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清华/PolyU/Berkeley EES:首次提出“生成-迁移”范式,赋能退役电池的快速健康状态评估

计算材料学 2025-08-05 11:21
文章摘要
本文研究了退役锂离子电池(LIBs)的剩余容量(RRC)评估问题。随着电动汽车的普及,大量退役电池需要被二次利用,但由于缺乏历史数据、型号混杂及荷电状态(SOC)随机分布,传统评估方法耗时且不精准。为解决这一问题,研究团队提出了“生成-迁移”协同框架,通过变分自编码器(VAE)生成跨SOC电压响应数据,并结合深度域适应(CORAL)对齐异构电池特征。实验证明,该方法仅需2%现场数据即可实现高精度预测(平均误差3.6%),显著优于传统方法。该技术不仅降低了评估成本,还加速了退役电池的梯次利用,具有显著的环保和经济价值。
清华/PolyU/Berkeley EES:首次提出“生成-迁移”范式,赋能退役电池的快速健康状态评估
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