在确定电池的可用时间方面，有许多挑战，其中之一就是很难在使用周期的早期进行评估。这种情况可能会改变，因为斯坦福大学和麻省理工学院的一个合作团队在电池数据驱动设计中心的支持下开展了一个项目。该学术-产业合作包括丰田研究所，其目标是整合理论、实验和数据科学。
他们利用人工智能/机器学习的复杂性和算法来开发模型，通过从充放电循环中收集的数据，准确预测电池的长期寿命，这些数据仅在电池寿命的早期阶段测量。“测试新电池设计的标准方法是对电池进行充放电，直到它们失效。由于电池的寿命很长，这个过程可能需要几个月甚至几年的时间。”“这是电池研究中一个昂贵的瓶颈。”
该研究的目标是准确预测锂离子电池(锂铁磷酸盐负极和石墨负极)的使用寿命，这仅仅是根据早在锂离子电池容量下降之前获得的早期数据得出的。为了生成训练数据集和开发模型，他们对124节商用电池进行循环充电/放电，直到每节电池的使用寿命结束(他们将其定义为容量损失20%)。A123 Systems公司的电池标称容量为1.1 Ahr，标称电压为3.3 V，在水平圆柱形固定装置中循环使用，温度为30°C。
1.超过80%的SOC，所有电池在1C至3.6 V恒流充电，然后在3.6 V恒流充电。每个电流的上限值被限制在制造商的3.6 v的电压上限内。(来源:斯坦福大学)
他们使用了两种快速充电模式，但在相同的放电条件下，在电池寿命结束前改变其循环寿命(图1)．充电模式为“C1(Q1)-C2”，其中C1和C2分别为恒流第一和第二阶段，Q1为电流切换时的荷电状态(SOC， %)。第二个电流步骤结束在80% SOC，之后电池充电在1C CC-CV。所有电池在4C放电(C是电池的容量)。在80% SOC充电状态下，平均10个±3.6C脉冲，脉冲宽度为30 ms或33 ms，测量内阻。测试电池在150到2300次充放电循环之间。
几亿数据点的结果集被用来训练他们的模型和算法。这决定了每个电池的健康状态(SOH)，并预测每个电池可以持续多少次循环，主要使用电压下降的数据和早期循环中的一些其他因素(图2)．请注意，电池SOH是一个复杂的状态，涉及老化电池的两个主要特征(包括其他考虑因素):它们的存储容量的逐渐损失(称为容量退化);内部阻抗的增加，减少了电池能够传递给负载的实际功率。
2.在闭环优化系统中，将电池试验数据转化为早期预测模型。这些预测被应用到贝叶斯最优实验设计算法中，该算法提出了下一步需要测试的策略。(来源:斯坦福大学)
该团队的预测是在电池寿命最终循环次数的9%以内。此外，该算法能够在前5次充放电循环后将电池的预期寿命分为长电池和短电池，这些预测被认为是95%正确的。
“所有花费在电池开发上的时间和金钱，进展仍然需要几十年的时间来衡量，”该研究的合著者、丰田研究所的科学家帕特里克·赫林说。“在这项工作中，我们将最耗时的步骤之一——电池测试——减少了一个数量级。”
研究结果发表在他们发表在《科学》杂志上的详细论文中自然能源”,容量退化前电池循环寿命的数据驱动预测，以及全面补充材料．作为一个额外的好处，研究人员已经将基础数据集——据称是同类数据中最大的——公布于众在这里．
