SSB蓄电池促进电池质量分类：基于序列采样数据增强的早期寿命预测

2026-03-17 10:33:20

随着电力运输系统的快速发展，锂离子电池（LIBs）的早期质量分级对于提升电池系统全生命周期整体性能至关重要。然而，由于锂离子电池复杂的退化机制，在相同工况下单体电池的老化速率存在显著差异，这将直接影响早期质量分级的准确性。为应对这一挑战，本文提出了一种预测锂离子电池全生命周期寿命终止（EOL）的创新框架，该框架将基于序列采样的虚拟电池构建方案与半监督学习相结合。通过增强早期循环数据并利用掩码自编码器（MAE）的自动化特征提取能力，该框架仅需少量标注数据即可实现高精度EOL预测。实验验证表明，验证集上的平均绝对百分比误差（MAPE）可降至2.6%。本研究不仅为利用少量标注数据实现早期电池质量分类提供了新方法，还通过高效的数据利用和精准的预测能力，为提升电池组效率及实现异常电芯预筛选提供了有力支撑。

引言

在全球推动绿色低碳未来的背景下，锂离子电池（LIBs）在现代电动交通系统的能量存储与供应中发挥着关键作用，涵盖新能源电动汽车[1][2]、电动船舶[3]、电动列车[4]及相关技术[5]。为满足电动汽车等大规模应用需求，需将大量单体电池组装为更大规模的电池组[6][7]。在此集成过程中，有效的单体电池质量分类对于确保电池系统的整体性能、耐久性和安全性至关重要[8][9]。
当前主流的电池质量分类方法主要依赖新鲜电池检测的静态参数，包括初始容量、内阻（IR）或其他在电池化成、分容或性能测试阶段可获取的特征指标[10][11][12]。Li等人对比了五种电池分类方法，证实低频阻抗一致性是实现电池动态特性均一化分组的核心要素[13]。Rumpf等学者则通过1100块商用磷酸铁锂（LiFePO4）电池量化了制造工艺波动对性能的影响，研究发现电极涂层厚度差异是导致容量衰减速率离散化的主要根源。Wei团队进一步提出采用三阶段机器学习框架，通过融合电化学阻抗谱（EIS）与循环老化数据，将电池寿命预测误差控制在5%以内。值得注意的是，现有方法普遍存在两个局限：一是依赖破坏性拆解获取的微观结构参数，二是缺乏对电池老化路径非线性的量化表征。₄通过实验表征手段对电池单体进行性能评估，为电池匹配与模组设计提供统计依据[14]。Lyu等人提出了一种基于电化学模型内禀参数的动力电池质量分选方法，与传统方法相比可提升电池组循环寿命及荷电状态(SOC)均衡性[15]。Xia研究团队开发了基于多模态参数的自组织映射神经网络聚类分选框架，在成组模组中实现了经实验验证的SOC一致性[16]。
然而，锂离子电池（LIBs）多样化的降解路径与固有化学复杂性，导致即便在相同运行条件下，单体电池的老化速率仍存在显著差异[17][18]。这种变异性直接影响早期质量分类的准确性，并降低后续电池组集成方案的安全性与可靠性指标[19]。An等人提出了一种基于电路建模的并行LIB区块分选研究方法，论证了单体电池间异质性对区块容量的显著影响，建议在分选标准中加入基于老化特征的描述参数[20]。Wang团队通过实验揭示了串联LIB模块中容量/电阻分异演化的渐进恶化现象，并证实基于电压的均衡策略会加剧该效应[21]。因此，研究能够基于早期循环衰减数据快速预测电池寿命并进行早期质量分类的方法，对于缩短电池研发周期和确保电池组最优性能至关重要[22]。
近年来，越来越多研究开始探索利用极其有限的早期循环衰减数据实现电池寿命快速分类的可行性[23][24][25]。Severson等人最早提出这一理念[26]，他们通过分析放电容量-电压曲线差异，采用逻辑回归模型实现电池寿命分类。此后，Yang等[27]、Xu等[28]和Zhang等[29]学者也相继提出了基于更多特征变量和不同机器学习模型的早期寿命预测与质量分类方法。然而，这些数据驱动方法大多需要获取超过25%的生命周期数据用于训练和参数更新[30]。对于循环寿命通常超过2000次的锂离子电池而言，至少需要前500次循环数据才能实现精确预测[31]。这种对海量数据的依赖性导致实验周期过长、研发成本攀升，且无法满足生产流程初期利用极有限数据进行快速质量分类的需求[32]。
Stock等人开发了一种用于早期电池质量分类的机器学习框架，在保持高预测精度的同时将循环依赖性显著降低至20次[33]。Zou等人基于衰减机理系统分析了100多项提取特征与电池寿命之间的相关性，开发了用于单体电池质量分类的机器学习模型[34]。为进一步解决数据限制问题，近期研究系统探索了先进学习范式。例如，Che等人首先建立了具有在线模型校正的迁移学习框架，以实现跨电池型号的模型适配[35]。在此基础上为解决标签稀缺问题，他们进一步将该方法发展为半监督自学习范式，利用伪标签有效挖掘未标注数据的价值[36]。这些研究成果凸显了利用有限早期循环数据实现精确电池寿命分类的重要潜力。然而，实用的早期分类算法仅需基于初始三至五个循环周期运行，这是由生产规模电池测试中关键的时间与成本约束所驱动的[37][38]。
为应对这些挑战，本文提出一种基于掩码自编码器（MAE）的锂离子电池早期寿命预测框架，旨在支持快速准确的电池质量分类。该方法的整体框架如图1所示。该五组件框架的核心创新包括：基于序列采样的虚拟电池构建方法，通过扩充有限实验数据，利用初始三个循环周期未标记的电压、电流和SOC数据实现MAE模型的大规模自监督预训练，从而使模型能自动提取鲁棒的退化相关特征；以及结合微调程序，通过少量标记数据对预训练模型进行适配，实现精确的寿命终止（EOL）预测，最终形成更可靠的质量分类方法。
本文的主要贡献可概括如下：

• （一）
  提出了一种基于序列采样的虚拟电池构建方案及寿命预测半监督学习框架。该框架利用无标签数据预训练模型，并通过少量有标签数据进行微调，从而实现较高的预测精度。
• （二）
  本研究采用MAE（掩码自编码器）从早期循环充放电数据中自动提取特征。该架构基于前三循环的大规模无标签数据以无监督方式进行预训练，从而消除了人工特征工程的主观性。
• (III)
  该方法仅需利用锂离子电池前三个循环周期的数据，即可实现全生命周期终止状态(EOL)的早期预测，显著提升电池组在整个服役周期内的性能均一性。