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清华大学深圳国际研究生院张璇、周光敏、李阳团队在基于物理信息学习的电池衰减轨迹早期预测研究中取得新进展

清新电源 2025-01-22 07:00
文章摘要
清华大学深圳国际研究生院的研究团队提出了一种基于物理信息学习的电池衰减轨迹早期预测方法，旨在解决电池研发过程中原型验证效率低和成本高的问题。该方法通过计算热力学和动力学参数，并关联至未来状态变化，实现对电池衰减轨迹的早期预测。研究结果表明，该方法仅需电池原型的早期循环数据即可达到95.1%的全寿命平均预测准确率，显著提升了原型验证速度。此外，该模型在电池生产制造环节的劣品检测和废料回收方面也显示出良好的技术经济性，有助于提升电池行业的可持续发展。
清华大学深圳国际研究生院张璇、周光敏、李阳团队在基于物理信息学习的电池衰减轨迹早期预测研究中取得新进展
查看文献： Non-destructive degradation pattern decoupling for early battery trajectory prediction via physics-informed learning†
查看期刊：Energy & Environmental Science
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