《Journal of Energy Storage》：Meta-reinforcement learning for fast charging design of diverse lithium-ion batteries
编辑推荐：
锂离子电池快速充电协议设计提出元强化学习框架，结合Reptile算法与DDPG方法，通过共享多电池训练经验提升新电池的充电效率与适应性，减少训练时间与数据需求，实验验证其优于传统强化学习及模型预测控制方法。
作者：曹和江、毛阳阳、王炳川、罗彪
中南大学自动化学院，中国长沙410083
摘要
在锂离子电池研究领域，寻找高效且安全的充电方法一直备受关注。近年来，机器学习的进步逐渐取代了传统的充电设计方法。特别是强化学习（RL）方法被应用于优化锂离子电池充电协议，显示出对动态环境条件的出色适应性。尽管具有潜力，但RL方法仍面临训练周期长、资源需求高以及泛化性能有限等挑战，这些限制了其在多种锂离子电池中的应用。为了解决这些问题，本文提出了一种新的元强化学习框架，用于设计适用于不同类型锂离子电池的快速充电协议。该框架利用元学习来提升RL方法的泛化能力，通过利用训练电池的经验知识将代理（agent）转变为元代理（meta-agent）。这样一来，它减少了充电协议生成的随机性，从而提高了协议的一致性。此外，元代理能够快速适应新的电池类型，显著提高了充电协议开发的效率和效果。通过对多种锂离子电池的广泛仿真和实验验证表明，元代理不仅获得了更好的奖励结果，在电池交互性能评估中也优于传统的RL代理。
引言
锂离子电池因其高能量密度和环保特性而在消费电子、电动交通和清洁能源系统中得到广泛应用[1]。然而，其广泛应用受到容量有限和充电时间较长的限制[2]。前者主要与电池材料有关，而后者则取决于所采用的充电协议。虽然大电流可以实现快速充电，但这可能导致热应力和电压应力增加，从而引起电池显著退化[3]。因此，理想的充电协议需要在快速充电和电池老化之间找到平衡。
目前常用的锂离子电池充电协议是恒流-恒压（CC-CV）协议。在充电过程中，电池首先以恒定电流（CC）充电，直到电压达到预设阈值，然后切换到恒压（CV）阶段，此时电压保持不变，充电电流逐渐减小。当电流降至截止值时，充电过程视为完成[4]。CC-CV充电协议实现简单，但未考虑电池温度的变化，并依赖过于保守的约束来降低安全风险。为了提高充电效率并减缓电池老化，Lucia等人[5]采用了非线性预测控制器来解决具有多种健康相关约束的最小时间充电设计问题。Chu等人[6]基于控制导向的电化学模型开发了一种非破坏性快速充电协议。Yin等人[7]提出了一种创新的快速充电技术，使用了包含副反应的简化电化学模型。Attia等人[8]整合了电池寿命预测模型，并利用贝叶斯优化改进了四阶段CC协议。然而，上述方法很少能适应电池退化过程中参数的变化。
另一种方法是采用强化学习（RL）框架来促进充电协议的自主优化[9]。RL代理的目标是根据预定策略（即充电协议）直接与环境（即电池）互动。代理根据电池状态确定动作（即充电电流），接收奖励，并更新策略参数以最大化累积奖励。这种迭代过程确保RL代理逐步优化其行为。代理的参数能够动态调整以适应环境变化，从而有效应对电池的不同情况。
在[10]中，引入了一种基于深度RL的能量存储套利方法，其中包含了精确的锂离子电池退化模型。Sun等人[11]提出了一种基于数据驱动的RL层次化能源管理策略，用于燃料电池/电池/超级电容器混合动力汽车（EV）。Yan等人[12]将EV充电问题表述为马尔可夫博弈，并提出了一种多代理深度RL策略，利用真实世界数据实现了有效的、可扩展的EV充电控制。在[13]中，电池充电问题被表述为多目标马尔可夫决策过程（MDP），并提出了多目标强化学习算法来平衡充电时间和过热问题。现有的基于RL的充电设计方法通常涉及RL代理与单个电池的互动，而未利用与其他电池互动的经验。然而，开发最佳协议需要大量互动，这对于拥有大量电池的EV来说既耗时又不切实际。实际上，共享经验可以显著提升代理适应新环境的能力。
