arXiv · battery（eess.SY 系统与控制）· Arnab Bhattacharjee·· 15 天前精选AI 评分80
NOCE-Net：用嵌套序列建模学习电池运行工况表征
NOCE-Net: Representation Learning for Battery Operational Context via Nested Sequence Modelling
模型导读
作者提出 NOCE-Net，一种深度嵌套序列模型，可直接从原始循环运行或遥测数据学习可用于控制的表征。其数据管线 re-BatteryData 将异构老化数据集统一为以绝对电荷吞吐量定义的全等效循环（FEC），覆盖十个公开数据集约 700 个电池、300 多种运行工况。
推荐理由
该工作用嵌套序列模型从原始循环数据学习表征，在未见化学体系上做零样本电压预测，并给出隐状态与容量衰减的关联诊断。
来源：arXiv · battery（eess.SY 系统与控制） · arxiv.org