SSB蓄电池基于增量容量约束的扩散模型用于电池多性向时间序列数据生成

2026-04-07 09:18:19

近年来，数据驱动方法在电池状态估计与寿命预测研究中受到广泛关注。然而，高质量电池数据通常需要通过长期充放电实验获取，这类实验成本高昂且耗时严重，极大制约了相关研究的发展。因此，如何在有限实验数据条件下生成可靠的电池运行数据已成为重要研究课题。针对这一问题，本文提出基于增量容量（IC）的去噪扩散概率模型，用于生成高质量多维电池时间序列数据。该方法首先采用变分自编码器（VAE）对早期循环的IC进行降维处理，随后通过CNN-LSTM网络预测降维后的IC，从而获得未来循环周期的IC数据。最终，通过特征线性调制方法将IC构成的条件信息输入至去噪扩散概率模型（DDPM），以指导电池数据的生成。基于XJTU和MIT电池数据集的实验结果表明，所提方法仅需早期电池循环数据即可生成后续循环的电压与荷电状态（SOC）数据，且在生成精度和稳定性方面均优于传统DDPM。针对健康状态（SOH）预测的进一步实验表明，生成数据可替代真实数据完成SOH预测任务，为降低电池实验成本、拓展数据驱动型电池研究提供了有效途径。

