CAT蓄电池电动汽车电池组健康状态预测框架
来源：
卡特蓄电池 发布时间：2026-03-18 14:55:20 点击： 次
引言
全球范围内的碳减排任务将电动汽车(EV)置于可持续交通发展的前沿[1]。锂离子电池(LIB)因其高能量密度、热稳定性及长循环寿命等能力备受青睐[2][3]。随着电动汽车普及率持续攀升——预计到2030年将达到4010万辆，确保EV电池系统健康状态已成为关键议题。在此背景下，电池管理系统(BMS)必须精准监控EV电池老化进程，并为制定有效的BMS控制策略提供数据支撑[4]。随时间观测和预测电池健康状态的能力对于降低维护成本、提升性能以及支持可持续的二次应用至关重要[5]。因此，评估电池状态通常采用两个核心指标：反映整体电池衰减的健康状态(SOH)，以及预估更换时间的剩余使用寿命(RUL)[6]。然而在实际动态工况下持续追踪这些指标仍具挑战性，因为电池衰减是一个受多种机制驱动的复杂过程，这些机制受温度波动、非规律充放电循环及用户行为差异等因素影响。此外，电池组内单体电池的特性差异进一步加剧了老化过程的复杂性，导致电池组呈现非线性衰减趋势。
为应对电池老化行为固有的复杂性，目前已开发出多种策略用于估算电池健康状态（SOH）和预测剩余使用寿命（RUL）。这些方法主要分为三类：基于模型的方法、数据驱动方法以及混合方法。基于模型的技术依赖于锂离子电池（LIB）降解的电化学或物理模型，通过数学架构（包括电化学模型与等效电路模型[7][8]）描述电池老化过程，并常与卡尔曼滤波器或粒子滤波器等估计工具结合使用[9]。这些方法具有数据需求量小、适用于实时预测的优势，但同时也存在建模复杂度高、泛化能力较低以及在动态电动汽车读档工况下精度下降等局限性[10]。相比之下，数据驱动方法利用历史性能数据识别退化模式，通过机器学习与深度学习模型分析电流、电压及阻抗等信号的时间依赖性[11][12][13][14]。尽管此类方法能处理复杂非线性行为，但其成效高度依赖于大规模高质量数据集的获取能力，以及超越已知条件的泛化能力。混合模型融合了两种方法的优势，通过将基于模型框架的物理洞察与神经网络的适应性相结合，可更精准地估算实际场景中的电池健康状态。实例包括门控循环单元-卷积神经网络（GRU-CNN）架构[15]、领域对抗自适应方法[16][17]、以及采用共享嵌入层的量子长短期记忆（QLSTM）模型[18]。
首先，深度学习的兴起以及人工智能与数据处理技术的快速发展，为电池健康状态(SOH)估算创造了新的机遇[19]。深度学习模型因其能够处理大规模复杂数据集、揭示细致模式并提供高精度估算，已成为电池诊断与性能评估的强有力工具。这些模型包括长短期记忆网络(LSTM)[20]、基于注意力的双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)[21]、卷积神经网络(CNN)[22]、LSTM-CNN混合架构[23]以及对抗适应方法[24][25]。这些方法在提升电池剩余使用寿命(RUL)预测与SOH估算方面展现出显著潜力。尽管取得进展，仍存在关键挑战亟待解决，特别是在动态条件下实现实时预测、降低计算资源需求、提取最相关的电池SOH信息以及提升模型泛化能力等方面。
原始数据预处理流程是确保数据质量的关键步骤，旨在提取有意义的电池健康特征，从而增强机器学习模型的鲁棒性与收敛性[26][27]。然而，从部分循环数据中提取有效健康指标，并开发具有高精度、鲁棒性、泛化能力及大规模数据可扩展性的SOH估算方法，仍是当前面临的重要挑战。现有方法大多依赖完整充放电循环来获取电池健康信息。本研究采用简化的数据处理步骤，包括部分充电数据分段、滤波与平滑处理，以提取最相关的电池SOH信息。
Tan等[28]探讨了领域偏移（指训练数据与测试数据分布差异）的挑战，并分析了泛化能力对电池研究的影响。他们提出采用迁移学习（如微调技术）可有效缓解领域偏移问题。然而，目前尚未有研究探讨在Multi性向电池数据集上训练模型对SOH预测模型鲁棒性的影响。类似地，[9][27]的研究表明，多数电池SOH估计方法存在噪声敏感性高、跨电池类型适应性不足或需要大量标注数据训练等问题，这导致其在多样化电动车队及使用场景中的扩展面临挑战。另一个挑战在于理解温度、电流、电阻和阻抗的影响，并设计一个可解释的预测模型，该模型能够捕捉它们最优的跨特征非线性关系，例如温度如何影响电流对退化的作用——这是追踪电池老化行为的关键因素。然而，现有方法在解决这些问题上存在不足。此外，现有模型未能考虑跨维度特征之间的关系，或将其整合为清晰且有意义的电池健康指标，这限制了它们捕捉影响电池老化的非线性和条件特异性行为的能力[29]。
近期研究表明，将变分量子算法与经典深度学习架构（如量子长短期记忆网络QLSTM和量子卷积神经网络QCNN）相结合，能够提升训练效率并捕捉复杂的非线性模式。这类混合方法在金融预测、自然语言处理及地球物理时间序列分析等多个应用领域已展现出显著成效[30][31][32]。通过将参数化量子电路嵌入经典神经网络架构，此类模型既能利用经典架构的时间建模能力，又可获得量子表征的表达优势。与此同时，量子计算领域的最新进展为开发量子增强型预后框架提供了新机遇。量子-经典混合神经网络利用叠加态和量子纠缠等量子现象，能够高效处理高维非线性数据并捕捉复杂的变量交互关系。在此背景下，共享嵌入层和变分量子电路能够实现紧凑而富有表现力的特征表示，有助于提升跨特征依赖关系的学习效果，同时保持模型的可解释性。相关领域的积极结果表明，相较于经典机器学习模型，量子增强机器学习模型能够实现更优的泛化能力和计算效率。然而，尽管具备这种潜力，量子-经典混合模型在电动汽车电池健康状态（SOH）估计中的应用仍鲜有研究。这启发了本研究的开展，我们探究了一种适用于电池寿命预测的QLSTM混合框架，旨在提升预测精度的同时，为实际电动汽车运行条件下非线性跨特征交互建模提供可解释机制。
现有研究大多聚焦于单体电池数据。针对电池容量衰减预测的这种趋势分析，由于存在多种老化机制、电池单体间差异、动态运行曲线以及资源消耗性实验[33]，在扩展到现实世界中的大规模电动汽车电池组系统时面临挑战。然而，开发电池组级别的健康状态（SOH）估算技术对于电动汽车大规模电池系统等实际应用至关重要。本研究提出了一种电池组SOH估算框架。该框架设计用于在现实工况下有效运行，即使在仅能获取部分充电数据的情况下仍可发挥作用，并整合了多项创新组件。本文的主要贡献如下：
- 1.
本研究采用量子增强技术进行适应性改造，具体而言是将变分量子电路（VQC）集成至经典LSTM架构中，用于建模电池组的非线性退化动态。这些量子电路使系统能够捕捉特征间复杂的纠缠关系（例如温度如何调节电流的影响）——此类关联常被经典模型所忽略。
- 2.
该框架包含共享线性嵌入层，可自动将高维特征转换至低维潜在空间，有助于减少计算时间。
- 3.
采用迁移学习提升不同电池组间的泛化能力，同时通过多数据集训练增强可扩展性。
