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影響電池效用和壽命的循環協議的優化是為電動汽車、智能手機等常見應用開發先進電池的關鍵。由于 (1) 參數空間的高維度，(2) 制造可變性高，以及 (3) 測試時間長，這種優化既昂貴又耗時。

在此，美國麻省理工學院Richard D. Braatz等人開發了數據驅動模型，通過將分層貝葉斯模型 (HBM) 方法與電池壽命早期預測模型相結合，使用僅持續3個循環的單個加速實驗測試來快速預測鋰離子電池循環協議。這種方法減少了迭代循環協議優化所需的測試時間和測試總數，即使與之前的數據驅動加速方法相比，總測試時間也減少了一個數量級。

HBM方法不僅能了解每個循環協議的壽命分布，而且能描述不同協議之間電池壽命可變性程度的抽象知識，以及協議的整體壽命分布，這使模型能夠從很少的測量中推斷新循環協議。作者采用包括29種不同快充協議的LFP/石墨電池的綜合數據集進行驗證，其中113個電池的循環壽命為 500~1200圈，將壽命終止定義為標準容量下降20%。

圖1. 基于來自不同循環協議電池的分層貝葉斯模型圖示

結果顯示，從數據子集學習后，僅HBM方法就提供了高協議預測性能。在使用新循環協議進行一次全循環壽命測試后，對于任何新循環協議壽命預測的最佳測試平均百分比誤差為5.7%，總體測試誤差為 6.5%。通過將HBM方法與電池壽命預測模型相結合，僅3次循環測試后就實現了8.8%的新循環協議壽命預測的測試誤差，比傳統測試時間減少了99% 以上。

此外，作者使用該方法針對NMC/石墨電池的數據集進行了演示，與基準單級預測方法相比，僅3次循環后協議壽命預測的準確度提高了近兩倍。

圖2. HBM預測置信度85%、90%、95%、99.5%所需要的觀測數目

Bayesian learning for rapid prediction of lithium-ion battery-cycling protocols, Joule 2021. DOI: 10.1016/j.joule.2021.10.010

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麻省理工Joule：僅需跑三圈！貝葉斯學習快速預測鋰離子電池循環壽命協議

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