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Realistic fault detection of li-ion battery via dynamical deep learning

深度学习 自编码 软件部署 电池(电) 计算机科学 人工智能 异常检测 故障检测与隔离 电池组 机器学习 断层(地质) 可靠性工程 功率(物理) 工程类 量子力学 执行机构 操作系统 物理 地震学 地质学
作者
Jingzhao Zhang,Yanan Wang,Benben Jiang,Haowei He,Shaobo Huang,Chen Wang,Yang Zhang,Xuebing Han,Dongxu Guo,Guannan He,Minggao Ouyang
出处
期刊:Nature Communications [Nature Portfolio]
卷期号:14 (1) 被引量:51
标识
DOI:10.1038/s41467-023-41226-5
摘要

Accurate evaluation of Li-ion battery (LiB) safety conditions can reduce unexpected cell failures, facilitate battery deployment, and promote low-carbon economies. Despite the recent progress in artificial intelligence, anomaly detection methods are not customized for or validated in realistic battery settings due to the complex failure mechanisms and the lack of real-world testing frameworks with large-scale datasets. Here, we develop a realistic deep-learning framework for electric vehicle (EV) LiB anomaly detection. It features a dynamical autoencoder tailored for dynamical systems and configured by social and financial factors. We test our detection algorithm on released datasets comprising over 690,000 LiB charging snippets from 347 EVs. Our model overcomes the limitations of state-of-the-art fault detection models, including deep learning ones. Moreover, it reduces the expected direct EV battery fault and inspection costs. Our work highlights the potential of deep learning in improving LiB safety and the significance of social and financial information in designing deep learning models.
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