基于电压位置编码CNN与增量容量分析的锂离子电池健康状态估计及新型平滑参数选择策略

针对锂离子电池健康状态(SOH)估计中增量容量分析(ICA)参数选择依赖经验、数据适应性差的问题，研究人员提出了一种自动平滑参数选择策略，结合Wasserstein距离量化IC曲线相似性，并创新性引入电压位置编码CNN模型。该方法实现了任意起始电压片段的高精度SOH估计（RMSE<2%），显著提升了ICA在复杂工况下的适用性。

　　

锂离子电池作为电动汽车和储能系统的核心部件，其健康状态（State-of-Health, SOH）的准确评估直接关系到系统安全与寿命预测。然而，当前主流的增量容量分析（Incremental Capacity Analysis, ICA）方法面临两大瓶颈：一是平滑参数和采样间隔依赖人工试错，二是需要完整充电曲线或固定电压范围数据，这与实际应用中碎片化充电场景严重脱节。更棘手的是，传统方法缺乏数学理论保障，不同文献中参数选择差异巨大（如平滑窗口从13到300不等），导致结果难以复现。

针对这些挑战，研究人员开展了一项突破性研究。他们首先开发了基于工况自适应的ICA参数选择策略，通过动态优化平滑参数和采样间隔，解决了人工调参的盲目性问题。接着创新性采用Wasserstein距离量化循环间IC曲线相似度，克服了传统欧氏距离对曲线形态不敏感的缺陷。最引人注目的是提出的电压位置编码技术，将片段起始电压与距离特征融合，使卷积神经网络（CNN）能够处理任意起始电压的充电数据——这相当于让电池"体检"不再需要固定检查项目，实现了"碎片化数据全兼容"的突破。

关键技术包括：1）基于滑动窗口方差的自动平滑参数选择算法；2）IC曲线Wasserstein距离特征提取；3）电压位置编码的CNN输入架构。实验采用多化学体系电池数据集验证，涵盖不同温度、倍率等工况。

参数选择策略
通过分析滑动窗口内电压采样点的方差动态，建立参数选择数学模型。相比固定参数方法，该策略在NCA和LFP电池上分别降低RMSE达37.2%和28.6%，且交叉验证显示其适应不同采样频率（0.1-10Hz）。

IC-WAS特征提取
将当前循环IC曲线与首循环的Wasserstein距离作为退化指标。该距离对曲线形态变化敏感，在NCA电池老化实验中成功捕捉到相变峰偏移（ΔV>0.12V）与容量衰减的强相关性（R²=0.93）。

电压位置编码CNN
创新设计的输入层包含三通道：原始电压片段、IC曲线片段和起始电压编码。在仅使用20%充电片段数据时，模型仍保持1.8%的RMSE，显著优于传统固定电压范围方法（误差>5%）。

结论与意义
该研究通过"参数自选-特征量化-位置编码"的三重创新，将ICA的适用边界扩展到任意片段充电数据，解决了实际应用中最棘手的"数据不完整"难题。2%的估计精度和跨工况稳定性，使其成为目前最具工程实用价值的SOH估计方案。特别是电压位置编码技术的提出，为其他时序信号处理提供了新思路。论文成果发表于《Journal of Energy Storage》，为电池管理系统提供了即插即用的智能诊断工具。