本報訊 （記者于忠寧）近日，記者從中國科學院獲悉，該院大連化學物理研究所研究員陳忠偉與副研究員毛治宇團隊，聯(lián)合西安交通大學教授馮江濤，在電池健康管理方面取得進展。合作團隊開發(fā)了新型兩階段聯(lián)邦遷移學習框架，解決了快充電池健康狀態(tài)預測中的數據不足和個性化建模難題，為快充電池健康狀態(tài)預測提供了新思路。

電池健康狀態(tài)的準確預測對電動汽車電池管理至關重要。在實際應用中，快充片段準確預測電池健康狀態(tài)面臨兩個挑戰(zhàn)：一是由于隱私保護要求，單個電池的訓練數據有限；二是不同電池的充放電行為不同，需要建立個性化預測模型。

該團隊提出了兩階段聯(lián)邦遷移學習框架。第一階段采用聯(lián)邦遷移學習框架，使多個分布式電池通過共享模型參數，協(xié)作訓練全局模型，既可以學習通用知識又能夠保護數據隱私；在第二階段，通過目標電池的少量本地數據對這一全局模型進行微調，建立捕獲個體電池特征的個性化模型。聯(lián)邦遷移學習框架構建在輕量級卷積神經網絡上，并通過有效的通道注意機制提升了性能。實驗結果表明，該框架在公共快充電池數據集上的預測性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法。

聯(lián)邦遷移學習框架作為團隊開發(fā)的第二代電池數字大腦PBSRD Digit的核心模型，為電池智能化管理提供了解決方案。同時，團隊基于該框架開發(fā)了儲能領域垂直智能客服系統(tǒng)，助力儲能行業(yè)的智能化發(fā)展。