Adapting Amidst Degradation: Cross Domain Li-ion Battery Health Estimation via Physics-Guided Test-Time Training

📄 arXiv: 2402.00068v3 📥 PDF

作者: Yuyuan Feng, Guosheng Hu, Xiaodong Li, Zhihong Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-01-30 (更新: 2024-11-19)

💡 一句话要点

提出BatteryTTT框架以解决锂离子电池健康估计中的数据稀缺问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 锂离子电池 健康状态估计 测试时训练 自监督学习 物理引导 大型语言模型 数据稀缺 电池管理系统

📋 核心要点

  1. 现有的跨域锂离子电池健康状态估计方法依赖大量未标记数据，收集这些数据耗时且困难。
  2. 本文提出BatteryTTT框架，通过持续适应收集到的UTD，结合物理法则实现自监督学习，降低数据收集时间。
  3. 实验结果表明，结合BatteryTTT和LLM建模的GPT4Battery在锂离子电池健康估计中达到了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

锂离子电池（LIB）的健康建模对于安全和高效的能源管理至关重要，但高质量LIB数据的稀缺仍是主要障碍。现有的跨域健康状态（SOH）估计方法虽然有所进展，但仍需大量未标记目标数据（UTD），而收集这些数据耗时且困难。为此，本文提出了一种实用的测试时训练框架BatteryTTT，利用每个收集到的UTD进行持续适应，显著减少数据收集时间。BatteryTTT将现代LIB的物理法则整合到自监督学习中，称为物理引导测试时训练。此外，本文还探索了大型语言模型（LLMs）在电池序列建模中的潜力，通过模型重编程和前缀提示适应评估其在SOH估计中的表现。结合BatteryTTT和LLM建模的GPT4Battery在当前LIB基准测试中实现了最先进的泛化结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决锂离子电池健康状态（SOH）估计中的数据稀缺问题。现有方法通常需要大量未标记目标数据（UTD），而收集这些数据的过程耗时且复杂。

核心思路：论文提出的BatteryTTT框架通过持续利用每个收集到的UTD进行模型适应，结合物理法则进行自监督学习，从而减少对大量未标记数据的依赖。

技术框架：BatteryTTT的整体架构包括数据收集模块、模型适应模块和自监督学习模块。数据收集模块负责在电池退化过程中收集UTD，模型适应模块则利用这些数据进行实时更新，自监督学习模块则通过物理法则指导模型训练。

关键创新：最重要的技术创新在于将物理法则与自监督学习相结合，形成物理引导的测试时训练，显著提高了模型在缺乏大量标记数据情况下的适应能力。

关键设计：在关键设计方面，论文采用了特定的损失函数来平衡物理约束与数据驱动学习，同时在网络结构上进行了优化，以提高模型的泛化能力和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，结合BatteryTTT和LLM建模的GPT4Battery在当前锂离子电池基准测试中实现了最先进的泛化性能，相较于基线方法，性能提升幅度显著，具体数据未提供。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电池管理系统（BMS）和大规模能源存储系统。通过有效的健康状态估计，能够提高电池的安全性和使用效率，降低维护成本，具有重要的实际价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Health modeling of lithium-ion batteries (LIBs) is crucial for safe and efficient energy management and carries significant socio-economic implications. Although Machine Learning (ML)-based State of Health (SOH) estimation methods have made significant progress in accuracy, the scarcity of high-quality LIB data remains a major obstacle. Existing transfer learning methods for cross-domain LIB SOH estimation have significantly alleviated the labeling burden of target LIB data, however, they still require sufficient unlabeled target data (UTD) for effective adaptation to the target domain. Collecting this UTD is challenging due to the time-consuming nature of degradation experiments. To address this issue, we introduce a practical Test-Time Training framework, BatteryTTT, which adapts the model continually using each UTD collected amidst degradation, thereby significantly reducing data collection time. To fully utilize each UTD, BatteryTTT integrates the inherent physical laws of modern LIBs into self-supervised learning, termed Physcics-Guided Test-Time Training. Additionally, we explore the potential of large language models (LLMs) in battery sequence modeling by evaluating their performance in SOH estimation through model reprogramming and prefix prompt adaptation. The combination of BatteryTTT and LLM modeling, termed GPT4Battery, achieves state-of-the-art generalization results across current LIB benchmarks. Furthermore, we demonstrate the practical value and scalability of our approach by deploying it in our real-world battery management system (BMS) for 300Ah large-scale energy storage LIBs.