DiffBatt: A Diffusion Model for Battery Degradation Prediction and Synthesis

📄 arXiv: 2410.23893v3 📥 PDF

作者: Hamidreza Eivazi, André Hebenbrock, Raphael Ginster, Steffen Blömeke, Stefan Wittek, Christoph Herrmann, Thomas S. Spengler, Thomas Turek, Andreas Rausch

分类: cs.LG, physics.chem-ph

发布日期: 2024-10-31 (更新: 2024-11-08)

备注: 15 pages, 6 figures

期刊: Foundation Models for Science Workshop, 38th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024)

💡 一句话要点

DiffBatt：提出基于扩散模型的电池退化预测与合成方法

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 电池退化预测 扩散模型 剩余使用寿命预测 Transformer 数据增强

📋 核心要点

  1. 准确预测电池退化是难题，现有方法难以应对老化和循环行为的复杂影响。
  2. DiffBatt结合条件/无条件扩散模型、Transformer架构和无分类器指导，实现电池退化预测与合成。
  3. 实验表明，DiffBatt在剩余使用寿命预测任务中表现出色，平均RMSE为196个循环，优于其他模型。

📝 摘要（中文）

电池退化是绿色技术和可持续能源解决方案面临的关键挑战。尽管研究投入巨大，但由于老化和循环行为的复杂影响，准确预测电池容量损失仍然是一项艰巨的任务。为了应对这一挑战，我们提出了一种用于电池退化预测和合成的通用模型DiffBatt。DiffBatt创新性地结合了条件和无条件扩散模型、无分类器指导和Transformer架构，实现了高表达性和可扩展性。DiffBatt作为一个概率模型，可以捕捉老化行为中的不确定性，并作为一个生成模型来模拟电池退化。该模型在预测任务中表现出色，同时能够生成合成退化曲线，通过数据增强来增强模型训练。在剩余使用寿命预测任务中，DiffBatt提供了准确的结果，在所有数据集上的平均RMSE为196个循环，优于所有其他模型，并表现出卓越的泛化能力。这项工作代表了开发电池退化基础模型的重要一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决电池退化预测不准确的问题。现有方法难以捕捉电池老化过程的复杂性，无法有效预测电池容量的衰减，尤其是在不同工况和数据集下泛化能力不足。这阻碍了电池管理系统的优化和寿命预测的准确性。

核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力和概率建模能力，将电池退化过程视为一个随机过程，通过学习电池退化数据的分布，实现对未来退化趋势的预测和未知退化曲线的合成。这种方法能够捕捉退化过程中的不确定性，并生成更具多样性的数据，从而提高模型的泛化能力。

技术框架：DiffBatt的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据预处理模块，对电池充放电数据进行清洗和标准化；2) 扩散模型训练模块，利用条件和无条件扩散模型学习电池退化数据的分布；3) 预测模块，基于训练好的扩散模型，预测电池未来的退化趋势；4) 合成模块，生成新的电池退化曲线，用于数据增强。该框架采用Transformer架构作为扩散模型的核心组件，以增强模型对时间序列数据的建模能力。

关键创新：DiffBatt的关键创新在于将扩散模型应用于电池退化预测和合成任务。与传统的回归模型或时间序列模型相比，扩散模型能够更好地捕捉退化过程中的不确定性和复杂性，并生成更逼真的合成数据。此外，论文还创新性地结合了条件和无条件扩散模型，以及无分类器指导，进一步提高了模型的性能和泛化能力。

关键设计：DiffBatt的关键设计包括：1) 采用Transformer架构作为扩散模型的核心组件，以增强模型对时间序列数据的建模能力；2) 使用条件扩散模型来预测特定工况下的电池退化趋势，使用无条件扩散模型来生成更具多样性的退化曲线；3) 采用无分类器指导来平衡预测的准确性和多样性；4) 损失函数包括扩散模型的重建损失和预测误差损失，以优化模型的预测性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DiffBatt在剩余使用寿命预测任务中表现出色，在多个数据集上取得了优于其他模型的性能。具体而言，DiffBatt在所有数据集上的平均RMSE为196个循环，显著优于对比的基线模型，证明了其卓越的泛化能力。此外，DiffBatt还能够生成高质量的合成电池退化曲线，为数据增强提供了有效的手段。

🎯 应用场景

DiffBatt可应用于电池管理系统(BMS)，实现更精准的电池剩余寿命预测，优化充放电策略，延长电池使用寿命。此外，该模型生成的合成数据可用于训练更鲁棒的电池模型，加速电池研发过程，并为电池健康评估提供更全面的数据支持。该研究有助于推动电动汽车、储能系统等领域的发展。

📄 摘要（原文）

Battery degradation remains a critical challenge in the pursuit of green technologies and sustainable energy solutions. Despite significant research efforts, predicting battery capacity loss accurately remains a formidable task due to its complex nature, influenced by both aging and cycling behaviors. To address this challenge, we introduce a novel general-purpose model for battery degradation prediction and synthesis, DiffBatt. Leveraging an innovative combination of conditional and unconditional diffusion models with classifier-free guidance and transformer architecture, DiffBatt achieves high expressivity and scalability. DiffBatt operates as a probabilistic model to capture uncertainty in aging behaviors and a generative model to simulate battery degradation. The performance of the model excels in prediction tasks while also enabling the generation of synthetic degradation curves, facilitating enhanced model training by data augmentation. In the remaining useful life prediction task, DiffBatt provides accurate results with a mean RMSE of 196 cycles across all datasets, outperforming all other models and demonstrating superior generalizability. This work represents an important step towards developing foundational models for battery degradation.