基于特征优化的锂电池健康状态预测

《Journal of Energy Storage》：State of health prediction for lithium battery based on feature optimization

锂离子电池健康状态估计中提出融合趋势分析的特征构造与高斯过程回归递归消除方法，通过批量生成新特征和自动筛选最优子集显著提升预测精度。

　　
锂离子电池健康状态（State of Health, SOH）精准评估在能源存储系统领域具有重要价值。当前研究主要面临两大技术瓶颈：首先，传统间接健康特征（Indirect Health Features, IHFs）提取方法存在信息维度不足和特征间交互性弱的问题，难以全面捕捉电池退化过程；其次，现有特征选择方法与模型特性适配性不足，导致计算效率与预测精度难以兼得。针对上述挑战，本文创新性地构建了融合特征构造与选择的协同优化框架，为电池状态评估提供了新思路。

在特征构造阶段，研究团队提出基于趋势分析的TFFC（Trend Function Feature Construction）方法。该技术突破传统特征工程依赖单一类型数据（如电压、电流）的局限，通过系统分析原始IHFs与SOH之间的映射关系，结合单调性特征挖掘，批量生成具有强关联性的新型特征。具体实施过程中，首先对历史数据集进行多维度关联性分析，识别出关键特征参数的潜在组合方式。然后基于统计学原理，设计出包含线性、非线性以及组合型特征的表达式体系，有效解决了传统方法特征维度低的问题。实验数据显示，经过TFFC处理后的特征集信息密度提升约40%，成功捕捉到电池极化效应、界面阻抗等隐性退化特征。

针对特征选择环节，研究团队开发了GPR-RFE（Gaussian Process Regression-based Recursive Feature Elimination）智能筛选算法。该算法突破传统特征选择方法依赖预设阈值的局限性，创新性地将高斯过程回归（GPR）模型的内在评估机制与递归消除策略相结合。具体而言，利用GPR模型输出的对数似然函数作为特征重要性评估指标，通过动态调整核参数和协方差矩阵，实现对特征贡献度的量化分析。实验表明，该算法能有效识别出对SOH预测贡献度低于0.5%的冗余特征，同时保持模型鲁棒性。特别在牛津数据集上，经过特征优化后的模型将均方误差（MSE）降低至传统方法的1/3。

研究团队构建了多维度实验验证体系，采用NASA、CALCE和牛津三个基准数据集进行对比测试。在基础配置保持一致的前提下（均使用默认超参数设置），实验结果揭示出显著性能差异：优化后的特征集在NASA数据集上实现R2=0.987，较传统特征组合提升18.6%；在牛津数据集的极端温度工况测试中，模型预测稳定性提高32%。值得关注的是，GPR-RFE算法在处理高维特征（超过200个原始特征）时展现出优异的适应性，其特征子集维度较传统方法减少45%而预测精度保持稳定。

理论创新方面，研究团队首次建立趋势函数与电池退化机制的映射理论。通过分析不同退化阶段特征参数的时序演变规律，发现电池在循环初期（前500次充放电）特征参数呈现非线性增强趋势，中期（500-2000次）转向指数衰减模式，后期（2000次以上）则表现为周期性波动特征。这种趋势分异现象为特征构造提供了理论依据，使得生成的TFFC特征能更精准地捕捉电池退化各阶段的动态特征。

工程应用价值体现在三个方面：其一，提出的轻量化特征优化框架将计算资源需求降低约60%，特别适用于嵌入式BMS系统；其二，开发的GPR-RFE算法实现特征选择自动化，用户仅需提供基础数据集即可完成特征优化；其三，建立的特征动态评估模型可实时监控电池退化趋势，为预测性维护提供决策支持。在智能电动汽车实测中，该框架使SOH评估周期从传统方法的72小时缩短至4.8小时。

当前研究仍存在改进空间：一是特征构造阶段对多物理场耦合效应的建模深度有待加强；二是GPR-RFE算法在特征维度超过300时存在收敛速度下降问题；三是未充分探索不同电池类型（磷酸铁锂、三元材料等）的特征泛化能力差异。后续研究计划引入图神经网络技术，构建电池退化特征拓扑关系模型，同时开发基于强化学习的动态特征优化算法，进一步提升复杂工况下的预测鲁棒性。

该研究的重要启示在于：电池SOH评估本质上是多源异构数据特征的价值挖掘过程。通过建立"构造-评估-优化"的闭环特征工程体系，可有效解决传统方法中特征维度不足、模型泛化能力弱等核心问题。这种特征驱动的优化范式，不仅为电池健康管理提供了新方法，更为智能电网、储能系统等领域的状态评估技术发展奠定了理论基础。