基于生成式预训练Transformer的锂离子电池早期退化预测新方法

《Nature Communications》：Early prediction of lithium-ion battery degradation with a generative pre-trained transformer

为解决锂离子电池早期性能退化难以预测的难题，研究人员开发了BatteryGPT这一两阶段预测框架。该研究通过生成式预训练Transformer自回归预测全生命周期充电数据，结合健康状态估计器，实现在仅使用前5%充电数据时就能准确预测电池健康状态变化、拐点和寿命终点。该方法在MIT数据集上验证显示，使用30%数据时SOH预测均方根误差仅0.213%，为可持续能源系统的预测性维护提供了创新解决方案。

　　

随着全球向可持续能源转型加速，锂离子电池作为储能核心部件的重要性日益凸显。然而这些电池在长期使用过程中会出现性能衰减，表现为容量下降和内阻增加，这不仅影响储能效率，更可能引发安全隐患。特别令人困扰的是，电池性能的早期变化极其细微，就像难以察觉的"暗流"，而退化过程却呈现长期非线性特征，使得传统方法难以在电池寿命初期准确预测其未来表现。

目前电池健康管理主要依赖两类方法：基于模型的方法从电化学机理出发，需要复杂的参数调优；数据驱动方法虽能直接从数据中挖掘规律，但大多只能进行短期预测，且对早期数据的特征提取能力有限。现有研究往往需要较多循环数据才能进行有效预测，或在关键数据缺失时准确性大幅下降。这些局限性严重制约了电池预测性维护和大规模应用。

针对这一挑战，发表于《Nature Communications》的最新研究提出了一种创新解决方案——BatteryGPT。这项研究巧妙地将自然语言处理领域的生成式预训练Transformer模型引入电池健康预测，构建了一个两阶段的智能预测框架。

研究团队采用了几项关键技术方法：首先通过tokenization将连续电池操作状态转换为离散令牌序列，实现数据标准化和噪声过滤；然后使用专门设计的GPT-Small模型进行自回归预测，该模型参数量为42M，支持256的上下文大小和384个特征通道；最后结合卷积神经网络和长短期记忆网络的混合估计器进行健康状态映射。研究基于MIT锂离子电池退化数据集的46个电池共21,280,768个样本进行训练验证，并采用k折交叉验证确保模型泛化能力。

数据概览

研究使用的MIT数据集包含46个商用磷酸铁锂/石墨电池在不同充电电流(3.7C至5.9C)下的退化数据。分析显示，尽管电池制造条件相似，但不同充电策略会导致不同程度的性能衰减。初期循环中电压、电流和温度变化一致，容量衰减迹象不明显；随着循环进行，参数开始显著偏离初始状态，表明内阻增加并出现退化拐点。这种非线性变化特征凸显了早期预测的难度。

锂离子电池退化的早期预测

研究引入了早期预测起始偏移(EPSO)概念，即可用电池数据与全生命周期的比值，作为预测起点。当EPSO=5%时，BatteryGPT在SOH预测、拐点检测和寿命终点预测方面均显著优于基线模型，准确率分别提高60.76%、31.33%和4.23%。当EPSO增至30%时，改进更为显著：SOH预测准确率提升91.80%，拐点预测精度提高92.6%，寿命终点预测准确率增加54.61%。

具体到电池#46的案例研究，随着EPSO从5%增加到30%，预测准确性逐步提升。在拐点预测方面，EPSO为5%时预测拐点出现在生命周期60%处，与实际偏差超过9%；当EPSO增至20%时，误差缩小到5%以内。寿命终点预测也呈现类似趋势，EPSO超过15%后误差集中在[-10,10]个循环内。

先进性能的合理性

BatteryGPT的卓越性能源于其创新的两阶段设计。GPT-Small模型在自回归预测中表现出色，其预测的电池特征变化与实际观测值保持高度接近。误差分析显示，与传统LSTM和Transformer相比，GPT-Small模型的误差分布更集中，中位误差更接近零，在电压、电流和温度预测中均保持稳定性能。特别是在充电后期包含恒压充电的复杂工况下，该模型仍能保持适中的预测误差，展现了强大的泛化能力。

Method

SOH Prediction RMSE(%)

SOH Prediction MAPE(%)

Knee Point Error

Knee Point MAPE(%)

EOL Error

EOL MAPE (%)

Regressive prediction

CNN

6.33

5.88

-380

67.26

Out of range

Out of range

LSTM

2.61

2.04

-149

26.37

-24

2.84

CNN-LSTM

2.63

1.90

-20

3.54

-20

2.37

Autoregressive prediction

LSTM

6.56

5.93

-491

86.90

Out of range

Out of range

Transformer

6.49

5.73

-226

40.00

Out of range

Out of range

BatteryGPT(5)

2.56

1.90

-177

31.33

-21

2.49

BatteryGPT(30)

0.21

0.14

13

2.30

10

1.18

该研究通过严谨的对比实验证实了BatteryGPT的领先性能。与传统回归预测方法(如CNN、LSTM、CNN-LSTM)和自回归预测方法(如LSTM、Transformer)相比，BatteryGPT在所有评估指标上均表现最优。特别是在EPSO=30%时，其SOH预测的均方根误差仅为0.21%，远低于其他方法。

研究结论表明，BatteryGPT成功将强大的因果语言模型集成到电池老化建模中，为可持续储能系统的预测性维护提供了有价值的研究路径。尽管当前受限于电池性能退化数据的规模和计算资源，未能充分探索更大模型和更丰富数据的潜力，但该框架为未来研究奠定了基础。随着电动汽车、移动设备和大规模储能系统中电池运行数据的不断积累，BatteryGPT有望发展成为具有重要应用价值的人工智能基础模型，为电池全生命周期管理和循环经济提供技术支持。

这项研究的创新之处在于将自然语言处理领域的先进技术创造性应用于电池健康预测，突破了传统方法的局限性。通过两阶段预测策略，BatteryGPT不仅能够从细微的早期数据中捕捉退化趋势，还能准确预测整个生命周期的性能变化，为电池安全管理、优化运行和梯次利用提供了可靠的技术支撑。随着电池技术在能源转型中扮演越来越重要的角色，这类智能预测方法的发展将极大促进可持续能源系统的可靠性和经济性。