微软研究院&李钰琦Nature旗下刊文：跨电池学习框架破解电池老化预测难题！

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【成果简介】 锂离子电池因其高能量密度等优势，在可再生能源和电动汽车等领域得到了广泛应用。然而，电池在使用过程中不可避免地发生容量衰减，特别是在复杂老化条件下可能出现快速退化，严重影响用户体验（如电动汽车的续航焦虑）和关键设备（如电网）的稳定运行。准确预测电池寿命，尤其是在早期循环阶段，是解决这一问题的关键。然而，由于循环协议、环境温度和电极材料等多样因素共同影响，现有预测方法在复杂老化条件下的适用性和精度受到较大限制。 针对这一挑战， 微软研究院Han Zhang、Shun Zheng、Bian和李钰琦 （现斯坦福大学博士后研究员）等 提出了一种名为 BatLiNet 的深度学习框架 ，通过整合“单电池学习”和“跨电池学习”机制，克服了传统模型在多样老化条件下的局限性。BatLiNet 创新的地方在于利用目标电池和参 ………………………………