基于放电率补偿模型的锂离子电池多倍率容量精准估计方法

为解决锂离子电池容量估计中放电率适应性差、模型泛化能力不足的问题，研究人员提出了一种基于放电率补偿模型（DRCM）的自适应容量估计方法。通过特征相关性分析、贝叶斯优化数据驱动模型及误差补偿函数构建，实现了LFP电池（0.74% MAPE）和NMC电池（1.56% MAPE）的高精度跨倍率容量估计，训练时间仅为传统方法的1/6–1/20，为电动汽车电池安全管理提供了创新解决方案。

　　

在电动汽车(EV)快速普及的背景下，锂离子电池的安全性和寿命管理成为行业焦点。然而，现有容量估计方法大多仅针对单一放电率设计，忽略了实际应用中电池需应对加速、巡航等多变工况带来的倍率波动问题。更棘手的是，传统模型跨倍率泛化能力差，重新训练又面临计算资源消耗大、参数调优繁琐等挑战。这种技术瓶颈直接制约了电池管理系统(BMS)的精准度，甚至可能引发热失控风险。

针对这一难题，中国的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表了一项突破性研究。他们创新性地将误差补偿机制与数据驱动模型结合，开发出放电率补偿模型(DRCM)。该方法通过三个关键步骤实现技术跨越：首先系统分析不同倍率下特征与容量的相关性，锁定普适性特征区间；接着采用贝叶斯优化(Bayesian optimization)训练最优基础模型（包括BPNN、GPR和SVM）；最终构建动态补偿函数，使单一模型能自适应不同放电率场景。

研究团队主要运用了特征工程筛选、贝叶斯超参数优化和误差补偿建模三大技术方法。实验数据来自Sandia国家实验室公开数据集，涵盖A123 Systems的LFP电池(1.1Ah)和LG Chem的NMC电池(3Ah)在0.5C-2C多倍率下的充放电曲线。

Dataset description
通过分析LFP/NMC电池在CCCV充电协议下的电压-容量曲线，发现充电电压平台变化与容量衰减存在显著相关性，这为特征提取奠定了数据基础。

Methodologies
提出的DRCM框架创新性地将基础模型输出与放电率影响因子耦合。以GPR为基础的DRCM表现最优，其核函数能有效捕捉容量衰减的非线性特征。

Result and discussion
在跨倍率测试中，GPR-DRCM对LFP电池取得0.74% MAPE和0.99% RMSPE的惊人精度，远超LSTM(2.31% MAPE)和Transformer(3.15% MAPE)。更突出的是，其训练耗时仅需SVM的1/20，实现了精度与效率的双重突破。

Conclusion
该研究开创了电池容量估计的新范式：通过补偿机制而非重复训练解决倍率适应性问题。DRCM不仅将NMC电池的MAX-AE控制在2.12%以内，其模块化设计还可兼容不同化学体系电池，为BMS的轻量化部署提供了可能。这项成果获得国家自然科学基金(62303150)等项目的支持，其技术路线有望延伸至储能电站等多场景应用。