引言

在全球能源结构转型与碳中和目标的驱动下，电动汽车及大规模储能系统的需求持续增长[1]。锂离子电池凭借能量密度高、循环寿命长、能量效率高等优势，被广泛应用于交通运输、储能等领域[2][3]。然而随着应用规模不断扩大，电池运行安全性与状态估计精度等问题已成为用户关注的焦点[44][45]。值得庆幸的是，近年来的大量文献表明，数据驱动的机器学习方法在电池状态估计方面已取得良好成效[4][5][6][43]。
这些数据驱动方法的性能一方面与其自身的逻辑结构相关，另一方面则取决于高质量与高可用性的电池数据。针对不同类型电池及不同测试条件，目前已开发出多种数据集，通常可分为四类：电池老化数据集、行驶循环数据集、日历老化数据集以及特殊用途数据集[7]。这些数据集在验证机器学习方法的有效性方面发挥了至关重要的作用。部分知名的高质量电池数据集，例如由NASA、牛津大学以及马里兰大学先进生命周期工程中心等机构发布的锂离子电池数据集，甚至对整个电池研究领域产生了深远影响[8][9][10]。
然而，获取这些电池数据集通常需要进行大量实验。一个完整的生命周期实验往往需要数百甚至数千次循环，这不仅耗时，还需要巨额资金投入。此外，电池性能会随循环呈现非线性变化，例如容量衰减、电压与电流波动以及荷电状态（SOC）曲线偏移。这些非线性行为难以通过简单线性外推或经验模型进行推断。特别是在有限实验条件下，仅依赖早期循环数据难以准确预测后续循环数据。因此，解决这些问题的关键在于如何确保数据可靠性的同时降低实验成本[46]。
为以低能耗方式获取高质量电池数据，研究者提出了多种数据生成方法。例如，Ragone等人提出了多物理场建模框架来生成真实训练数据，该物理模型包含车辆模拟和电池电化学退化热模型[11]。Duquesnoy等采用结合低差异序列的物理模型生成合成数据集，用于训练机器学习模型以获得最优电极与制造参数[12]。这些基于物理的建模方法能反映电池内部物理机制，但建模过程相对复杂且计算开销较大，限制了大规模应用。
生成式人工智能（Generative AI）是指人工智能与自然语言处理领域中一类旨在捕捉数据潜在分布的算法与模型，使其能够生成在统计学意义上与训练数据相似的新样本[13]。近年来，采用生成式AI模型进行数据生成已成为主流选择。Goodfellow等人于2014年提出的生成对抗网络（GAN）[14]，通过构建生成器与判别器之间的对抗机制，实现了高质量的数据生成。该技术已广泛应用于图像合成、语音和文本生成领域[15][16][17][18]。受GAN启发，研究者相继提出条件生成对抗网络（CGAN）、引入Wasserstein距离作为优化目标的WGAN以及StyleGAN等变体，以提升GAN的泛化Ability与生成数据质量[19][20][21]。此外，变分自编码器（VAE）同样被广泛用于高质量数据生成任务[22]。VAE通过学习真实数据潜在分布的近似后验分布来实现数据生成。与GAN类似，VAE也衍生出适用于不同场景的系列变体，例如条件变分自编码器（CVAE）、引入向量量化的VQ-VAE以及采用分层潜变量结构的Ladder VAE。这些模型均具备强大的生成Ability[23][24][25]。
去噪扩散概率模型（DDPM）是近年来兴起的新型生成模型[26]。该模型通过前向过程逐步向数据添加噪声，并在逆向过程中学习去噪与重构过程。与生成对抗网络（GAN）相比，DDPM的训练过程更为稳定；而与变分自编码器（VAE）相比，DDPM展现出更优越的生成质量[27]。但必须承认，DDPM的采样过程比GAN和VAE更为耗时[28]。目前已有部分研究将DDPM应用于电池领域，例如Wang等学者...提出了一种特征增强型结构状态空间扩散模型，用于不同工况下的健康状态(SOH)预测与插值。实验表明，该模型生成的数据在多种数据缺失场景下均能保持较高精度[29]。Eivazi等人提出了DiffBatt模型，该模型结合DDPM、条件扩散模型、无分类器引导及Transformer架构来模拟电池退化并生成退化曲线，所生成数据用于电池寿命预测并取得较准确结果[30]。Li等人设计了名为DiffPLF的扩散模型，该模型结合基于交叉注意力的条件反射机制，可根据历史数据生成可能的充电需求曲线[31]。这些研究证明了DDPM在电池数据生成方面的潜力，能有效缓解数据不足问题。
然而，现有研究大多集中于预测电池健康状态（SOH）或生成退化曲线，对生成电池时间序列数据（包括电压与SOC）的关注较少。这意味着在数据稀缺或实验成本高昂的场景中，获取完整、高质量的数据仍需依赖大量实验，存在显著局限性。
另一方面，增量容量（IC）最初被用于研究电池的退化机制。IC被定义为每单位电压变化所产生的容量增量。ICV=dQdV其中Q表示电池在充放电过程中的容量，V代表电池端电压。通过计算电容对电压的一阶导数，电极相变导致的电压平台可转化为IC曲线上明显的特征峰[32]。此外，IC技术还被认为是一种非侵入性方法，能通过识别电池老化模式实现寿命预测[33]。Yao等学者利用IC曲线并结合局部电压与电流数据，通过深度迁移学习实现了高效精确的电池容量预测[34]。Wang等人建立了IC与SOH之间的映射关系，实现了对不同老化程度电池的SOH精确预测[35]。受这些观点启发并基于IC的特性，本研究提出了一种融合IC约束的DDPM用于电池数据生成。该方法的核心思想是将IC作为条件信息的一部分来引导DDPM的数据生成过程。具体而言，首先利用VAE对早期循环的IC进行降维和特征提取以方便后续建模。随后将降维后的IC输入CNN-LSTM网络以预测未来循环的IC，并将输出的低维预测结果作为条件信息输入DDPM以指导生成过程。在训练阶段，DDPM以早期循环的电压和SOC作为训练数据，进而结合该条件信息生成未来循环的电压和SOC。在XJTU和MIT数据集上的实验表明，与未配置条件输入模块的传统DDPM相比，我们提出的模型显著提升了生成数据的精度与稳定性，从而大幅降低了实验时间与成本。
本研究的贡献如下：

1) 我们建议使用变分自编码器来降低IC的维度。这不仅有效简化了神经网络的学习任务并加速训练过程，还能将预测的低维IC特征直接作为条件信息输入到去噪扩散概率模型中，从而增强模型的连贯性。
2) 提出了一种基于IC条件约束的扩散模型框架，其中IC作为条件信息输入到去噪扩散概率模型中，以指导电池多维时间序列数据的生成。
3) 我们在去噪扩散概率模型中引入了特征线性调制（FiLM）。这一设计能够通过逐通道的线性调制机制将条件信息嵌入到去噪网络中，而无需修改去噪网络架构。
4) 我们提出的方法可以利用早期电池循环数据生成高质量的后续电池循环数据，从而减少实验时间和人力成本。