最近，机器学习领域出现了一种称为元学习（meta-learning）的先进技术。该技术已广泛应用于分类、回归和强化学习等多个问题领域。与过度依赖预训练任务与目标任务相似性的迁移学习不同（在差异较大时可能产生负面迁移效果[14, 15]），元学习侧重于从多个任务中提取通用模式，从而实现更强的泛化和适应性[16]。元学习在电池领域也有重要应用。Feng等人[17]基于元学习为四轮驱动电池EV开发了预测性能源管理策略。在[18]中，元学习被用来仅使用少量目标训练数据估计电池的荷电状态（SOC）。Zhang等人[19]提出了一种基于伪元学习的电池早期预测方法。在快速充电领域，元学习可以利用共享经验高效设计适用于多种锂离子电池的快速充电协议，无需从头开始设计。这种方法对于不同车辆的快速充电站[20]以及电池更换或升级后的充电优化[21]等应用尤其有价值，因为电动汽车中的电池往往具有相似的特性。然而，现有方法尚未利用元学习来设计锂离子电池的快速充电协议。
基于这些考虑，本文提出了一种基于元学习和深度RL的锂离子电池快速充电设计新方法，利用元学习的强大泛化能力和深度RL与环境直接互动的能力。本文的主要贡献如下：
- 提出了一种元强化学习框架，利用元学习提升RL代理的适应性。该框架具有灵活性，可以适用于任何RL方法和元学习技术。
- 该方法独特地利用了其他电池的充放电数据经验，大幅减少了新电池所需的训练数据和时间，提高了协议设计的效率并确保了其有效性。
- 仿真结果表明，经过元学习的元代理比初始参数随机生成的代理收敛更快，并且在实时响应性和测试性能方面均优于基于模型预测控制（MPC）的充电框架。
- 进行了模型验证和老化模型整合，以评估该框架在现实场景中的性能。结果表明，元代理能够快速适应不同类型的电池，在多变和受限条件下表现出优异的充电性能。
本文的其余部分结构如下：第2节简要回顾了问题背景；第3节详细介绍了所提出的元强化学习框架；第4节展示了验证结果和讨论；第5节总结了全文。
问题表述
问题阐述
本节概述了充电设计问题。首先描述了作为RL代理交互环境以收集数据和学习策略的电池模型（即电化学-热模型）。接下来，在RL框架内制定了充电设计问题。
提出的快速充电设计元强化学习
本节详细介绍了所提出的元强化学习框架，该框架结合了Reptile算法和无模型深度确定性策略梯度（DDPG）方法。结构如下：首先描述了整体元强化学习架构，然后详细介绍了DDPG和Reptile算法的具体内容。该框架的基础是SPM，作为模拟环境。在这个环境中，代理进行交互
结果与讨论
本节评估了所提出的快速充电设计元强化学习框架的性能。首先使用DDPG为七种电池分别获得了充电协议，作为评估元强化学习框架性能的基准。随后评估了元强化学习框架的性能，并进行了一些进一步讨论，包括实验验证。
结论
本文提出了一种元强化学习框架，将Reptile元学习算法与DDPG结合，用于锂离子电池的快速充电设计。充电问题被表述为MDP，其中电池温度、电压和SOC作为状态反馈来确定充电电流。通过整合Reptile更新，元代理能够汇总不同电池之间的可转移经验，并学习有效的初始化策略以实现快速充电
CRediT作者贡献声明
曹和江：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，方法论，数据整理。毛阳阳：方法论，数据整理。王炳川：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，验证，监督。罗彪：监督。
利益冲突声明
作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究工作。
致谢
本研究部分得到了国家自然科学基金（项目编号62476290、62373375）、湖南省科技创新计划（项目编号2024RC1011）和湖南省自然科学基金（项目编号2024JJ4072）的支持。
