基于BatteryGPT的锂离子电池充电状态预测：面向换电站的生成式预训练变压器创新应用

本文创新性地提出BatteryGPT框架，通过冻结预训练GPT（Generative Pre-trained Transformer）主干网络，仅微调输入嵌入和输出投影层，实现换电站多类型锂离子电池的充电能量预测。该模型引入对比时序嵌入模块压缩多变量序列，并采用时序后缀对齐策略激活LLM（Large Language Model）的时序推理能力，实验显示其预测精度较LSTM等传统方法提升55.52%，为动态充电管理提供了端到端解决方案。

　　

Highlight

本研究提出BatteryGPT框架，通过冻结预训练GPT主干参数，仅调整输入输出层实现锂离子电池能量预测。创新性设计包括：(1) 对比时序嵌入模块增强特征提取；(2) 时序后缀对齐策略激活LLM时序理解能力。实验证实其预测精度超越传统方法55.52%，具备动态充电管理场景的端到端应用潜力。

Influence of charge and discharge parameters on Lithium-Ion battery data

基于Sandia国家实验室公开的LFP/NCA/NCM电池充放电数据（参数见表A2），本研究解析温度、放电深度(DOD)和放电电流对电池长期退化的影响。每个循环包含容量检测，连续充放电数据揭示多维动态特征。

Energy prediction for Lithium-Ion batteries based on BatteryGPT

针对换电站场景，利用GPT的特征提取与文本理解能力，通过时序到LLM（TS-for-LLM）架构学习电池充电行为，预测未来能量状态，实现辅助电池管理。

Experimental Setup

在配备双NVIDIA RTX 4090 GPU的Linux平台（PyTorch 2.0框架）验证模型性能。原始数据经缺失值填充和Z-score标准化处理，分段采样后输入模型训练。

Conclusion

BatteryGPT通过冻结预训练架构实现端到端学习，其对比嵌入模块和时序对齐策略有效解决电池数据异质性问题，为换电站场景提供55.52%的预测精度提升，推动LLM在工业能源预测中的创新应用。