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清华团队合作在基于生成式学习的电池健康状态评估与可持续回收研究中取得进展
2024-11-26
清华大学深圳国际研究生院的张璇与周光敏副教授团队携手合作者，创新性地提出了一种基于注意力变分自动编码器（AVAE）的生成式机器学习方法。该方法能迅速生成退役电池的脉冲电压响应数据，几乎无需成本，显著节省了测试所需的时间与资源，同时有效应对了数据稀缺和异质性的挑战。通过深入学习电池的荷电状态（SOC）与脉冲电压响应之间的潜在联系，该模型成功预测了不同电池材料及健康状态（SOH）下的SOC演变规律，并在未知SOC条件下准确估算了SOH。
