01
背景
数据驱动的应用对电池状态的预测和健康管理（Prognostics and health management, PHM）有着极大的帮助。使用数据驱动的方法对电池PHM进行研究，被视为一条解决大规模和多物理量电池系统内部复杂性的可行选择[1]。这里我们总结了现有在电池PHM领域应用的机器学习方法以及各自的优缺点。
其中，Recurrent Neural Networks (RNNs) 递归神经网络和Long Short-Term Memory (LSTM)长短时记忆模型被证明对电池状态估计有效。对预测锂离子电池全生命周期的SOC提供了有价值的研究[2]。RNNs和LSTM神经网络模型应用在很多电池研究中，但由于电池多样的内部容量、温度和电流速率，这两种模型也受到了很多挑战。还有研究人员提出了一种增强的feedforward-long short-term memory (FF-LSTM) 前馈长短期记忆模型，考虑了电流、电压和温度的变化，准确预测了全生命周期的SOC。他们应用一种optimized sliding balance window优化滑动平衡窗口）来过滤测试电流；用一种新的三维向量作为滤波电流和电压的输入矩阵。在锂离子电池的安全保证和剩余使用寿命 remaining useful life（RUL）预测方面，为了提升RUL预测的准确性，研究人员提出了anti-noise adaptive long short-term memory (ANA-LSTM) neural network抗噪声自适应长短期记忆（ANA-LSTM）神经网络模型[3]。这一网络提取高鲁棒性特征和最优参数特征，通过双闭环观测模型达成。尽管灵活的学习方法带来了初步成效，但仍存在局限，大多数机器学习方法的可重复性和适用性还在研究中。
图1 电池PHM的机器学习框架[2]
02
机器学习在PHM中的应用
机器学习在电池PHM中的应用，从电池SOH估计、RUL预测到异常探测、考虑健康的能量管理等各个方面都有着突出表现。每一个技术都在解决特殊问题上有特殊优势。下面给出了不同机器学习算法在电池PHM不同研究方向的具体应用。
1. Supervised learning监督学习
现有大部分预测电池老化和电化学性能的机器学习方法都是Supervised learning监督学习。用这种方法，学习主体基于在训练集中提供的示例对，发展了一种将输入映射到输出的功能。这让他能准确识别测试集中未注释的数据，尤其是在分类和回归任务中[4]。在监督学习中，很好区别分类和回归问题。前者用于把样本分为不同类，后者用连续的值来量化样本。因此，电池状态的定量预测，如SOH和RUL通常被认为是回归问题。相反的，识别缺陷、不健康或者错误的单体可以被视为多级分类问题。这些技术共同为准确的电池健康监测和管理全面工具集。
2. Unsupervised learning非监督学习
Unsupervised learning非监督学习在即使没有明确反馈（即标记样本）的基础上，为学习输入的复杂结构和模式提供了可能[5]。基于对观测数据的低秩分解方法是无监督学习最基本的工具之一，例如动态聚类分析和主成分分析。电池PHM的应用，从性能特征到无损检测、聚类分析，都为从参数空间角度利用样本之间的时空结构提供了有效方法。即使没有明显注释样例，在每一个类/聚类都有共同属性时，也可以用这种方法寻找隐藏模式[6]。在检测大尺寸电池模组/包的异常和一致性方面已经使用了多年。Principal component analysis (PCA)主成分分析对检测包含由许多相互关联的定量因变量所定义的观察结果的数据提供了基本工具。PCA有排除特征向量矩阵冗余信息和减少计算复杂度的能力[7]。
3. Reinforcement learning强化学习
Reinforcement learning 强化学习提供了系统化的方法，可以代替人力来破译规则，增强操控环境的能力[8]。这些代理可以通过学习最大化奖励和最小化惩罚来完成目标。随着时间推移，他们努力优化这些行为，不论是奖励还是惩罚。通过将强化学习和深度神经网络融合，可以培养一个非常准确的评估者。这个评估程序学习如何基于过去的成功和失败调整它的行为[9]。深度强化学习的两个基本组成是环境和代理人。强化学习的目标是发展一个融合环境的策略。当运用在电池PHM时，代理是指电池管理系统（BMS）。BMS基于每一个可能行为的潜在收益，为当前应用和热管理等做决定。这些决定是通过与电池模组代表的虚拟环境交互得到的。
表1 基于机器学习的电池预测和健康管理方法
0
参考文献
[1] Y. Zhang, Y.-.F. Li, Prognostics and health management of Lithium-ion battery using deep learning methods: a review, Renewable Sustainable Energy Rev. 161 (2022), 112282.
[2] Zhao J, Feng X, Pang Q, et al. Battery prognostics and health management from a machine learning perspective[J]. Journal of Power Sources, 2023, 581: 233474.
[3] M. Aykol, P. Herring, A. Anapolsky, Machine learning for continuous innovation in battery technologies, Nat. Rev. Mater. 5 (10) (2020) 725–727.
[4] M. Berecibar, Accurate predictions of lithium-ion battery life, Nature 568 (7752) (2019) 325–326.
[5] Xu L, Wu F, Chen R, et al. Data-driven-aided strategies in battery lifecycle management: prediction, monitoring, and optimization[J]. Energy Storage Materials, 2023: 102785.
[6] C.H. Liow, H. Kang, S. Kim, M. Na, Y. Lee, A. Baucour, K. Bang, Y. Shim, J. Choe, G. Hwang, S. Cho, G. Park, J. Yeom, J.C. Agar, J.M. Yuk, J. Shin, H.M. Lee, H.R. Byon, E. Cho, S. Hong, Machine learning assisted synthesis of lithium-ion batteries cathode materials, Nano Energy 98 (2022), 107214.
[7] M. Aykol, P. Herring, A. Anapolsky, Machine learning for continuous innovation in battery technologies, Nat. Rev. Mater. 5 (10) (2020) 725–727.
[8] S. Wang, P. Takyi-Aninakwa, S. Jin, C. Yu, C. Fernandez, D.I. Stroe, An improved feed forward-long short-term memory modeling method for the whole-life-cycle state of charge prediction of lithium-ion batteries considering current-voltage temperature variation, Energy 254 (2022), 124224.
[9] S. Wang, Y. Fan, S. Jin, P. Takyi-Aninakwa, C. Fernandez, Improved anti-noise adaptive long short-term memory neural network modeling for the robust remaining useful life prediction of lithium-ion batteries, Reliab. Eng. Syst. Saf. 230 (2023), 108920.
