面向智慧城市共享电单车安全的大规模锂离子电池模型研究

为解决共享电单车电池管理中数据稀缺、电池多样性和环境多变性带来的异常检测、健康状态（SoH）估计和剩余续航（RR）预测难题，研究人员开展了基于超千万条电池时间序列数据的大规模锂离子电池模型（LLiM）研究。该模型通过无监督预训练和高效微调，在三项关键任务上显著优于现有方法，并通过云服务器实现实时数据处理，提升了电池交换服务的安全性、可靠性和效率，推动了智慧城市可持续交通发展。

　　

在智慧城市建设的浪潮中，电动自行车作为可持续出行和高效配送服务的重要工具正迅速普及。然而，锂离子电池的续航限制和缓慢的插电充电问题仍是主要瓶颈。共享电单车电池系统通过电池交换站提供快速更换服务，成为颇具前景的解决方案，但其成功依赖于精准的异常检测、电池健康状态估计和剩余续航预测。由于数据稀缺、电池类型多样和使用环境多变，这些任务一直面临巨大挑战。

近日，发表在《Nature Communications》的一项研究提出了一种大规模锂离子电池模型（LLiM），该模型基于超过1000万条电池时间序列数据进行训练，能够适应多样化的实际场景，实现鲁棒且高效的电池管理。这一突破性研究由华东师范大学、杭州驭光科技、浙江大学实验室及多所国际高校的合作团队完成，为共享电单车电池管理提供了强有力的技术支撑。

研究团队采用无监督预训练方法，使LLiM模型学习复杂电池行为，再通过高效微调，在异常检测、SoH估计和RR预测任务中显著超越现有方法。该模型部署于云服务器，可实时处理数据，提升电池交换服务的安全性、可靠性和运行效率，进一步加速电单车的推广应用，促进智慧城市绿色出行发展。

主要关键技术方法包括：基于Transformer架构的无监督预训练，使用掩码建模策略处理时间序列；定制化掩码方法（保留电流、容量差和时间间隔信息）；低秩自适应（LoRA）微调技术；以及多类型电池状态数据采集与构建（覆盖电压、电流、温度等71维特征）。数据来源于真实场景下使用的三元锂电池，包括FE32、FE30等多种电池类型，时间序列长度达600个点，总计10.1百万条序列。

研究结果

LLiM用于电池异常检测

通过多类性能指标对比，LLiM（1B）在准确率、精确率、召回率和F1分数上分别达到0.984、0.988、0.967和0.975，显著优于Pyraformer、FEDformer等现有方法。该模型能有效识别电压异常、自放电和单体电池突变等多种故障类型，并通过表征学习实现异常情况的早期预警与分类。

LLiM用于电池健康状态估计

SoH估计任务中，LLiM（1B）的平均绝对误差（MAE）和均方误差（MSE）分别为0.62和1.52，优于所有基线模型。结果表明，该模型在不同循环次数和温度条件下仍能保持稳定性能，电池容量在10–25°C范围内略有增加，在25–40°C间保持稳定，且低温环境下预测误差略有上升。

LLiM用于剩余续航预测

在剩余续航（RR）预测中，LLiM（1B）的MAE和MSE分别为1.13 km和1.79 km，其预测精度显著高于对比方法。剩余电量与续航里程整体呈正相关，但在高剩余电量时用户常采用较大放电电流，导致实际续航低于预期；低电量时则因保守用电而续航表现更佳。

研究结论与讨论

LLiM作为针对电单车锂离子电池领域的大规模预训练模型，依托Transformer架构和海量时间序列数据，在异常检测、SoH估计与RR预测中表现卓越。其成功部署运行于人工智能物联网（AIoT）框架下，通过与电池管理系统（BMS）和云平台集成，实现了电池数据的实时分析与服务优化。该模型不仅提高了电池使用的安全性和用户体验，也通过精准的电池状态管理减少了资源浪费，推动了两轮电动车零碳交通的发展。

值得注意的是，大型人工智能模型的开发与运行伴随较高能耗，但LLiM在算法优化和硬件效率提升的支撑下实现了较低能耗运行。未来研究将扩展模型适用性，如适配电动汽车等其他应用场景，并结合更先进的AIoT系统进一步增强电池管理的智能化与可持续性。

综上所述，LLiM为锂离子电池管理提供了一种基于大数据与人工智能的创新解决方案，不仅具备重要的实际应用价值，也为相关领域的基础模型研究指明了方向。