邱健蓄电池锂离子电池迁移学习增强的退化建模：固定储能系统中预测性维护应用

准确预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）对于确保其在储能系统中具有成本效益、可靠性和安全性至关重要。本研究提出一种基于迁移学习的框架，采用三步相似性评估法（TSSE）来筛选与目标电池退化行为最相似的源电池。该方法有效解决了因制造差异导致的本征异常问题。通过综合容量曲线距离（Fréchet距离）、退化速率匹配和循环寿命接近度，筛选出最优源数据。基于注意力机制的门控循环单元（GRU）模型首先在指定源电池组上进行预训练，随后仅使用目标电池前31%容量数据进行微调。该方法即使在电池运行的中早期阶段，也能实现精确的长周期容量预测与剩余使用寿命（RUL）估算。实验结果表明，在MIT和斯坦福大学公开的加速老化数据集上，所提方法在预测精度、鲁棒性和计算效率方面均优于传统迁移学习与基线数据驱动模型。该框架因具备跨越不同寿命周期和退化模式电池的泛化能力，成为工程实践中预测性维护和全生命周期管理的有效工具。

引言

锂离子电池是长期固定储能系统的核心组件，尤其在电网级储能和可再生能源并网领域发挥着关键作用。然而由于容量衰减、内阻上升和健康状态退化等复杂非线性老化过程的影响，其性能会随时间衰退，这使得可靠运维面临严峻挑战[1]。传统预测算法在仅依靠有限早期循环数据时，普遍难以准确预判电池的剩余使用寿命。此外，单体电池间的个体差异所导致的退化模式多样性降低了传统模型的泛化能力。这种复杂性增加了意外故障的风险，降低了系统效率，并提高了运行成本，从而削弱了被动或计划性维护方案的有效性。当前亟需建立鲁棒且自适应的建模框架，以实现预测性维护，并捕捉长期固定式储能系统中真实工况变异下时序退化的动态特性。应采用SHAP或LIME等可解释机器学习方法，以增强模型决策过程的透明度，并便于验证[2]。
这些"固有异常"是指由于制造过程中的差异导致的细胞行为变化，例如电极涂层的均匀性、电解液填充的精确度以及所用材料的轻微偏差。即使是同一生产批次的电池，由于这些因素，其初始容量、内阻、阻抗增长速率和热行为也可能存在差异。随着时间的推移，在相同运行条件下，这些差异会表现为不同的退化路径，从而难以直接利用源电池数据进行迁移学习。所提出的框架通过采用三步相似性评估（TSSE）来解决这一问题，该方法能识别出与目标电池归一化早期退化曲线最相似的基础电池，从而降低这些异常对剩余可用寿命（RUL）预测准确性的不利影响。
但目前采用迁移学习模拟锂离子电池衰减的现有框架仍存在显著问题。许多方法在未严格核查源电池与目标电池相似度的情况下，直接使用松散匹配的配对。这种做法可能导致负迁移并降低预测精度。对于源域和目标域而言，部分方法需要大规模高质量数据集，这使得当目标电池仅有少量早期数据可用时，其实际应用价值受限。此外，传统模型可能无法有效处理非线性时间依赖性，或难以适配不同化学体系与运行工况下的差异化衰减模式，这将导致剩余使用寿命（RUL）预测结果稳定性不足。
另一方面，本研究提出的框架通过采用系统的三步相似性评估（TSSE）确保最优源电池的选择，利用注意力增强型门控循环单元（GRU）捕捉关键时序退化特征，并实施定向微调以仅需少量目标数据即可调整模型参数，从而填补了上述研究空白。该集成方法显著提升了早期寿命剩余使用寿命（RUL）预测的准确性，降低了负迁移风险，并增强了系统对不同退化行为的鲁棒性。相较于既往基于迁移学习的方法，这标志着方法论上的重大突破。
随着锂离子电池在长期固定储能应用（如频率调节、工业备用系统和电网规模可再生能源缓冲）中的使用日益广泛，对其依赖程度的加深使得掌握其劣化机理对维持系统可靠性与性能至关重要[3]。%% 该退化过程主要表现为固态电解质界面膜形成、锂沉积、电解液分解、容量衰减、内阻增加以及健康状态的持续下降。%% 长期的日历老化与持续循环会加剧这些物理化学变化，尤其在固定式应用场景中，多年运行期间的温度与环境稳定性成为关键影响因素。为解决这些问题，性能退化建模已发展为预测性维护策略的基础组成部分[5]。与传统被动式或基于时间的维护方法不同，预测模型动态监测包括电压、温度及充放电模式在内的关键健康指标，估算电池系统的剩余使用寿命以预测潜在故障。当电池容量降至初始值的71%至81%区间时，即被视为达到寿命终点。
剩余使用寿命预测可采用多种建模技术实现，包括：基于物理的模型（捕捉电化学过程）、数据驱动策略（利用经大规模运行数据集训练的机器学习与深度学习算法）以及经验方法（通过老化曲线拟合历史数据）[6]。
特别是那些采用神经网络、支持向量机、高斯过程回归和门控循环单元网络的方法，数据驱动型方法在拟合复杂非线性退化模式方面的潜力使其广受欢迎[7]。除生成精确的多步预测外，这些模型还包含复杂的特征提取技术和不确定性量化功能。然而，它们可能难以在不同电池系统间实现泛化，且通常需要海量高质量数据。为克服这一局限，研究者探索了迁移学习方法以实现具有相似老化特性的电池间模型复用[8]。但电池制造与使用差异常阻碍寻找理想源-目标组合的过程，若这些因素处理不当则可能导致负迁移[9]。
早期剩余有效寿命预测具有挑战性，因为现实世界的性能退化呈现非线性、非平稳特性，其特征表现为初始阶段缓慢下降，随后出现加速容量衰减。多步预测会加剧这一问题，因为每个后续预测都依赖于先前的预测结果，从而导致误差累积[10]。这些障碍凸显了在专为固定式储能系统设计的全范围预测性维护体系中，必须引入智能退化建模的必要性。通过主动安排维护活动、减少停机时间以及增强系统长期韧性，这种集成方案能够促进可再生能源系统发展、确保法规合规性、管理发电强度，并助力现代能源转型过程中实现净零碳排放目标。
为解决上述问题，本研究提出了一种基于迁移学习的性能退化建模新框架，旨在提升锂离子电池剩余使用寿命预测的准确性。该方法采用三步相似性评估策略，筛选与目标电池退化行为相似的信源电池，从而确保在存在单体差异的情况下实现有效信息迁移。通过注意力机制增强的门控循环单元神经网络，我们从信源数据子集中提取了退化的关键时序特征。该系统随后采用一种定向迁移学习策略，其中门控循环单元和注意力层的参数保持不变。与之相对，仅对其余层使用目标电池的稀疏早期数据进行优化。通过有效捕捉标准老化过程与电池特异性老化过程，我们的混合方法能够生成精确的长期性能预测。早期异常检测、动态调度以及延长的电池寿命，分别通过其独特贡献提升了预测性维护能力。这对于可靠性、安全性和成本经济性为主要考量因素的固定用途场景尤为有益。