物理信息EIS诊断网络

容量估算可解释

用电化学阻抗谱和物理学信息深度学习，实现对锂电池内部状态的可解释诊断和容量估算

林焱辉 · Ruan, Shengjia · 陈云霞 · 李彦夫

Renewable and Sustainable Energy Reviews 2023

参数信息

测试电池数量

8

数据源类型

3

技术优势

模型可解释

物理正则化和多任务学习融合物理知识，提取的特征具有物理意义。

量化不确定性

深度集成策略评估容量估算的预测不确定性，提高诊断可靠性。

多种数据融合

提出两种数据融合方式，灵活结合EIS测量与物理参数。

应用场景

• 电池健康管理：通过容量和不确定性估算，支持电池维护和更换决策。
• 锂离子电池诊断：利用EIS数据实现电池内部状态的可解释诊断。
• 智能运维：提供预测不确定性，帮助运维系统判断诊断可靠性。
• 传感数据分析：融合EIS测量与物理特征，提升传感数据分析的准确性。