鋰離子電池（LIBs）作為可再生能源存儲的核心載體，其性能狀態(tài)直接關(guān)系到系統(tǒng)的安全與效率。然而，電池的老化是一個漫長的非線性過程，特別是在早期循環(huán)中，性能衰退的跡象微乎其微，這使得基于早期數(shù)據(jù)預(yù)測電池的健康狀態(tài)、拐點(diǎn)以及壽命終點(diǎn)成為一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

本文開創(chuàng)性地將自然語言處理領(lǐng)域的生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer（GPT）引入電池領(lǐng)域，提出了名為BatteryGPT的兩階段預(yù)測模型。該模型不僅能夠僅憑前5%的循環(huán)數(shù)據(jù)“預(yù)知”電池的一生，更在預(yù)測精度上全面碾壓了傳統(tǒng)的LSTM和Transformer模型。

BatteryGPT原理

傳統(tǒng)的各種數(shù)據(jù)驅(qū)動方法（如CNN、LSTM）往往通過提取早期特征直接回歸預(yù)測壽命，容易受到特征工程質(zhì)量和短期數(shù)據(jù)波動的影響。而BatteryGPT采取了截然不同的“兩步走”策略：

生成式預(yù)測（：首先利用GPT-Small模型，以自回歸的方式，根據(jù)早期的充電數(shù)據(jù)（電壓、電流、溫度曲線），“續(xù)寫”出電池未來整個生命周期的充電數(shù)據(jù)。為了讓GPT讀懂電池語言，研究人員引入了標(biāo)記化（Tokenization）技術(shù)，將連續(xù)的電池運(yùn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散的Token序列，類似于將電壓波動編碼為“單詞”。

SOH估算：隨后，利用一個基于CNN-LSTM的SOH估算器，將GPT生成的全生命周期充電數(shù)據(jù)映射為具體的SOH變化曲線，進(jìn)而計算出衰退拐點(diǎn)和EOL。

BatteryGPT原理示意圖。(a) 數(shù)據(jù)收集階段，Ln表示第n次充電循環(huán)的SOH，Vn, In, Tn分別表示電壓、電流和溫度。(b)標(biāo)記化階段，將連續(xù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為離散Token。(c) 本文使用的生成式預(yù)訓(xùn)練Transformer（GPT）模型結(jié)構(gòu)。(d) 時間序列電池特征自回歸預(yù)測的基本工作流程。(e) SOH估算流程，通過最小化均方誤差（MSE）訓(xùn)練SOH估算器。(f) BatteryGPT的兩階段流水線：利用早期循環(huán)數(shù)據(jù)預(yù)測全生命周期的SOH、壽命終點(diǎn)和拐點(diǎn)

早期預(yù)測能力

Millennial Lithium

研究團(tuán)隊(duì)使用MIT的磷酸鐵鋰/石墨電池數(shù)據(jù)集（涉及46塊電池，超過2100萬個樣本）對模型進(jìn)行了嚴(yán)苛的測試。為了量化預(yù)測能力，研究引入了早期預(yù)測起始偏移量（EPSO）的概念，即僅使用電池壽命前百分之幾的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

結(jié)果令人振奮：即使僅使用前5%（EPSO=5%）的充電數(shù)據(jù)，BatteryGPT就能展現(xiàn)出強(qiáng)大的預(yù)測能力，相較于基準(zhǔn)模型，其SOH預(yù)測精度提升了60.76%，拐點(diǎn)預(yù)測精度提升了31.33%。

當(dāng)數(shù)據(jù)量增加到前30%（EPSO=30%）時，BatteryGPT的性能更是達(dá)到了“神準(zhǔn)”級別：

SOH預(yù)測：均方根誤差（RMSE）僅為0.213%。

拐點(diǎn)預(yù)測：平均絕對百分比誤差（MAPE）低至2.30%（誤差約13個循環(huán)）。

EOL預(yù)測：MAPE僅為1.18%（誤差約10個循環(huán)）。

相比之下，傳統(tǒng)的LSTM和Transformer模型在處理長期非線性衰退時往往束手無策，難以捕捉到電池老化后期的復(fù)雜特征。

BatteryGPT對46號電池衰退早期預(yù)測的性能分析。(a) 電池SOH變化的預(yù)測結(jié)果與真實(shí)值對比。(b) 預(yù)測SOH軌跡的曲率分析結(jié)果，用于確定拐點(diǎn)。(c) 拐點(diǎn)（預(yù)測的循環(huán)數(shù)誤差及平均絕對誤差（MAE）。(d) 壽命終點(diǎn)預(yù)測誤差隨充電循環(huán)的變化。(e-j) 不同早期預(yù)測起始偏移量設(shè)置下的預(yù)測分布（分別為5%、10%、15%、20%、25%和30%）。顏色條代表電池SOH預(yù)測所處的生命周期階段，越接近紅色表示越接近EOL

深入機(jī)理：為什么GPT更好？

Millennial Lithium

為何BatteryGPT能大幅超越傳統(tǒng)模型？關(guān)鍵在于其對長程依賴性的捕捉能力。分析顯示，LSTM在預(yù)測充電曲線時，容易在某些時間步出現(xiàn)較大的偏差，導(dǎo)致誤差分布發(fā)散；而標(biāo)準(zhǔn)Transformer雖然優(yōu)于LSTM，但也存在預(yù)測漂移的風(fēng)險。

GPT-Small模型憑借其強(qiáng)大的注意力機(jī)制和自回歸生成能力，能夠準(zhǔn)確地“理解”充電電壓、電流和溫度曲線在不同老化階段的演變規(guī)律（如恒流充電階段的縮短、恒壓充電階段的延長）。即便是在極具挑戰(zhàn)性的電池壽命后期，GPT生成的曲線依然能緊貼真實(shí)值，表現(xiàn)出極強(qiáng)的魯棒性。

充電循環(huán)中電池運(yùn)行特征自回歸預(yù)測結(jié)果的分析。(a) LSTM、Transformer和GPT-Small模型在200個時間步長內(nèi)電池運(yùn)行特征的絕對誤差熱圖，顏色越深代表誤差越大。(b) 不同階段（早期、中期、晚期）基準(zhǔn)模型與GPT-Small模型預(yù)測細(xì)節(jié)的對比視圖

總結(jié)與展望

Millennial Lithium

這項(xiàng)工作不僅證明了大語言模型（LLM）架構(gòu)在電池領(lǐng)域的巨大潛力，也為電池的預(yù)測性維護(hù)和梯次利用提供了強(qiáng)有力的工具。BatteryGPT展示了一條通往“電池基礎(chǔ)大模型”的可行路徑：通過學(xué)習(xí)海量的電池運(yùn)行數(shù)據(jù)，AI不再僅僅是擬合曲線，而是真正學(xué)會了電池衰退的“語法”和“邏輯”。未來，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大和模型參數(shù)的增加，這種基于生成式AI的方法有望解決跨化學(xué)體系、跨工況的電池壽命預(yù)測難題，助力零碳能源系統(tǒng)的安全高效運(yùn)行。

原文參考：Early prediction of lithium-ion battery degradation with a generative pre-trained transformer

*特別聲明：本公眾號所發(fā)布的原創(chuàng)及轉(zhuǎn)載文章，僅用于學(xué)術(shù)分享和傳遞行業(yè)相關(guān)信息。未經(jīng)授權(quán)，不得抄襲、篡改、引用、轉(zhuǎn)載等侵犯本公眾號相關(guān)權(quán)益的行為。內(nèi)容僅供參考，如涉及版權(quán)問題，敬請聯(lián)系，我們將在第一時間核實(shí)并處理。