基于高斯过程回归的锂离子电池在各种运行条件下的终止寿命预测模型
软凝聚态物质
2024-10-29 v1 材料科学
摘要
为了高效和安全地使用锂离子电池，诊断其当前状态并预测未来状态至关重要。虽然已存在许多用于预测电池循环寿命的模型，但它们通常具有非常复杂的输入结构，使得开发这些模型在难度和费用方面都很高。作为一种替代方案，本文提出了一个仅使用运行条件作为输入即可预测名义终止寿命的模型。具体而言，使用三个主要运行条件（充电 C 率、环境温度和放电深度）生成了 100 组锂离子电池退化数据。然后 developed 基于高斯过程回归的模型以预测这些运行条件作为输入的名义终止寿命。为提高模型准确度，提出了针对每种运行条件量身定制的新型核函数。与常规核函数相比，所提出的核函数将寿命预测误差降低了 46.62%。
引用
@article{arxiv.2410.19885,
title = {Microscopic dynamics of collective acoustic excitations in simple liquids},
author = {Yixin Xu and Xing Xiang and Zhigang Li and Yanguang Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.19885},
year = {2024}
}