精准的容量估算对于商用锂离子电池的可靠安全操作十分关键。特别是，利用弛豫电压曲线特征可以在无需额外循环信息的情况下估计电池容量。近日，德国卡尔斯鲁厄理工学院Michael Knapp与同济大学Haifeng Dai等通过对包含130种不同工况下循环后的商用锂离子电池的数据库进行分析研究后发现可以借助电压弛豫信息对电池容量进行估算。

文章要点

1）在该工作中研究人员使用了三个数据集，其中一个数据集是借助使用LiNi_0.86Co_0.11Al_0.03O₂正极材料的电池进行模型构建，另外两个数据集则是用来进行容量评估的对象，它们分别基于LiNi_0.83Co_0.11Mn_0.07O₂正极的锂离子电池和NCM-NCA混合正极的锂离子电池。

2）研究人员使用机器学习方法的基本模型，借助从松弛电压曲线中导出的特征来估计电池容量。对于用于建模的数据集，最佳模型的均方根误差为1.1%。然后，通过向基础模型添加特征线性变换，开发了迁移学习模型。该扩展模型在用于模型验证的数据集上实现了小于1.7%的均方根误差，表明利用电池电压松弛的容量估计方法的成功适用性。

参考文献

Jiangong Zhu et al, Data-driven capacity estimation of commercial lithium-ion batteries from voltage relaxation, Nature Communications, 2022

DOI: 10.1038/s41467-022-29837-w

https://www.nature.com/articles/s41467-022-29837-w