电池寿命的可靠性研究：一种函数型退化分析方法

可再生能源对于应对气候变化至关重要，其首要步骤是储存由可再生能源产生的电力。锂离子电池是一种常用的储能单元。它们经过充放电循环的持续使用最终会导致退化。这可以在放电循环上绘制电压放电曲线（VDCs）来可视化。电池退化研究大多集中于通过概括每条 VDC 的单一标量测量来建模退化。这种对曲线的简化可能导致不准确的预测模型。在此，我们通过建模和预测可充电锂离子电池的完整 VDCs，来分析来自 NASA 数据集的电池退化。借助纵向与函数型数据分析技术，我们提出了一种针对驻留于异质域上的函数型响应的两步预测建模流程。我们首先利用函数回归模型预测 VDCs 的形状与域端点，然后整合这些预测以执行退化分析。我们的方法是完全函数型的，允许纳入使用信息，以曲线形式产生预测，从而在电池退化评估中提供灵活性。通过广泛的模拟研究与交叉验证数据分析，我们的方法展现出优于现有直接利用聚合数据建模退化方法的预测表现。