Energy | Transformer+图神经网络！DGAT攻克电池多步预测难题-优快云博客

DGAT：动态图注意力网络实现电池健康状态精准多步预测

文章摘要

健康状态（SOH）预测是电池健康监测的核心，其准确性依赖于充放电数据的精准分析。现有考虑时空依赖关系的人工智能模型虽能提升SOH预测效果，但在多步预测（即预测未来多个循环的SOH）任务中表现受限。为增强模型表达能力并优化多步预测性能，本文提出动态图注意力变压器网络（DGAT），该模型融合图注意力网络（GAT）的空间特征提取能力、Transformer的时序建模优势及自适应融合机制。

模型将电池健康数据表示为动态图，以每个循环内的时间窗口作为独立节点，既保留循环内降解模式，又能捕捉循环间依赖关系。在包含124节磷酸铁锂电池的MIT数据集上进行验证，DGAT在10、15和20步SOH预测中分别实现0.572%、0.601%和0.677%的均方根误差（RMSE），性能优于现有基准模型。消融实验证实，空间、时序及融合组件对提升多步预测可靠性具有显著作用。研究结果表明，DGAT具备高效处理电池传感器数据的能力，为电池管理系统中的SOH预测提供了稳健解决方案。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

与其在传统行业里停滞不前，不如尝试一下新兴行业，而AI大模型恰恰是这两年的大风口，整体AI领域2025年预计缺口1000万人，其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫！

学习AI大模型是一项系统工程，需要时间和持续的努力。但随着技术的发展和在线资源的丰富，零基础的小白也有很好的机会逐步学习和掌握。【点击蓝字获取】

背景介绍

锂离子电池（LIBs）凭借高能量密度、长循环寿命及稳定性能，已成为电动汽车、便携式电子设备与大规模储能系统的核心能源支撑，推动着新能源与智能设备产业的快速发展。然而，电池在长期充放电循环中，会因活性材料损耗、极化效应、电解液老化等因素出现性能衰减，不仅降低设备运行可靠性与安全性，还可能引发经济损失，因此精准预测SOH成为电池管理系统（BMS）的关键需求。

现有SOH预测方法主要分为三类：库仑计数法原理简单，但易受测量误差影响且依赖完整充放电循环，难以适配实际复杂工况；模型驱动法通过构建等效电路或电化学模型实现预测，理论精度较高，但计算复杂度高、对模型参数依赖性强，工程应用受限；数据驱动法无需精确建模，成为研究热点，其中浅层机器学习方法受限于特征提取能力，难以捕捉健康特征与SOH间的复杂非线性关系。

深度学习技术的发展为SOH预测提供了新路径，时序模型（如LSTM、GRU）与图像模型（如CNN、Vision Transformer）虽取得一定进展，但仍存在明显不足：时序模型多聚焦时间维度依赖，忽略异质特征间的空间关联；图像模型易丢失关键时序信息，难以刻画特征间的物理交互。此外，现有方法大多集中于单步预测，而预防性维护、生命周期规划等实际场景对多步预测（预测未来多个循环SOH）的需求更为迫切，现有模型在多步预测的精度与稳定性上仍有较大提升空间。在此背景下，开发能有效捕捉时空依赖、适配多步预测需求的SOH预测模型，成为推动电池健康管理技术实用化的关键方向。

下图为本研究中的流程图：

研究方法

本文提出DGAT，核心是GAT的空间特征提取能力、Transformer的时序建模优势及自注意力融合机制，构建统一的时空学习框架。模型整体流程包括四步：动态图构建、特征提取、特征融合与SOH预测。

（一）动态图构建

节点定义：每个时间窗包括6个特征:充电电压(Vc)、充电电流(Ic)、充电温度(Tc)、放电电压(Vd)、放电电流(Id)和放电温度(Td)。将每个电池循环的健康数据按固定长度划分为时间窗口，每个时间窗口作为图中的独立节点，保留循环内降解模式。前10个周期的时间窗分割：

边构建逻辑：相邻时间窗口直接连边以反映时序连续性，非相邻窗口通过互信息（MI）量化线性与非线性依赖强度，再将互信息转化为“距离”指标，距离越小表示关联越强。基于MI的一个周期内10个时间窗口的相关热图:

自适应阈值剪枝：以所有节点对“距离”的平均值为阈值，仅保留距离小于阈值的边，构建稀疏邻接矩阵，既保证捕捉关键关联，又控制计算复杂度。每个循环对应一个“图快照”。基于MI的相关性在一个电池周期的10个时间窗口：

