据同济大学官网报导，《自然·通讯》（Nature Communications）在线发表了题为“Data-driven capacity estimation of commercial lithium-ion batteries from voltage relaxation”的研究论文。研究成果使用数据驱动的方法，提出了一种基于电池弛豫电压特征的容量估计方法。该方法从动力电池满充电后的弛豫电压信息中提取特征参数，实现电池容量估计误差（RMSE）为1.1%。通过构建迁移学习办法，提升估计方法的泛化能力和普适性。所构建的迁移学习办法在其他两款不同材料体系电池上进行了验证，验证得到的估计误差低于1.7%。该研究由同济大学汽车学院魏学哲教授团队完成，团队朱建功副教授为论文第一作者，戴海峰教授为论文通讯作者。同济大学为论文第一完成单位，德国卡尔斯鲁厄理工学院为第二完成单位。这一研究成果提供了一种动力电池容量估计的新方法，为多种应用场景下的电源系统技术开发提供了新思路。