基于充电站异构数据的电动汽车电池隐私保护协同故障预警新方法

《Nature Communications》：Privacy-preserving collaborative battery fault warning for massive electric vehicles by heterogeneous data from charging stations

本文针对电动汽车电池安全预警中数据隐私与异构性难题，提出了一种个性化联邦学习框架。该研究利用来自30个充电站、覆盖10154辆电动汽车的真实充电数据，实现了跨数据所有者的隐私保护协同建模。结果表明，该方法在准确率、故障召回率和F1指数上均显著优于现有联邦学习算法，并能快速适配新参与者，为电池安全管理提供了高效、安全的解决方案。

　　

随着全球碳中和目标的推进，电动汽车（EV）作为交通领域脱碳的关键技术正迎来爆发式增长。然而，电池安全问题始终是制约其大规模应用的达摩克利斯之剑——电池热失控现象不仅蔓延迅速且难以扑灭，严重威胁用户安全。传统基于物理模型的故障诊断方法因模型精度不足难以推广到电池包级别，而依赖集中式数据的机器学习方法又面临数据隐私和异构性双重挑战。

针对这一困境，香港理工大学杨浩森、田金鹏等研究团队在《Nature Communications》发表最新研究，创新性地利用充电站作为数据采集枢纽，构建了覆盖10154辆电动汽车的异构数据集。该数据集包含21175条充电序列、1547432个采样点，涵盖磷酸铁锂（LFP）、镍钴锰酸锂（NMC）等五种主流电池类型，其电压、功率分布呈现显著地域差异。更重要的是，单个充电站运营商往往因故障样本稀缺（如第5号所有者仅16个故障样本）和数据分布偏斜（图1e），难以独立训练高性能诊断模型。

研究方法的核心是设计个性化联邦学习框架。该框架包含中央服务器的超模型和分布式数据所有者的本地故障预警模型。超模型通过数据所有者的嵌入向量生成定制化的本地模型参数，既实现隐私保护下的知识共享，又适应各数据所有者的独特数据分布。本地模型采用Transformer网络结构，利用自注意力机制捕捉充电曲线的时空特征。

数据收集

研究团队从深圳奥特迅电力设备股份有限公司运营的30个公共充电站收集了2020年10月至2023年10月间的充电数据。该数据集显著区别于实验室数据：电池信息有限（缺乏行驶里程等关键参数）、数据异构性高（不同电池类型充电曲线差异显著）、数据所有者间分布不一致（图1b-d）。特别是故障样本的稀缺性（某些所有者仅有个位数故障样本）凸显了协同训练的必要性。

故障预警性能

与本地训练、联邦平均（FedAvg）和联邦近端（FedProx）方法相比，本文方法在准确率（92.43%）、故障召回率（73.56%）和F1指数（57.79）上分别提升7.12-16.97%、9.75-34.11%和10.30-27.56个百分点（图3a-c）。对于数据分布特殊的第5号所有者（NMC故障样本占比异常），个性化模型展现出更强适应性。

对新数据所有者的泛化能力

当新增第7、8号数据所有者加入联邦时，仅需更新其嵌入向量（超模型参数冻结），即可在12个训练周期内快速适配（图4c）。相较于重新训练所需的343个周期，自适应训练时间减少至1.6%，且故障召回率提升15.89-40.11%。

数据异构性研究

通过调节正常-故障数据比例（1:1至10:1）和LFP/NMC电池比例（图5a-b），验证了该方法对数据分布变化的鲁棒性。即使正常数据占比达90%，故障召回率仍保持稳定，显著优于对比方法。

对数据窗口长度的敏感性

研究显示，10个数据点即可实现基本检测性能，30点以上序列可充分展现充电曲线特征（图5c）。这在实际应用中具有重要意义，因为用户充电行为决定的曲线长度存在较大波动。

检测性能的合理化分析

通过主成分分析（PCA）可视化特征空间发现（图6），本文方法学习的特征在正常与故障数据间呈现明显聚类，而本地训练模型的特征存在大量重叠。不同数据所有者（图6e）和电池类型（图6f）的特征分布相似性，证实了该方法对数据异质性的适应能力。

讨论与展望

本研究通过充电站数据实现了跨厂商互操作性，为充电网络、能源供应商等无法直接获取电池管理系统（BMS）数据的利益相关方提供了补充解决方案。经济分析表明，该方法有望为数据集中的电动汽车避免789万元人民币的重大故障损失。未来工作将探索多传感器融合技术，以检测充电数据无法反映的早期故障。

该研究建立的隐私保护协作框架，既通过联邦学习实现知识共享，又通过个性化建模适应本地数据分布，为电池安全管理提供了新范式。随着电动汽车市场的持续扩张，这种兼顾隐私与性能的技术路线，将在推动交通领域脱碳进程中发挥关键作用。