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内容提要
随着电动汽车市场的发展，退役电池处理面临挑战。清华大学提出了一种基于注意力变分自动编码器的生成式机器学习方法，能够快速生成脉冲电压响应数据，从而解决数据稀缺问题，提高退役电池健康状态评估的效率。
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关键要点
- 电动汽车市场快速发展，动力电池需求激增，退役电池处理成为挑战。
- 梯次利用和回收利用是处理退役电池的关键途径，准确评估健康状态（SOH）是基础。
- 传统的恒流恒压方法评估SOH效率低下，脉冲测试方法有潜力但准确性受限于随机荷电状态（SOC）。
- 现有脉冲测试方法需大量数据采集，面临数据稀缺性和异质性问题。
- 清华大学提出基于注意力变分自动编码器（AVAE）的生成式机器学习方法，快速生成脉冲电压响应数据。
- 该方法几乎零成本生成测试数据，节省时间与资源，有效解决数据稀缺和异质性问题。
- 模型通过学习SOC与脉冲电压响应的潜在依赖关系，成功预测不同电池材料和SOH状态下的SOC演变规律。
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