Accurate prediction of battery health is essential for real-world system management and lab-based experiment design. However, building a life-prediction model from different cycling conditions is still a challenge. Large lifetime variability results from both cycling conditions and initial manufacturing variability, and this -- along with the limited experimental resources usually available for each cycling condition -- makes data-driven lifetime prediction challenging. Here, a hierarchical Bayesian linear model is proposed for battery life prediction, combining both individual cell features (reflecting manufacturing variability) with population-wide features (reflecting the impact of cycling conditions on the population average). The individual features were collected from the first 100 cycles of data, which is around 5-10% of lifetime. The model is able to predict end of life with a root mean square error of 3.2 days and mean absolute percentage error of 8.6%, measured through 5-fold cross-validation, overperforming the baseline (non-hierarchical) model by around 12-13%.


翻译:准确预测电池健康对于现实世界的系统管理和实验室实验设计至关重要。然而,从不同的自行车状况中建立生命预测模型仍是一项挑战。由于周期性条件和最初制造的变异性,以及每个循环状态通常可获得的有限的实验资源,电池健康的精确预测具有挑战性。在此,为电池寿命预测提议了一个等级级贝叶斯线性模型,将单个细胞特征(反映制造业变异性)与全人口特征(反映循环条件对人口平均的影响)结合起来。单个特征来自最初100个数据周期,该数据周期约为寿命期的5-10%。该模型能够预测寿命结束,其根平均值为3.2天,表示8.6%的绝对百分比错误,通过5倍的交叉校验测量,对基准(非等级)模型的超标度约为12-13%。

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