近日，我校计算机学院蔡磊博士和金海燕教授共同指导的硕士研究生崔宁敏提出了一种新的锂离子电池寿命估计（State of Health，简称SOH）方法。在此研究中，针对电池管理系统对硬件算力需求的不同，提出一种在充电电压曲线上进行层次提取的特征构建方法。该方法可依据电池管理系统的运算能力，对计算复杂度进行动态调整。此外，本研究还采用进化算法，解决在使用高斯过程中核函数的模型选择问题。经过对三类电池的实验与分析表明，所提出的特征具备较强的鲁棒性，且可自动根据电池特性配置出合适的拟合模型。

如今，锂离子电池已广泛应用于电动汽车、航空航天及消费类电子产品，电池管理系统对SOH的准确估计，可有效确保电池的使用安全，且可促进电池的梯次利用。因此，该研究成果具有较高的应用价值。上述成果已在线发表在工程技术及能源领域国际顶级期刊Energy，为中科院分区一区期刊，影响因子8.875。论文第一作者和第二作者为我校计算机科学与技术学科金海燕教授和硕士研究生崔宁敏同学，通讯作者为蔡磊博士。该成果与四川大学、南京工程学院、北京邮电大学合作完成，研究工作得到了国家自然科学基金（61973042，52107229，62272383），陕西省自然科学基础研究计划（2022JM-332）等项目资助。该项成果的取得标志着我校计算机科学与技术学科硕士生培养质量又上新台阶，对促进我校计算机科学与技术学科的广泛合作与交流发挥了积极的作用。

撰稿：蔡磊
审核：李军怀

论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0360544222023854