锂离子电池循环高效建模：降解阶段划分与早期寿命预测的创新框架

为解决锂离子电池(LIBs)长期循环测试耗时、现有预测模型依赖大量历史数据或信息有限的问题，研究人员提出了一种融合数据驱动与经验模型的循环高效寿命评估框架。该研究通过单周期数据实现降解阶段划分（准确率0.9776），并利用五周期数据联合预测剩余使用寿命(RUL)和拐点周期(CTK)，平均绝对百分比误差(MAPE)分别为10.5%和12.8%。该框架在多种电池类型和工况下展现出卓越的泛化能力，为快速电池评估提供了新范式。

　　

锂离子电池(LIBs)作为电动汽车和储能系统的核心组件，其寿命预测一直是行业痛点。传统方法面临两难困境：要么需要数百次循环数据导致耗时数年，要么仅能提供有限的寿命标量指标（如RUL），无法反映完整的降解轨迹。更棘手的是，电池材料体系（如LFP与NCA）和复杂工况的差异，使得模型泛化成为巨大挑战。这些瓶颈严重制约了电池快速评估在设计和退役决策中的应用。

针对这一难题，国内研究人员在《Green Energy and Intelligent Transportation》发表研究，提出了一种革命性的解决方案——Cycle-Efficient建模框架。该研究创新性地将降解阶段检测与早期寿命预测解耦：前者仅需单周期数据即可判断电池处于缓慢降解（Stage 1）或快速降解阶段（Stage 2）；后者通过五周期数据实现RUL与CTK的联合预测，并结合三参数幂函数经验模型重构完整容量轨迹。关键技术包括：（1）基于最大距离法的拐点识别；（2）融合CNN-GAT-LSTM的跨周期特征提取模块；（3）针对不同材料体系（LFP/NCA）的充放电电压区间自适应特征提取；（4）基于少量样本的迁移学习策略。

降解阶段划分模型
通过离散化单周期电压(V)、容量(Q)和增量容量(IC)序列构建分类器，在LFP电池上实现0.9776的准确率。关键发现是：误判主要集中于拐点附近50个循环内，证明模型能精准捕捉降解速率转变。跨材料验证显示，即使改用NCA电池的充电曲线（3.5-4V区间），准确率仍达0.9673。

早期寿命预测模型
创新性地采用滑动窗口提取五周期特征，通过GAT实现跨周期信息交互。在LFP电池上，RUL和CTK预测MAPE分别达10.5%和12.8%，且容量比QR_k/QR_e的误差<0.5%。实验证实：仅需3个目标域电池微调特征提取模块，即可使模型适应新工况，迁移后CTK预测MAPE稳定在13%。

三参数经验模型
基于预测的起始点、拐点和寿命终点(EOL)坐标，采用Q=a·Cyc^b+c重构轨迹。LFP电池的轨迹相似度达0.98（Pearson系数），NCA电池虽因拐点不明显导致初期拟合偏差，但100循环后预测误差显著降低。

该研究突破了传统方法对数据量的依赖，将测试周期从100次锐减至5次。提出的迁移学习策略仅需3个样本即可适应新工况，解决了实际应用中数据稀缺的难题。更重要的是，框架在LFP/NCA两种材料体系和充放电不同特征条件下均表现优异，为电池全生命周期管理提供了普适性工具。未来研究可进一步探索动态工况下的轨迹预测，这将推动快速电池评估技术向实际应用迈出关键一步。