基于跨域迁移学习的锂离子电池荷电状态高精度估计方法研究

为解决锂离子电池荷电状态(SOC)估计中离线数据需求量大、开发复杂度高的问题，研究人员提出了一种融合时序卷积神经网络(TCN)、门控循环单元(GRU)与平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)的跨域迁移学习方法。该方法通过迁移学习将源域电池模型权重迁移至目标域，仅需少量数据即可实现NCM和LFP电池在多种温度下的SOC估计，均方根误差低至1.27%，较传统方法减少60%离线数据需求，显著提升了BMS开发效率。

　　

锂离子电池作为电动汽车的核心储能单元，其荷电状态(SOC)的精确估计直接关系到车辆续航里程预测和电池安全管控。然而现有SOC估计方法普遍面临"数据饥渴"困境——无论是基于等效电路模型(ECM)的开路电压(OCV)标定、电化学模型(EM)的参数获取，还是神经网络(NN)的训练过程，都需要耗费大量时间进行离线测试。更棘手的是，当电池材料或型号变更时，整个测试流程必须重复进行，这种"一电池一模型"的开发模式严重制约了电池管理系统的快速迭代。

针对这一行业痛点，来自重庆理工大学等机构的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表创新成果，提出了一种基于跨域迁移学习的SOC智能估计方法。该方法巧妙融合了深度学习与滤波算法的优势，通过迁移学习实现不同电池型号间的知识迁移，仅需传统方法40%的离线数据即可达成更高精度的SOC估计，为突破电池管理系统的开发瓶颈提供了新思路。

研究团队采用了两项核心技术：首先构建了融合时序卷积神经网络(TCN)和门控循环单元(GRU)的混合模型，TCN通过扩张因果卷积捕捉电池电压的时空特征，GRU则处理电流、温度等时序数据的长期依赖；其次开发了平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)算法，通过电压预测误差校准来提升SOC估计精度。实验数据来自实验室自建的镍钴锰(NCM)电池数据集和马里兰大学CALCE中心的磷酸铁锂(LFP)公开数据集。

实验细节部分显示，研究团队在不同温度条件下(-10℃至45℃)采集了动态应力测试(DST)和联邦城市驾驶循环(FUDS)工况数据，构建了包含多工况、多化学体系的验证环境。

电池建模章节揭示了TCN-GRU模型的创新架构：TCN层采用8层扩张卷积，每层卷积核数量为64，扩张因子呈2ⁿ
增长以扩展感受野；GRU层包含128个隐藏单元，通过门控机制选择性地保留历史信息。迁移学习阶段，仅微调最后三层网络参数，即实现从NCM到LFP电池的知识迁移。

状态估计环节显示，SRCKF通过容积变换处理非线性系统，相比传统扩展卡尔曼滤波(EKF)具有更好的数值稳定性。在-10℃低温工况下，该方法将SOC估计的最大绝对误差(MAX)控制在1.44%以内，显著优于对比的容积卡尔曼滤波(CKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。

结果讨论部分有三个重要发现：在NCM电池25℃测试中，均方根误差(RMSE)低至0.98%；跨化学体系验证表明，该方法对LFP电池的MAX误差不超过1.1%；与传统ECM方法相比，离线数据需求减少60%的同时，估计精度提升42%。

结论部分强调，该研究首次实现了迁移学习与滤波算法在电池SOC估计中的协同应用。通过TCN-GRU模型提取的电池电学特征具有跨域可迁移性，结合SRCKF的误差校正机制，形成了"特征迁移-误差校准"的双重优化闭环。这种创新方法不仅缓解了数据依赖问题，其1.27%的平均精度更为电动汽车在极端温度下的可靠运行提供了技术保障。未来研究将探索该方法在电池健康状态(SOH)估计中的延伸应用。