基于变压器的宽频电池阻抗谱预测方法：利用低采样率时域数据实现

《Energy Storage Materials》：Transformer-based Prediction of Wide-Frequency Battery Impedance Spectra from Low-Rate Time-Domain Data

电池健康监测中基于Transformer的EIS预测方法研究，提出无需主动激励即可利用低频采样数据重建电化学阻抗谱，解决实时诊断中的数据不完整、采样率低和温度敏感性问题，通过多场景实验验证了模型在SOH估计中的可靠性。

　　锂离子电池因其高能量密度、长循环寿命和环保特性，在电动汽车（EV）、储能系统和便携式电子设备中得到了广泛应用。然而，电池在使用过程中不可避免地会发生退化，这在存储和运行阶段都可能引发严重的安全问题，因此电池健康状态（SOH）预测、剩余使用寿命（RUL）评估以及故障诊断技术的发展变得尤为重要。为了更有效地分析电池内部的物理和电化学过程，研究人员开始关注电化学阻抗谱（EIS）技术，这是一种非侵入性、信息丰富的分析手段，能够提供电池状态的深入见解。

EIS测量通常需要电池在测量前静置一段时间，以确保满足因果性、稳定性与线性性的基本假设。随后，使用电化学工作站施加一系列低幅值的正弦波电流或电压激励，从而在不同频率点获取相应的阻抗值。不同频率段反映了电池内部不同的电化学过程，例如欧姆电阻、锂离子扩散以及界面阻抗等。因此，EIS被广泛用于分析电池退化机制、状态监测和故障诊断。鉴于EIS在机理解释上的优势，将其与神经网络技术相结合，成为识别电池退化模式的一种新方法。

近年来，越来越多的研究致力于利用EIS进行状态估计。在SOC（电池荷电状态）估计方面，常见的方法包括通过EIS识别等效电路模型（ECM）参数，或者直接从不同频率下的数据中提取特征（如幅值、相位角、实部或虚部）来训练机器学习模型，从而实现SOC的映射。对于SOH（电池健康状态）估计或RUL（剩余使用寿命）预测，研究人员提出了三种主要策略：一是建立SOH与选定频率点上的阻抗幅值或虚部之间的关系；二是将识别出的模型参数映射到SOH；三是利用完整的EIS频谱作为模型输入。例如，Jones等人通过单次EIS测量（包括所有频率点上的实部和虚部）结合未来的充放电协议，实现了对未来放电容量的预测，并提供了校准的不确定性估计。Zhang等人则构建了一个基于高斯过程的电池预测系统，利用完整的EIS频谱作为输入，实现了高精度的RUL预测。

尽管EIS测量方法在实验室环境下表现良好，但在实际车辆应用中仍面临诸多挑战。首先，EIS测量通常需要在电池静置状态下进行，而实际车辆运行过程中，电池可能处于频繁充放电状态，难以满足EIS测量所需的静置条件。其次，EIS的测量依赖于高精度的电化学工作站和特定的测试环境，这使得其在车载场景下的实施变得复杂且成本高昂。此外，EIS的测量过程需要较长的时间，限制了其在实时监测中的应用。因此，开发一种能够在不移除电池的情况下，通过车载数据实时预测EIS的方法，成为当前研究的热点。

为了解决上述问题，研究人员提出了基于Transformer架构的EIS预测方法。该方法不需要主动施加外部激励信号，而是利用Transformer模型的序列到序列（seq2seq）能力，将时间域的信号序列转换为频率域的EIS序列。具体而言，该模型通过采集电池在静置期间的电流、电压、温度和时间数据，输入到一个由注意力机制构建的编码器-解码器架构中，从而预测EIS的幅值和相位角。该方法的优势在于，它能够利用车载系统中易于获取的低速率采样数据，而无需依赖复杂的电化学工作站或长时间的测试过程。

为了验证该方法的有效性，研究团队构建了三个独立的数据集，共包含3850组静置期与EIS数据对，来源于216个电池单元。这些数据集涵盖了多种正极材料、电池形式（圆柱形、棱柱形、软包）以及标称容量，并在不同环境温度下进行了测试。通过这些数据集，研究人员评估了模型在不同条件下的泛化能力，以及不同静置时间长度和采样率对预测精度的影响。实验结果显示，该方法在不同电池类型和操作条件下均表现出良好的预测性能，并且在EIS的预测误差方面优于传统的EIS估计方法。

在实际应用中，电池的SOC和温度变化会对EIS响应产生显著影响，使得在不同条件下获取一致的EIS数据变得困难。因此，该研究不仅关注EIS的预测精度，还通过分布弛豫时间（DRT）分析和等效电路模型（ECM）参数识别，评估了预测EIS与实际测量EIS之间的一致性。结果显示，基于Transformer的EIS预测方法能够提供可靠的阻抗信息，为电池健康状态的评估提供了坚实的基础。

此外，为了进一步提高模型的泛化能力和预测准确性，研究团队还探索了迁移学习的应用。通过在大型电动汽车电池单元上进行模型微调，研究人员成功地将该方法应用于电池组中多个单元的EIS预测，验证了其在实际应用中的可行性。这种方法不仅减少了对特定电池单元的依赖，还提高了模型在不同电池配置下的适应性。

值得注意的是，尽管已有多种方法可以用于EIS的预测，但在实际车辆应用中仍存在一些限制。例如，充电数据的不完整性和充电模式的多样性，使得AI模型在处理EIS预测时面临挑战。部分车辆的充电过程可能受到中断或部分充电的影响，导致电流和电压数据不连续，从而影响EIS预测的准确性。此外，不同的充电策略（如恒流充电、恒压充电或快速充电）可能会产生违反时间-频率域方法假设的电流特征，进一步增加了EIS重建的难度。

为了克服这些挑战，研究团队提出了一种新的EIS预测框架，该框架能够利用车载系统中广泛存在的静置期数据，结合低速率采样技术，实现对EIS的高效预测。这种方法不仅降低了测量成本，还提高了EIS数据获取的便利性，为车载电池健康监测提供了新的解决方案。通过构建和训练多个模型，研究人员验证了该方法在不同静置时间长度和采样率下的表现，结果表明，该方法能够在不同条件下保持较高的预测精度，同时减少对高精度设备的依赖。

综上所述，基于Transformer的EIS预测方法为电动汽车电池的实时健康监测提供了一种新的思路。该方法通过利用静置期数据和低速率采样技术，实现了对EIS的无损预测，克服了传统EIS测量在实际应用中的诸多限制。未来，随着车载数据采集技术的不断进步，该方法有望在更广泛的电池管理系统中得到应用，为电池健康状态的评估和剩余使用寿命的预测提供更加精准和高效的工具。