锂离子电池健康状态评估的双重降维与特征加权集成迁移学习方法

为解决锂离子电池健康状态(SOH)评估中数据驱动方法依赖大量标注数据、跨域适应性差的问题，研究人员提出了一种双重降维与特征加权集成迁移学习方法(DDRFW-TL)。通过构建统一特征库、双重降维筛选关键特征，并结合特征加权与域适应技术，显著提升了跨电池类型和工况的SOH估计精度。实验表明，该方法在目标域仅需20个样本时，均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均低于1.1%，为电池健康管理提供了高效解决方案。

　　

在电动汽车和可再生能源存储领域，锂离子电池因其高能量密度和长循环寿命成为核心储能单元。然而，随着充放电循环的累积，电池内部会发生复杂的电化学退化，导致容量衰减和内阻增加，直接影响电动汽车的续航里程和安全性能。精确评估电池健康状态(State of Health, SOH)是预测电池剩余寿命、保障系统可靠运行的关键。当前主流的数据驱动方法虽能捕捉电池退化行为，但面临两大挑战：一是需要大量标注数据进行模型训练，二是针对特定电池类型或工况开发的模型难以直接迁移到新场景。更棘手的是，不同电池化学体系、环境温度和充放电策略会导致数据分布差异，使得传统机器学习模型的泛化性能急剧下降。

针对这些瓶颈，来自内蒙古自治区自然基金和国家自然科学基金支持的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表了一项创新研究。他们开发了双重降维与特征加权集成迁移学习方法(DDRFW-TL)，通过系统性特征工程和自适应知识迁移，实现了跨域条件下的高精度SOH评估。研究采用西安交通大学(XJTU)和桑迪亚国家实验室(SNL)的公开数据集，涵盖LiNi_0.55Co_0.2Mn_0.3O₂(NCM)和磷酸铁锂(LFP)两种主流电池化学体系，在15-35°C温度范围和1C-2C放电倍率下验证方法有效性。

关键技术包括：1)构建涵盖电压、电流、温度等多模态特征的统一特征库；2)采用嵌入式(随机森林)与过滤式(皮尔逊相关系数)相结合的双重降维策略筛选关键特征；3)设计长短时记忆网络(LSTM)与最大均值差异(MMD)结合的域适应架构，动态调整特征权重并最小化源域与目标域分布差异；4)通过对抗训练提取域不变特征，提升模型跨电池化学体系的适应性。

电池老化数据集
研究选取XJTU数据集8个NCM电池和SNL数据集6个LFP电池，覆盖三种温度(15°C/25°C/35°C)和两种放电倍率(1C/2C)。通过分析恒流-恒压(CC-CV)充电曲线和动态放电曲线，提取包括容量增量分析(Incremental Capacity Analysis, ICA)特征、电压平台持续时间等36维初始特征，为后续降维提供基础。

提出的DDRFW-TL框架
该方法创新性地将特征选择与迁移学习耦合：第一阶段通过随机森林评估特征重要性，剔除冗余特征；第二阶段计算特征与SOH的皮尔逊相关系数，保留强相关特征。最终筛选出的12维特征输入LSTM-MMD联合模型，其中特征加权模块通过注意力机制动态调整跨域特征贡献度，MMD则对齐源域和目标域的高维特征分布。

实验设置与指标
在仅使用20个目标域样本的极端条件下，模型在六组独立试验中平均RMSE为0.98%，MAPE为0.87%，显著优于传统迁移学习方法。对比实验显示，双重降维使特征维度降低66.7%的同时，模型精度提升23.5%；加入MMD模块后，跨温度工况的误差波动减少41.2%。

结论与讨论
该研究通过双重降维解决了高维特征导致的"维度灾难"问题，特征加权机制有效捕捉了不同退化阶段的关键指标变化，而MMD域适应层成功缓解了电池化学体系差异带来的分布偏移。特别值得注意的是，该方法在目标域数据极度匮乏(仅20个循环)时仍保持稳定性能，为实际工程中早期SOH预测提供了可行方案。局限性在于未考虑电池组级别的耦合效应，未来可扩展至电池管理系统(BMS)的实时健康监测。这项成果不仅为锂离子电池健康管理提供了新范式，其"特征筛选-知识迁移"框架也可推广至其他储能设备的寿命预测领域。