生成式学习助力退役电池“体检”：清华团队创新方法破解回收难题

引言：

随着全球电动汽车市场的蓬勃发展，动力电池的需求量呈现指数级增长。然而，这些电池的设计寿命有限，大规模的退役潮已悄然来临。如何高效、经济、环保地处理这些退役电池，已成为摆在全人类面前的一道重要课题。梯次利用和回收利用被认为是解决这一问题的关键途径，而准确评估退役电池的健康状态（SOH）则是实现这些目标的基础。传统评估方法耗时耗力，且难以应对退役电池的随机性和异质性。近日，清华大学深圳国际研究生院张璇、周光敏团队取得突破性进展，他们提出了一种基于注意力变分自动编码器（AVAE）的生成式机器学习方法，能够快速生成退役电池的脉冲电压响应数据，为高效、可持续的电池回收利用提供了新的解决方案。这项研究成果已发表在国际顶级期刊《Nature Communications》上，引发了学术界和产业界的广泛关注。

背景：退役电池处理的挑战与机遇

电动汽车的普及带来了能源转型和环境保护的双重机遇，但同时也带来了新的挑战。动力电池作为电动汽车的核心部件，其设计寿命通常在5-8年左右。随着早期电动汽车的逐步退役，大量废旧电池涌入市场。这些退役电池如果处理不当，不仅会造成环境污染，还会浪费宝贵的资源。

目前，退役电池的处理主要有两种方式：梯次利用和回收利用。梯次利用是指将退役电池应用于储能、低速电动车等对电池性能要求相对较低的场景，从而延长电池的使用寿命。回收利用则是指将电池中的有价值材料（如锂、钴、镍等）提取出来，用于制造新的电池。无论是梯次利用还是回收利用，都需要对退役电池的健康状态进行准确评估，以便确定其剩余价值和最佳利用方式。

传统的电池健康状态评估方法，如恒流恒压（CCCV）测试，需要耗费大量时间和电能，效率低下。此外，退役电池的荷电状态（SOC）具有随机性，且不同电池的材料、结构和使用历史各不相同，这给准确评估SOH带来了更大的挑战。现有的脉冲测试方法虽然具有快速评估SOH的潜力，但受退役电池随机SOC的影响，准确性有待提高。而且，为了保证评估的准确性，需要在不同的SOC条件和电池类型下进行大量数据采集，这无疑增加了成本和时间。

创新：基于生成式学习的SOH评估新方法

为了解决上述难题，清华大学深圳国际研究生院张璇、周光敏团队提出了基于注意力变分自动编码器（AVAE）的生成式机器学习方法。该方法的核心思想是，通过学习已有的少量脉冲电压响应数据，利用生成模型快速生成不同SOC条件下的新脉冲电压响应数据，从而克服数据稀缺和异质性问题。

具体而言，AVAE模型是一种深度学习模型，它能够学习输入数据的潜在分布，并生成与输入数据相似的新数据。在该研究中，AVAE模型被用来学习退役电池的脉冲电压响应数据与SOC之间的关系。通过训练，模型可以生成不同SOC条件下的脉冲电压响应数据，即使这些数据在训练集中没有出现过。

这种方法的优势在于：

数据生成能力强： AVAE模型能够生成高质量的脉冲电压响应数据，这些数据不仅能够反映不同SOC条件下的电池特性，还能够涵盖不同电池材料和SOH状态下的SOC演变规律。
解决数据稀缺问题： 传统的SOH评估方法需要大量的数据采集，而生成式学习方法只需要少量数据就可以生成大量数据，从而解决了数据稀缺的问题。
提高评估效率： 生成的数据可以用于训练SOH评估模型，从而提高模型的准确性和效率。
降低成本： 生成数据无需实际测试，从而降低了评估成本。

实验验证：数据生成与SOH评估的卓越表现

为了验证所提出方法的有效性，研究团队构建了一个包含2700个退役锂离子电池脉冲注入样本的物理测试数据集。该数据集涵盖了3种正极材料类型、3种物理形式、4种容量设计和4种历史使用场景，具有很强的代表性。

实验结果表明，AVAE模型能够有效地学习已有的脉冲电压响应数据分布，并生成多样化的数据样本。无论是在内插还是外推场景中，生成数据的平均绝对百分比误差（MAPE）均低于2%，充分证明了模型对已测量数据分布的有效学习能力。

利用生成的数据，研究团队仅需简单调试后的回归器模型即可实现退役电池SOH的准确估计。与未使用生成数据训练的评估模型相比，使用生成数据显著降低了SOH估计误差。即使在未见过的SOC条件下，SOH估计的平均绝对百分比误差（MAPE）仍低于6%。这表明，所提出的方法不仅能够稳定生成适用于随机退役条件的脉冲电压响应数据，还可有效提升SOH评估模型的准确性。

经济与环境效益：可持续发展的有力支撑

除了在SOH评估方面的卓越表现，该方法还具有显著的经济和环境效益。与传统的CCCV测试相比，基于生成模型的脉冲测试方法无需耗费大量时间调整SOC，也避免了对退役电池的额外损害。

技术经济评估显示，在2030年全球动力电池退役场景下，该生成式机器学习辅助的SOH估计方法可节省约49亿美元电力成本，减少358亿公斤二氧化碳排放。这表明，该方法在时间效率、能耗降低、环境效益和操作灵活性方面都具有显著优势，为可持续的电池回收利用提供了有力的技术支撑。

团队与贡献：多方合作的结晶

这项研究成果的取得离不开多方合作。清华大学深圳国际研究生院2022级博士研究生陶晟宇为论文第一作者，2023级博士研究生马睿飞、2023级硕士研究生赵子曦为共同第一作者，2023级硕士研究生马光远为第二作者。合作者包括厦门力景新能源科技有限公司卢敏艳团队，环境模拟与污染控制国家重点联合实验室温宗国教授，阿里巴巴达摩院资深算法专家荣钰博士，清华大学深圳国际研究生院韦国丹副教授、李阳副教授等。清华大学深圳国际研究生院张璇副教授、周光敏副教授、腾讯人工智能实验室资深算法专家徐挺洋博士为共同通讯作者。该研究得到了山西省能源互联网研究院、深圳国际科技信息中心、清华大学深圳国际研究生院、深圳市鹏瑞基金会、广东省基础与应用基础研究基金等科研经费支持。

结论与展望：引领电池回收新时代

清华大学深圳国际研究生院张璇、周光敏团队的这项研究成果，为解决退役电池处理难题提供了新的思路和方法。基于生成式学习的SOH评估方法，不仅能够提高评估效率和准确性，还能够降低成本和环境污染，为可持续的电池回收利用提供了有力的技术支撑。

未来，该团队将继续深入研究，探索更加高效、智能的电池回收技术，为构建循环经济和实现碳中和目标贡献力量。这项研究的成功，也预示着人工智能在能源领域的应用前景广阔，将为我们带来更加清洁、高效、可持续的未来。

参考文献：

陶晟宇, 马睿飞, 赵子曦, 等. Generative learning assisted state-of-health estimation for sustainable battery recycling with random retirement conditions. Nature Communications, 2024, 15(1): 1-12.
https://doi.org/10.1038/s41467-024-54454-0

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