI + 电芯｜可以快速上手的电池性能与表征预测工具合集

随着新能源汽车、便携电子设备和电化学储能系统等行业的迅猛发展，电池电芯全生命周期内的性能监测、状态估计和寿命预测等问题越来越受到广泛的关注，已经成为制约这些行业进一步发展的关键因素。

在实验侧，传统的开发模式依赖于大量电芯样品的长期测试评估，愈来愈跟不上不同场景的应用需求。一方面，电池样品生产制造过程中产线设备、物料与人力的高额投入，使得样品制作成本大幅上升。另一方面，电池下仓后对电热安全等性能测试评估的周期非常长，例如电池循环寿命、存储寿命等测试往往会持续三个月甚至更长时间，导致测试资源始终处于非常紧缺的状态。

为应对电芯开发效率慢、周期长、成本高的挑战，基于物理模型的电芯仿真工具在工业界不断应用，对“虚拟电芯”进行“虚拟测试”成为降本增效的有效手段。

            Source: Southwest Research Insititute 官网 (www.swri.org)

然而，电芯仿真始终面临难以兼顾模型的准确性和对计算资源庞大的需求。一方面，仿真模型往往在描述物理过程和建模时做了简化，和真实电池体系的物理过程存在差异。模型中关键参数的难以获取，则进一步导致仿真模型的准确性无法得到保证；另一方面，一旦引入更复杂的建模和反应机理后，模型的计算量和稳定性往往成为了限制模型应用的瓶颈。此外，新型电池材料的引入和电池设计、结构的改变，都可能会导致模型对应参数的失准，这限制了模型的拓展性。

Source: Active Cell Balancing for Life Cycle Extension of Lithium-Ion Batteries under Thermal Gradient (DOI:10.1109/ISLPED52811.2021.9502500)

此时，AI的出现给了我们新的希望。AI与电芯的结合有望带来了革命性的改变，这不仅有望解决仿真层面模型驱动自带的精度和算力需求难以兼顾的问题，也能更好地利用了实验数据的结果。使用带标签数据的监督机器学习拥有良好的预测准确性。深度学习方法能够在大规模数据集上自动学习到高层次和抽象的特征表示，具有较高的预测和分类准确率。以长短期记忆模型（LSTM）为例，在长时间序列处理上的优异表现使得它非常适合用来处理电芯的时间相关数据，如充放电过程。

而企业积累的海量电芯数据更是提供了大规模预训练模型的可能。在预训练的过程中，模型可以学习到丰富的领域知识和语义信息。在预训练模型的基础上，我们可以使用少量有标签数据进行微调，以实现在特定任务上的高效学习。这种方法在自然语言处理、计算机视觉等领域已经取得了显著的成功。从长远来看，大规模预训练模型将为电池电芯领域带来巨大的潜力和发展空间。

---

AI+电芯 Notebook

本期 Notebook，我们给大家带来的一个 AI+电芯应用案例合集。它不仅包含了 SOC（电池荷电状态）估计和寿命预测这样的热门应用，也包含了电池表征方面，如 EIS 阻抗谱和 ECM 等效电路模型的预测。对于关注AI+电芯的你来说，这是一个不容错过的上手好机会。

值得一提的是，这次合集中的案例大多并非是当下最好的模型结果（SOTA）。真正重要的并不是所谓的SOTA，而是适合于场景的、真正有用的模型。这需要我们更好地协同起来，打破壁垒、凝聚共识、创造连接、形成迭代，共同建设 AI for Battery 更好的未来。

点击下方图片，访问本期 Notebook：

欢迎来 Notebook 案例广场，获取更多有意思的notebook实践～
感兴趣的同学也可以阅读原文查看。