科研小白经典论文复现系列（一）：Nature Energy
论文简述
麻省理工学院 Severson 等人在 Nature Energy 上发表了一项工作，通过开发一个数据驱动模型，仅仅利用早期循环数据， 就能对商用磷酸铁锂（LFP）电池的循环寿命作出精确预测，并公开了包含 124 个电池全生命周期数据的数据集，该商用电池数据集放电容量如图 1 所示。
论文内容
针对锂离子电池容量衰减在前 100 次循环中忽略不计问题，作者采用了一种考虑更大的循环数据集，包括高相关性特征的方法。数据相关性如图 2、3 所示。
论文进行两项工作：（1）电池循环寿命预测；（2）电池高低寿命分类。
（1）针对锂离子电池循环寿命预测问题，作者使用弹性网络作为训练模型，并使用三个不同特征数据模型：“full”、“discharge”以及“variance”。 "variance"数据模型只使用ΔQ100-10(V)对数的方差进行预测，"discharge"模型使用了从前 100 个循环放电数据的电压和电流中获得的6个额外特征数据进行预测，"full"模型则考虑其中 9 个特征，预测结果如图 4 所示。
（2）针对锂离子电池循环寿命分类问题，作者以 550 次使用次数为界限，将电池分为"低寿命"和"高寿命"组。对于"variance"模型，获得 78.6% 的主测试精度。对于"full"模型，使用具有 8 个特征的数据，达到 92.7% 的主测试精度，如图 5 所示。
论文复现
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可直接从伏龙平台导入，点击“数据集管理”进行切换，再点击“预置数据集”，选中ID“154”的数据集，如下图所示：
- 选择算法模板
点击“算法开发”-“算法管理”，再点击“预置算法”进行切换，选中如下图所示算法。本教程中需要使用到 NatureEnergy-Severson2019data 算法，这里点击操作中的“Fork”将预置算法模板拷贝到“我的算法”中。
- 创建训练任务
点击“Fork”预置算法之后，切换到“我的算法”即可看到拷贝成功的 NatureEnergy-Severson2019data 算法模板。点击“创建训练任务”。
点击“创建训练任务”后，弹出如下界面，填写配置参数如下：
点击“开始训练”，界面会自动跳转到训练任务中的任务详情页，状态会变成“运行中”。
点击“运行日志”查看训练进展，当状态变成“运行完成”后，可以点击或下载“运行日志”查看训练效果。
从运行日志中我们可以看到本次训练的结果：在寿命预测中，"Full"模型误差为 15.11%，"Discharge"模型误差为 12.05%，"Variance"模型误差为 12.07%。在寿命分类中，"Variance"模型精度为 95.0%，"Full"模型精度为 65.0%。
- 算法参数优化
调整运行参数可以进行结果优化，如下图所示，本算法中可对"alpha_train"、"n_components"、"l1_ratio"三个参数进行修改，以提升预测精度。
总结
通过对复现文档的学习，大家可以更直观地看到：通过巧妙的特征提取，即使是简单的模型也能精准地预测寿命，并且还可以动手实现。