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鋰離子電池已廣泛用于消費電子、儲能和電動汽車領域，估算其容量的直接方法是直接測量，但完全充放電過程通常需要數小時才能完成。此外，來自傳感器的測量噪聲很容易影響實時電阻估計，而容量估計通常依賴于準確的荷電狀態（SOC）。因此，如何準確獲得SOC估計仍然是另一個挑戰。

在此，清華-伯克利深圳學院（TBSI）韋國丹副教授、周光敏副教授及張璇等人通過將常規的實時電流短脈沖測試與數據驅動的高斯過程回歸（GPR）算法相結合，成功開發并驗證了一種有效的電池估計方案，適用于容量從100%健康狀態（SOH）到 50% 以下的電池，最終估計的平均準確率高達95%。

首先，作者基于所提出的方法從電流脈沖測試的原始測量中獲取特征，以建立準確有效的容量估計；其次，選擇在不同SOC和電壓階段上執行短期電流脈沖測試來捕獲電池退化信息；第三，方便地從電流脈沖測試的電壓響應的轉折點中提取特征。其中，輸入是脈沖電壓的采樣點，輸出是相應的測量容量。作者比較了5種不同的機器學習方法，并最終選擇了結果可靠且魯棒性更好的GPR算法來進行容量估計。

圖1. 五種典型機器學習方法的性能比較

總體而言，這種脈沖測試只持續幾秒鐘，便于在鋰離子電池的各種工作條件下進行。與傳統的長充放電方法相比，所提出的脈沖測試可將測試時間減少80% 甚至更多。作者通過探索不同電壓階段和SOC對容量估計精度的影響來研究機制，結果表明電壓在3.4V左右時精度最好且SOC低時精度高，相同SOC下精度高于相同電壓脈沖下精度。

此外，該模型的有效性主要取決于脈沖測試，因為它可以反映隨著老化的發展而極化加深的電池內阻。其次，需要在脈沖測試前將電池統一到相同的狀態。否則，即使充電相同的電量，實際的SOC也會隨著老化程度的不同而不同。同時，脈沖曲線反映了電池在充電階段的老化程度及其電壓平臺的變化。總之，這種與數據驅動算法相結合的新型脈沖測試為快速估計剩余電池容量打開了一個新窗口。

圖2. 脈沖特征對預測能力的物理解釋

Fast Remaining Capacity Estimation for Lithium-ion Batteries Based on Short-time Pulse Test and Gaussian Process Regression, Energy & Environmental Materials 2022. DOI: 10.1002/eem2.12386

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韋國丹/周光敏/張璇EEM: 脈沖測試+機器學習快速估計電池剩余容量

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