來源：《中國科學(xué)報》第4版 綜合
發(fā)布時間：2025-08-20
本報訊（記者孫丹寧）中國科學(xué)院大連化學(xué)物理研究所研究員陳忠偉、副研究員毛治宇團隊與西安交通大學(xué)教授馮江濤合作，開發(fā)了一種新型兩階段聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)框架，有效解決了快充電池健康狀態(tài)（SOH）預(yù)測中的數(shù)據(jù)不足和個性化建模難題，為快充電池SOH預(yù)測提供了新思路。相關(guān)研究成果近日發(fā)表于《電氣電子工程師學(xué)會交通電氣化學(xué)報》。
健康狀態(tài)的準確預(yù)測對于電動汽車電池管理至關(guān)重要。然而，在實際應(yīng)用中，基于快充片段準確估計電池SOH面臨兩大挑戰(zhàn)：一是由于隱私保護要求，單個電池的訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限；二是不同電池的充放電行為不同，需要建立個性化的預(yù)測模型。
研究團隊提出了一種兩階段聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)框架：在第一階段，采用聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)框架，使多個分布式電池通過共享模型參數(shù)協(xié)作訓(xùn)練全局模型，既可以學(xué)習(xí)通用知識又保護了數(shù)據(jù)隱私；在第二階段，利用目標電池的少量本地數(shù)據(jù)對該全局模型進行微調(diào)，建立捕獲個體電池特征的個性化模型。聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)框架構(gòu)建在輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，并通過有效的通道注意機制提升了其性能。實驗結(jié)果表明，該框架在公共快充電池數(shù)據(jù)集上的預(yù)測性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
聯(lián)邦遷移學(xué)習(xí)框架作為團隊開發(fā)的第二代電池數(shù)字大腦PBSRD Digit核心模型，為電池智能化管理提供了有效解決方案。此外，團隊還基于該框架為雙登集團開發(fā)了儲能領(lǐng)域垂直智能客服系統(tǒng)，助力儲能行業(yè)的智能化發(fā)展。
相關(guān)論文信息：https://doi.org/10.1109/TTE.2025.3594553
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