百家乐,百家乐官方网站,百家乐APP下载,百家乐游戏平台近日，中国科学院大连化学物理研究所能源催化转化全国重点实验室动力电池与系统研究部（DNL29）陈忠伟院士、毛治宇副研究员团队，联合西安交通大学冯江涛教授，在电池健康管理领域取得新进展。合作团队开发了一种新型的两阶段联邦迁移学习框架，有效解决了快充电池健康状态（SOH）预测中的数据不足和个性化建模难题，为快充电池SOH预测提供了新思路。

　　健康状态的准确预测对于电动汽车电池管理至关重要。然而，在实际应用中，基于快充片段准确估计电池SOH面临两大挑战：一是由于隐私保护要求，单个电池的训练数据有限；二是不同电池的充放电行为不同，需要建立个性化的预测模型。

　　在本工作中，合作团队提出了一种两阶段联邦迁移学习框架。在第一阶段采用联邦迁移学习框架，使多个分布式电池通过共享模型参数，协作训练全局模型，既可以学习通用知识又保护了数据隐私；在第二阶段，利用目标电池的少量本地数据对该全局模型进行微调，建立捕获个体电池特征的个性化模型。联邦迁移学习框架构建在轻量级卷积神经网络上，并通过有效的通道注意机制提升了其性能。实验结果表明，该框架在公共快充电池数据集上的预测性能优于传统方法。

　　联邦迁移学习框架作为团队开发的第二代电池数字大脑PBSRD Digit核心模型，为电池智能化管理提供了有效解决方案。此外，团队还基于该框架为双登集团开发了储能领域垂直智能客服系统，助力储能行业的智能化发展。

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