基于领域知识驱动的机器学习方法实现储能系统失效概率分布的早期预测

为解决新兴储能系统在有限测试周期内需准确预测15年寿命分布的行业难题，Lawrence Berkeley国家实验室团队开发了融合领域知识的自适应高斯过程(GP)框架。该研究通过定制非平稳核函数、异方差噪声模型和先验均值函数，显著提升了外推预测精度，并结合基于信息熵的实验终止准则，将测试需求降低95%以上。该成果为储能技术快速商业化提供了可靠的失效分布量化工具，发表于《Cell Reports Physical Science》。

　　

随着全球可再生能源占比提升，储能系统成为平衡电网波动的关键。但行业面临一个严峻挑战：新型储能技术需要提供长达15年的质保承诺，却仅有约1年的早期测试数据。传统物理模型难以应对复杂的电池退化过程，而纯数据驱动方法又无法超越测试数据范围进行外推预测。更关键的是，现有研究多聚焦平均寿命预测，但质保成本实际取决于早期失效的离群值——这要求准确量化整个失效概率分布而非单一预期值。

针对这一瓶颈，Lawrence Berkeley国家实验室能源存储与分布式资源部门的Maher B. Alghalayini团队创新性地将领域知识融入高斯过程(Gaussian Process, GP)模型，开发出可早期预测失效分布的技术框架。该成果通过三个关键突破实现了变革性进展：首先设计能反映电池"膝点退化"特征的分段线性先验均值函数；其次采用幂律噪声模型捕捉循环过程中不断增大的性能波动；最后引入深度神经网络(DNN)构建非平稳核函数，显著提升了不确定性量化精度。尤为重要的是，团队还开发了基于信息熵的实验终止准则，可智能识别何时继续测试不再提供有效信息。相关研究发表在《Cell Reports Physical Science》期刊。

研究主要采用四项关键技术：1) 定制化高斯过程建模，整合电池退化领域知识；2) 基于深度神经网络的非平稳核函数设计；3) 异方差噪声模型的参数优化；4) 基于Kullback-Leibler散度的实验终止判定算法。实验数据来自两组独立研究：Harris等提供的24个锂离子软包电池循环数据，以及Baumhofer等发布的48个圆柱电池数据集。

先验均值函数设计
通过分析电池典型的两阶段退化特征（缓慢衰减后出现膝点加速衰减），团队构建了n段分段多项式函数。当应用于合成数据时，该设计使对数边际似然值显著提升，成功捕捉到模拟数据在500次循环后斜率从-0.05突变为-0.25的膝点特征。在真实电池数据中，这种先验知识使模型仅用首批4个电池的360次循环数据，就能准确预测后续240次循环的退化轨迹。

噪声模型优化
针对电池性能变异随循环次数增大的特性，对比线性、指数和幂律函数后，选择灵活性更强的幂律模型σ_n
²
(x)=mx^p
+n。该模型既能避免负噪声值导致的数值不稳定，又能精确拟合Harris数据集中观察到的能量衰减标准差从初始3Wh增至25Wh的非线性增长。

深度核函数应用
通过两层隐藏层的DNN对输入空间进行非线性变换，生成的47维超参数深度核函数，相比传统平稳核函数（如平方指数核k_SE
）更能适应电池退化轨迹的空间扭曲特性。虽然对当前数据集改进幅度有限，但为处理更复杂的非平稳特性提供了通用解决方案。

自适应实验终止准则
基于Kullback-Leibler散度设计的停止判据，当新增数据的信息增益低于历史平均值50%时终止测试。在合成数据验证中，该策略减少70%实验次数，仅带来3%的5%失效点预测误差。实际应用时，对Harris的24个电池数据集节省了70%循环测试，将3000次总循环降至900次。

与传统方法的对比
相比需要所有电池完全失效的Weibull分布拟合方法，该框架在保持6%以内误差的同时，将实验需求降低95%。这种优势在测试48个电池的大规模研究中更为显著，仅需30%样本完成测试即可获得可比结果。

这项研究开创性地解决了储能技术商业化进程中的关键瓶颈——快速可靠的失效分布预测。其核心价值体现在三个方面：技术层面，通过领域知识引导的GP定制化设计，突破了传统方法在外推预测和不确定性量化上的局限；经济层面，自适应实验策略可节省数百万美元测试成本；应用层面，框架的通用性使其适用于不同化学体系的储能设备。正如通讯作者Marcus M. Noack强调的，该方法"重新定义了储能测试范式"，为加速清洁能源技术部署提供了不可或缺的评估工具。未来工作将扩展模型维度以纳入温度、充放电深度等多因素影响，进一步推动该技术向实际工程应用转化。