锂离子电池容量衰减分析的量子机器学习方法

2026-05-27 21:25:14

受量子计算与量子电路中神经网络类比研究的最新进展启发，我们采用变分量子回归（VQR）和量子神经网络（QNN）来预测锂离子电池在不同电流工况下的电压放电曲线与容量衰减。QNN与VQR在电池老化周期中均展现出强大的泛化能力，能有效捕捉早期动态特性和复杂退化趋势。VQR在高电流及可变读档条件下始终表现出卓越性能。为确保实际工况下的可靠性，我们实施了噪声建模与缓解策略，以应对算法和硬件的双重挑战。通过采用Drop和早停机制来抑制过拟合并稳定训练过程，该方法在各类电流读档条件下均能保持抗干扰性，恢复无噪声预测精度。通过明确解决可复现性与鲁棒性挑战，我们的量子机器学习（QML）方法为电池管理系统提供了探索性洞见，突显其在高应力条件下实现可靠健康状态（SOH）与电荷状态（SOC）估计的潜力。性能指标证实，在含噪声中等规模量子（NISQ）约束下，量子辅助学习可提供具有可比性的性能表现，有效处理高维度、含噪声且热敏感的电池数据。

图文摘要

 

锂离子（Li-ion）电池因其卓越的能量密度、长循环寿命和经济成本[1][2][3]，被广泛应用于电动汽车、无人机、电动垂直起降飞行器和电网级储能系统等多种场景。尽管具有这些优势，锂离子电池仍会因负载电流波动、温度变化及长期循环运行引发的复杂非线性老化机制[4][5]而不可避免地出现性能衰退。在实际工况下，准确预测电池健康状态（SOH）与充电状态（SOC）[6][7][8]对保障电池全生命周期安全及优化性能至关重要[9][10][11]。同时，锂离子电池在循环充放电波动、热振荡和内部化学降解等应力条件下会发生性能衰减，其综合性能将随时间推移逐步劣化。这些独立现象通常相互耦合，且对先前使用情况和环境条件高度敏感，为预测建模带来了重大挑战。
电池老化建模的常规方法主要分为两类：数据驱动的机器学习（ML）和基于物理原理的电化学模型[9]。基于第一性原理的电化学模型通过模拟内部电荷传输与反应动力学，具有高保真度和可解释性。然而这类模型计算需求大，且需要大量与电池化学特性相关的参数，限制了其扩展性和实际应用部署。支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）等传统ML模型为基于观测数据预测电池行为提供了快速便捷的工具。但其在稀疏数据区域或变化工况下的泛化能力往往不足，特别是在模拟复杂非线性退化过程时表现欠佳[12][13]。
量子机器学习（QML）通过利用叠加态、纠缠态和并行性等量子原理，有效捕捉数据中的高维相关性，从而突破传统方法的局限[14][15][16]。其核心研究路径可分为两类：量子神经网络（QNNs）与变分量子回归（VQR）。QNNs通过特征映射将经典输入嵌入量子态，并采用参数化量子电路（PQCs）学习预测关系，这种特性使其特别适用于电池健康状态的早期诊断。另一方面，VQR将回归问题构建为量子优化问题，通过量子-经典混合反馈机制来预测电压或容量等随时间变化的连续输出量[17][18]。
本研究实现了一个面向电池退化预测的噪声感知评估框架，采用零噪声外推法（ZNE）和旋转读出误差外推法（TREX）等误差缓解方法，而非构建范式转变。这些贡献系统性解决了可复现性与鲁棒性不足的问题，为量子机器学习模型基准测试提供了统一方法论。实验结果表明，在恒定与可变读档条件下，浅层Ry电路相较于替代方案（SU2、TwoLocal、RealAmplitutde）展现出相对更优的性能趋势。本研究的创新性在于通过集成噪声感知评估与量子机器学习电池研究的拟设稳定性分析，实现了方法论的统一。研究工作包含开发结合量子神经网络与变分量子回归模型的量子机器学习框架，用于精确预测锂离子电池退化、健康状态（SOH）及荷电状态（SOC）行为。该框架采用NASA真实电池数据集[19]进行验证，并与传统模型（尤其在稀疏数据条件下）进行基准测试。结果表明，在当前配置下，量子机器学习模型相较于传统方法展现出具有竞争力的探索趋势，而非绝对优势，并在数据不足或未知场景中表现出稳健的泛化能力。本研究虽纳入经典基准模型（ANN/SVR）作为对比，但未对其进行深度优化，因核心关注点在于探索量子机器学习方法。随着量子硬件技术的进步，这些模型为新一代电池管理系统奠定了重要基础，可实现动态高风险应用场景中的实时诊断、预测分析和智能控制[20][21][22]。