Small-Sample Battery Capacity Prediction Using a Multi-Feature Transfer Learning Framework

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作者
Xiaoming Lu,Xianbin Yang,Xinhong Wang,Yu Shi,Jing Wang,Yiwen Yao,Xuefeng Gao,Haicheng Xie,Siyan Chen
出处
期刊:Batteries [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:11 (2): 62-62
标识
DOI:10.3390/batteries11020062
摘要

The accurate prediction of lithium-ion battery capacity is crucial for the safe and efficient operation of battery systems. Although data-driven approaches have demonstrated effectiveness in lifetime prediction, the acquisition of lifecycle data for long-life lithium batteries remains a significant challenge, limiting prediction accuracy. Additionally, the varying degradation trends under different operating conditions further hinder the generalizability of existing methods. To address these challenges, we propose a Multi-feature Transfer Learning Framework (MF-TLF) for predicting battery capacity in small-sample scenarios across diverse operating conditions (different temperatures and C-rates). First, we introduce a multi-feature analysis method to extract comprehensive features that characterize battery aging. Second, we develop a transfer learning-based data-driven framework, which leverages pre-trained models trained on large datasets to achieve a strong prediction performance in data-scarce scenarios. Finally, the proposed method is validated using both experimental and open-access datasets. When trained on a small sample dataset, the predicted RMSE error consistently stays within 0.05 Ah. The experimental results highlight the effectiveness of MF-TLF in achieving high prediction accuracy, even with limited data.
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