基于电压重构与机器学习的电池健康预测：应对数据缺失场景的创新框架

针对动态工况下电池健康预测面临的数据缺失、特征偏移等难题，上海交通大学团队开发了融合放电电压重构模型与元学习策略的预测框架。该研究通过物理模型重构电压曲线提取全局一致性特征，结合XGBoost回归完成容量补全，并采用MAML-LSTM模型实现基于片段数据的短期退化预测，MAE<0.2。该成果为储能系统提供了低成本、高适应性的电池健康管理方案。

　　

随着全球碳中和进程加速，锂离子电池作为储能核心组件面临严峻的耐久性挑战。在实际运行中，电池管理系统(BMS)常因数据存储成本、系统升级等因素仅能获取片段化充放电数据，加之动态工况导致的非满充放循环，使得传统基于实验室完整数据的预测方法失效。现有技术存在三大痛点：特征提取方法在变工况下性能不稳定、早期数据缺失制约模型训练、容量标定需依赖耗时实验。这些瓶颈严重阻碍了电池健康状态(SOH)预测技术在储能电站等实际场景的应用。

上海交通大学的研究团队在《Cell Reports Physical Science》发表研究，提出融合物理模型与机器学习的创新框架。通过分析真实储能电站数据与实验室数据的差异，团队首先构建了包含LiFePO₄(13Ah)和Panasonic NCR18650(3.2Ah)两种电池、覆盖四种工况的模拟数据集。核心创新在于建立放电电压重构模型，将输出电压分解为恒定电极电势E₀、内阻压降(R_inter·i)、极化电压(R_pol·it)和经验电压项(V_emp)，仅需3个采样点即可通过BFGS算法重构完整放电曲线。基于重构曲线提取的16个健康特征(HFs)经Mantel检验显示与容量保持率显著相关(R>0.9)。

关键技术包括：(1)采用动态工况模拟平台生成非满充放数据；(2)建立基于等效电路模型(ECM)的电压重构算法；(3)开发XGBoost回归模型实现容量补全(R²=0.971)；(4)设计结合LSTM和模型无关元学习(MAML)的序列预测框架，支持仅用10%生命周期数据训练。

结果与讨论
真实挑战与数据生成：对比储能电站实际数据(电压范围3.0-3.4V)与实验室满充放数据(2.0-3.6V)，揭示非完整循环导致容量标定困难。构建的模拟数据集包含早期数据缺失、中段数据间断等典型场景。

物理解释性健康特征：重构模型将IC曲线分析适用范围扩展至局部放电数据，消除对SOC-OCV校准实验的依赖。参数K/Q反映极化特性变化，与容量衰减呈现0.95的Pearson相关性。

容量补全：XGBoost模型利用重构曲线提取的ΔQ_3.0-3.4V等特征，在仅10%训练数据下实现容量估算误差<1.5%，显著优于线性回归模型(p<0.01)。

基于元学习的退化预测：MAML-LSTM框架在三种实测场景中表现优异：(1)早期数据预测中段退化(MAE=0.12Ah)；(2)随机片段预测显示终端误差增加23%，但整体MAE仍<0.2；(3)间断数据预测通过任务划分保持R²>0.85。

该研究开创性地解决了数据缺失场景下的电池健康预测难题。电压重构模型以<1ms的单次计算速度适用于在线部署，而元学习策略使模型具备从随机数据片段中快速迁移学习的能力。对于年充放循环超500次的储能电站，该框架可降低30%数据存储需求，同时通过提前30天预警容量拐点(p<0.05)提升系统安全性。未来工作可探索该框架在固态电池等新型体系中的应用，并进一步优化重构模型对高镍三元电池电压平台的适应性。