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容量波動會顯著影響電池放電容量的預測精度，引起波動的主要原因可能是當電池不再充放電時發生了電荷重新分配，然后電池傾向于重建新的電化學平衡狀態。上述過程被稱為極化恢復，它是一種顯著影響鋰離子電池（LIB）容量衰減行為的現象。

在此，浙江大學陸盈盈研究員、童哲銘研究員等人研究了極化恢復對容量波動的影響，以提高LIB放電容量的預測精度。研究表明，較長的弛豫時間可幫助電池保持較長的極化恢復階段，使粒子分布均勻。此外，作者研究了弛豫時間、弛豫狀態和健康狀態（SOH）對LIBs容量波動的影響，并計算了Spearman秩相關系數和Pearson線性相關系數來分析不同參數之間的相關性。結果表明，可利用對容量波動有顯著影響的參數來提高容量預測模型的準確性。

為此，作者開發了一種基于雙 LSTM網絡、多元回歸和蒙特卡羅模擬（MC）的混合集成學習（HEL）模型。其中，兩個具有滑窗的“多對一（M2O）”結構 LSTM 網絡作為容量預測方法的核心。同時，作者引入多項式回歸模型以減少具有滑窗的M2O LSTM的累積誤差，然后利用MC模擬和線性回歸來檢測容量波動并消除相應的誤差。

圖1. 被測電池不同參數之間的相關性分析

具體而言，作者基于包含23078個循環數據的兩個LIB降解數據集（LFP：LiFePO₄/石墨；NCA：LiNi_0.8Co_0.15Al_0.05O₂/石墨）驗證所提出的混合學習方法。分析表明，與簡單的LSTM相比，HEL方法在RMSE和MAE方面的預測誤差分別減少了80.15% 和82.30%，表明HEL方法顯著降低了容量波動的影響。

因此，所提出的HEL方法在預測和泛化性方面表現出令人滿意的性能。與現有方法相比，該方法捕捉容量波動并根據健康指標進行更準確地描述。然而，仍需額外的實驗來構建更廣泛的電池數據集，以考慮未來溫度和充放電倍率的影響。總之，本研究中開發的容量衰減模型在推進電池單元的SOH估計及在復雜運行條件下針對許多電池供電的存儲系統增強壽命管理系統的設計方面顯示出巨大的潛力。

圖2. 基于HEL方法的六個樣本的容量預測結果

Prediction of Li-ion battery capacity degradation considering polarization recovery with a hybrid ensemble learning model, Energy Storage Materials 2022. DOI: 10.1016/j.ensm.2022.05.026

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陸盈盈/童哲銘EnSM: 混合集成學習模型預測考慮極化恢復的電池容量衰減

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