（二）时空特征提取

（1）空间特征提取（GAT模块）针对电压、电流等异质特征的空间关联，采用GAT自适应学习节点间的重要性权重：

注意力系数计算：对节点与其邻居的特征进行线性变换后拼接，通过激活函数计算两者的初步关联强度。权重归一化与特征聚合：用Softmax函数将初步关联强度归一化，得到每个邻居对目标节点的贡献占比，再按此权重聚合邻居特征，更新目标节点的空间特征。

多头注意力增强：通过多个独立的注意力头并行计算并拼接输出，从多视角捕捉空间依赖，提升特征表达的鲁棒性，最终得到每个循环的空间特征矩阵。电池一个循环内时间窗节点间的GAT关注权：

（2）时序特征提取（Transformer模块）为捕捉循环间的长程时序依赖，引入Transformer并优化时序信息注入：

位置编码：采用正弦-余弦函数生成位置向量，将其添加到空间特征矩阵中，确保Transformer能感知循环的先后顺序；多头自注意力计算：通过自注意力机制学习不同循环间的关联强度，重点捕捉对当前预测有价值的历史循环信息。

（三）特征融合与SOH预测

自注意力融合：将空间特征矩阵与时序特征矩阵拼接，通过自注意力机制计算特征内部的关联的相关性，自适应为不同特征分配权重，实现空间与时序信息的深度融合，输出融合特征矩阵。循环级特征聚合与预测：对融合特征矩阵进行全局平均池化，得到能概括整个循环时空特性的特征向量。再通过两层全连接层处理该向量，输出未来多个循环的SOH预测值。模型预测结果：

MIT数据集结果：实验以输入循环数为10进行，并在四个预测范围内进行评估:10、15、20和25。

同济数据集：输入循环数为10进行，并在15个预测范围内进行评估。在同济数据集上进行了跨域验证。该数据集包含以镍钴铝氧化物(NCA)为正极，石墨©为负极的锂电池，与MIT数据集中使用的LiFePO4/石墨电池形成对比。（1）DGAT模型首先在MIT数据集上进行预训练。（2）在适应同济数据集的过程中，冻结了GAT和Transformer编码器层，以保留一般的时空特征提取能力。（3）使用每个电池20%的循环对自关注融合和FC输出层进行微调。

文章总结

动态图构建策略（以时间窗口为节点）比传统特征节点建模更能捕捉复杂时空依赖，GAT在空间特征提取上优于GCN，Transformer在时序建模上超越GRU和LSTM，自注意力融合机制比简单拼接更高效。模型具有良好的泛化性与鲁棒性，在不同电池化学体系、温度、充放电速率的同济数据集上，经少量数据微调即可实现稳定预测；对不完整循环数据也能保持较好性能，适配实际应用场景。

提出新的图基建模框架，将时间窗口作为节点构建动态图，实现循环内细粒度空间关系与循环间长程时序依赖的有效捕捉。验证了GAT、Transformer与自注意力融合的协同作用，为电池健康数据的时空特征学习提供了高效范式。

通过可视化注意力权重，揭示模型能聚焦降解相关的关键时间窗口与近期循环，增强了模型的物理可解释性。提出的DGAT模型在MIT数据集上表现优异，10、15、20步SOH预测的RMSE分别为0.572%、0.601%、0.677%，显著优于现有基线模型，且误差增长速率最低，展现出更强的多步预测稳定性。

实验室讨论部分

Lab Discussion Section

文章中DGAT模型是单个循环逐一输入的吗？

每个电池循环对应一个“图快照”，包含该循环的时间窗口节点、动态邻接关系，模型输入并非孤立的单个循环快照，而是连续的多个循环快照组成的序列实验中默认输入10个连续循环的快照，10个连续循环同时经过GAT模块、Transformer模块处理后，经过自注意力进行融合。

MI互信息计算与GAT的权值计算有关系吗？

MI计算与GAT的权值计算无直接关联，二者分属动态图构建与空间特征提取两个独立阶段，MI的核心作用是量化电池循环内不同时间窗口节点间的依赖强度（包括线性与非线性关联），进而动态生成图的邻接关系。GAT的权值计算是在动态图结构确定后，通过模型可学习参数自适应分配节点间的信息传递权重。

此文章中动态图的边代表什么？

文章中动态图的边主要用于表征电池健康数据中时间窗口节点间的依赖关系。

时序连续边：连接循环内相邻的时间窗口节点（如“循环1-窗口1”与“循环1-窗口2”），直接反映充放电过程的时序连续性。

关联依赖边：连接循环内非相邻但存在显著依赖的时间窗口节点（如“循环1-窗口3”与“循环1-窗口7”），依赖MI计算筛选生成。