中国科学院团队开发新型框架 提升快充电池健康状态预测精度
时间：2025-10-08 09:00
小编：小世评选
近日，中国科学院大连化学物理研究所的研究团队在快充电池健康状态预测领域取得重要突破，他们开发出了一种新型的两阶段联邦迁移学习框架。这一成果的发布不仅为电动汽车电池管理提供了更为精确的解决方案，还为未来储能技术的发展铺平了道路。
电池健康状态的准确预测对于电动汽车和其他电子设备的长期使用至关重要。在快速充电模式下，电池的健康状态预测面临着两大主要挑战：由于隐私保护法律法规的限制，单个电池所能获取的训练数据量往往不足；电池的充放电特性因型号、使用环境等因素的不同而差异显著，因此需要建立针对个别电池特征的个性化预测模型。
在这样的背景下，中国科学院研究人员提出了两阶段联邦迁移学习框架。该框架的第一阶段旨在通过联邦学习的方式合作训练全局模型，以学习各类电池的共性知识。在这一过程中，多台分布式电池共享模型参数，从而使得全局模型能够在保护用户数据隐私的同时，获得广泛的知识覆盖。联邦学习的优点在于它能够避免将单个电池数据上传到云端，确保了数据的安全性。由于电池的充电和放电行为存在特殊性，这一全局模型在构建后还需要进行本地化调整。
在第二阶段，团队访问目标电池的少量本地数据，对全局模型进行微调，进而建立个性化模型。这一环节的核心在于捕捉特定电池的独特特征，确保最终的预测结果能够准确地反映该电池的健康状况。
该框架基于轻量级卷积神经网络架构，并引入了有效的通道注意机制，以显著提升模型的性能。通过广泛的试验和数据分析，团队发现，该框架在公共快充电池数据集上的预测性能远超传统方法，展现了显著的优势。
研究成果发表于《IEEE交通电气化汇刊》（IEEE Transactions on Transportation Electrification）上，标志着这一领域的研究进入了一个新的阶段。该框架被认为是电池智能化管理的核心模型之一，取名为PBSRD Digit（第二代电池数字大脑），并为后续的多种应用提供了可能性。
值得注意的是，除了电动汽车应用外，该研究还为储能行业的智能化发展奠定了基础。基于新框架，团队正在开发一个专注于储能领域的垂直智能客服系统，这将进一步推动电池管理系统的智能化程度，提升储能行业的运营效率，以及电池使用的稳定性和安全性。
未来，随着电动汽车及储能设备的普及，电池管理系统的精准性和智能化水平将越来越受到重视。中国科学院的这一研究成果，展示了先进技术在实际应用中的巨大潜力，也为全球电池领域同仁提供了新的思路和方向。
电池健康管理的研究不仅关乎电动汽车的安全和效率，也对整个能源行业的可持续发展起到积极推动作用。通过这项创新的联邦迁移学习框架，中国科学院的研究团队为我们展示了一条提升电池健康状态预测精度的全新道路，这将为未来电池技术的进步提供强有力的支撑。
